Monitoreo del estado de vegetacin de una plantacin forestal mediante el ndice mejorado de la vegetacin (evi) en la parroquia de Palmira, provincia de Chimborazo, durante el periodo 2017 a 2021
Monitoring of the state of vegetation of a forest plantation through the improved vegetation index (evi) in the parish of Palmira, province of Chimborazo, during the period 2017 to 2021
Monitorizao do estado da vegetao de uma plantao florestal atravs do ndice de vegetao melhorada (evi) na freguesia de Palmira, provncia de Chimborazo, durante o perodo 2017 a 2021
Correspondencia: dayahorna40@gmail.com
Ciencias Tcnica y Aplicadas
Artculo de Investigacin
* Recibido: 23 de marzo de 2023 *Aceptado: 12 de abril de 2023 * Publicado: 05 de mayo de 2023
- Ingeniera Forestal, Escuela Superior Politcnica de Chimborazo (ESPOCH), Instituto de Investigaciones (IDI), Ecuador.
- Ingeniero Forestal, Escuela Superior Politcnica de Chimborazo (ESPOCH), Instituto de Investigacin (IDI), Ecuador.
- Magster en Ciencias, Escuela Superior Politcnica de Chimborazo (ESPOCH), Facultad de Recursos Naturales (FRN), Ecuador.
- Magster en Sistema de Informacin Geogrfica, Escuela Superior Politcnica de Chimborazo (ESPOCH), Facultad de Recursos Naturales (FRN), Ecuador.
Resumen
El presente estudio se realiz mediante imgenes satelitales de Landsat 8 para determinar su monitoreo de ndice de vegetacin mejorado (EVI) en un periodo de tiempo para los aos (2017 al 2021), para la metodologa se trabaj en la plataforma Google Earth Enginee posteriormente se descarg las imgenes satelitales Landsat 8 y mediante el software ArcGIS se evidencio el anlisis del monitoreo de la vegetacin. Para los resultados del EVI se calcul valores mnimos, mximos, media y desviacin estndar se obtiene un valor mnimo de 0.07 y un valor mximo de 0.25 para el ao 2017, posteriormente en el ao 2018 se evidencio su valor mnimo de 0.03 y su valor mximo de 0.35, para el ao 2019 se mostr un valor mnimo de 0.09 y un mximo de 0.25, en el ao 2021 demostrando un mnimo de 0.13 y un mximo de 0.20, Por ltimo en el ao 2021 se muestra un valor mnimo de 0.08 y un valor mximo de 0.26, Se compar el EVI promedio dando un total en el periodo de los 5 aos un valor mnimo de 0.08 y un valor mximo de 0.26. por lo tanto, el monitoreo y uso de cobertura del suelo est cambiando a un ritmo acelerado y cada da aumenta; este cambio se debe en gran parte a los cambios socioeconmicos y demogrficos radicales de los ltimos aos.
Palabras Clave: evi; monitoreo; imgenes satelitales.
Abstract
The present study was carried out using Landsat 8 satellite images to determine its monitoring of the improved vegetation index (EVI) in a period of time for the years (2017 to 2021), for the methodology we worked on the Google Earth Enginee platform, later it was downloaded the Landsat 8 satellite images and through the ArcGIS software the analysis of vegetation monitoring was evidenced. For the results of the EVI, minimum, maximum, mean and standard deviation values were calculated, obtaining a minimum value of 0.07 and a maximum value of 0.25 for the year 2017, later in 2018 its minimum value of 0.03 and its maximum value were evidenced. of 0.35, for the year 2019 a minimum value of 0.09 and a maximum of 0.25 was shown, in the year 2021 demonstrating a minimum of 0.13 and a maximum of 0.20, Finally in the year 2021 a minimum value of 0.08 and a maximum value of 0.26, the average EVI was compared giving a total in the 5-year period a minimum value of 0.08 and a maximum value of 0.26. therefore, the monitoring and use of land cover is changing at an accelerated rate and is increasing every day; this change is due in large part to radical socioeconomic and demographic changes in recent years.
Keywords: evi; monitoring; satellite images.
