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Investigaciones geográficas

versión On-line ISSN 2448-7279versión impresa ISSN 0188-4611

Resumen

FLORES CESAREO, Julio Cesar et al. Cartografía del uso del suelo en la subcuenca Huaquechula, Puebla, México, con un índice combinado de imágenes de satélite. Invest. Geog [online]. 2020, n.101, e59914.  Epub 02-Oct-2020. ISSN 2448-7279.  https://doi.org/10.14350/rig.59914.

La generación de mapas actualizados de uso del suelo en regiones de agricultura de regadío es importante tanto para el monitoreo productivo como para la aplicación de modelos hidrológicos o de otro tipo. Por requerimientos de costo y tiempo, las herramientas de percepción remota y Sistemas de Información Geográfica son de gran ayuda para tal fin. En este estudio se delimitaron los usos del suelo, con énfasis especial en las tierras de agricultura de riego, utilizando imágenes Landsat 8 de tres periodos con condiciones de lluvias diferentes durante 2017; para cada imagen se obtuvo el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés). Los NDVI se combinaron para formar una imagen Red-Green-BlueNDVI (RGB-NDVI). Con el programa ERDAS Imagine 2014 se obtuvieron las firmas espectrales para los usos del suelo y vegetación identificadas con el programa Google Earth. Se ubicaron puntos al azar para verificar si el uso del suelo del mapa obtenido corresponde con el uso verdadero.

Además, se comparó el mapa obtenido a partir de imágenes de satélite con el mapa de Uso del Suelo y Vegetación, Serie VI, considerado el mapa oficial más actualizado en México. Los mapas se evaluaron utilizando matrices de confusión e índices de confiabilidad. El mapa generado con imágenes Landsat 8 tuvo mayor confiabilidad que el de Uso del Suelo y Vegetación, Serie VI. El mapa obtenido es útil para dar seguimiento a los cambios de uso del suelo y es insumo para modelos hidrológicos, como el Soil and Water Assessment Tool (SWAT), con el fin de estimar los efectos de prácticas agrícolas sobre las corrientes superficiales.

Palabras llave : agricultura; Landsat; NDVI; RGB; riego.

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