i

Proceso de ventanilla abiertad de Revista de Investigaciones Geográficas: se invita a enviar los artículos completos mediante la plataforma oficial de la revista. Para más información, por favor revisar este enlace

Análisis espectral temporal por sistemas ecológicos de la Cuenca Superior del Arroyo Langueyú, Tandil, Región Pampeana Argentina

Autores/as

Resumen

La transformación de ecosistemas naturales a tierras agropecuarias genera importantes consecuencias ambientales, siendo la Región Pampeana Argentina un claro ejemplo de ello. Esta investigación analizó las transformaciones en los usos y coberturas del suelo observadas en los sistemas ecológicos de la Cuenca Superior del Arroyo Langueyú (Tandil) en los períodos comprendidos por los años 1989-2004 y 2004-2019; y se profundizó en el análisis de los cambios de clase de los usos pastizales y pasturas y agrícolas. Para ello, se seleccionaron y procesaron imágenes satelitales, para generar clasificaciones supervisadas, y se detectaron cambios a través de técnicas de teledetección y sistemas de información geográfica. Las mayores transformaciones en los distintos sistemas se vincularon al aumento continuo del uso agrícola sobre tierras que anteriormente eran pastizales y pasturas, que ahora se ven disminuidas. Finalmente, la metodología aplicada permitió vislumbrar las variaciones más relevantes, obteniendo información de importancia al momento de establecer estrategias para la planificación sustentable de la cuenca.

Palabras clave:

imágenes satelitales clasificadas, mapas de cambio, unidades de paisaje, usos/cobertura del suelo

Referencias

Alam, A., Bhat, M. S. & Maheen, M. (2020). Using Landsat satellite data for assessing the land use and land cover change in Kashmir valley. GeoJournal, 85, 1529-1543. https://doi.org/10.1007/s10708-019-10037-x

Argañaraz, J. P. & Entraigas, I. (2011). Análisis comparativo entre las máquinas de vectores soporte y el clasificador de máxima probabilidad para la discriminación de cubiertas del suelo. Revista de Teledetección, 36, 26-39. http://www.aet.org.es/revistas/revista36/Numero36_03.pdf

Baeza, S. & Paruelo, J. M. (2020). Land use/land cover change (2000–2014) in the Rio de la Plata grasslands: an analysis based on MODIS NDVI time series. Remote Sensing, 12(3): 381. https://doi.org/10.3390/rs12030381

Baldi, G. & Paruelo, J. M. (2008). Land-Use and Land Cover Dynamics in South American Temperate Grasslands. Ecology and Society, 13(2), 6. http://www.ecologyandsociety.org/vol13/iss2/art6/

Behrends Kraemer, F., Chagas, C. I., Marre, G., Palacin, E. & Santanatoglia, O. (2013). Desplazamiento de la ganadería por la agricultura en una cuenca de la pampa ondulada: efectos sobre el escurrimiento superficial y erosión hídrica. Ciencia del suelo, 31(1), 83-92. http://www.scielo.org.ar/pdf/cds/v31n1/v31n1a08.pdf

Bengtsson, J., Bullock, J. M., Egoh, B., Everson, C., Everson, T., O'Connor, T., ... & Lindborg, R. (2019). Grasslands-more important for ecosystem services than you might think. Ecosphere, 10(2). https://doi.org/10.1002/ecs2.2582

Cabrera, A. L. (1976). Regiones Fitogeográficas Argentinas. Enciclopedia Argentina de Agricultura y Jardinería. Buenos Aires: ACME.

Chander, G. & Markham, B. (2003). Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(11), 2674-2677.

Chander, G., Markham, B. & Barsi, J. (2007). Revised Landsat-5 Thematic Mapper Radiometric Calibration. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 4(3), 490-494.

Chander, G., Markham, B. M. & Helder, D. L. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment, 113, 893-903. https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20090027884/downloads/20090027884.pdf

Chen, X., Vierling, L. & Deering, D. (2005). A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time. Remote Sensing of Environment, 98(1), 63-79. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425705002026

Chen, H., Chen, C., Zhang, Z., Lu, C., Wang, L., He, X., ... & Chen, J. (2021). Changes of the spatial and temporal characteristics of land-use landscape patterns using multi-temporal Landsat satellite data: a case study of Zhoushan Island, China. Ocean & Coastal Management, 213, 105842. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.105842

Congalton, R. G. (2007). Thematic and positional accuracy assessment of digital remotely sensed data. En R. E. McRoberts, G. A. Reams, P. C. Van Deusen & W. H. McWilliams (Eds.), Proceedings of the seventh annual forest inventory and analysis symposium (pp. 149-154). Washington DC, US: US Department of Agriculture, Forest Service.

