Science and Technology Production
Technical Report
Authorship
María Fabiana Navarro
;
Carlos S. Navarro
;
Raúl Barrios
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Noelia Calamari
;
Victorio Dieta
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Guillermo García Martínez
;
María d. Rosario Iturralde Elortegui
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Ditmar B. Kurtz
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Nicole J. Michard
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Paula Paredes
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Griselda Saucedo
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Silvina Alday
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Francisco Cianfagna
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Matías Curcio
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ENRIQUEZ, ANDREA SOLEDAD
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Astor López
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Federico Miranda
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Alejandro Pezzola
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Fernando Umaña
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Claudia Vidal
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Cristina Winschel
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Silvina Albarracin Franco
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Fernando Alvarenga
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Santiago Behr
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María Victoria Cremona
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Gregorio Gavier Pizarro
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María Jesús Mosciaro
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Ruth Perucca
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María Gabriela Sepulcri
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Víctor Utrilla
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Juan Pablo Zamora Gómez
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Enrique Livraghi
;
Yanina Sica
Summary
Information provided by the agent in
SIGEVA
Distribución de humedales en la República ArgentinaEl presente trabajo fue realizado en el marco del Proyecto Nacional de INTA: ?Humedales de la República Argentina: distribución, usos y recomendaciones coparticipativas para una producción sostenible (PD I506)? (2019-2022).El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generarun mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo elpaís a partir de un aná...
Distribución de humedales en la República ArgentinaEl presente trabajo fue realizado en el marco del Proyecto Nacional de INTA: ?Humedales de la República Argentina: distribución, usos y recomendaciones coparticipativas para una producción sostenible (PD I506)? (2019-2022).El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generarun mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo elpaís a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así comodesarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo elterritorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto,se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensoresLandsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cualesse derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro delGoogle Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términosde análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactituddel productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue,en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.
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