Áreas de peligrosidad salina

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 -c...

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Detalles Bibliográficos
Publicado en:Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias
Autores principales: Capuccino, Sonia N., De Cara, Daniel E., Perez Valenzuela, Benjamín R., Salcedo, Carlos E.
Materias:
Acceso en línea:https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=11072
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Artículos
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UNCuyo FCA Dto. Ingenieria Agricola
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Modeling of areas risk salted
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De Cara, Daniel E.
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Guaymallén (Mendoza, Argentina)
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Mapas de isosalinidad de suelos
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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.
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