Cousins, S. A., Auffret, A. G., Lindgren, J. & Tränk, L. (2015). Regional-scale land-cover change during the 20th century and its consequences for biodiversity. AMBIO, 44, 17–27. https://doi.org/10.1007/s13280-014-0585-9

De Rito, M. V., Fernández Honaine, M. & Herrera, L. P. (2020). Aplicación de un índice de naturalidad para las sierras del sistema de Tandilla. Revista del Museo Argentino de Ciencias Naturales, 22(1). http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1853-04002020000100007

Dros, J. M. (2004). Managing the Soy Boom: Two Scenarios of Soy Production Expansion in South America. Amsterdam, The Netherlands: AIDEnvironment. https://wwfeu.awsassets.panda.org/downloads/managingthesoyboomenglish_nbvt.pdf

EEA INTA Balcarce (Estación Experimental del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) (2018). Grupo Agrometeorología, Unidad Integrada Balcarce, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata.

FAO. (2014). Building a common vision for sustainable food and agriculture. Principles and approaches. Roma, Italia: FAO.

Gilarranz, L. J., Sabatino M., Aizen M. A. & Bascompte. J. (2015). Hot spots of mutualistic networks. Journal of Animal Ecology, 84(2), 407–413. https://digital.csic.es/bitstream/10261/111873/1/Gilarranz_JAE_2015.pdf

Fernández, G. & Rramos, A. G. (2017). El crecimiento urbano de Tandil: ¿modelo territorial de la ciudad difusa? Geográfica Digital, 10(20), 1-12. http://dx.doi.org/10.30972/geo.10202201.

Foley, J. A., Ramankutty, N., Brauman, K. A., Cassidy, E. S., Gerber, J. S., Johnston, M., ... & Zaks, D.P. (2011). Solutions for a cultivated planet. Nature, 478, 337–342. https://doi.org/10.1038/nature10452

Foody, G. M. (2002). Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sensing of Environment, 80, 185-201.

Herrera, L. P., Montti, L. F., Sabatino, M. & de Rito, M. V. (2019). El paisaje serrano de Tandilia: Un tesoro geológico, ecológico y cultural. Ciencia Hoy, 28(163), 44–50. https://notablesdelaciencia.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/121501/CONICET_Digital_Nro.bcb80589-1cd6-471c-a1ac-ca16966613d4_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Herrera, L. P., Sabatino, M. C., Jaimes, F. R. & Saura, S. (2017). Landscape connectivity and the role of small habitat patches as stepping stones: an assessment of the grassland biome in South America. Biodiversity and Conservation, 26(14), 3465-3479. https://doi.org/10.1007/s10531-017-1416-7

INDEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos). (1991). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 1991. Recuperado de http: redatam.indec.gob.ar.

INDEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos). (2015). Estimaciones de población por sexo, departamento y año calendario 2010-2025. Recuperado de https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/poblacion/proyeccion_departamentos_10_25.pdf

Jacobs, S., Verheyden, W. & Dendoncker, N. (2017). Why to map? En B. Burkhard & J. Maes (Eds.), Mapping Ecosystem Services (pp. 171-175). Sofia, Bulgaria: Pensoft Publishers.

