RESUMENEn la presente investigación se evaluó el efecto del sistema aéreo de cuatro cultivos, tres de escarda (Zea mays L., Phaseolus vulgaris L. y Cucurbita pepo L.) y uno denso (Avena sativa L.) sobre la pérdida de suelo y escurrimiento superficial mediante lluvia simulada. La unidad de muestreo fueron 16 lotes de 1m
RESUMENEl control de incendios forestales con helicópteros es una práctica común en el Estado de México que está limitada por la disponibilidad de fuentes de agua para la recarga de las aeronaves. Los sistemas de captación del agua de lluvia (SCALL) se pueden usar para su abastecimiento. La identificación de sitios con aptitud para SCALL en zonas de alta incidencia de incendios es fundamental para mejorar la eficiencia del control aéreo; sin embargo, la selección de los lugares requiere integrar numerosas variables. En el presente estudio se efectuó un análisis de evaluación multicriterio mediante Sistemas de Información Geográfica (SIG) para identificar los sitios con aptitud para SCALL en el área de interés, para lo cual se eligieron cinco variables: velocidad de ráfaga de viento, distancia a los caminos, escurrimiento superficial, evaporación y densidad de incendios. Las variables fueron ponderadas con el apoyo del coordinador de vuelo de las aeronaves y se integraron en un mapa de aptitud por el método de combinación lineal ponderada en Arc Gis 9.2 y Arc View 3.2. Se detectaron de forma rápida y flexible dos sitios con aptitud para establecer SCALL en el área de estudio: uno al norte y otro al sur; y el mapa que los muestra se elaboró a una escala de 1 a 10.Palabras clave: Evaluación multicriterio, control aéreo de incendios forestales, combinación lineal ponderada, densidad de incendios forestales, escurrimiento superficial, velocidad de ráfaga. ABSTRACTAerial fire fighting with a helicopter is a usual practice in Mexico State, the availability of water near to the wildfire area is crucial to refill the bucket and reduce the time between successive drops. Rain Water Harvesting system (RWH) can be used to supply water for the helicopter to combat wildfires. Identification of potential sites for RWH at places with high recurrence of wildfire is essential to improve the efficiency of the practice. However, selection of appropriate sites for RWH requires the integration of several variables. The identification of suitability sites for RWH was achieved using a multicriteria spatial analysis in a Geographical Information System (GIS) environment at the East of Mexico State, for three municipalities Chalco, Ixtapaluca and Tlalmanalco. Five variables were used to identify suitable sites for RHW: wind speed, wildfire density, distance to roads, runoff and evaporation. Each variable was ranked and weighted consulting the expert and a Weighted Linear Combination (WLC) was performed to generate the suitability map using Arc Gis 9.2 and Arc View 3.2. Suitability sites for RWH that met most of the criteria considered are found in North and South of the study area. The conclusion is that the identification of suitability sites to establish RWH system to supply water for the helicopter with the proposed method is a rapid and flexible tool. The output suitability map for the study area showed sites for RHW systems ranked from 1 to 10.
Los efectos atmosféricos en las imágenes satelitales distorsionan la información disponible y originan errores en la estimación de las variables biofísicas provenientes de los datos espectrales. En este trabajo se desarrolló un algoritmo de corrección atmosférica que se basó en la correlación existente entre la reflectancia de la banda 7 (infrarrojo medio, 2.2 μm) y la banda 1 (Azul, 0.485 μm) de la vegetación, para los sensores TM y ETM+. La ordenada al origen de la regresión entre la banda 7 y la banda 1 de imágenes Landsat es un estimador de la reflectancia de trayectoria en la banda 1. Con esta reflectancia de trayectoria y un modelo de atmósfera y aerosol def inido, es posible estimar el espesor óptico de los aerosoles centrado en 0.55 μm. El algoritmo se apoyó en el acoplamiento de varios modelos de simulación y bibliotecas de datos espectrales para la representación del sistema óptico suelo–vegetación–atmósfera. La vegetación en una imagen se identif ica mediante un clasif icador genérico de objetos en cuatro variantes: oscura densa, cobertura alta, media y baja. El algoritmo se probó en dos fases, la primera se basó en un análisis empírico sobre los resultados de la simulación del sistema óptico suelo–vegetación–atmósfera, en el que se tenían condiciones controladas. En la segunda fase se validó el algoritmo con 7 imágenes ETM+ cuyas escenas contenían un sitio de la red robótica de aerosoles (AERONET), la cual mide con gran precisión el espesor óptico de los aerosoles en diferentes intervalos de longitud de onda. El análisis de los resultados mostró que el corrector estima el espesor óptico de la escena con un ajuste: R2 = 0.97, error típico de 0.059 (20.3%) y que representa bien la variabilidad espacial de carga de aerosoles en imágenes Landsat.
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