Caracterización espectral de ambientes perilacunares en las lomadas arenosas de la provincia de Corrientes

CELLERI, C.; SCHIVO, F; ASTRADA, E.; GONZÁLEZ TRILLA, G

San Pedro

Congreso; IV Jornadas y I Congreso Argentino de Ecología de Paisaje; 2013

ASADEP

El Noroeste de la provincia de Corrientes presenta un paisaje suavemente ondulado con lomadas arenosas y numerosas lagunas de origen eólico. Allí, la ganadería y la forestación son actividades productivas características. Los sensores remotos satelitales representan una herramienta útil para la caracterización y monitoreo de estos ambientes a escala de paisaje, pero se necesita un mejor entendimiento de las interacciones entre los parámetros biofísicos y la señal electromagnética registrada. El objetivo de este trabajo es caracterizar espectralmente los ambientes perilacunares de las lomadas arenosas y analizar la influencia en la respuesta espectral de parámetros biofísicos ?incluyendo biomasa, cobertura y área foliar- que caracterizan los ambientes en estudio. Para ello se trabajó en 3 predios bajo diferente uso: forestación, ganadería, y conservación (Parque Nacional Mburucuyá) seleccionando de cada predio 3 lagunas y reconociendo en cada una 3 posiciones topográficas en los ambientes perilacunares: bajo, media loma y alto. En cada sitio (uso x posición x laguna) se registró la reflectancia espectral en tres parcelas usando un espectrorradiómetro de campo Jaz Ocean Optics® (rango 340-1021 nm, ancho de banda 0.37 nm). Además en cada parcela se determinó la cobertura, la biomasa total y sus dos fracciones, verde y seca, y se utilizó un ceptómetro de campo para medir la luz interceptada por la vegetación como un estimador del índice de área foliar. A partir de la reflectancia medida se generaron los perfiles espectrales y se calcularon diversos índices de vegetación. Las posiciones topográficas analizadas presentaron diferente comportamiento espectral asociado a los diferentes usos. La biomasa total y el porcentaje de luz interceptada mostraron una correlación significativa (r=0.72). Estos resultados son útiles en la identificación de ambientes a escala de paisaje por medio de clasificaciones supervisadas de imágenes satelitales lo que permite su caracterización a nivel regional, así como el monitoreo de los parámetros estudiados.