Jaimes, F. R., Sabatino, M. & Herrera, L. P. (2019). Caracterización del paisaje serrano de Tandilia (Buenos Aires, Argentina) utilizando SIG. Una aproximación para definir áreas prioritarias para la conservación. Revista Estudios Ambientales, 7(2), 39-65. https://ojs2.fch.unicen.edu.ar/ojs-3.1.0/index.php/estudios-ambientales/article/download/480/421

Jaramillo, L. & Antunes, A. (2018). Detección de cambios en la cobertura vegetal mediante interpretación de imágenes Landsat por redes neuronales artificiales (RNA). Caso de estudio: Región Amazónica Ecuatoriana. Revista de Teledetección, (51), 33-46. https://doi.org/10.4995/raet.2018.8995

Kaufman, Y. J. (1989). The atmospheric effect on remote sensing and its correction. En G. Asrar (Ed.), Theory and Applications of Optical Remote Sensing (pp.336-428). New York, US: John Wiley & Sons

Kopittke, P. M., Menzies, N. W., Wang, P., McKenna, B. A. & Lombi, E. (2019). Soil and the intensification of agriculture for global food security. Environment international, 132, 105078. https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.105078

Lara, B. & Gandini, M. (2014). Quantifying the land cover changes and fragmentation patterns in the Argentina Pampas, in the last 37 years (1974-2011). GeoFocus, (14), 163-180. https://www.geofocus.org/index.php/geofocus/article/download/306/154

Lindsay, E., King, D., Davidson, A. & Daneshfar, B. (2019). Canadian Prairie Rangeland and Seeded Forage Classification Using Multiseason Landsat 8 and Summer RADARSAT-2. Rangeland Ecology & Management, 72(1), 92-102. https://doi.org/10.1016/j.rama.2018.07.005

Montico, S., Di Leo, N., Bonel, B. & Denoia, J. (2019). Cambios del uso de la tierra en la cuenca del arroyo Ludueña, Santa Fe: Impacto en la sostenibilidad y en los servicios ecosistémicos. Cuadernos del CURIHAM, 25, 31-39. http://biblioteca.puntoedu.edu.ar/bitstream/handle/2133/17579/115-Texto%20del%20art%C3%ADculo-152-2-10-20191215.pdf?sequence=2&isAllowed=y

O’Mara, F. P. (2012). The role of grasslands in food security and climate change. Annals of Botany, 110(6), 1263–1270. https://doi.org/10.1093/aob/mcs209

Paruelo, J. M. & Oesterheld, M. (2004). Patrones espaciales y temporales de la expansión de Soja en Argentina: relación con factores socioeconómicos y ambientales. Recuperado de https://www.agro.uba.ar/users/lart/bancomundial/INFORME_final.pdf

Pflugmacher, D., Rabe, A., Peters, M. & Hostert, P. (2019). Mapping pan-European land cover sing Landsat spectral-temporal metrics and the European LUCAS survey. Remote Sensing of Environment, 221, 583-595.

Picone, N. & Campo, A. M. (2014). Comparación urbano-rural de parámetros meteorológicos en la ciudad de Tandil, Argentina. Revista de Climatología, 14, 3-23. https://notablesdelaciencia.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/21824/CONICET_Digital_Nro.26210.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Piquer Rodríguez, M., Butsic, V., Gärtner, P., Macchi, L., Baumann, M., Pizarro, G. G., ... & Kuemmerle, T. (2018). Drivers of agricultural land-use change in the Argentine Pampas and Chaco regions. Applied geography, 91, 111-122. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2018.01.004

Pons, X., Pesquer, L., Cristóbal, J. & González-Guerrero, O. (2014). Automatic and improved radiometric correction of Landsat imagery using reference values from MODIS surface reflectance images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 243-254. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.06.002

Richards, J. & Jia, X. (2006). Remote sensing digital image analysis: an introduction. Springer-Verlag.

Ruiz de Galarreta, V. A., Varni, M., Banda Noriega, R. & Barranquero, R. (2007). Caracterización geohidrológica preliminar en la cuenca del arroyo Langueyú, partido de Tandil, Buenos Aires. Trabajo presentado en V Congreso Argentino de Hidrogeología y III Seminario Hispano-Latinoamericano de Temas Actuales de la Hidrología Subterránea. Paraná, Entre Ríos, Argentina.

