INVESTIGADORES
SCHIVO Facundo Mauro
congresos y reuniones científicas
Título:
Inventario de humedales en llanura Pampeana: desafíos y resultados
Autor/es:
MIGONE, L.; SCHIVO, F.; GRIMSON, R.
Lugar:
Bariloche
Reunión:
Congreso; XXX Reunión Argentina de Ecología (RAE) ?Nuevas fronteras de la ecología: explorando los desafíos globales?; 2023
Institución organizadora:
Asociación Argentina de Ecología
Resumen:
Los humedales de las Cuencas de los Ríos Reconquista y Matanza-Riachuelo, Buenos Aires, se encuentran altamente intervenidos. Es necesario inventariarlos (es decir: identificarlos, delimitarlos y caracterizarlos) para poder gestionarlos adecuadamente. Sin embargo, la delimitación de humedales es una tarea difícil, menos abordada en estos que en otros ecosistemas, y presenta un desafío aún mayor en paisajes de llanura. El objetivo de este trabajo es presentar los paisajes de humedales y la tipología de humedales identificada, y discutir metodologías para delimitarlos en este contexto.Mediante bibliografía, teledetección y trabajo de campo identificamos dos unidades de paisaje, Paleoestuario y Planicie loéssica; dos subunidades de paisaje dentro de la última, Planicie loéssica fluvializada y Divisoria de aguas. Además, distinguimos cinco tipos de unidades de humedal (UH), Cubeta, Bañado, Cañada, Canal activo y Planicie de Inundación. Todas fueron caracterizadas en términos de edafología, hidrología, composición específica, funciones ecosistémicas y usos del suelo. Delimitamos las UH mediante teledetección a partir de relevamientos a campo, capas topográficas (derivadas de datos LIDAR), imágenes satelitales ópticas (Landsat y Sentinel 2) e imágenes de radar de apertura sintética (Sentinel 1). Concluímos que ninguna fuente de información por separado resulta suficiente y que distintas UH requerían distintas capas de información. Por eso, delimitamos las unidades y subunidades de paisaje a partir de capas topográficas y las UH a partir de una clasificación automática supervisada (algoritmo Random forest) utilizando todos los tipos de capas mencionadas e índices derivados. Se obtuvo una precisión total mayor al 80% para toda el área clasificada.