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capa do ebook DETECCIÓN DE CAMBIOS CON IMÁGENES DE SATÉLITE EN EL DEPARTAMENTO PELLEGRINI, SANTIAGO DEL ESTERO

DETECCIÓN DE CAMBIOS CON IMÁGENES DE SATÉLITE EN EL DEPARTAMENTO PELLEGRINI, SANTIAGO DEL ESTERO

El crecimiento agrícola ha sido constante en el país y Santiago del Estero es una de las provincias que presenta un importante aumento en el área de superficie cultivada en el NOA para los últimos años. Resulta de interés conocer la dinámica en el tiempo del uso del suelo e inventariar tales cambios con precisión mediante análisis de imágenes de satélite. Este trabajo aplica técnicas de detección de cambio y realiza un análisis multi-temporal con imágenes Landsat, en el Dto Pellegrini, para un periodo de 30 años. En el análisis se calculan y comparan diferentes índices de vegetación, se cuantifica el crecimiento y se generan mapas de la región resaltando el uso de imágenes de satélites multitemporales. Las técnicas aplicadas son (1) Comparación de índices de vegetación, (2) Diferenciación de imágenes y (3) RGB-ndvi.

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DETECCIÓN DE CAMBIOS CON IMÁGENES DE SATÉLITE EN EL DEPARTAMENTO PELLEGRINI, SANTIAGO DEL ESTERO

  • DOI: 10.37572/EdArt_2904213475

  • Palavras-chave: Índices de vegetación, Detección de Cambios, Imágenes Landsat, Imágenes multitemporales

  • Keywords: Vegetation Index, Change Detection, Landsat Imagery, Multitemporal images

  • Abstract:

    Agricultural growth has been constant in the country and Santiago del Estero is one of the provinces that has shown a significant increase in the crop-area cultivated for the NOA in recent years. It is of interest to know the land use dynamics over time and inventory such changes accurately by analyzing satellite images. This work applies change detection techniques and performs a multi-temporal analysis with Landsat images, in the Dto Pellegrini, for a period of 30 years. In the analysis, different vegetation indices are calculated and compared, growth is quantified and maps of the region are generated highlighting the use of multi-temporal satellite  images. The applied techniques are (1) Comparison of vegetation indices, (2) Differentiation of images and (3) RGB-ndvi.

  • Número de páginas: 5

  • Liria Boix