Modelo de Detección de Estado y Evolución para Caracterizar la Variación del Patrón Espacial de Tierras Agrícolas en Hengyang Utilizando Productos de Teledetección de Larga Serie Temporal
Autores: Ma, Yunong; Cao, Shi; Lu, Xia; Peng, Jiqing; Ping, Lina; Fan, Xiang; Guan, Xiongwei; Liu, Xiangnan; Liu, Meiling
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelo de Detección de Estado y Evolución para Caracterizar la Variación del Patrón Espacial de Tierras Agrícolas en Hengyang Utilizando Productos de Teledetección de Larga Serie Temporal
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Tierras agrícolas
Variaciones en el patrón espacial
SEDM
índices de paisaje
Tiempos de evolución
Patrón de evolución dominante
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Analizar las variaciones en el patrón del paisaje agrícola inducidas por actividades humanas puede apoyar la toma de decisiones efectivas por parte de los gobiernos para mejorar la eficiencia en el uso de la tierra. Sin embargo, la investigación sobre los cambios en los procesos espaciales a largo plazo y de manera continua en las tierras agrícolas es escasa, y los cambios en los patrones espaciales en las tierras agrícolas siguen siendo insuficientemente comprendidos. Además, los estudios en los que los investigadores han utilizado el análisis de procesos dinámicos para describir las tierras agrícolas son relativamente limitados. Este estudio tuvo como objetivo aplicar el modelo de detección de estado y evolución (SEDM), generado a partir de datos de teledetección a largo plazo, para caracterizar las variaciones en el patrón espacial de las tierras agrícolas en la ciudad de Hengyang, provincia de Hunan. Se recopilaron datos anuales de tierras agrícolas desde 1990 hasta 2022, muestras de tipos de cambio y datos auxiliares, y se definieron seis tipos de variaciones en el patrón espacial (perforación, disección, contracción, creación, ampliación y agregación) para el área de estudio. Posteriormente, se aplicó el SEDM basado en cuatro índices de paisaje. Finalmente, se cuantificaron las características de evolución espaciotemporal, a saber, tiempos de evolución, duración de la evolución y patrón de evolución dominante. Las tierras agrícolas en el área de estudio mostraron una tendencia general al alza con fluctuaciones. El área máxima fue seguida por contracción (S), perforación (P) y ampliación (E). En más del 70% del área de estudio, ocurrieron menos de tres tiempos de evolución en tres décadas. Los patrones de evolución dominantes fueron P-S, S-P y E-P para eventos de evolución única, y P-S-P, S-P-S y P-S-S para eventos dobles. El modelo logró una precisión general del 85%, demostrando así su efectividad para caracterizar las variaciones en los patrones del paisaje y proporcionar valiosos conocimientos para investigadores y responsables de políticas para desarrollar estrategias de protección de tierras agrícolas.
Descripción
Analizar las variaciones en el patrón del paisaje agrícola inducidas por actividades humanas puede apoyar la toma de decisiones efectivas por parte de los gobiernos para mejorar la eficiencia en el uso de la tierra. Sin embargo, la investigación sobre los cambios en los procesos espaciales a largo plazo y de manera continua en las tierras agrícolas es escasa, y los cambios en los patrones espaciales en las tierras agrícolas siguen siendo insuficientemente comprendidos. Además, los estudios en los que los investigadores han utilizado el análisis de procesos dinámicos para describir las tierras agrícolas son relativamente limitados. Este estudio tuvo como objetivo aplicar el modelo de detección de estado y evolución (SEDM), generado a partir de datos de teledetección a largo plazo, para caracterizar las variaciones en el patrón espacial de las tierras agrícolas en la ciudad de Hengyang, provincia de Hunan. Se recopilaron datos anuales de tierras agrícolas desde 1990 hasta 2022, muestras de tipos de cambio y datos auxiliares, y se definieron seis tipos de variaciones en el patrón espacial (perforación, disección, contracción, creación, ampliación y agregación) para el área de estudio. Posteriormente, se aplicó el SEDM basado en cuatro índices de paisaje. Finalmente, se cuantificaron las características de evolución espaciotemporal, a saber, tiempos de evolución, duración de la evolución y patrón de evolución dominante. Las tierras agrícolas en el área de estudio mostraron una tendencia general al alza con fluctuaciones. El área máxima fue seguida por contracción (S), perforación (P) y ampliación (E). En más del 70% del área de estudio, ocurrieron menos de tres tiempos de evolución en tres décadas. Los patrones de evolución dominantes fueron P-S, S-P y E-P para eventos de evolución única, y P-S-P, S-P-S y P-S-S para eventos dobles. El modelo logró una precisión general del 85%, demostrando así su efectividad para caracterizar las variaciones en los patrones del paisaje y proporcionar valiosos conocimientos para investigadores y responsables de políticas para desarrollar estrategias de protección de tierras agrícolas.