Resumo
O presente estudo foi realizado utilizando imagens do satlite Landsat 8 para determinar seu monitoramento do ndice de vegetao melhorada (EVI) em um perodo de tempo para os anos (2017 a 2021), para a metodologia que trabalhamos na plataforma Google Earth Enginee, posteriormente baixou-se as imagens do satlite Landsat 8 e atravs do software ArcGIS constatou-se a anlise do monitoramento da vegetao. Para os resultados do EVI foram calculados os valores mnimo, mximo, mdia e desvio padro, obtendo valor mnimo de 0,07 e valor mximo de 0,25 para o ano de 2017, posteriormente em 2018 seu valor mnimo de 0,03 e seu valor mximo foram evidenciados. valor mximo de 0,26, o EVI mdio foi comparado dando um total no perodo de 5 anos um valor mnimo de 0,08 e um valor mximo de 0,26. portanto, o monitoramento e uso da cobertura da terra est mudando em ritmo acelerado e aumentando a cada dia; essa mudana se deve em grande parte s mudanas socioeconmicas e demogrficas radicais dos ltimos anos.
Palavras-chave: evi; monitoramento; imagens de satlite.
Introduccin
Las imgenes satelitales pertenecientes a la teledeteccin pasiva es una herramienta y son utilizados en la toma de decisiones tanto conservacin como biodiversidad, ya que por medio del anlisis se puede monitorear y vigilar las reas (Gmez et al., 2013)
Los ndices espectrales de la vegetacin y las imgenes satelitales derivadas de ellos cuentan con la capacidad para convertir la seal producida por su radiacin absorbida por la vegetacin a determinadas longitudes de onda en magnitudes cuantificables. Los ndices de vegetacin en la actualidad demuestran una alta relacin con parmetros como el ndice de rea foliar (LAI), la radiacin fotosintticamente activa absorbida (APAR) por la vegetacin y otros factores relacionados con la cubierta vegetal, utilizando con frecuencia para estimar la biomasa y monitorear la degradacin de la vegetacin sobre grandes reas (Javzandulam et al., 2005).
Segn (Y. Shen & Bax, 2010) el ndice de Vegetacin Mejorado EVI es utilizado en la teledeteccin de vegetacin, siendo eficiente en el monitoreo de cambios espacio temporal en la distribucin y cantidad de vegetacin. El mtodo EVI establece el verdor de la vegetacin, teniendo una mnima interferencia atmosfrica y del suelo (Shen et al., 2010) Por lo tanto, son un indicador del verdor o vigor de la vegetacin dentro de un pixel de una imagen satelital (Solano, 2010)
Los sensores remotos multiespectrales e hiperespectrales juegan un importante papel sobre los efectos del calentamiento global, reduccin de la biodiversidad o de la degradacin de los habitas.(Bohn et al., 2012)Se cuenta con diversidad de imgenes satelitales para un seguimiento a la variabilidad espacial temporal de la vegetacin como son los productos del satlite Landsat, existe una base de datos desde el ao 1984 hasta la actualidad. De igual manera a travs de las imgenes se obtienen reas de recuperacin forestal debido a planes de restauracin, o cambios en los factores ambientales que condicionan el desarrollo de la vegetacin (Aber et al., 2001) la generacin de mapas de coberturas y usos de suelo se relacionan con la composicin y estructura como la presencia de abundancia y distribucin de especies o comunidades (Kerr & Ostrovsky, 2003). Por ello, el procesamiento de imgenes satelitales requiere un conocimiento profundo de cmo afectan estos factores y la consideracin explicita de como varia e influye la calidad de los datos.(Justice et al., 2002).
Conjuntamente, los atributos funcionales son fciles de monitorear, de forma cualitativa y cuantitativa cualquier ndice de vegetacin derivado de la deteccin por satlite obtienen subrogados de la productividad, la estacionalidad y la fenologa de la ganancia de carbono.(Alcaraz-Segura et al., 2011)
Este ndice se fundamenta entre la diferencia entre la absorcin de la radiacin visible (especialmente la roja) que realizan las clorofilas durante la fotosntesis, y la elevada reflexin de la radiacin infrarroja cercana motivada por la estructura celular del parnquima esponjoso de las hojas. Chuvieco (2005) menciona que los sensores son predecibles formando herramientas que con el pasar del tiempo vienen mejorando los diferentes tipos de resolucin para las imgenes satelitales y espectrales que permiten el clculo de varios ndices de comportamiento de la vegetacin, pudiendo estar disponibles en mltiples satlites con resolucin submtrica y capacidad hiperespectral.
