ResumenSe realizó el estudio del bosque seco localizado en la región Piura, Perú con el objetivo de evaluar el cambio de la cobertura y el uso de la tierra. Se utilizó el procesamiento digital de imágenes del satélite LANDSAT 5 registradas entre 1999 y el 2001, a través de una clasificación supervisada, usando el algoritmo de máxima verosimilitud. Los resultados se compararon con el mapa de bosques secos elaborado por INRENA con interpretación visual de imágenes LANDSAT 5 registradas entre 1986 y 1994. Las imágenes de 1999 y 2001 fueron clasificadas con un acierto del 89 % y al compararlas con la clasificación de INRENA, permitieron evaluar la dinámica espacio temporal de los bosques secos, cuantificando los retrocesos y mejoras de los mismos. El 38% del área del bosque seco permaneció sin variación, mientras que 13% mejoró su condición y el otro 23% tiende a la reducción de su cobertura. El procesamiento digital de imágenes de satélite permite agilizar el proceso y ser más precisos que la interpretación visual utilizada en el estudio de línea de base del INRENA. Palabras clave: bosque seco, cambios en la cobertura y uso de la tierra, proceso digital de imágenes Abstract A study was conducted in the dry forests of the Piura Region, Peru, in order to assess changes in land cover and land use. Digital image processing of LANDSAT 5 satellite images registered from 1999 to 2001 was used, through a supervised classification using a maximum likelihood algorithm. Results from the process were compared with a land cover & land use map made by INRENA with visual interpretation of LANDSAT 5 images registered from 1986 to 1994. Imagery from 1999 and 2001 were classified with 89 % of success when compared with INRENA's classification. This comparison allowed the assessment of spatial and temporal dynamics of dry forests and to quantify deterioration and/or improvements. 38% of the dry forest remained unvaried, 13 % improved their condition, and 23% tended to reduce their coverage. Digital image processing can speed up the process and is more accurate than the visual interpretation used in INRENA's baseline study. Key words: dry forest, land cover and land use changes, digital image processing Introducción.La Región Piura, en el Perú, alberga en su territorio una formación vegetal característica de zonas áridas, conocida con el nombre de bosque seco. La biomasa de esta formación vegetal es aprovechada por la población de Piura para alimentar al ganado caprino y obtienen productos como madera, combustible, forraje, algarroba y sombra, utilizándose la mayor parte de especies herbáceas, arbustivas y arbóreas. Además, contribuye con la belleza del paisaje. La zona en la que se desarrolla, hace del bosque seco, con las especies que lo conforman, un ecosistema único.Los bosques ecuatoriales estacionalmente secos del Pacífico (Linares-Palomino et al., 2010) o bosques tropicales estacionalmente secos (Pennington et al., 2000;Linares-Palomino, 2004) cubren la franja costera de 100 a 150 km de ancho y abarcan parte de los departamento...
ResumenSe evaluó el efecto de la quema controlada sobre las poblaciones de bacterias aerobias, bacterias anaerobias, hongos y dos géneros de Bacterias Libres Fijadoras de Nitrógeno (BLFN, Azotobacter sp. y Azospirillum sp.) en suelos con pasturas de la Sociedad Agrícola de Interés Social Túpac Amaru, Junín. Los muestreos se realizaron desde el final de la época seca (Septiembre del 2001) hasta el inicio de la siguiente época seca (Junio del 2002). La quema se llevó a cabo a inicios del mes de Octubre, empleando la metodología de una quema frontal, a favor del viento. Las características del suelo, como humedad, fósforo, potasio, CIC, CE, cationes, materia orgánica, nitrógeno y pH, no variaron después de realizada la quema. La quema no afectó (P>0.05) a las poblaciones de bacterias aerobias, bacterias anaerobias y hongos. En los géneros de BLFN aislados, no se observaron variaciones grandes en las muestras obtenidas inmediatamente después de la quema, sin embargo, en los análisis de variancia de los demás muestreos se obtuvo altas variancias para las poblaciones del Cuadrado Sin Quema, siendo mucho menores las variancias en el Cuadrado Quema. La aplicación de fuego en el Cuadrado Quema habría provocado una mayor estabilidad poblacional, mostrando la población de BLFN del Cuadrado Sin Quema una mayor variabilidad espacial.
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