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Mapeo a Largo Plazo de Patrones de Perturbación y Rehabilitación en la Mina Hillendale de Tronox, Sudáfrica, con DBEST y Google Earth Engine

Autores: Xulu, Sifiso; Phungula, Philani T.; Mbatha, Nkanyiso; Moyo, Inocent

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Mapeo a Largo Plazo de Patrones de Perturbación y Rehabilitación en la Mina Hillendale de Tronox, Sudáfrica, con DBEST y Google Earth Engine


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Estudio
Perturbación
Recuperación
Tronox
Mina Hillendale
Restauración

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio fue concebido para examinar el patrón de disturbio y recuperación por parte de Tronox, que inició un proceso de cierre para su sitio minero Hillendale en Sudáfrica, donde recuperaron minerales que contienen circonio y titanio desde 2001 hasta 2013. Restaurar las áreas explotadas es de gran importancia en Sudáfrica, con su ominoso récord de casi 6000 minas abandonadas desde la década de 1860. En 2002, el gobierno promulgó la Ley de Desarrollo de Recursos Minerales y de Petróleo (No. 28 de 2002) para obligar a las empresas extractoras a restaurar las áreas explotadas antes de solicitar permisos de cierre. Así, la trayectoria de la mina Hillendale permanece sin estudiar a pesar de los avances en la tecnología de teledetección por satélite que se utiliza ampliamente en este campo. Aquí, recuperamos una colección de índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) derivados de Landsat dentro del Google Earth Engine y aplicamos el algoritmo de Detección de Puntos de Quiebre y Estimación de Segmentos en Tendencia (DBEST) para examinar el progreso de la transformación de la vegetación sobre la mina Hillendale entre 2001 y 2019. Nuestros resultados mostraron puntos de quiebre clave en el NDVI, una caída desde 2001, alcanzando el punto más bajo entre 2009 y 2011, con un patrón de recuperación marcado después de 2013, cuando comenzó el programa de restauración. También validamos nuestros resultados utilizando una estrategia de bosques aleatorios que separó áreas vegetadas y no vegetadas con una precisión superior al 78%. En general, se espera que nuestros hallazgos animen a los usuarios a replicar esta aplicación asequible, particularmente en países emergentes con casos similares.

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