Los estudios multitemporales mediante tcnicas de Teledeteccin como herramientas para monitorear detectar cambios de cobertura en un determinado periodo de tiempo deduciendo la evolucin del medio natural o sus repercusiones de la accin humana sobre el medio (Rebollo, 2012)El procesamiento de las imgenes tambin debe aplicarse a mltiples escalas espaciales utilizando diversos mtodos, como el anlisis de texturas a diferentes tamaos de ventana, ventanas mviles y/o agregacin de pxeles, lo que permitira trabajar con la escala ms adecuada en cada caso y desarrollar modelos de biodiversidad en contextos especficos.
Metodologa
- Localizacin
La parroquia Palmira se ubica en los Andes Ecuatorianos, en la provincia de Chimborazo, cantn Guamote. Sus coordenadas geogrficas con: Latitud 1 73 30, Longitud 78 46 49 y Altitud de 2560-4200 msnm.(Instituto Geogrfico Militar, 2015). Limita al norte con la parroquia Cebadas y la Matriz (Guamote), al sur la parroquia Tixn, al este la parroquia Cebadas y al Oeste el cantn Guamote y Pallatanga, tiene una extensin de 27.451,29, su poblacin a la proyeccin del INEC, 2015 de 14270 habitantes. De acuerdo a su clima corresponde a un invierno fro en los meses de octubre a mayo, verano clido seco y ventoso de junio a septiembre. La mayora del rea contiene pendientes pronunciadas en ciertos casos sobrepasan el 50% y en cuanto a comunidades sus pendientes superan el 10%.
Precipitaciones 681,35 mm. Velocidad del viento 13,46m/s Nubosidad 3,17 horas/da. Humedad relativa 96,8% El viento es muy fuerte y existe continuas heladas y granizadas complementndose con fuertes vientos.
Mapa 1: Ubicacin de la plantacin en la parroquia Palmira
- Mtodos
En este estudio se realiz mediante la plataforma Google Earth Engine el cual es una plataforma basada en la nube para el anlisis cientfico y la visualizacin de conjuntos de datos geoespaciales en el que almacena por varias dcadas de imgenes histricas, permite descargar y compartir mltiples conjuntos de datos as como clima y sensores regionales y globales en tiempo real (Liu et al., 2018) El uso de estas tecnologas nuevas dentro de GEE permitiendo descubrir recientemente que la cobertura arbrea de las tierras secas supera las estimaciones en ms de un 40%(Bastin et al., 2017)
Se usaron imgenes satelitales landsat 8 con reflectancia calculada de la parte superior de la atmosfera (TOA), anuales (Landsat 8 Collection 1 Tier Annual Toa Reflectancea Composites), creando a partir de todas las escenas en cada perodo anual empezando el primer da del ao continuando hasta el ltimo da del ao imgenes ortorectificadas de Tier 1. Landsat-8 captura imgenes de las Tierras superficie en 11 bandas espectrales del espectro electromagntico a 30 m de resolucin espacial (15 m para banda pancromtica y 100 m para infrarrojos trmicos(Skakun et al., 2017)En la pestaa Add computation, Per-Pxel Math expression, se introdujo la frmula del EVI =2.5*(img1["B5"]-img1["B4"]) /(img1["B5"]+6*img1["B4"]-(7.5*img1["B2"]) +1), este ndice proporciona una resolucin mejorada de alta biomasa, con una capacidad mejorada de monitoreo de la vegetacin mediante una seal del fondo de dosel y una disminucin de influencias de la atmosfera. las diferentes imgenes de Landsat 8 se descarg con una resolucin de 150 para el manejo en ArcGIS estas imgenes son de archivo tipo rster para este estudio se opt por un tamao de celda de 5x5 la celda se relaciona con un valor de atributo como, altitud que representa al promedio del valor del atributo en tota la superficie de la celda estimada. Un pixel cuenta con valor de menor unidad en la que se maneja la imagen digital, por lo tanto, el tamao del pixel y la resolucin del rster entre ms pequeo sea el pixel, mayor es la resolucin (Kees, 2011)
Mediante el software ArcGIS se pudo cortar las imgenes para el rea de estudio con la herramienta extrac by mask el cual se extrajo valores mnimos, mximos, media y desviacin estndar y se realiz mapas para el anlisis del ndice mejorado de vegetacin (EVI).
