کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
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4405014 | 1307203 | 2009 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forage Production of the Argentine Pampa Region Based on Land Use and Long-Term Normalized Difference Vegetation Index Data
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چکیده انگلیسی
Disponer de información acerca de la productividad de forraje y de sus interacciones con las prácticas culturales o las variaciones climácticas es necesario para el diseño de un plan de manejo ganadero eficiente sin dañar el medio ambiente. En tal sentido, la teledetección puede proporcionar fuentes de datos alternativas. El objetivo de este trabajo fue caracterizar la producción de forraje a escala regional (92 millones de hectáreas), mediante el análisis espacial, estacional e interanual del Ãndice verde de diferencia normalizada (NDVI). Se identificaron 23 zonas homogéneas que incluyeron un número variable de departamentos con caracterÃsticas similares de uso de la tierra y la productividad. Se utilizaron imágenes del sensor Advanced Very High Resolution Radiometer del perÃodo 1981-2000 para calcular los valores mensuales y la integral anual del NDVI (I-NDVI), el cual es un estimador confiable de la productividad primaria a nivel de departamento. La información de usos del suelo para los distintos departamentos fue utilizada para estimar el NDVI de los recursos forrajeros y de los cultivos para cada zona homogénea utilizando un modelo espectral “subpixel”. El integral anual del NDVI se asoció significativamente con la longitud y el promedio de precipitación pero no con la latitud. Es imprescindible para mejorar los productos provistos por la teledetección disponer de relaciones empÃricas entre productividad y NDVI-I a partir de información de campo.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Rangeland Ecology & Management - Volume 62, Issue 2, March 2009, Pages 163-170
Journal: Rangeland Ecology & Management - Volume 62, Issue 2, March 2009, Pages 163-170
نویسندگان
Carlos M. Di Bella, Ignacio J. Negri, Gabriela Posse, Florencia R. Jaimes, Esteban G. Jobbágy, Martin F. Garbulsky, Victor A. Deregibus,