Evaluación de metodologías para la identificación de nieve a partir de imágenes Landsat y Modis

Abstract

La Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA) de los pastizales naturales es el principal sustento de la actividad ganadera en Patagonia Austral. La precipitación es una de las principales variables que determina la variación interanual de la PPNA. La precipitación solida es una variable poco estudiada en la región debido a la escasez de datos, siendo muy importante en los momentos de rebrote del pastizal. La teledetección se presenta como una herramienta importante para el estudio de la cobertura nival en grandes regiones a relativamente bajo costo. El objetivo del presente trabajo fue ajustar una metodología para el mapeo automatizado de nieve mediante el uso de información remota. Se ensayaron cuatro métodos, dos de ellos a partir de imágenes Landsat, utilizando la metodología de Dozier (1989), el producto diario de nieve (MOD10A1) y el producto de reflectancia de superficie (MOD09), ambos del sensor Modis. Landsat mostro los mayores valores de precisión con 86 – 89 % de pixeles correctamente clasificados, mientras que MOD10A1 fue el menos preciso, con un 66 %. MOD09 presento una precisión media del 86 %. MOD10A1 fue el único que presento diferencias estadísticamente significativas entre métodos. A pesar de la alta precisión obtenida a partir de datos Landsat, la baja resolución temporal resulta ser un problema en zonas con alta nubosidad como Patagonia Austral. Por ello MOD09 se muestra como un producto con alta precisión y sumado a su alta frecuencia temporal permite posicionarlo como la mejor herramienta para el estudio de la dinámica de la cubierta nival.