CAMBIOS RECIENTES DEL USO DEL SUELO EN LA CUESTA BASÁLTICA DEL URUGUAY

Gonzalo Rama, Felipe Lezama, Santiago Baeza

Abstract


El territorio uruguayo ha sufrido una de las mayores tasas de cambio de la cobertura original en los últimos años a nivel mundial. La sustitución del pastizal natural por agricultura y forestación es el principal fenómeno que afecta al recurso forrajero más importante del país. Las caracterizaciones del uso del suelo a nivel nacional son un insumo escaso y básico para gestionar de forma sustentable esta cobertura vegetal. Las descripciones espacialmente explícitas de los pastizales del Uruguay generalmente son de baja resolución espacial y agrupan bajo una única clase de “pastizal” a comunidades vegetales heterogéneas desde el punto de vista florístico o fisonómico. En este trabajo se mapean dos comunidades de pastizal natural y otros usos/coberturas del suelo de la región basáltica del Uruguay, a partir de la clasificación supervisada de imágenes Landsat 8 y se analizan sus cambios en el tiempo respecto a otras fuentes de información. El 75% del área de estudio correspondió a pastizales naturales, (25% ralos y 50% densos), el 13,3% a agricultura, el 3,6% forestación y el 3,1% a monte nativo. La clasificación realizada tuvo una exactitud global de 86% y errores de comisión/omisión bajos y distribuidos equitativamente. La comparación con un mapa del 2009 de la misma zona mostró una reducción del 10% en la superficie con pastizales naturales, junto con aumentos del 133% de la superficie bajo uso agrícola, 84,8% en la superficie forestal y, sorpresivamente, 88,9% en la superficie con monte nativo. La reducción en superficie de las dos comunidades de pastizales fue semejante, y no se encontró una relación particular entre la superficie perdida por estas respecto a la superficie ganada por los diferentes remplazos (agricultura, forestación).

Palabras clave: cartografía; comunidades; pastizales; teledetección.

 

RECENT LAND USE CHANGES IN THE CUESTA BASALTICA OF URUGUAY. Uruguay has suffered one of the highest rates of land use change worldwide. Natural grasslands, the main forage resource of the country, are being threatened by their substitution for agriculture and afforestation. Land use maps, a fundamental input for sustainable management of natural grasslands, are particularly scarce. Spatially explicit descriptions of Uruguayan grasslands generally have low spatial resolution and group, under a single "grassland" class, floristic or physiognomic heterogeneous plant communities. In this work, we map the two main grassland communities and other land uses of Uruguayan basaltic region, through the supervised classification of Landasat 8 images. Additionally, we evaluate the land use changes by comparing our map with other sources. 75% of study area corresponded to natural grasslands (25% "sparse grasslands" and 50% "dense grasslands"), 13.3% to agriculture, 3.6% afforestation and 3.1% native forest. Supervised classification had an overall accuracy of 86% and low commission/omission errors, evenly distributed. Comparison with a 2009 map showed a 10% reduction in natural grasslands, and increases of 133% in agriculture, 84.8% in afforestation, and, surprisingly, 88.9 in native forest.The area reduction of grassland communities was similar. No relationship was found between the area lost by different grassland communities and the area gained by the different replacements (agriculture, afforestation).


Keywords


communities; grasslands; mapping; remote sensing

References


Altesor, A. 2010. Servicios ecosistémicos de los pastizales naturales. Bases ecológicas y tecnológicas para el manejo de pastizales. INIA Serie FPTA, 26, 221--234.

Anadón, J. D., Sala, O. E., & Maestre, F. T. 2014. Climate change will increase savannas at the expense of forests and treeless vegetation in tropical and subtropical Americas. Journal of Ecology, 102, 1363--1373. DOI: 10.1111/1365-2745.12325.

Arbeletche, P., & Gutiérrez, G. 2010. Crecimiento de la agricultura en Uruguay: exclusión social o integración económica en redes. Pampa, 6, 113--138.

Baeza, S. 2016. El Uso/Cobertura del suelo en Uruguay y los Pastizales del Río de la Plata: caracterización, análisis de sus cambios a lo largo del tiempo e impactos sobre el funcionamiento ecosistémico. Tesis de Doctorado. PEDECIBA, Universidad de la República, Uruguay. p. 245.

Baeza, S., Baldassini, P., Bagnato, C., Pinto, P., & Paruelo, J. M. 2014. Caracterización del uso/cobertura del suelo en Uruguay a partir de series temporales de imágenes MODIS. Agrociencia, 18, 95--105.

