Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada aplicado al territorio indígena agrícola de Kashaama, Venezuela
Introducción: el análisis multi-temporal de imágenes satelitales ayuda a monitorear la evolución de las comunidades de plantas y cultivos agrícolas, especialmente en áreas vulnerables. Objetivo: analizar el comportamiento del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI por sus siglas en ing...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma de Sinaloa |
| Repositorio: | Redalyc-UAS |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:515661486014 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=515661486014 https://www.redalyc.org/journal/5156/515661486014/ https://www.redalyc.org/journal/5156/515661486014/html/ https://www.redalyc.org/journal/5156/515661486014/515661486014.epub https://www.redalyc.org/journal/5156/515661486014/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) clima tierra vegetación Teledetección sostenibilidad |
| Sumario: | Introducción: el análisis multi-temporal de imágenes satelitales ayuda a monitorear la evolución de las comunidades de plantas y cultivos agrícolas, especialmente en áreas vulnerables. Objetivo: analizar el comportamiento del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI por sus siglas en inglés) en la comunidad agrícola indígena de Kashaama, Venezuela, durante el período 2012-2013. Métodos: los datos utilizados fueron el MOD13Q1 del sensor MODIS, que incluye ese índice. Resultado: el comportamiento promedio del NDVI está directamente asociado con las principales características fisiográficas y climáticas de la región. Conclusión: el método facilitó la elaboración de mapas que, junto con el tratamiento computarizado de las imágenes de satélite, discriminan de manera confiable los tipos de vegetación y sus estados, por ejemplo, sabana cultivada versus natural. |
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