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dc.contributor.authorAtalaya Marin, Nilton-
dc.contributor.authorBarboza Castillo, Elgar-
dc.contributor.authorSalas López, Rolando-
dc.contributor.authorVásquez Pérez, Héctor Vladimir-
dc.contributor.authorGómez Fernández, Darwin-
dc.contributor.authorTerrones Murga, Renzo Emanuel-
dc.contributor.authorRojas Briceño, Nilton Beltrán-
dc.contributor.authorOliva Cruz, Segundo Manuel-
dc.contributor.authorGamarra Torres, Oscar Ándres-
dc.contributor.authorSilva López, Jhonsy Omar-
dc.contributor.authorTurpo Cayo, Efrain-
dc.date.accessioned2022-06-02T21:45:18Z-
dc.date.accessioned2022-07-08T16:33:47Z-
dc.date.available2022-06-02T21:45:18Z-
dc.date.available2022-07-08T16:33:47Z-
dc.date.issued2022-05-01-
dc.identifier.citationMarin, 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/land11050674en
dc.identifier.issn2073-445X-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12955/1691-
dc.description18 páginases_PE
dc.description.abstractIn 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
dc.description.abstractEn 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.es_PE
dc.description.tableofcontentsAbstract. 1. Introduction. 2. Materials and Methods. 3. Results. 4. Discussion. 5. Conclusions. References.en
dc.formatapplication/pdf-
dc.language.isoeng-
dc.publisherMultidisciplinary Digital Publishing Institute - MDPIen
dc.relation.ispartofLanden
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.sourceInstituto Nacional de Innovación Agrariaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - INIAes_PE
dc.subjectGrassland dynamicsen
dc.subjectGoogle Earth Engine (GEE)en
dc.subjectSustainable livestocken
dc.subjectRemote sensingen
dc.subjectRandom forest (RF)en
dc.subjectLandsaten
dc.titleSpatiotemporal dynamics of grasslands using Landsat Data in livestock micro-watersheds in Amazonas (NW Peru)en
dc.title.alternativeDinámica espacio-temporal de los pastizales mediante datos Landsat en microcuencas ganaderas del Amazonas (noroeste de Perú)es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.identifier.doihttps://doi.org/110.3390/land11050674-
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00-
dc.publisher.countryCH-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1en-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeinfo:eu-repo/semantics/article-
item.fulltextCon texto completo-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
crisitem.author.deptDirección de Supervisión y Monitoreo en las Estaciones Experimentales Agrarias - DSME-
crisitem.author.orcid0000-0002-9628-8138-
crisitem.author.orcid0000-0003-4657-1397-
crisitem.author.orcid0000-0003-1548-7758-
crisitem.author.parentorgInstituto Nacional de Innovación Agraria - INIA-
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