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dc.contributor.author
Bonansea, Matias
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dc.contributor.author
Mancini, Miguel Alberto
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dc.contributor.author
Ledesma, María Micaela
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dc.contributor.author
Ferrero, Susana
dc.contributor.author
Rodríguez, Claudia María del Valle
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dc.contributor.author
Pinotti, Lucio Pedro
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dc.date.available
2021-01-20T13:30:47Z
dc.date.issued
2019-06-15
dc.identifier.citation
Bonansea, Matias; Mancini, Miguel Alberto; Ledesma, María Micaela; Ferrero, Susana; Rodríguez, Claudia María del Valle; et al.; Remote sensing application to estimate fish kills by Saprolegniasis in a reservoir; Elsevier; Science of the Total Environment; 669; 15-6-2019; 930-937
dc.identifier.issn
0048-9697
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/123150
dc.description.abstract
Saprolegniasis is one of the most economical and ecologically harmful diseases in different species of fish. Low water temperature is one of the most important factors which increases stress and creates favourable conditions for the proliferation of Saprolegniasis. Therefore, the monitoring of water surface temperature (WST) is fundamental for a better understanding of Saprolegniasis. The objective of this study was to develop a predictive algorithm to estimate the probability of fish kills caused by Saprolegniasis in Río Tercero reservoir (Argentina). WST was estimated by Landsat 7 and 8 imagery using the Single-Channel method. Logistic regression was used to relate WST estimated from 2007 to 2017 with different episodes of fish kills by Saprolegniasis registered in the reservoir during this period of time. Results showed that the algorithm created with the first quartile (25th percentile) of the WST values estimated by Landsat sensors was the most suitable model to estimate Saprolegniasis in the studied reservoir.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
FISH KILL
dc.subject
LANDSAT SENSORS
dc.subject
LOGISTIC REGRESSION
dc.subject
RESERVOIR
dc.subject
SAPROLEGNIA PARASITICA
dc.subject
WATER SURFACE TEMPERATURE
dc.subject.classification
Oceanografía, Hidrología, Recursos Hídricos
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dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Remote sensing application to estimate fish kills by Saprolegniasis in a reservoir
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-11-27T20:04:36Z
dc.journal.volume
669
dc.journal.pagination
930-937
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Bonansea, Matias. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Ambiente - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Ambiente; Argentina. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Estudios Básicos y Agropecuarios; Argentina
dc.description.fil
Fil: Mancini, Miguel Alberto. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Estudios Básicos y Agropecuarios; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ledesma, María Micaela. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Estudios Básicos y Agropecuarios; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodríguez, Claudia María del Valle. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Estudios Básicos y Agropecuarios; Argentina
dc.description.fil
Fil: Pinotti, Lucio Pedro. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Ambiente - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Ambiente; Argentina
dc.journal.title
Science of the Total Environment
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048969719309544
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.02.442
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