Sensoramiento remoto aplicado al reconocimiento de depósitos evaporíticos del oeste de Buenos Aires, Argentina

Autores/as

  • Rosario Acosta Universidad Nacional de La Plata, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Paula Leal Universidad Nacional de La Plata, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Eleonora Carol Universidad Nacional de La Plata, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • María del Pilar Alvarez Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
  • Luis Vigiani Universidad Nacional de La Plata, Argentina
  • Germán Kurten Universidad Nacional de La Plata, Argentina

Resumen

El sensoramiento remoto en imágenes ópticas multiespectrales es una herramienta útil en ambientes salinos, en donde las sales evaporı́ticas presentan firmas espectrales caracterı́sticas. En el oeste de la provincia de Buenos Aires existen numerosas cubetas de deflación, en muchas de las cuales precipitan minerales evaporı́ticos, llegando en algunos casos a conformar salinas. La formación de estos depósitos se ve favorecida por el clima subhúmedo seco. El objetivo del trabajo es realizar un reconocimiento de evaporitas precipitadas en cubetas de deflación a partir de una clasificación supervisada de imágenes satelitales apoyada en datos obtenidos en muestreos efectuados en tres lagunas de deflación que alojan lagunas hipersalinas y extrapolar la información a otras lagunas de la región. Para ello se realizó un muestreo de sales evaporı́ticas en 3 lagunas, en donde se tomaron muestras y se marcaron con GPS las coordenadas de los puntos muestreados. En laboratorio se determinó la composición mineralógica por difracción de rayos X. Por otro lado, se seleccionó una imagen Sentinel 2A para un año en donde el ı́ndice NDWI evidenciara que las cubetas se encontraban con poca o nula presencia de agua en superficie, para que los valores de reflectancia del agua no interfirieran con el análisis. Luego, se procesó la imagen seleccionada y se agregaron a la misma los puntos de muestreo. Se observó la curva espectral de los puntos muestreados y a partir de ellos se crearon zonas de entrenamiento sumado a otras áreas de las lagunas con las mismas curvas espectrales para darle más información al software. Además, se seleccionaron como zonas sectores de las cubetas con sedimento sin cobertura, y sectores de campos. Por último, se realizó la clasificación supervisada con el método de mı́nima distancia de todos los pı́xeles del área de estudio. Los resultados evidencian la presencia de sales evaporı́ticas no solo en las cubetas relevadas en campo, sino también en muchas otras del área de estudio. Este método permite poder realizar una extrapolación de datos a toda el área de estudio y ası́ poder seleccionar posibles objetivos de muestreo en gabinete, ahorrando tiempo de trabajo en campo. Por otro lado, presenta una serie de desventajas. Aún ası́, los resultados son alentadores, y complementados con otro tipo de análisis pueden hacer que este tipo de metodologı́as sean muy útiles.

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Citas

Acosta, R., Carol, E., Borzi, G., Cellone, F., & Alvarez, M. P. (2023). Factors and processes controlling hydrochemistry and evaporitic deposits in hypersaline wetland-shallow lake systems. Hydrological Processes, 37(11), e15031. https://doi.org/10.1002/hyp.15031

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Publicado

2025-02-06

Cómo citar

Acosta, R., Leal, P., Carol, E., Alvarez, M. del P., Vigiani, L., & Kurten, G. (2025). Sensoramiento remoto aplicado al reconocimiento de depósitos evaporíticos del oeste de Buenos Aires, Argentina. Geoacta, 46(1), 49–52. Recuperado a partir de https://revistas.unlp.edu.ar/geoacta/article/view/17018