Baeza, S., Lezama, F., Piñeiro, G., Altesor, A., & Paruelo, J. M. 2010. Spatial variability of aboveground net primary production in Uruguayan Grasslands: A remote sensing approach. Applied Vegetation Science, 13, 7285. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1654-109X.2009.01051.x

Baeza, S., Gallego, F., Lezama, F., Altesor, A., & Paruelo, J. M. 2011. Cartografía de los pastizales naturales en las regiones geomorfológicas de Uruguay predominantemente ganaderas. En: A. Altesor, W. Ayala, & J. M. Paruelo (Eds.), Bases ecológicas y tecnológicas para el manejo de pastizales. pp. 33--54. Serie FPTA N° 26, INIA.

Baldi, G., Guerschman, J. P., & Paruelo, J. M. 2006. Characterizing fragmentation in temperate South America grasslands. Agriculture Ecosystem & Environment, 116, 197--208. DOI: 10.1016/j.agee.2006.02.009

Baldi, G., & Paruelo, J. M. 2008. Land use and land cover dynamics in South American temperate grasslands. Ecology and Society, 13(2), 6. Disponible: http://www.ecologyandsociety.org/vol13/iss2/ art6/

Chander, G., Markham, B. L., & Barsi, J. A. 2007. Revised Landsat-5 Thematic Mapper Radiometric Calibration. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 4, 490--494. DOI: 10.1109/LGRS.2007.898285

Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. La observación de la Tierra desde el Espacio. Editorial Ariel, España. p. 586. Instituto Uruguayo de Meteorología. Estadísticas climatológicas 1961-1990, disponible en: https://inumet.gub.uy

Dirección General Forestal. 2015. Superficie total de bosques (Cartografía 2012). Disponible en: http://

www.mgap.gub.uy/portal/page.aspx?2,dgf,dgfrecursoforestal,O,es,0,MNU,E,134,2,MNU

ENVI version 4.8. 2010. (Exelis Visual Information Solutions, Boulder, Colorado)

ESRI. 2011. ArcGIS Desktop: Release 10. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute.

Foley, J. A., Defries, R., Asner, G. P., Barford, C., Bonan, G., Carpenter, S. R., Chapin, F. S., Coe, M. T, Daily, G. C., Gibbs, H. K., Helkowski, J. H, Holloway. T, Howard, E. A., Kucharik, C. J., Monfreda, C., Patz, J. A., Prentice, I. C., Ramankutty, N., & Snyder, P. K. 2005. Global consequences of land use. Science, 309, 570--574. DOI: 10.1126/science.1111772

Golluscio, R. A., Dereguibus V. A., & Paruelo J. M. 1998. Sustainability and range management in the Patagonian steppes. Ecología Austral, 8, 265--284.

Graesser, J., Aide, T. M., Grau, H. R., & Ramankutty, N. 2015. Cropland/pastureland dynamics and the slowdown of deforestation in Latin America. Environmental Research Letters,10(3), 034017. DOI: 10.1088/1748-9326/10/3/034017

Grigera, G., Oesterheld, M., & Pacín, F. 2007. Monitoring forage production for farmer´s decision making. Agricultural Systems, 94, 637--648. DOI: 10.1016/j.agsy.2007.01.001

Guerschman, J. P., Paruelo, J. M., Di Bella, C., Giallorenzi, M. C., & Pacin, F. 2003. Land cover classification in the Argentine Pampas using multi-temporal Landsat TM data. International Journal of Remote Sensing, 24, 3381--3402.

Hansen M. C., Defries, R. S., Townshend, J. R. G., & Sohlberg, R. 2000. Global land cover classification at 1 km spatial resolution using a classification tree approach. International Journal of Remote Sensing, 21, 1331--1364.

Jia, K., Wei, X., Gu, X., Yao, Y., Xie, X., & Li, B. 2014. Land cover classification using Landsat 8 Operational Land Imager data in Beijing China. Geocarto International, 29, 941--951. DOI: 10.1080/10106049.2014.894586

Jobbágy, E., Vasallo, M., Farley, K., Piñeiro, G., Garbulsky, M., Nosetto, M., Jackson, R., & Paruelo, J. M.? 2006. Forestación en Pastizales: hacia una visión integral de sus oportunidades y costos ecológicos. Agrociencia, 10, 109--124.

