Modelización espacial de la salinidad del suelo mediante teledetección, SIG y datos de campo

Título original:

Spatial Modeling of Soil Salinity Using Remote Sensing, GIS, and Field Data

Contenido del libro:

El daño medioambiental que puede causar la salinidad es enorme. En sus primeras fases, la salinización del suelo reduce su productividad, pero en fases avanzadas, la salinización acaba con toda la vegetación y transforma tierras fértiles y productivas en estériles residuos.

Los datos de teledetección tienen un gran potencial para vigilar los procesos dinámicos, incluida la salinización. Cualquier integración de datos de campo, SIG y teledetección se considera débil a menos que se introduzcan algunas medidas estadísticas sólidas. Este estudio ha demostrado las ventajas de utilizar imágenes de satélite para generar mapas precisos de la salinidad del suelo.

Se seleccionaron cultivos de maíz y alfalfa como indicadores de la salinidad del suelo. Se adquirieron cinco imágenes de Aster, Ikonos y Landsat para comprobar la correlación entre la salinidad del suelo medida y los datos de teledetección.

Los datos observados se utilizaron junto con las imágenes de satélite. Se aplicaron tres modelos para predecir la salinidad del suelo a partir de la teledetección: el modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), el modelo autorregresivo espacial (SAR) y el modelo de kriging modificado.

Este estudio ha demostrado una forma más eficiente y precisa de estimar la salinidad del suelo a partir de datos de teledetección que debería contribuir a los esfuerzos hacia una agricultura sostenible.