Resultados y discusin
El ndice Mejorado de Vegetacin (EVI), a travs de sus mapas temporales, consistentes y espaciales, muestran el estado de salud de la vegetacin en relacin a su contenido de agua, por lo que permite monitorear la biomasa como tambin su actividad fotosinttica.
Para tomar en cuenta el monitoreo que se hizo durante el periodo 2017-2020 y donde muestran el anlisis que refleja la situacin de la cobertura vegetal en los aos donde se observa claramente cada ao con sus valores mnimos, mximos media y desviacin estndar.
El mtodo EVI es ampliamente utilizado en la teledeteccin de vegetacin, indicando ser eficiente en el monitoreo de cambios espacio temporales en la distribucin y cantidad de vegetacin (M. Shen et al., 2010) tal que el EVI toma ms en cuenta el verdor de la vegetacin es decir que tiene una mnima interferencia atmosfrica y del suelo
Con el anlisis de las imgenes tratamos de extraer la informacin que proporciona una imagen
Para una mejor visualizacin y de una forma ms precisa sobre el comportamiento de las coberturas se realiz grficos de distribucin.
Los valores de precisin se basan nicamente en la informacin espectral de cada pxel ya que no tiene capacidad para identificar formas, por lo tanto, siempre va a existir un grado de error (Ferrelli et al., 2016)
Mapa 2: ndice vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2017
Grfico 1: Valores del (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2018
Se observa las diferentes variaciones de los valores del EVI durante el ao 2017, se analiz los valores mnimos, mximos, media y desviacin estndar su valor de 0.07 corresponde al ms bajo, mientras que 0.25 tiene el valor ms alto 0.17 corresponde a la media y por ltimo la desviacin estndar tiene un valor de 0.02. sus valores pueden deberse a que tiene un comportamiento diferente con respecto a los prximos aos. Este ndice corrige las distorsiones en la luz reflejada causadas por la nubosidad y los aerosoles en la atmsfera que bloquean la visin de los satlites.
Mapa 3: ndice de vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2018
Grfico 2: Valores del (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2018
En la presente grfica se obtiene un valor minino de 0.03 y un valor alto de 0.35, para la media se observa 0.17 y la desviacin estndar que corresponde a 0.06. Los valores positivos del EVI estn asociados a la presencia de vegetacin, mientras mayor sea dicho valor ms robusta y vigorosa ser la vegetacin.
Mapa 4: ndice vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2019
Grfico 3: Valores del (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2019
En la presente figura para el ao 2019 se observa un valor minino de 0.09, su valor mximo corresponde a 0.25 con una media de 0.15 y una desviacin estndar 0.02 adicionalmente, permiten el clculo del perfil vertical de la misma, incluyendo numerosas variables estructurales de la vegetacin, como altura o dimetros de las copas. Esto permite obtener una medida ms precisa de algunas variables, como la biomasa o los datos estructurales de la cubierta
Mapa 5: ndice vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2020
Grfico 4: Valores del (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2020
Para el ao 2020 los valores del ndice vegetacin mejorado corresponden un valor mnimo de 0.13, mientras que su valor mximo es de 0.20 con una media de 0.17 y una desviacin estndar de 0.01 Menciona Ramrez (2018) Las zonas de menor altitud no se ven afectadas por el filtrado, sin embargo, las regiones de alta montaa muestran variaciones significativas en sus valores del EVI cuando son filtrados por aerosoles, sombras o la presencia de nieve.
Mapa 6: ndice vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2021
Grfico 5: Valores del (EVI) en la Plantacin Palmira para el ao 2021
En la siguiente figura se muestra las distintas variaciones de los valores del EVI durante el ao 2021, en el anlisis del valor mnimo se puede observar con 0.08 por otra parte, su valor mximo con 0.26 la media corresponde a un valor de 0.19 y su desviacin estndar de 0.03. Gonzaga (2014), determino las variaciones de las coberturas vegetales en la superficie terrestre, en determinados periodos de tiempo, indica tambin que la teledeteccin es utilizada como una herramienta importante a la hora de formar indicadores de degradacin y conservacin de los recursos naturales.
