Seguimiento de la extensión areal de los humedales subtropicales del noreste de Argentina mediante la aplicación de google earth engine ; Monitoring the surface area of the subtropical wetlands of northeastern Argentina using the google earth engine

El estudio sobre las fluctuaciones de los niveles de agua en los humedales como respuestas a la variabilidad pluviométrica, es el punto de partida si se pretende lograr su conservación y/o uso sustentable como recurso. En este sentido, utilizando Google Earth Engine, en este trabajo se realiza como estudio de caso un seguimiento de la variación espacio-temporal de la superficie de los humedales subtropicales en el noreste de Argentina desde 1990 hasta el 2020 en períodos quinquenales. Para ello, fueron procesadas 931 escenas de Landsat sobre las cuales se generaron máscaras de nubes, compuestos de calidad basados en índices de agua y se extrajeron las cubiertas de agua con técnicas de umbrales. Para el análisis climático, se correlacionaron datos pluviométricos directos, índices de precipitaciones y los efectos del El Niño-Oscilación del Sur. Los resultados indican con alta precisión que existe una gran diferencia entre momentos húmedos y secos, con máximos que superan el 60 % del área cubierta con agua y mínimos menores al 5 %. Se comprobó la relación directa entre los montos pluviométricos y las extensiones de agua en superficie y la elasticidad del sistema. Los resultados obtenidos se consideran muy valiosos para la gestión integral de los recursos hídricos y del riesgo ; The study of water level fluctuations in wetlands in response to rainfall variability represents a starting point for their conservation and/or use as a sustainable resource. In this respect, by using Google Earth Engine, this contribution constitutes a case study of the spatio-temporal variation of the surface area of the subtropical wetlands in northeastern Argentina from 1990 to 2020 in five-year periods. For this purpose, we processed 931 Landsat scenes, generating cloud masks, and quality composites based on water indices, and extracted water covers using thresholding techniques. For climate analysis, we correlated direct pluviometric data, precipitation indices and the effects of the El Niño-Southern Oscillation. The results obtained ...