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dc.date.accessioned 2023-10-06T16:00:10Z
dc.date.available 2023-10-06T16:00:10Z
dc.date.issued 2023-05
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/158556
dc.description.abstract El trabajo presenta una alternativa metodológica para analizar trayectorias de uso de suelo. Toma como caso de estudio y prototipo un análisis de los cambios en el uso del suelo a un nivel general de Argentina (región pampeana, NEA, NOA y Cuyo). El objetivo es obtener un mapa con la mayor resolución posible que permita detectar las siguientes situaciones: 1) zonas recientes de expansión de frontera agraria; 2) zonas de agricultura “consolidada” y 3) zonas recientes de expansión de urbanización. Este trabajo se centra especialmente en el desarrollo de la metodología aplicada y en un primer intento de validación de la misma. A partir de datos de la Agencia Espacial Europea (ESA) vinculados a la “Climate Change Initiative-Land” (ESACCI-LC) del período 1992-2020 se genera una clusterización de trayectorias de uso del suelo mediante distancias de edición (utilizadas para el análisis de secuencias). Se obtuvieron 29 tipos de trayectorias a nivel píxel validadas por análisis visuales, con performance aceptable para la detección de diferentes trayectorias. es
dc.description.abstract This paper presents a methodological alternative to analyze land use trajectories. It takes as a case study and prototype an analysis of changes in land use at a general level in Argentina (the Pampas region, the Northwest, the Northeast, and Cuyo, excluding the Patagonia). The objective is to obtain a map with the highest possible resolution that allows to detect the following situations: 1) areas of recent agrarian frontier expansion; 2) areas of “consolidated” agriculture, and 3) areas of recent urban expansion. This paper focuses especially on the development of the applied methodology and a first attempt to validate it. Based on data from the European Space Agency (ESA) linked to the "Climate Change Initiative-Land" (ESACCI-LC) for the 1992-2020 period, a clustering of land use trajectories from distances is generated by means of editing distances (used for sequence analysis). There were 29 types of pixel-level trajectories obtained, validated by visual analysis, with an acceptable performance for detection of different trajectories. en
dc.language es es
dc.subject uso del suelo es
dc.subject cambio de cobertura es
dc.subject frontera agraria es
dc.subject análisis de secuencias es
dc.subject land use es
dc.subject cover change es
dc.subject agrarian frontier es
dc.subject sequence analysis es
dc.title Analizando trayectorias de uso del suelo es
dc.title.alternative Analyzing land use trajectories. A clusterization proposal en
dc.type Articulo es
sedici.identifier.other https://doi.org/10.24215/2346898Xe130 es
sedici.identifier.issn 2346-898X es
sedici.title.subtitle Una propuesta de clusterización es
sedici.creator.person Rosati, Germán es
sedici.subject.materias Geografía es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Geograficando es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 19, no. 1 es


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