Comparacin del EVI promedio anual
En la siguiente tabla se muestra la comparacin del ndice vegetacin mejorado (EVI) valores mnimos como valores mximos durante el periodo 2017 al 2021
Tabla 1: Comparacin del Evi durante el periodo 2017-2021
|
MINIMO |
MAXIMO |
2017 |
0,07 |
0,25 |
2018 |
0,03 |
0,35 |
2019 |
0,09 |
0,25 |
2020 |
0,13 |
0,20 |
2021 |
0,08 |
0,26 |
EVI PROMEDIO |
0,08 |
0,26 |
Grfico 6: Comparacin de valores mnimos y mximos de ndice de vegetacin mejorado (EVI) en la Plantacin Palmira
Una vez comparado los promedios anuales del EVI para los aos 2017 al 2021, el que presenta mejores resultados en todos los periodos corresponde al ao 2018 pudiendo considerar que las imgenes satelitales reconocen mejor el verdor en los rboles y arbustos. Para la parroquia de Palmira en cuanto a plantaciones de pino desde 1986 al 2019 mostr un incremento considerable de aproximadamente 1000 hectreas en un periodo de tiempo de 33 aos.
Segn Robalino (2021) en la parroquia Palmira para el ao 2019 se obtuvo o 78,488 hectreas en donde se encuentra vegetacin con humedad baja, con 531,042 se muestra que existe la presencia de vegetacin con humedad media y por ltimo con 704,181 hectreas las cuales presenta una vegetacin con humedad alta. Al igual que en el 44 ao anterior se pudo deducir que la delimitacin de plantaciones de pino se encuentra en sus etapas iniciales por lo cual existe la presencia de vegetacin con humedad baja.
La percepcin remota de los ndices de vegetacin han sido usadas de una forma indirecta para la estimacin del comportamiento espectral de la vegetacin, compara el estado de vegetacin como tambin la densidad foliar que forma el dosel (Paz Pellat et al., 2014)
Menciona si no existe obstculos en el terreno, sus races se extienden a profundidad, por tanto, se pueden desplazar hacia aquellas zonas del suelo ms ricas en humedad o nutrientes sin embargo, pueden existir condiciones intrnsecas del suelo que proporcionen tanto el crecimiento como la evolucin(Rees et al., 2010)
Sin embargo, para la provincia de Chimborazo se obtiene un patrn diferenciado entre la zona norte y la zona centro sur de la provincia. Para el periodo analizado en base a los reportes del INAMHI, el rea norte presenta un ligero incremento de la precipitacin y en la zona centro sur un descenso en los valores de precipitacin. Esta variabilidad climtica local determina en el territorio patrones de produccin, distribucin de ecosistemas y disponibilidad de agua para las poblaciones locales (Bustamante, 2017)
La erosin elica es uno de los impactos ms dainos en la parroquia Palmira, ya que los efectos de los vientos son ms fuertes en las reas empinadas, la parroquia tiene una gran rea dependientes elevadas, 50% de la superficie total de la zona geogrfica con pendientes mayores a 40-50, provocando mayor erosin, donde hay mayor dificultad para recuperar tierras para uso productivo. En las comunidades de Palmira, las fuertes pendientes aumenta el riesgo de erosin acelerada por procesos de carcter indistinguible, debido a su estructura de suelos son volcnicos, arcillosos y arenoso, que provocan escurrimiento (GAD Parroquial Palmira, 2015)
El ndice de vegetacin mejorado (EVI) es un ndice de vegetacin optimizado diseado para mejorar la seal de la vegetacin mediante una sensibilidad mejorada en regiones con gran cantidad de biomasa, a travs de un desacoplamiento de la seal de fondo del dosel y una reduccin de la influencia de las condiciones atmosfrica.
Conclusiones
Al realizar el monitoreo de la vegetacin permiti obtener informacin acerca del comportamiento del ndice EVI mediante valores mnimos, mximos, media y desviacin estndar. Al calcular el ndice mejorado de la vegetacin (EVI) utilizando imgenes satelitales Landsat 8 de los aos 2017 al 2021 para la Parroquia Palmira se identific que tiene el mayor promedio EVI del ao 2018 de (0.35) pudiendo deberse a que ese ao no hubo mayor incremento de precipitaciones El resultado del anlisis y monitoreo de la vegetacin, permite aseverar que la cobertura vegetal y el uso de suelo estn expuestos a cambios en el transcurso del tiempo, como lo es la influencia del cambio climtico que incide directamente en las modificaciones. Sin embargo, tambin es una zona con un alto grado de amenaza debido al cambio del uso de la tierra, la erosin del suelo, deslizamientos de tierra entre otros. La actividad fotosinttica en los ecosistemas evaluados es muy variable al largo de todos los aos de esta investigacin, identificndose con patrones temporales con mayor actividad fotosinttica.
