Estimación de la erosión hídrica del suelo basada en RUSLE, SIG y teledetección

Contenido principal del artículo

Dayma Sadami Carmenates Hernández
Maiquel López Silva
Oscar Brown Manrique
Rider Riveras Hernández

Resumen

La degradación del suelo constituye el principal desafío ecológico en las unidades hidrográficas, debido a que provoca una disminución en la fertilidad del suelo. El cambio climático y los factores antropogénicos empeoran este problema. Con base en lo anterior, el propósito de la investigación fue estimar la pérdida del suelo por erosión hídrica en la cuenca del río Rímac. Para esto, se usaron diversas herramientas, como la teledetección (RS), el Sistema de Información Geográfica (SIG) y la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Revisada (RUSLE). El hallazgo reveló que la cuenca tiene una pérdida de suelo anual de 135 t ha-1 año-1. Se propuso una clasificación de erosión hídrica en la que el 15,30%, el 50,43% y el 34,27% del área está clasificado como de alta, media y baja prioridad, respectivamente. Al integrar el modelo RUSLE con SIG y teledetección, se pudo calcular y ubicar con exactitud la erosión del suelo por agua, señalando las zonas de intervención más urgentes y reforzando así la toma de decisiones para manejar el recurso suelo de manera sostenible.

Detalles del artículo

Cómo citar
Carmenates Hernández, D. S., López Silva, M., Brown Manrique, O., & Riveras Hernández, R. (2026). Estimación de la erosión hídrica del suelo basada en RUSLE, SIG y teledetección. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 35, https://cu-id.com/2177/v35e06. Recuperado a partir de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/rcta/article/view/2235
Sección
Artículos Originales

Citas

ALÍ, A.A.; AL-ABBADI, A.M.; JABBAR, F.K.; ALZAHRANI, H.; HAMAD, S.: “Predicción de la tasa de erosión del suelo en subcuencas transfronterizas en Ali Al-Gharbi, sur de Irak, utilizando el modelo GIS basado en RUSLE”, Sustainability, 15(3): 1776., 2023, DOI: https://doi.org/10.3390/su15031776.

EFTHIMIOU, N.; PSOMIADIS, E.; PANAGOS, P.: “Fire severity and soil erosion susceptibility mapping using multi-temporal Earth Observation data: The case of Mati fatal wildfire in Eastern Attica, Greece”, Catena, 187: 104320, 2020, ISSN: 0341-8162, DOI: https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104320.

GHOSH, A.; RAKSHIT, S.; TIKLE, S.; DAS, S.; CHATTERJEE, U.; PANDE, C.; MATTAR, M.: “Integration of GIS and remote sensing with RUSLE model for estimation of soil erosion.”, Land, 12(1): 116, 2022, DOI: https://doi.org/10.3390/land12010116.

GITIMA, G.; TESHOME, M.; KASSIE, M.; JAKUBUS, M.: “Quantifying the impacts of spatiotemporal land use and land cover changes on soil loss across agroecologies and slope categories using GIS and RUSLE model in Zoa watershed, southwest Ethiopia”, Ecological Processes, 12(1): 24, 2023, ISSN: 2192-1709, DOI: https://doi.org/10.1186/s13717-023-00436-x.

MCKAGUE, K.: “Loss Equation. Ministry of agriculture, food and rural affairs”: Ontario, Canada”, Universal Soil Loss Equation (RUSLE)”. Universal Soil Loss Equation (RUSLE)”., 2023, ISSN: 1198-712X.

NEGESE, A.; FEKADU, E.; GETNET, H.: “Potential soil loss estimation and erosion-prone area prioritization using RUSLE, GIS, and remote sensing in Chereti Watershed, Northeastern Ethiopia”, Air, Soil and Water Research, 14: 1178622120985814, 2021, ISSN: 1178-6221, DOI: https://doi.org/10.1177/11786221209858.

PHINZI, K.; NGETAR, N.S.: “The assessment of water-borne erosion at catchment level using GIS-based RUSLE and remote sensing: A review. International Soil and Water Conservation Research, 7 (1), 27-46”, International Soil and Water Conservation Research, 7(1): 27-46, 2019, DOI: https://doi.org10.1016/j.iswcr.2018.12.002.

RENARD, K.G.: Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), Ed. US Department of Agriculture, Agricultural Research Service, 384 p., 1997, ISBN: 0-16-048938-5.

RENARD, K.G.; FREIMUND, J.R.: “Using monthly precipitation data to estimate the R-factor in the revised USLE”, Journal of hydrology, 157(1-4): 287-306, 1994, ISSN: 0022-1694.

SCHOENEBERGER, P.J.; WYSOCKI, D.A.; BENHAM, E.C.: Field book for describing and sampling soils, Ed. Government Printing Office, Natural Resources Conservation Service, National Soil Survey Center, Lincoln, NE ed., 2012, ISBN: 0-16-091542-2.

UGESE, A.A.; AJIBOYE, J.O.; IBRAHIM, E.S.; GAJERE, E.N.; ITSE, A.; SHABA, H.A.: “Soil loss estimation using remote sensing and RUSLE model in Koromi-Federe catchment area of Jos-East LGA, Plateau State, Nigeria”, Geomatics, 2(4): 499-517, 2022, ISSN: 2673-7418.

Artículos similares

También puede {advancedSearchLink} para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a

1 2 > >>