Biblioteca Digital de VanguardiaÁreas de peligrosidad salina : Guaymallén (Mendoza, Argentina)
El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la georreferenció -con...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias
2000
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/11072 |
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|---|---|
| author | Perez Valenzuela, Benjamín R. Salcedo, Carlos E. De Cara, Daniel E. Capuccino, Sonia N. |
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| description | El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor
dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se
trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la
georreferenció -con coordenadas Universal Transverse Mercator (UTM)- empleando una cartografía
base digitalizada a partir de cartas catastrales 1: 10,000 con Arc/ info en mesa
digitalizadora, Con el comando CLUSTER (IDRISI) se realizó el procesamiento digital de la imagen,
Se obtuvo una clasificación no supervisada, dada por los valores de reflectancia de la imagen,
De ArcView se exportó a IDRISI una base de datos con atributos edáficos históricos (1975),
georreferenciados en UTM, De IDRISI se exportó a CARTALlNX, Los sitios de muestreo se añadieron como cobertura a la imagen raster georreferenciada, Con los dos últimos software se realizaron consultas en la base de datos, siendo esta rutina más sencilla y efectiva en CARTALI NX, Los campos de la base de datos edáficos son: textura superficial (0-25 cm), textura en profundidad
(50-SO cm), salinidad superficial (0-25 cm) y en profundidad (50-SO cm), Los lugares de muestreo y sus atributos, graficados como cobertura de puntos, se extrapolaron a sus zonas de influencia, siendo representados como polígonos cuya delimitación se realizó con el apoyo del análisis visual del cluster. Transformados los puntos cartográficos de la base de datos en polígonos, éstos se rasterizaron. En esta imagen, y mediante el lenguaje de Consulta Estructurado (SOL) del módulo de base de datos de IDRISI, se obtuvo una imagen discriminando los polígonos de textura fina en profundidad. Independientemente de lo anterior, se rasterizó información histórica de las líneas que unen puntos de igual distancia de la superficie a la freática: las isobatas. Con ella, se creó una ima-gen Booleana donde se ubicaron las zonas de mayor ascenso freático. Realizando OVERlAY (IDRISI), con las dos imágenes se obtuvo una cartografía donde están las zonas de freática cercana a la superficie y textura fina en profundidad. Esta imagen, surgida de una modelización, se comparó con otra, que zonifica la salinidad de los suelos y se constató las zonas coincidentes. |
| format | Artículo |
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| institution | Biblioteca Digital - UNCUYO |
| language | Español |
| publishDate | 2000 |
| publisher | Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias
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| spelling | uncu-110722018-10-17T16:37:43Z Áreas de peligrosidad salina : Guaymallén (Mendoza, Argentina) Modeling of areas risk salted : Guaymallén (Mendoza, Argentina) Perez Valenzuela, Benjamín R. Salcedo, Carlos E. De Cara, Daniel E. Capuccino, Sonia N. Guaymallén (Mendoza, Argentina) Cartografía IDRISI (software) Mapas de isosalinidad de suelos Georreferencia El objetivo fue modelizar y cartografiar áreas de mayor peligrosidad a la salinización y de mayor dificultad a la recuperación, utilizando software de sistemas de información geográfica, Se trabajó con una fotografía aérea escaneada de 1963, Se introdujo al entorno IDRISI. Se la georreferenció -con coordenadas Universal Transverse Mercator (UTM)- empleando una cartografía base digitalizada a partir de cartas catastrales 1: 10,000 con Arc/ info en mesa digitalizadora, Con el comando CLUSTER (IDRISI) se realizó el procesamiento digital de la imagen, Se obtuvo una clasificación no supervisada, dada por los valores de reflectancia de la imagen, De ArcView se exportó a IDRISI una base de datos con atributos edáficos históricos (1975), georreferenciados en UTM, De IDRISI se exportó a CARTALlNX, Los sitios de muestreo se añadieron como cobertura a la imagen raster georreferenciada, Con los dos últimos software se realizaron consultas en la base de datos, siendo esta rutina más sencilla y efectiva en CARTALI NX, Los campos de la base de datos edáficos son: textura superficial (0-25 cm), textura en profundidad (50-SO cm), salinidad superficial (0-25 cm) y en profundidad (50-SO cm), Los lugares de muestreo y sus atributos, graficados como cobertura de puntos, se extrapolaron a sus zonas de influencia, siendo representados como polígonos cuya delimitación se realizó con el apoyo del análisis visual del cluster. Transformados los puntos cartográficos de la base de datos en polígonos, éstos se rasterizaron. En esta imagen, y mediante el lenguaje de Consulta Estructurado (SOL) del módulo de base de datos de IDRISI, se obtuvo una imagen discriminando los polígonos de textura fina en profundidad. Independientemente de lo anterior, se rasterizó información histórica de las líneas que unen puntos de igual distancia de la superficie a la freática: las isobatas. Con ella, se creó una ima-gen Booleana donde se ubicaron las zonas de mayor ascenso freático. Realizando OVERlAY (IDRISI), con las dos imágenes se obtuvo una cartografía donde están las zonas de freática cercana a la superficie y textura fina en profundidad. Esta imagen, surgida de una modelización, se comparó con otra, que zonifica la salinidad de los suelos y se constató las zonas coincidentes. The purpose of this work was to model and map areas in risk of salinization and with difficult to the recovery, This was achieved using software of Geographic Information Systems, IDRISI, CARTALlNX and Arc View. An air picture from 1963 was scanned and introduced to the IDRISI environment. It was georeferenced using a digitized cartographic base from catastral maps, scale 1:10,000, inArc/lnfo format using a digitizing tablet. This cartography was georeferenced in the Universal Transverse Mercator System, The digital prosecution of the image was carríed out wíth the Cluster command (IDRISI), A not supervised classification was obtained, given by the values of reflectance of the image, The soil altríbutes database, georeferenced ín UTM, was exported from ArcView to IDRISI formal. Then, it was exported from IDRISI to CARTALlNX formal. The samplíng poínts were added as coverage lo the georeferenced raster image, The consultation to the database was carried out on IDRISI and CARTALlNX software, Ihis rouline was simpler and more effective in the talter The fields or attributes of the soil database are: supeficial texture (0 20cm), texture in depth (50-S0cm), superficial salinity (0-20cm) and salinity in depth (50-S0cm), The sampling points and their attributes, as covering points, were extrapolated to their influence areas transformíng them into polygons, The delimitation of the polygons was carried out wíth the support of the visual analysis of the cluster The polygons were converted into a raster image. On this image and by means of Structured query language (SOL) of the module of IDRISI database, an Boolean image was obtained discriminating polygons of fine texture in depth. Independently of the above mentioned, the historical information of the lines that unites equal points distance from 1he surface to the phreatic water, the isobatas, were converted to a raster image. As a result another Boolean image was generated, where the areas of more ascent phreatic water were located.By means of OVERlAY command (IDRISI)and the two Bootean images obtained, a new cartography was generated where the areas of expresadas phreatic water near to the surface and fine texture in depth were expressed. The image, arisen of a model, was compared with another image that zones the salinity of the soils and the coincident areas were verified. Fil: Perez Valenzuela, Benjamín R.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícola Fil: Salcedo, Carlos E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícola Fil: De Cara, Daniel E.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícola Fil: Capuccino, Sonia N.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ingeniería Agrícola Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias 78 Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias Vol. 32, no. 1 Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, Vol. 32, no. 1 2000-10-03 spa Español http://bdigital.uncu.edu.ar/11060 info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias http://bdigital.uncu.edu.ar/11072 |
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