MGAP-DIEA. 2011. Censo nacional Agropecuario, Dirección de Estadísticas Agropecuarias, Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca. Disponible en: http://www.mgap.gub.uy/portal/page.aspx?2,diea,diea-censo-2011,O,es,0,

MGAP-DIEA. 2016. Anuario Estadístico Agropecuario. Dirección de Estadísticas Agropecuarias, Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca. Disponible en: http://www.mgap.gub.uy/unidad-ejecutora/oficina-de-programacion-y-politicas-agropecuarias/publicaciones/anuarios-diea/anuario2016

Modernel, P., Rossing, W. A. H., Corbeels, M., Dogliotti, S., Picasso, V., & Tittonell, P. 2016. Land use change and ecosystem service provision in Pampas and Campos grasslands of southern South America. Environmental Research Letters, 11, 11. DOI: 10.1088/1748-9326/11/11/113002

Lavorel, S., McIntyre, S., Landsberg, J., Forbes, T. D. A. 1997. Plant functional classifications: from general groups to specific groups based on response to disturbance. Trends in Ecology & Evolution, 12, 474--478. DOI: 10.1016/S0169-5347(97)01219-6

Lezama, F., Altesor, A., Paruelo, J. M., & León, R. J. C. 2006. Heterogeneidad de la vegetación en pastizales naturales de la región basáltica de Uruguay. Ecología Austral, 16, 167--182.

Lillesand, T., & Kiefer, R. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation, 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. p. 750.

Lucas, C., Ceroni, M., Baeza, S., Muñoz, A. A., & Brazeiro, A. 2017. Sensitivity of subtropical forest and savanna productivity to climate variability in South America, Uruguay. Journal of Vegetation Science, 28, 192--205. DOI: 10.1111/jvs.12475

Paruelo, J. M., Guerschman, J. P., Piñeiro, G., Jobbágy, E. G., Verón, S. R., Baldi, G., & Baeza, S. 2006. Cambios en el uso de la tierra en Argentina y Uruguay: marcos conceptuales para su análisis. Agrociencia, 10, 47--61.

Paruelo, J. M., Jobbágy, E. G., Oesterheld. M., Golluscio, R. A., & Aguiar, M. R. 2007. The grasslands and steppes of Patagonia and the Rio de la Plata plains. En: T. Veblen, K. Young and A. Orme (Eds.), The Physical Geography of South America. pp. 232--248. United Kingdom: Oxford University Press.

Panario, D. 1987. Geomorfología del Uruguay. Publicación de la Facultad de Humanidades y Ciencias, Universidad de la República, Uruguay. p. 32.

Poursanidis, D., Chrysoulakis, N., & Mitraka, Z. 2015. Landsat 8 vs. Landsat 5: A comparison based on urban and peri-urban land cover mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 35, 259--269. DOI: 10.1016/j.jag.2014.09.010

Rodríguez, C., Leoni, E., Lezama, F., & Altesor, A. 2003. Temporal trends in species composition and plant traits in natural grasslands of Uruguay. Journal of Vegetation Science, 14: 433--440. DOI: 10.1658/1100-9233(2003)014[0433:TTISCA]2.0.CO;2

Soriano, A. 1991. Rio de la Plata Grasslands. In: R. T. Coupland (Ed.), Ecosystems of the world: Natural Grasslands. Introduction and Western Hemisphere. p. 367--407. Netherlands: Elsevier.

Townshend, J. R. G. 1992. Improved global data for land applications: a proposal for a new high resolution dataset. Report No 20, International Geosphere-Biosphere Program, Stockholm, Sweden. p. 86.

Uruguay. 1987. Articulo 24 y 25 de la ley 15.939 de 28 de diciembre 1987. Constitución de la República Oriental del Uruguay. Montevideo, Uruguay.(visita 30 de julio de 2018, https://parlamento.gub.uy/documentosyleyes/leyes)

Vega, E., Baldi, G., Jobbágy, E., Paruelo, J. 2009. Land use change patterns in the Rio de la Plata grasslands: The influence of phytogeographic and political boundaries. Agriculture, Ecosystems and Environment, 134, 287--292. DOI: 10.1016/j.agee.2009.07.011

Volante, J., Mosciaro, J., Morales, P., Oclava, M., Vale, L., Castrillo, S., Sawchik, J., Tiscornia, G., Fuente, M., Maldonado, I., Vega, A., Trujillo, R., Cortéz, L., & Paruelo, J. M.? 2015. Expansión agrícola en Argentina, Bolivia, Paraguay, Uruguay y Chile entre 2000-2010. Caracterización espacial mediante series temporales de índices de vegetación. Revista de investigación Agropecuaria, 41, 179--191.

Zhu, Z., & Woodcock, C. E. 2015. Improvement and Expansion of the Fmask Algorithm: Cloud, Cloud Shadow, and Snow Detection for Landsats 4-7, 8, and Sentinel 2 Images. Remote Sensing of Environment, 159, 269--277. DOI: 10.1016/j.rse.2014.12.014




DOI: https://doi.org/10.4257/oeco.2018.2203.01

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Locations of visitors to this page
  

We are also in Facebook! Like our fan page on

(www.facebook.com/OecologiaAustralis)

 

ISSN 2177-6199