Áreas de monte nativo invadida por bosque perenne en la RMCba (2002, 2006, 2010, 2020)

Name: Áreas de monte nativo invadida por bosque perenne en la RMCba (2002, 2006, 2010, 2020)
License: https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Keywords: ligustrum lucidum

Datos de investigación

Áreas de monte nativo invadida por bosque perenne en la RMCba (2002, 2006, 2010, 2020)

Autores: Boccolini, Sara María Icon

Publicador: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Fecha de depósito: 18/01/2023

Fecha de creación: 01/09/2022

Clasificación temática:

Ciencias Medioambientales; Ciencias Medioambientales; Estudios Urbanos

Resumen

Archivos vectoriales tipo shape que muestran polígonos delimitadores de áreas de monte nativo afectadas por la invasión de bosque perenne en el área serrana de la Región Metropolitana de Córdoba. El relevamiento se realizó con base a estudios de cobertura de suelos existentes y reclasificando los valores de NDVI en imágenes Landsat 5 y 8 para los años 2002, 2006, 2010 y 2020. Como resultado, se identifican las áreas afectadas y se las clasifica según la intensidad de la presencia de especies perennes en bosque perenne frondoso, bosque perenne y monte nativo con presencia de especies perennes.

Información Técnica

Clase: Biota, áreas de vegetación natural arbórea Recolectado: 2022 Última modificación: diciembre 2022 Creado: septiembre 2022 Formato: ZIP SRC: POSGAR 2007 Argentina 4 (EPSG:5346) Software de creación del recurso: QGIS 3.24.2-Tisler. Licencia: Creative Commons Attribution License (cc-by). Esta licencia permite la redistribución y la reutilización de estos datos con la condición de que se acredite debidamente a la autora.

Métodos

Los datos sobre el área afectada por el proceso de I-S parten de los resultados de Hoyos et al. (2010), que señalan una distinción entre los valores del NDVI calculados en los puntos relevados como bosque consolidado de LL y en los relevados como monte nativo. Con esta información, se propone cartografiar las áreas cubiertas por monte nativo, bosque de LL y áreas urbanizadas a partir de los diferentes niveles de NDVI relevados en el área de estudio, obtenidos procesando en QGIS una serie de imágenes Landsat seleccionadas en repositorios de acceso abierto (United States Geological Survey –USGS). Cada imagen es descargada de USGS a través del portal Earth Explorer, convertida a reflectancia TOA, y se realiza una corrección atmosférica (mediante DOS1) y de su temperatura de brillo con el complemento Semiautomatic Classification Plugin. Se visualiza cada imagen en la combinación de Color natural correspondiente para verificar el cumplimiento de los criterios arriba enunciados y se calcula su NDVI mediante la calculadora ráster de QGIS. En cada ráster de NDVI obtenido, se sustraen los píxeles correspondientes a áreas cubiertas por nubes, hielo, nieve y agua con el complemento Cloud Masking y se refina el resultado con el complemento Majority filter de SAGA. Finalmente, se recorta el ráster de bandas apiladas y el ráster de NDVI de cada imagen Landsat a analizar según el límite del área de estudio. Inicialmente, se reclasifica el ráster de NDVI correspondiente a la temporada seca de 2006 generando un resultado equivalente al mapa de áreas cubiertas por bosque de LL obtenido en Hoyos et al. (2010). De acuerdo a esos resultados, se reclasifican los ráster de NDVI en estación seca de cada período estudiado, ajustando los valores de acuerdo a condiciones particulares de cada uno. Imagen originalFechaClasificación según valor NDVI Extremadamente frondosaFrondosaAlgo frondosaEscasaNo vegetal Landsat 5 30-marzo-20012001>0,690,6 a 0,690,5 a 0,60 a 0,5<=0 Landsat 5 20-septiembre-20062006>0,50,37 a 0,50,32 a 0,370 a 0,32<=0 Landsat 5 15-septiembre-20102010>0,50,37 a 0,50,32 a 0,370 a 0,32<=0 Landsat 8 25-agosto-20202020>0,670,51 a 0,670,41 a 0,510 a 0,41<=0 Posteriormente, se verifica la correlación con los datos obtenidos en Giorgis et al. (2021), validando el área afectada detectada en la imagen del año 2020. Cada ráster reclasificado es refinado nuevamente y vectorizado, obteniendo un archivo tipo Shape de polígonos correspondientes a cada clase. Éstos son corregidos manualmente para eliminar los correspondientes a áreas urbanizadas, cultivos y suelo desnudo de acuerdo a una contrastación con el ráster de bandas apiladas en combinación 5-6-2 (para imágenes Landsat 8) y 4-5-1 (para imágenes Landsat 5) correspondiente. Referencias: Hoyos, L. E., Gavier-Pizarro, G. I., Kuemmerle, T., Bucher, E. H., Radeloff, V. C., & Tecco, P. A. (2010). Invasion of glossy privet (Ligustrum lucidum) and native forest loss in the Sierras Chicas of Córdoba, Argentina. Biological Invasions, 12(9), 3261-3275. https://doi.org/10.1007/s10530-010-9720-0 Giorgis, M. A., Palchetii, M. V., Morero, R., Cabido, M., Chiapella, J. O., & Cingolani, A. M. (2021). Flora vascular de las montañas de Córdoba (Argentina): Características y distribución de las especies a través del gradiente altitudinal. Boletín de la Sociedad Argentina de Botánica, 56(3), Art. 3. https://doi.org/10.31055/1851.2372.v56.n3.30355

Tabla de contenidos

Cuatro archivos tipo shape con polígonos delimitadores del área afectada clasificada según nivel de invasión para los años 2002, 2006, 2010 y 2020. Cuatro archivos de estilo de representación, específicos para cada año. Archivo con metadatos.

Palabras clave: ligustrum lucidum, exoticas invasoras, monte nativo, sierras chicas

Alcance geográfico

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Identificador del recurso

URI: http://hdl.handle.net/11336/184928

Colecciones

Datos de Investigación(CIECS)
Datos de Investigación de CENTRO DE INVESTIGACIONES Y ESTUDIO SOBRE CULTURA Y SOCIEDAD

Citación

Boccolini, Sara María; (2023): Áreas de monte nativo invadida por bosque perenne en la RMCba (2002, 2006, 2010, 2020). Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/184928

Condiciones de uso

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