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Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú
versão impressa ISSN 1609-9117
Resumo
NUNEZ DELGADO, Jimny; PIZARRO CARCAUSTO, Samuel; GUTIERREZ TANG, Marco e NAUPARI VASQUEZ, Javier. Dinámica espacio temporal de la biomasa aérea en pastizales altoandinos basado en NDVI-MODIS validado por espectrometría in situ. Rev. investig. vet. Perú [online]. 2021, vol.32, n.3, e20392. ISSN 1609-9117. http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v32i3.20392.
Es posible utilizar datos del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de imágenes de resolución moderada (MODIS) para estimar la biomasa aérea a grandes escalas espaciales; sin embargo, se requiere validar la información con trabajo in situ para hacer predicciones de la vegetación de pastizales más acertadas. El estudio se realizó en tres distritos de la sierra central del Perú. Se colectaron 153 muestras de pasto (pajonal alto y pajonal bajo) previa lectura de NDVI in situ dentro de un pixel de 250x250 m, con una frecuencia de tres meses en tres años de evaluaciones. Se descargaron imágenes satelitales del sensor MODIS para obtener el NDVI. Los valores de NDVIMODIS fueron calibrados con el NDVI registrado in situ, mediante modelos de regresión. Las ecuaciones calibradas modelaron las tendencias dinámicas de la vegetación entre 2000 y 2018 para la sierra central. El NDVI in situ del pajonal bajo osciló entre 0.36 ±0.13 y 0.24±0.05 en las épocas húmeda y seca, respectivamente, mientras que el pajonal alto osciló entre 0.42±0.14 y 0.26±0.10 en las épocas húmeda y seca, respectivamente. El NDVI del sensor MODIS del pajonal bajo osciló entre 0.41±0.14 y 0.27±0.06 en las épocas húmeda y seca, respectivamente, y para el pajonal alto entre 0.44±0.14 y 0.41 ±0.10 en épocas húmeda y seca, respectivamente. El modelo cuadrático obtuvo mejores estimadores tanto para la calibración del NDVI (RMSE: 0.06 y R2: 0.91), como para la predicción de la biomasa (RMSE: 1300 y R2: 0.61). Se concluye que es posible utilizar información satelital para evaluar los pastizales altoandinos.
Palavras-chave : índice de vegetación; pajonal alto; pajonal bajo; imágenes satelitales.