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Explorando la Dinámica del Cambio de Cobertura del Suelo en Suiza Utilizando una Encuesta Estadística Nacional

Autores: Thomas, Isabel Nicholson; Giuliani, Gregory

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Explorando la Dinámica del Cambio de Cobertura del Suelo en Suiza Utilizando una Encuesta Estadística Nacional


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Oportuna
Confiable
Uso del suelo
Información sobre cambios en la cobertura
Cambios ambientales
Suiza

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La información oportuna y confiable sobre el uso y cambio de cobertura del suelo es crucial para mitigar de manera eficiente el impacto negativo de los cambios ambientales. Suiza tiene el ambicioso objetivo de ser un país sostenible mientras sigue siendo una ubicación empresarial atractiva con un alto nivel de bienestar. Sin embargo, esta aspiración se ve obstaculizada por presiones crecientes que están impactando significativamente el medio ambiente y poniendo serias demandas sobre la tierra. En el presente estudio, utilizamos el conjunto de datos nacional de Cobertura del Suelo (LC), llamado ArealStatistik, producido por la Oficina Federal de Estadística, para explorar los patrones espaciotemporales de la Cobertura del Suelo en Suiza, proporcionando una evaluación integral del cambio de cobertura del suelo a escala nacional. Los resultados indican que, en general, Suiza ha experimentado tendencias de cambio pequeñas, dispersas espacialmente, dinámicas y graduales, con altas tasas de transición entre las clases de LC de vegetación arbustiva de bajo crecimiento y bosque en los últimos años. Estas tendencias a nivel de píxel son más importantes en la meseta de menor altitud y en las regiones del Jura, mientras que se observan cambios mayores en la configuración espacial de la LC en las regiones alpinas. Sin embargo, los hallazgos también sugieren que la identificación de los impulsores y la comprensión de la tasa de cambio están limitadas por la resolución espacial y la frecuencia de actualización temporal de la ArealStatistik. La capacidad de entender estos impulsores se beneficiaría de un conjunto de datos de LC anual de alta resolución. Tal producto de datos puede ser producido utilizando la ArealStatistik junto con series temporales de datos satelitales densos y técnicas de Aprendizaje Automático/Profundo.

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