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Dinámicas de la Expansión de Tierras Irrigadas en la Cuenca del Río Ouémé Utilizando Datos de Campo y de Teledetección en Google Earth Engine

Autores: Ahoton, David Houéwanou; Bacharou, Taofic; Bossa, Aymar Yaovi; Sintondji, Luc Ollivier; Bonkoungou, Benjamin; Alofa, Voltaire Midakpo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Dinámicas de la Expansión de Tierras Irrigadas en la Cuenca del Río Ouémé Utilizando Datos de Campo y de Teledetección en Google Earth Engine


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Fiable
Distribución espaciotemporal
Tierras de regadío
Cuenca fluvial
Imágenes de Landsat
Clasificación supervisada

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La disponibilidad de información fiable y cuantificada sobre la distribución espaciotemporal de tierras irrigadas a escala de cuenca fluvial es un paso esencial hacia la gestión sostenible de los recursos hídricos. Esta investigación tiene como objetivo evaluar la extensión espaciotemporal de las tierras irrigadas en la cuenca del río Ouémé utilizando imágenes multitemporales de Landsat y datos de verificación en el terreno. Se construyó una metodología en torno al uso de clasificación supervisada y la aplicación de un algoritmo basado en la expresión lógica y el umbral de una combinación de la temperatura de superficie (Ts) y el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). Los hallazgos de la clasificación supervisada mostraron que las áreas agrícolas fueron de 16,003 km2, 19,732 km2 y 22,850 km2 para los años 2014, 2018 y 2022, respectivamente. Las áreas de tierras irrigadas fueron de 755 km2, 1143 km2 y 1883 km2 para los mismos años, respectivamente. Se registró un aumento significativo en las áreas irrigadas a lo largo del período de estudio. Los valores de precisión general de 79%, 82% y 83% obtenidos durante la validación de los mapas de tierras irrigadas indican un buen rendimiento del algoritmo. Los resultados sugieren una aplicación prometedora del algoritmo para obtener información actualizada sobre la distribución de tierras irrigadas en varias regiones de África.

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