Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://pgc-snia.inia.gob.pe:8443/jspui/handle/20.500.12955/1691
Título: Spatiotemporal dynamics of grasslands using Landsat Data in livestock micro-watersheds in Amazonas (NW Peru)
Otros títulos: Dinámica espacio-temporal de los pastizales mediante datos Landsat en microcuencas ganaderas del Amazonas (noroeste de Perú)
Autores: Atalaya Marin, Nilton 
Barboza Castillo, Elgar 
Salas López, Rolando 
Vásquez Pérez, Héctor Vladimir 
Gómez Fernández, Darwin 
Terrones Murga, Renzo Emanuel 
Rojas Briceño, Nilton Beltrán 
Oliva Cruz, Segundo Manuel 
Gamarra Torres, Oscar Ándres 
Silva López, Jhonsy Omar 
Turpo Cayo, Efrain 
Palabras clave: Grassland dynamics;Google Earth Engine (GEE);Sustainable livestock;Remote sensing;Random forest (RF);Landsat
Fecha de emisión: 1-may-2022
Editor: Multidisciplinary Digital Publishing Institute - MDPI
Fuente: Marin, N.A., Barboza, E., López, R.S., Vásquez, H.V., Gómez Fernández, D., Terrones Murga, R.E., Rojas Briceño, N.B., Oliva-Cruz, M., Gamarra Torres, O.A., Silva López, J.O., & Turpo Cayo, E. et al. (2022). Spatiotemporal Dynamics of Grasslands Using Landsat Data in Livestock Micro-Watersheds in Amazonas (NW Peru). Land, 11(5), 674. 10.3390/land11050674
Revista: Land 
Resumen: 
In Peru, grasslands monitoring is essential to support public policies related to the identification, recovery and management of livestock systems. In this study, therefore, we evaluated the spatial dynamics of grasslands in Pomacochas and Ventilla micro-watersheds (Amazonas, NW Peru). To do this, we used Landsat 5, 7 and 8 images and vegetation indices (normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI). The data were processed in Google Earth Engine (GEE) platform for 1990, 2000, 2010 and 2020 through random forest (RF) classification reaching accuracies above 85%. The application of RF in GEE allowed surface mapping of grasslands with pressures higher than 85%. Interestingly, our results reported the increase of grasslands in both Pomacochas (from 2457.03 ha to 3659.37 ha) and Ventilla (from 1932.38 ha to 4056.26 ha) micro-watersheds during 1990–2020. Effectively, this study aims to provide useful information for territorial planning with potential replicability for other cattle-raising regions of the country. It could further be used to improve grassland management and promote semi-extensive livestock farming.

En el Perú, el monitoreo de los pastizales es esencial para apoyar las políticas públicas relacionadas con la identificación, recuperación y manejo de los sistemas ganaderos. Por ello, en este estudio se evaluó la dinámica espacial de los pastizales en las microcuencas de Pomacochas y Ventilla (Amazonas, NO del Perú). Para ello, se utilizaron imágenes Landsat 5, 7 y 8 e índices de vegetación (índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), índice de vegetación mejorado (EVI) e índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI). Los datos fueron procesados en la plataforma Google Earth Engine (GEE) para los años 1990, 2000, 2010 y 2020 mediante la clasificación de bosque aleatorio (RF) alcanzando precisiones superiores al 85%. La aplicación de RF en GEE permitió mapear la superficie de los pastizales con presiones superiores al 85%. Es interesante destacar que nuestros resultados reportaron el aumento de los pastizales en las microcuencas de Pomacochas (de 2457,03 ha a 3659,37 ha) y Ventilla (de 1932,38 ha a 4056,26 ha) durante 1990-2020. Efectivamente, este estudio pretende aportar información útil para la planificación territorial con potencial replicabilidad para otras regiones ganaderas del país. Además, podría utilizarse para mejorar la gestión de los pastizales y promover la ganadería semiextensiva.
Descripción: 
18 páginas
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12955/1691
ISSN: 2073-445X
DOI:  https://doi.org/110.3390/land11050674
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en Colecciones:Artículos científicos

Archivos en este artículo:
Archivo Descripción TamañoFormato
Atalaya-et-al_2022_Grasslands_dynamics.pdfArtículo5,63 MBAdobe PDFVer / Abrir
Mostrar el registro Dublin Core completo del ítem

Vista (s) de página

52
Verificado el 23-ene-2024

Descargar (s)

24
Verificado el 23-ene-2024

Google Scholar TM

Verificar

Altmetric

Altmetric


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons