Modelo de predicción espacial para el índice de aridez en una transecta del centro argentino
El procesamiento de imágenes satelitarias, conjuntamente con metodologías de los procesos estocásticos espaciales, ofrecen información sobre el comportamiento de variables cuyos valores son inexistentes. Particularmente, la obtención de un índice de aridez (IA) es imposible en puntos donde se carece...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Argentina |
| Recursos: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repositorio: | CONICET Digital (CONICET) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/93008 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11336/93008 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | PREDICCIÓN ESPACIAL MODELOS LINEALES FUNCIÓN DE COVARIANZA IMÁGENES NOAA-AVHRR NDVI , ÍNDICE DE ARIDEZ https://purl.org/becyt/ford/1.1 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| Resumo: | El procesamiento de imágenes satelitarias, conjuntamente con metodologías de los procesos estocásticos espaciales, ofrecen información sobre el comportamiento de variables cuyos valores son inexistentes. Particularmente, la obtención de un índice de aridez (IA) es imposible en puntos donde se carece de estaciones meteorológicas. Se utiliza la información de las imágenes NOAA-AVHRR NDVI (índice verde) para construir un modelo espacial predictivo para el NDVI en la transecta entre 69.51º W y 58.79º W y 34.40ºS y 38.07ºS. Mediante este modelo se obtienen predicciones de NDVI en los puntos de esta transecta donde se encuentran estaciones meteorológicas que permiten calcular el IA. Este índice es explicado mediante un modelo lineal por el NDVI. El modelo ajustado es aplicado luego a otros puntos dentro de la transecta para predecir valores del IA en puntos donde no existen estaciones meteorológicas. Así, mediante supuestos de continuidad espacial, se analizan patrones globales de comportamiento de aridez. |
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