Ruiz de Galarreta, A. R., Barranquero, R. S., Varni, M. & Rodriguez, C. I. (2011). Geología e hidrolitología de la cuenca del Arroyo Langueyú, Provincia de Buenos Aires (Argentina). Ciencia, docencia y tecnología, 20(43), 157-176. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3789189

Ruiz de Galarreta, V. R., Noriega, R. B., Barranquero, R. S., Díaz, A. A., Rodríguez, C. I. y & Miguel, R. E. (2010). Análisis integral del sistema hídrico, uso y gestión. Cuenca del arroyo Langueyú, Tandil, Argentina. Boletín Geológico y Minero, 121(4), 343-356. https://www.igme.es/Boletin/2010/121_4/4-ARTICULO%201.pdf

Sánchez, R., Mattus, G. & Zulaica, M. L. (1999). Compartimentación ecológica y ambiental del partido de Tandil (provincia de Buenos Aires). Trabajo presentado en Congreso Ambiental ´99. San Juan, Argentina.

Sánchez, R. & L. Zulaica. (octubre, 2002). Ordenamiento morfoedáfico de los sistemas ecológico-paisajísticos del Partido de Tandil (Provincia de Buenos Aires). Trabajo presentado en Congreso Nacional de Geografía “Contribuciones científicas. Las grandes ciudades y sus contradicciones”. Buenos Aires, Argentina.

Sequeira, N. D., Vazquez, P. S., Sacido, M. B., & Daga, D. Y. (2021). Zonificación agroecológica del partido de Benito Juárez (Argentina): agriculturización y consecuencias ambientales en una porción de la Región Pampeana Argentina. Investigaciones Geográficas, (76), 285-307. doi: 10.14198/INGEO.18076

Sequeira, N. D., Vazquez, P. S. & Zulaica, M.L. (2016). Impactos sobre el ecosistema derivados de la agriculturización en el partido de Benito Juárez, Buenos Aires, período 2003-2011. Revista Iberoamericana Universitaria en Ambiente, Sociedad y Sustentabilidad (AMBIENS), 2(3), 30-51. https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/59496/CONICET_Digital_Nro.eb279824-d4d9-4310-bc2b-01065aa469e4_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

SMN (Servicio Meteorológico Nacional). (2018). Informe especial de la sequía 2017-2018 en la Región Pampeana. Buenos Aires, Argentina. Recuperado de https://www.smn.gob.ar/sites/default/files/Informe_sequ%C3%ADa_regi%C3%B3npampeana.pdf

Simons, G., Bastiaanssen, W., Ngo, L. A., Hain, C. R., Anderson, M. & Senay, G. (2016). Integrating global satellite-derived data products as a pre-analysis for hydrological modelling studies: a case study for the Red River Basin. Remote Sensing, 8(4), 279. doi:10.3390/rs8040279

Somoza A., Vazquez P. S., Sacido M. B. & Zulaica, M. L. (2021a). Zonificación agroecológica del partido de Tandil (Argentina): aportes para gestión de servicios ecosistémicos. Cadernos de Geografia, (43), 107- 126. https://impactum-journals.uc.pt/cadernosgeografia/article/download/8481/7282

Somoza A., Vazquez P. S., Zulaica, M. L. & Sacido, M. (2021b). Cambios de usos del suelo en el partido de Tandil (1989-2019), según sistemas ecológicos-paisajísticos. Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GEOSIG), 13(19), 1-19.

Somoza, A., Vazquez, P. S., Zulaica, L. M. y Sacido, M. S. (2020). Dinámica espacio-temporal de usos del suelo en sistemas ecológicos de la Región Pampeana Argentina. Agriculturización en el partido de Tandil. M+A, Revista Electrónica de Medioambiente, 21(1), 82-101. https://notablesdelaciencia.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/127619/CONICET_Digital_Nro.9c97daf5-8774-4aca-beca-fd877a9291b7_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Song, X. P., Hansen, M. C., Stehman, S.V., Potapov, P. V., Tyukavina, A., Vermote, E. F. & Townshend, J. R. (2018). Global land change from 1982 to 2016. Nature, 560(7720), 639–643. doi: 10.1038/s41586-018-0411-9

Soriano, A., León, R. J. C., Sala, O. E., Lavado, R. S., Deregibus, V. A., Cahuepé, M.A., … & Lemcoff, J. H. (1992). Río de la Plata grasslands. En R. T., Coupland (Ed.), Ecosystems of the world 8A. Natural grasslands (pp. 367-407). New York, USA: Elsevier. https://pubs.er.usgs.gov/publication/1015647

