.: MOMENTO DE CAMPO :.

Diseñan estrategias para diagnosticar los daños por incendio

Se trata de un trabajo que llevaron adelante investigadores del INTA y de la Universidad de Valencia. Las estrategias apuntan a la regeneración d los ecosistemas. 

 

 

11/08/2021 | CLIMA

El INTA y la Universidad de Valencia, España, desarrollaron una estrategia para diagnosticar niveles de daños por incendios en ecosistemas de pastizales a partir de imágenes satelitales que permiten ver en un mapa de alta resolución la superficie dañada, las zonas aptas para ganado, las que deben recuperar la flora original y las más vulnerables a incendios futuros, informó hoy el organismo.

Según INTA “más del 60 % del territorio argentino se encuentra bajo condiciones áridas y semiáridas, cubiertas por pastizales naturales, montes de árboles y arbustos naturales”.

Se trata de ecosistemas con alta predisposición y recurrencia a incendios, ya sea por causas naturales como antrópicas, razón por la cual para los especialistas del INTA, este es el motivo fundamental por el cual es necesario “contar con herramientas que consoliden los daños y las estrategias de regeneración para una eficiente toma de decisiones”.

Con este objetivo, un equipo de investigación del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar y del INTA Hilario Ascasubi de Buenos Aires se asoció con el Laboratorio de Procesado de Imágenes (LPI) de la Universidad de Valencia, señaló la Agencia Télam.

Para Alejandro Pezzola -del INTA Hilario Ascasubi- resulta “clave” contar con una metodología propia de diagnóstico para los pastizales de nuestra región, lo que permite “evaluar los niveles intermedios de daño y monitorear la recuperación de la vegetación”.

“Adaptamos la metodología de medición a campo y empleamos las cualidades de imágenes más recientes con mejor resolución espacial y espectral como las Sentinel 2 de la Agencia Espacial Europea y de disponibilidad gratuita”, detalló el técnico.

En la última década fueron numerosos los incendios que afectaron a pastizales, arbustos y generaron pérdidas en la ganadería.

“Es una herramienta capaz de conjugar rapidez, veracidad y economía de recursos para que instituciones como el INTA puedan aportar soluciones en el territorio”, indicó.

El clima árido y semiárido que predomina en nuestro país condiciona la existencia de ecosistemas de pastizales con predominancia de gramíneas y arbustos de bajo porte, en general de características xerófilas.

Por su parte, Alejandra Casella, de INTA Castelar, explicó que “esta cartografía de la severidad se arma apenas termina un incendio” y agregó que “toma la información de índices calculados a partir de imágenes satelitales pre y pos incendio”.

La metodología propuesta permitirá ahorrar tiempo de respuesta en mediciones complicadas y costosas en campos ganaderos de grandes dimensiones.

“Nosotros desarrollamos un modelo que combina parte del tipo de mediciones de bosques -hasta árboles de bajo porte- con otra metodología creada en el INTA Bariloche, para pastizales de la estepa patagónica que validó un estudio de las imágenes Sentinel 2, propuesto por Jesús Delegido de la Universidad de Valencia”, indicó Casella.

En tanto, Pezzola detalló que “la recuperación de los pastizales es diferente a la de los bosques, por lo que tener la información de manera inmediata una vez sucedido el incendio es muy importante”.

El diagnóstico y la cartografía que se desprende, provee información importante para la planificación de actividades agrícolas ganaderas en busca de minimizar el efecto del fuego en los agroecosistemas y lograr las más rápidas recuperaciones de las zonas afectadas, de acuerdo al grado de severidad.

Durante la última década, ocurrieron sucesiones de incendios que afectaron arbustos y pastizales con importantes pérdidas en ganado, infraestructura y biodiversidad de la región sudoeste de Buenos Aires, noreste de Río Negro y sudeste de La Pampa.

La más significativa fue en el período diciembre de 2016 y enero de 2017, y arrasó con más de 30 mil kilómetros cuadrados. 

Fuente: Noticias AgroPecuarias

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