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Título :	Multi-time mapping of forest firest in the Lihué Calel Park (La Pampa): integration of data and techniques Cartografía multitemporal de incendios forestales en el Parque Lihué Calel (La Pampa): integración de datos y técnicas
Editorial :	Facultad de Filosofía y Humanidades. Departamento de Geografía
Descripción :	Understanding the interaction between natural and socio-economic factors that determines the fire regime is essential to be able to make projections and impact evaluations more and more accurate. For this, it is necessary to have accurate, systematic, homogeneous and spatially explicit historical information on the incidence of this phenomenon. The databases present serious limitations in this sense, so other sources of information, such as Geographic Information Technologies (GIT), have become optimal alternatives to generate fire maps at various spatial and temporal scales. Forest fires are a recurring theme during summers in the semi-arid Pampean region. End of the year 2017, beginning of 2018, it was observed in the region that intense fires affected large areas of agricultural livestock and natural areas, which in recent years seemed to be monitored and controlled. The high rainfall that occurs in spring and moderate temperatures are responsible for large accumulations of fine fuel material in the grasslands and, added to this, the lack of livestock in the region to consume it, transforms these areas into systems with high probability of fires. The lack of a sufficiently detailed and exhaustive cartography that includes the spatial delimitation of the burned area, affected species, intensity of damage, among others; prevents having valuable information on the set of factors related to the problem of fires. In this work, taking into account the importance of the use of new technologies, the changes in the land use of the Lihué Calel National Park, caused by the forest fires that developed in the province of La Pampa in the summer of 2017- will be analyzed- 2018. For this, a digital analysis of Landsat 8 OLI images of the study area will be carried out with the Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) application of the QGIS software. Comprender la interacción entre los factores naturales y socio-económicos que determina el régimen de incendios resulta fundamental para poder realizar proyecciones y evaluaciones de impacto cada vez más acertadas. Para ello, es necesario contar con información histórica precisa, sistemática, homogénea y espacialmente explícita sobre la incidencia de este fenómeno. Las bases de datos presentan serias limitaciones en este sentido, por lo que otras fuentes de información, como las Tecnologías de Información Geográfica (TIG) se han convertido en alternativas óptimas para generar mapas de incendios a diversas escalas espaciales y temporales. Los incendios forestales son un tema recurrente durante los veranos en la región semiárida pampeana. Fines del año 2017, principio del 2018 se observó en la región que los fuegos intensos afectaron grandes superficies agrícolas ganaderas y áreas naturales. Las altas precipitaciones que se dan en primavera y las temperaturas moderadas son los responsables de grandes acumulaciones de material combustible fino en los pastizales y, sumado a ello, la falta de ganado en la región para consumirlo trasforma estas áreas en sistemas con alta probabilidad de incendios. La inexistencia de una cartografía suficientemente detallada y exhaustiva que incluya la delimitación espacial del área quemada, especies afectadas, intensidad del daño, entro otros; impide disponer de una valiosa información sobre el conjunto de factores relacionados con el problema de los incendios. En este trabajo, teniendo en cuenta la importancia del uso de las nuevas tecnologías, se analizarán los cambios en el uso del suelo del Parque Nacional Lihué Calel, provocados por los incendios forestales que se desarrollaron en la provincia de La Pampa en el verano 2017-2018. Para esto, se realizará un análisis digital de imágenes Landsat 8 OLI de la zona de estudio con la aplicación Clasificación Semiautomatica Plugin (SCP) del software QGIS.
URI :	https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/277138
Otros identificadores :	https://revistas.unc.edu.ar/index.php/cardi/article/view/29879
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