Steffen, W., Richardson, K., Rockström, J., Cornell, S. E., Fetzer, I., Bennett, E. M., … & Sörlin, S. (2015). Planetary boundaries: guiding human development on a changing planet, Science, 347(6223). doi: 10.1126/science.1259855

Tamagno, L. N., Iermanó, M. J. & Sarandón, S. J. (2018). Los saberes y decisiones productivo-tecnológicas en la agricultura familiar pampeana: Un mecanismo de resistencia al modelo de agricultura industrial. Mundo Agrario, 19(42). https://doi.org/10.24215/15155994e100

Tscharntke, T., Clough, Y., Wanger, T. C., Jackson, L., Motzke, I., Perfecto, I., ... & Whitbread, A. (2012). Global food security, biodiversity conservation and the future of agricultural intensification, Biological conservation, 151(1), 53-59. doi:10.1016/j.biocon.2012.01.068

U.S. Geologial Survey. (2020). Landsat-Earth observation satellites. U.S. Geological Survey Fact Sheet 2015–3081, 4 p. https://doi.org/10.3133/fs20153081.

Vazquez, P. S., Rivas, R. E. & Usunoff, E. (2008). Análisis multitemporal de la disponibilidad de agua en el suelo. Revista Ciencia, 3(3), 47-58.

Vazquez, P. S. & Zulaica, M. L. (2013). Intensificación agrícola y pérdida de servicios ambientales en el partido de Azul (Provincia de Buenos Aires) entre 2002-2011. Sociedade y Natureza, 25(3), 543-556. https://www.scielo.br/j/sn/a/mLqxt4djdwjtGbpM7WxKcyJ/?format=pdf&lang=es

Vazquez, P. S., Zulaica, M. L. & Ferreyra, M. V. (2014a). Expansión agrícola e impactos territoriales en la Cuenca Superior del Arroyo Langueyú (Partido de Tandil, provincia de Buenos Aires, Argentina). Geografia em Questão, 7(1), 177-202. https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/25821/CONICET_Digital_Nro.9efbfaa4-5d66-4af8-8c54-01634ed03cf8_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Vazquez, P. S., Zulaica, M. L. & Requesens, E. (2016). Análisis ambiental de los cambios en el uso de las tierras en el partido de Azul (Buenos Aires, Argentina). Agriscientia, 33(1), 15-26. http://www.scielo.org.ar/pdf/agrisc/v33n1/v33n1a02.pdf

Vazquez, P. S., Zulaica, L. M. & Sacido, M. B. (2014b). Indicadores de sustentabilidad en las unidades agroecológicas de la Cuenca del río Quequén Grande (Argentina). Campo-Território: revista de Geografia Agrária, 9(19), 118-148.

Vazquez, P. S., Zulaica, M. L., Sequeira, N. D. & Daga, D. Y. (2019). Expansión agrícola y potenciales implicancias sobre los servicios ecosistémicos en los paisajes del partido de Necochea, Buenos Aires, Argentina. Acta Geográfica, 13(31), 171-196. https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/126670/CONICET_Digital_Nro.fc2f6e74-cfa0-4c74-90ee-1ad46b567a18_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y

Vazquez, P. S. & Somoza, A. (2020). Cuenca hidrográfica agropecuaria y evolución de los servicios ecosistémicos en la región sur pampeana Argentina. Papeles de Geografía, (66), 103-122. https://doi.org/10.6018/geografia.431471

Vicente-Serrano, S. M., Pérez-Cabello, F. & Lasanta, T. (2008). Assessment of radiometric correction techniques in analyzing vegetation variability and change using time series of Landsat images. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3916-3934.

Viglizzo, E., Frank, F., Carreño, L., Jobbagy, E., Pereyra, H., Clatt, J., Pincen, D. & Ricard, F. (2011). Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina. Global Change Biology, 17, 959-973. doi: 10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x

Volante, J., Mosciaro, J., Poclava, M. M., Vale, L., Castrillo, S., Sawchik, J., ... & Paruelo, J. (2015). Expansión agrícola en Argentina, Bolivia, Paraguay, Uruguay y Chile entre 2000-2010. Caracterización espacial mediante series temporales de índices de vegetación. RIA Revista de investigaciones agropecuarias, 41(2), 179-191. http://www.scielo.org.ar/pdf/ria/v41n2/v41n2a11.pdf