Subdivisión de paisajes basada en aspectos funcionales de la pampa deprimida

Abstract

La vegetación es uno de los indicadores más importantes a la hora de evaluar los cambios en los ecosistemas. A menudo, esta información es útil para determinar paisajes homogéneos, esenciales a la hora de planificar un sistema sustentable. El objetivo del presente trabajo fue realizar una subdivisión de paisajes en la Pampa Deprimida mediante el análisis de aspectos funcionales de la vegetación obtenidos a partir de percepción remota. Se utilizó una serie de 11 años del índice normalizado de vegetación (NDVI) obtenido a partir del sensor TERRA/MODIS. Estos datos fueron ajustados a un modelo matemático en TIMESAT, lo que posibilitó la extracción de variables estacionales en temporadas de crecimiento de estados El Niño, Neutro y La Niña (períodos 2002-2003, 2004-2005 y 2008-2009, respectivamente). Posteriormente, se realizó un Análisis de Componentes Principales el cual arrojó un 85,65 % de varianza explicada en sus primeros tres componentes, posibilitando la distinción de cuatro paisajes con comportamientos fenológicos diferentes. El Pajonal Ganadero-Agrícola es el de mayor extensión con valores de productividad y temporadas de crecimiento elevados; el Flechillar Agrícola-Ganadero se caracteriza por tener bajos valores máximos de NDVI y valores altos de productividad. Los paisajes Agrícola del Sur y Ecotono Agrícola-Ganadero poseen un comportamiento similar con cortas temporadas de crecimiento, altos valores máximos de NDVI y baja productividad, pero en el paisaje Agrícola del Sur la temporada de crecimiento es más prematura.

The vegetation is one the most important indicators of changes in ecosystems. Often this information is useful for determining homogeneous landscapes, essential when planning a sustainable system. The aim of this study was to perform a subdivision of landscapes in the Flooding Pampa by analyzing functional aspects of vegetation obtained by means of remote sensing. We used a series of 11 year normalized difference vegetation index (NDVI) obtained from the sensor TERRA/MODIS. These data were fitted to a mathematical model in TIMESAT, which enabled the extraction of seasonal growing season variables in states ''El Niño'', Neutral and ''La Niña'' (periods 2002-2003, 2004-2005 and 2008-2009, respectively). Subsequently, we performed a Principal Component Analysis which showed a 85.65% variance explained in the first three components, enabling the distinction of four different landscapes with phenological behaviors. The Tall-tussock grass range and agricultural landscape has the largest values of productivity and high growth seasons, the agricultural and range ''flechillar' is characterized by low maximum values of NDVI and high levels of productivity. The landscapes Southern agricultural and ecotone agricultural and range have a similar behavior with short growing seasons, high maximum values of NDVI and low productivity, but in the Southern agricultural landscape the growing season is premature.