Caracterización funcional de la vegetación del Uruguay mediante el uso de sendores remotos / Functional characterization of Uruguayan vegetation using remote sensing

El Índice de Vegetación Normalizado (IVN) es un índice espectral derivado de sensores a bordo de satélites que muestra una relación positiva y lineal con la fracción de la radiación fotosintéticamente activa absorbida por el dosel. El IVN es un buen estimador de la productividad primaria, un importante atributo ecosistémico. En este trabajo fueron caracterizados los ecosistemas del Uruguay en base a tres atributos derivados de la curva estacional del IVN a partir de 20 años de imágenes de los satélites NOAA/AVHRR (1981-2000). Se calculó la integral anual del IVN (IVN-I), usada como estimador de la productividad primaria neta aérea; el mes de máximo de IVN (IVN-MDM) y el rango relativo de IVN (IVN-RREL), atributos que dan cuenta de la estacionalidad de la productividad primaria y reflejan aspectos centrales del funcionamiento de los ecosistemas. De acuerdo al comportamiento de estos tres atributos, cada porción del territorio uruguayo se clasificó como un tipo funcional de ecosistema (TFE), combinando métodos de clasificación no supervisados, supervisados y análisis jerárquico. Se identificaron 6 TFE que difieren significativamente entre sí. La variación espacial de los tres atributos utilizados se asocia principalmente a las regiones geomorfológicas y a los patrones de uso del suelo, y no a las variables climáticas

La estimación de la superficie agrícola: antecedentes y una propuesta metodológica / Croped aerea estimates: background and methodological proposal

Numerosos actores socioeconómicos y políticos utilizan las estimaciones de la superficie cultivada para planificar, reducir la incertidumbere o mejorar la asiganción de recursos. Para resultar confiables y útiles, las estimaciones deben basarse en una metodología debidamente documentada, reproducible para el espacio y en el tiempo, idependiente del observador, evaluable de manera cuantitativa. ¿En qué medida se satisfacen los criterio anteriores en Argentina?. Más allá de su utilidad, la información disponible incorpora fuentes de incertidumbre que afectan seriamente las estimaciones. Estas icluyen las dificulatdes para referir las estimaciones a un área determinada, las posibilidades de los informantes de integrar la información local, la ausencia de protocolos claros y diferencias asociadas a la heterogeneidad de formación, motivación y compromiso de los informantes. La comparación de las estimaciones en dos agencias independientes para una año particular arroja, para las mismas áreas, diferencias de hasta el 24 por ciento en el área sembrada con trigo. Esta diferencia es muy superior a las variaciones interanuales que pretenden detectarse. El análisis multiespectral y multitemporal de imágenes satelitales permite discriminar tipos de cobertura del suelo sobre la base de su comportamiento fenológico. La combinación de información satelital provenientes de sensores con distinta resolución espacial ofrece enormes posibilidades para descripción de los tipos de cobertura del suelo y la estimación de superficies agrícolas. En tal sentido se presenta una propuesta operativa, basada en el uso de imágenes Landsat TM, SAC-C y AVHRR/NOAA, para la evolución regional de la superficie cultivada en Mercosur