Se deben realizar estudios puntuales y exhaustivos en la Parroquia Palmira, para la determinacin de aumento o disminucin del EVI pudiendo deberse a variables climticas, cambio de usos del suelo, entre otros. Lo fundamental es tomar medidas frente a esta problemtica ambiental que afecta a nivel global, regional y nacional.
Referencias
1. Aber, J., Neilson, R. P., McNULTY, S., Lenihan, J. M., Bachelet, D., & Drapek, R. J. (2001). Forest Processes and Global Environmental Change: Predicting the Effects of Individual and Multiple Stressors. BioScience, 51(9), 735. https://doi.org/10.1641/0006-3568(2001)051[0735:FPAGEC]2.0.CO;2
2. Alcaraz-Segura, D., EH, B., Lee, S.-J., & Paruelo, J. (2011). Use of Ecosystem Functional Types to represent the interannual variability of vegetation biophysical properties in regional models. Newsletter of the Climate Variability and Predictability Project (CLIVAR) Exchanges, 16, 23-27.
3. Bastin, J.-F., Berrahmouni, N., Grainger, A., Maniatis, D., Mollicone, D., Moore, R., Patriarca, C., Picard, N., Sparrow, B., Abraham, E., Aloui, K., Atesoglu, A., Attorre, F., Başsll, ., Bey, A., Garzuglia, M., Garca-Montero, L., Groot, N., Guerin, G., & Castro, R. (2017). The extent of forest in dryland biomes. Science, 356, 635-638. https://doi.org/10.1126/science.aam6527
4. Bohn, V., Forneron, F., & Piccolo, M. (2012, noviembre 11). ANALISIS DE CUBIERTAS VEGETALES EN AMBIENTES NATURALES DEL SUDOESTE DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES (ARGENTINA). https://doi.org/10.13140/2.1.4256.4808
5. Bustamante, D. P. (2017). ESCENARIO DE CAMBIO CLIMTICO A NIVEL DE SUBCUENCAS HIDROGRFICAS PARA EL AO 2050 DE LA PROVINCIA DE CHIMBORAZO- ECUADOR. La Granja, 26(2), Article 2.
6. Chuvieco, E. (2005). Fundamentos de Teledeteccion Espacial. Ediciones Rialp, S.A. http://cursosihlla.bdh.org.ar/Sist.%20Cart.%20y%20Teledet./Bibliografia/FUNDAMENTOS-DE-TELEDETECCION-EMILIO-CHUVIECO.pdf
7. Ferrelli, F., Bustos, M. L., & Piccolo, M. C. (2016). La expansin urbana y sus impactos sobre el clima y la sociedad de la ciudad de Baha Blanca, Argentina. https://doi.org/10.3989/estgeogr.201615
8. GAD Parroquial Palmira. (2015). AD PARROQUIAL PALMIRA. Plan De Desarrollo Y Ordenamiento Territprio.
9. Gmez, I. U. H., Ellis, E. A., & Gmez, C. A. G. (2013). Aplicacin de teledeteccin y sistemas de informacin geogrfica para el anlisis de deforestacin y deterioro de selvas tropicales en la regin Uxpanapa, Veracruz. GeoFocus. International Review of Geographical Information Science and Technology, 13_1, Article 13_1.
