00_cubiertas 38 v1 - AsociaciÃ³n EspaÃ±ola de TeledetecciÃ³n

More documents

Recommendations

Info

$(numero29_3_digital:Maquetaci\363n AET.qxd) - Asociación ...$

$numero30_7:Maquetaci\363n AET.qxd - Universidad PolitÃ©cnica de ...$

64 C. Giner, et al. / Revista de Teledetección (2012) 38, 51-64 RUNNING, S. W., NEMANI, R. R., HEINSCH, F. A., ZHAO, M., REEVES, M., & HASHIMO- TO, H. 2004. A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience, 54: 547-560. SAKAMOTO, T., YOKOZAWA, M., TORITANI, H., SHIBAYAMA, M., ISHITSUKA, N., & OHNO, H. 2005. A crop phenology detection method using time-series MODIS data. Remote Sensing of Environment, 96: 366-374. SEN, P. K. 1968. Estimates of the regression coefficient based on Kendall’s tau. Journal of the American Statistical Association, 63: 1379-1389. STELLMES, M., RÖDER, A., UDELHOVEN, & T. HILL, J. 2013. Mapping syndromes of land change in Spain with remote sensing time series, demographic and climatic data. Land Use Policy, 30: 685-702. STÖCKLI, R., & VIDALE, P. L 2004. European plant phenology and climate as seen in a 20-year AVHRR land-surface parameter dataset. International Journal of Remote Sensing, 25: 3303- 3330. TRISHCHENKO, A. P., CIHLAR, J., & LI, Z. 2002. Effects of spectral response function on surface reflectance and NDVI measured with moderate resolution satellite sensors. Remote Sensing of Environment, 81: 1-18. TUCKER, C. J. 1979. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of the Environment, 8: 127-150. TUCKER, C. J., & SELLER, P. J. 1986. Satellite remote sensing of primary production. International Journal of Remote Sensing, 7-11: 1398-1416. VAN LEEUWEN, W. J. D., HUETE, A. R., & LAING, T. W. 1999. MODIS vegetation index compositing approach: A prototype with AVHRR data. Remote Sensing of Environment, 69: 264-280. VERMOTE, E., EL SALEOUS, N., & JUSTICE, C. 2002. Atmospheric correction of the MODIS data in the visible to middle infrared: First results. Remote Sensing of Environment, 83: 97-111. VICENTE-SERRANO, S. M., & HEREDIA-LA- CLAUSTRA, A. 2004. NAO influence on NDVI trends in the Iberian Peninsula (1982-2000). International Journal of Remote Sensing, 25: 2871- 2879. XIAO, X., HOLLINGER, D., ABER, J., GHOLTZ, M., DAVIDSON, E. A., ZHANG, Q., & MOO- RE, B. 2004a. Satellite-based modeling of gross primary production in an evergreen needleleaf forest. Remote Sensing of Environment, 89: 519-534. XIAO, X., ZHANG, Q., BRASWELL, B., UR- BANSKI, S., BOLES, S., WOFSY, S., MOORE, B., & OJIMA, D. 2004b. Modeling gross primary production of temperate deciduous broadleaf forest using satellite images and climate data, Remote Sensing of Environment, 91: 256-270. ZHANG, X., FRIEDL, M. A., SCHAAF, C. B., STRAHLER, A. H., HODGES, J. C. F., GAO, F., et al. 2003. Monitoring vegetation phenology using MODIS. Remote Sensing of Environment, 84: 471-475. ZHAO, M., RUNNING, S.W., & NEMANI. R. R. 2006. Sensitivity of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) terrestrial primary production to the accuracy of meteorological reanalyses. Journal of Geophysical Research, 111, G01002, 13 pp. doi:10.1029/2004JG000004. ZHAO, M., & RUNNING, S.W 2010. Drought-induced reduction in global terrestrial net primary production from 2000 through 2009. Science, 329: 940-943.
