Temporal variations on NDVI predict temporal changes in vegetation cover across Patagonian drylands (Argentina)

Abstract

La variación temporal del índice NDVI predice los cambios temporales de la cobertura vegetal en las tierras secas de la Patagonia argentina. En las tierras secas, la vegetación natural es una fuente importante de sustento para las comunidades que viven en ellas, dado que la utilizan como alimento, combustible y forraje para el ganado. Además de los bienes y servicios que brinda a las comunidades, la vegetación de las tierras secas también juega un papel importante en muchos procesos ecosistémicos, como por ejemplo el reciclaje de nutrientes o la protección del suelo frente a la erosión. Por lo tanto, el monitoreo a largo plazo de la cobertura vegetal es clave para la toma de decisiones en la gestión de estas regiones. En este estudio, analizamos la variación de la cobertura vegetal en 239 sitios de una red de monitoreo a largo plazo (red MARAS), en uno de los biomas de tierras secas más grandes del mundo: la estepa patagónica argentina. A continuación, la relacionamos con la variación de diferentes períodos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), obtenido del sensor MODIS, que sirve como variable predictora. El modelo empírico ajustado explicó hasta un 40% de la variación en la cobertura vegetal medida a campo. Con este sencillo modelo empírico hemos estimado y cartografiado los cambios temporales en la cobertura vegetal de un extenso bioma de tierras secas a bajo coste.

Principales factores biológicos y de manejo que afectan la productividad primaria y secundaria de pasturas sembradas en un clima sub-tropical húmedo

“…Ésta disminución de las leguminosas determinó un incremento del suelo descubierto y aumento momentáneo de la disponibilidad de nitrógeno que son capitalizados por el grupo de especies de gramíneas anuales estivales como Digitaria sanguinalis, Bracchiaria platifila, Echinochloa colona, Cenchrus pauciflorus, que se pueden caracterizar como oportunistas (Grime, 2002), que aprovechan la disponibilidad de recursos y disminución de competencia por los mismos del grupo de conforman las especies anuales invernales, siendo coincidente con lo mencionado por Dodd (1995) y López (2006. Es de destacar que ambos grupos de malezas juntamente con las especies sembradas aportan biomasa de forraje y protección del recurso suelo frente a factores erosionantes como vientos y lluvias estivo/otoñales (Gaitan et al, 2021) y además muchas de ellas son clasificadas como tiernas/finas de adecuad de medio alto valor pastoral (Rossengurt, 1979) por lo que su condición de "malezas" puede ser relativizado según la función que cumpla en el sistema (Flores et al, 2017).…”

Análisis del Comportamiento de la Vegetación a partir de Índices del Sensor MODIS en Santa Cruz, Argentina

“…La cobertura vegetal puede ser estimada a partir del NDVI (Petorelli et al,2005;Lara y Gandini., 2016;Gaitán et al, 2021;Salvador-Castillo et al,2021). Considerando esta relación, las diferencias de vegetación mencionadas en los párrafos anteriores, se pueden visualizar en un mosaico de escenas de NDVI de imágenes MODIS (MOD13Q1) para un año en particular.…”

“…Su aplicación ha generado información sobre características de la superficie terrestre, permitiendo el desarrollo de diversos índices. Uno de estos índices es el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), que ha mostrado una significativa relación con aspectos de la estructura y funcionalidad de los ecosistemas, como la PPNA entre otros (Gaitán et al 2021), por ello es uno de los más utilizados (Beck et al, 2006). Existen otros índices de vegetación, estimadores de la cantidad de biomasa fotosintéticamente activa, como el Enhanced Vegetation Index (EVI); y el Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) y el Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), que minimizan el efecto de la reflexión provocada por el suelo.…”