10. Gonzaga Aguilar, C. (2014). Aplicacin de ndices de vegetacin derivados de imgenes satelitales Landsat 7 ETM+ y ASTER para la caracterizacin de la cobertura vegetal en la zona centro de la provincia de Loja, Ecuador [Tesis, Universidad Nacional de La Plata]. https://doi.org/10.35537/10915/34487
11. Instituto Geografico Militar. (2015). Carta Topogr�fica 1:50.000 de Palmira. http://www.igm.gob.ec/work/files/cartabase/enie/ENIEV_A2.htm
12. Javzandulam, T., TATEISHI, R., & SANJAA, T. (2005). Analysis of vegetation indices for monitoring vegetation degradation in semi‐arid and arid areas of Mongolia. International Journal of Environmental Studies, 62(2), 215-225. https://doi.org/10.1080/00207230500034123
13. Justice, C. O., Townshend, J. R. G., Vermote, E. F., Masuoka, E., Wolfe, R. E., Saleous, N., Roy, D. P., & Morisette, J. T. (2002). An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment, 83(1), 3-15. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00084-6
14. Kees, S. (2011). PREDICCIN DEL REA DE DISTRIBUCIN NATURAL DE Prosopis hassleri EN LA PROVINCIA DE FORMOSA ARGENTINA.
15. Kerr, J. T., & Ostrovsky, M. (2003). From space to species: Ecological applications for remote sensing. Trends in Ecology & Evolution, 18(6), 299-305. https://doi.org/10.1016/S0169-5347(03)00071-5
16. Liu, X., Hu, & Wang, S. (2018). High-resolution multi-temporal mapping of global urban land using Landsat images based on the Google Earth Engine Platform. Remote Sensing of Environment, 209, 227-239. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.055
17. Paz Pellat, F., Romero Snchez, M. E., Palacios Vlez, E., Bolaos Gonzlez, M., Valdez Lazalde, J. R., Aldrete, A., Paz Pellat, F., Romero Snchez, M. E., Palacios Vlez, E., Bolaos Gonzlez, M., Valdez Lazalde, J. R., & Aldrete, A. (2014). Alcances y limitaciones de los ndices espectrales de la vegetacin: Marco terico. Terra Latinoamericana, 32(3), 177-194.
18. Rmirez, L., & Vallejo, B. (2018). INFLUENCIA DE LOS PATRONES CLIMTICOS GLOBALES EN LA VARIABILIDAD DEL CLIMA DURANTE EL PERODO 2000-2016 EN LOS PRAMOS DEL NORTE DE ECUADOR. http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/8144
19. Rebollo, M. E. (2012). ESTUDIO MULTITEMPORAL PARA LA DETERMINACIN DE CAMBIOS EN EL USO DEL SUELO EN EL COMPLEJO DE PRAMOS TOTA - BIJAGUAL - MAMAPACHA PARA EL PERIODO 1992 2012. https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/11863/ESTUDIO%20MULTITEMPORAL%20P%C1RAMO%20TOTA-BIJAGUAL-MAMAPACHA.pdf;jsessionid=4799914C63BB7A5209A5435E2452673C?sequence=1
20. Rees, S., & Doyle, R. (2010). Effect of soil properties on Pinot Noir vine vigour and root distribution in Tasmanian vineyards.
21. Robalino, J. (2021). ANLISIS MULTITEMPORAL DE LA EVOLUCIN DE PLANTACIONES DE PINO ESTABLECIDAS EN LA PARROQUIA PALMIRA, CANTN GUAMOTE, MEDIANTE LA APLICACIN DE TECNOLOGAS GEOESPACIALES [Proyecto de Investigacion, Escuela Superior Politecnica de Chimborazo]. http://dspace.espoch.edu.ec/bitstream/123456789/15878/1/33T00286.pdf
22. Shen, M., Chen, J., Zhu, X., Tang, Y., & Chen, X. (2010). Do flowers affect biomass estimate accuracy from NDVI and EVI? International Journal of Remote Sensing, 31, 2139-2149. https://doi.org/10.1080/01431160903578812
23. Shen, Y., & Bax, A. (2010). SPARTA+: A modest improvement in empirical NMR chemical shift prediction by means of an artificial neural network. Journal of Biomolecular NMR, 48(1), 13-22. https://doi.org/10.1007/s10858-010-9433-9
24. Skakun, S., Roger, J.-C., Vermote, E. F., Masek, J. G., & Justice, C. O. (2017). Automatic sub-pixel co-registration of Landsat-8 Operational Land Imager and Sentinel-2A Multi-Spectral Instrument images using phase correlation and machine learning based mapping. International Journal of Digital Earth, 10(12), 1253-1269. https://doi.org/10.1080/17538947.2017.1304586
25. Solano, R. (2010). MODIS VI (MOD13) C5 Users Guide.
2023 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/