Distribución de humedales en la República Argentina

Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad....

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navarro, María Fabiana, Navarro, Carlos Saul, Barrios, Raúl Ariel, Dieta, Victorio, Garcia Martinez, Guillermo Carlos, Iturralde Elortegui, Maria Del Rosario Ma, Kurtz, Ditmar Bernardo, Michard, Nicole Jacqueline, Paredes, Paula Natalia, Saucedo, Griselda Isabel, Alday Poblete, Silvina Esther, Cianfagna, Francisco, Curcio, Matías Hernán, Enriquez, Andrea Soledad, Lopez, Astor Emilio, Miranda, Federico Waldemar, Pezzola, Nestor Alejandro, Umaña, Fernando, Vidal, Claudia, Winschel, Cristina Ines, Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio, Calamari, Noelia Cecilia
Formato: info:ar-repo/semantics/informe técnico
Lenguaje:Español
Publicado: INTA 2022
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12123/13239
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description Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad. La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.
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La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales. Fil: Navarro, Marí­a Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina Fil: Navarro, Carlos S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista. Argentina Fil: Barrios, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, Argentina Fil: Dieta, Victorio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná. Agencia De Extensión Rural Delta Frontal; Argentina Fil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; Argentina Fil: Iturralde, Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina. Fil: Iturralde Ortegui, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina. Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Fil: Michard, Nicole Jacqueline. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina Fil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina. Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina Fil: Alday, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina. Fil: Cianfagna, Francisco. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Departamento de Hidrología; Argentina Fil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; Argentina Fil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Recursos Naturales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; Argentina Fil: Lopez, Astor Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; Argentina Fil: Miranda, Federico Waldemar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria El Colorado. Agencia de Extensión Rural Formosa; Argentina Fil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina Fil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Laboratorio de Teledetección; Argentina Fil: Vidal, Claudia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina. Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina Fil: Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; Argentina Fil: Calamari, Noelia Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina 2022-10-27T12:25:14Z 2022-10-27T12:25:14Z 2022-09-01 info:ar-repo/semantics/informe técnico info:eu-repo/semantics/report info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/13239 spa info:eu-repograntAgreement/INTA/2019-PD-E2-I506-002/2019-PD-E2-I506-002/AR./Humedales de la República Argentina: distribución, usos y recomendaciones coparticipativas para una producción sustentable info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf INTA
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