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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/5838

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorTrinco, Fabio Daniel-
dc.contributor.authorTittonell, Pablo Adrian-
dc.contributor.authorRusch, Verónica Elena-
dc.contributor.authorGaribaldi, Lucas Alejandro-
dc.date.accessioned2020-09-15T12:22:05Z-
dc.date.available2020-09-15T12:22:05Z-
dc.date.issued2018-11-
dc.identifier.urihttps://inta.gob.ar/sites/default/files/libro_de_actas_congreso_ssp_2018.pdf-
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/5838-
dc.language.isoeses_ES
dc.relation.ispartofIV Congreso Nacional de Sistemas Silvopastorileses_ES
dc.relation.urihttps://inta.gob.ar/documentos/actas-iv-congreso-nacional-de-sistemas-silvopastorileses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
dc.titleAnálisis de la heterogeneidad de bosques nativos del NO de Patagonia: Aportes para estimar la productividad forrajera.es_ES
dc.typeObjeto de conferenciaes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)-
dc.description.filiationTrinco, Fabio D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentina.es_ES
dc.description.filiationTittonell, Pablo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentina.es_ES
dc.description.filiationRusch, Verónica E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentina.es_ES
dc.description.filiationGaribaldi, Lucas A. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationGaribaldi, Lucas A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.subject.keywordSensores Remotoses_ES
dc.subject.keywordIVNes_ES
dc.subject.keywordClasificación Supervisadaes_ES
dc.subject.keywordÍndices de Paisajees_ES
dc.subject.keywordImágenes de Alta Resoluciónes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.materiaCiencias y Recursos Forestaleses_ES
dc.origin.lugarDesarrolloInstituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Bariloche.es_ES
dc.description.resumenLa alta heterogeneidad que presentan los bosques mixtos bajos del NO de Patagonia genera dificultades para estimar su productividad forrajera, y por lo tanto su receptividad ganadera. El objetivo de este trabajo es generar una herramienta para caracterizar dicha heterogeneidad utilizando imágenes obtenidas de sensores remotos. Se analizaron tres sitios con precipitaciones contrastantes, seleccionados dentro de los valles de los ríos Manso y Foyel (Río Negro). En cada uno de ellos se tomaron polígonos (tipos forestales) a partir una clasificación realizada por el CIEFAP. Se realizó una clasificación supervisada utilizando imágenes Google Earth, separando canopeo de claros. Se calculó el Índice de Vegetación Normalizado (IVN) de octubre de 2017 en cada pixel de imágenes SPOT7; la altitud, pendiente y orientación con imágenes ASTER; y las precipitaciones a partir de isohietas. La proporción de superficie clasificada como claros para cada campo fue de 2,26; 9,40 y 15,80%. Los valores de IVN fueron mayores (p<0,0001) para los claros que para el canopeo. Los resultados arrojaron una correlación significativa entre el IVN y la altitud y la precipitación (-0,3 y 0,3 respectivamente), siendo mayor para los claros al ser analizadas por separado (-0,47 y 0,41 respectivamente). Los claros se pudieron separar en cada predio en 3 ó 4 grupos basándonos en las diferencias significativas de IVN observadas. Zonas clasificadas como canopeo mostraron una distribución de frecuencias relativas de IVN tipo unimodal, con valores promedio de 0,37; 0,38 y 0,44 para cada campo, y desvío estándar 0,12 en todos los sitios. Mediciones en clausuras a campo en cada sub-zona y análisis con imágenes SPOT7 permitirán estimar la productividad forrajera de una extensa área de interés, así como comprender posibles relaciones entre la productividad forrajera e índices de paisaje.es_ES
dc.type.subtypeResumenes_ES
Aparece en las colecciones: Objetos de conferencia

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