Asociación Española de Teledetección Revista de Teledetección 38, 65-70 ISSN: 1988-8740 Propuesta metodológica para la cartografía periódica de la cobertura del suelo en Latinoamérica y el Caribe: estado de situación y avances P. Blanco 1 , G. López Saldaña 2 , R. Colditz 2 , L. Hardtke 1 , N. Mari 3 , A. Fischer 3 , C. Caride 3 , P. Aceñolaza 4 , H. del Valle 1 , S. Opazo 5 , W. Sione 4 , M. Lillo-Saavedra 6 , P. Zamboni 4 , I. Cruz López 2 , J. Anaya 7 , F. Morelli 8 y S. de Jesús 8 1 Centro Nacional Patagónico, CONICET, Puerto Madryn, Chubut, Argentina 2 Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO), México DF, México 3 Instituto de Clima y Agua, INTA, Castelar, Buenos Aires, Argentina 4 Centro Regional de Geomática (CEREGEO-FCyT-UADER), Paraná, Entre Ríos, Argentina 5 Escuela de Ciencia y Tecnologias Agropecuarias, Universidad de Magallanes, Punta Arenas, Chile 6 Departamento de Mecanización y Energía, Facultad de Ing. Agrícola, Universidad de Concepción, Chile 7 Facultad de Ingeniería Ambiental, Universidad de Medellín, Medellín, Colombia 8 Centro de Previsao de Tempo e estudos Climáticos, INPE, Sao José dos Campos, Brasil Resumen Este trabajo fue desarrollado en el marco de la Red Latinoamericana de Seguimiento y Estudio de los Recursos Naturales (SERENA) en respuesta a la gran necesidad existente de contar con información de cobertura del suelo, con una resolución espacial media, en la región de Latinoamérica y el Caribe (LAC). En el presente artículo se detalla la metodología y se presentan los resultados preliminares obtenidos para la cartografía de la cubierta super-ficial de LAC para el año 2008. PALABRAS CLAVE: cobertura del suelo, Latinoamérica y Caribe, árboles de decisión, MODIS, SERENA. Abstract A new methodology for systematic mapping of land covers in Latin America and Caribbean This work was developed in the framework of the Latin American Network of Monitoring and Study of Natural Resources (SERENA) in response to the need for accurate and reliable information on landcover, with a medium spatial resolution in the region of Latin America and the Caribbean (LAC). This article describes the methodology and presents the results obtained for the year 2008. Key words: landcover, Latin America and Caribe, decision trees, MODIS, SERENA. Introducción Durante los últimos 40 años, Latinoamérica ha experimentado un proceso de cambios ambientales sin precedentes en la historia. La deforestación, los incendios, la expansión de la agricultura, el cambio climático y la globalización de la economía mundial son algunas de las principales causas. Para el estudio del cambio global, se requiere de información actualizada y accesible para el seguimiento del estado de los ecosistemas, el cual se viene de- * Autor para la correspondencia: blanco@cenpat.edu.ar Recibido: 03-04-12; Aceptado: 30-11-12.
Page 1:
Nº 38 - Diciembre 2012 R e v i s t
Page 5 and 6:
REVISTA DE TELEDETECCIÓN Revista d
Page 7 and 8:
Asociación Española de Teledetecc
Page 9 and 10:
Page 11 and 12:
Estudio de la dependencia angular d
Page 13 and 14:
Page 15 and 16:
Page 17 and 18: Estudio de la dependencia angular d
Page 23 and 24: Asociación Española de Teledetecc
Page 25 and 26: Caracterización multiescala de obj
Page 33 and 34: Análisis de la respuesta de la tem
Page 41 and 42: Estimación del área quemada en el
Page 57 and 58: Tendencias en el verdor de la veget
Page 67: Tendencias en el verdor de la veget
Page 71 and 72: Propuesta metodológica para la car
Page 73 and 74: Propuesta metodológica para la car
Page 77 and 78: Validación del método de Nanni y
Page 79 and 80: Validación del método de Nanni y
Page 83 and 84: Contribution to the management of t
Page 97 and 98: Cartografiado de bofedales usando i
Page 115 and 116: Principales hitos históricos de la
Page 117 and 118: Principales hitos históricos de la
Page 119 and 120:
Principales hitos históricos de la
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Análisis de la estructura de una p
Page 129 and 130:
Análisis de imágenes basado en ob
Page 131 and 132:
Assessment of passive optical remot
Page 133 and 134:
Assessment of passive optical remot
Page 136:
R e v i s t a d e Teledetección RE
show all

00_cubiertas 38 v1 - AsociaciÃ³n EspaÃ±ola de TeledetecciÃ³n

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?