Remote Sensing of Salinity in Agroecosystem of Mayarí, at Holguín Province, Cuba | Sensoramiento remoto de la salinidad en el agroecosistema Mayarí de la provincia Holguín, Cuba

英语. The research presented was aimed at determining spectral indices related to soil salinity by remote sensing in two seasons of the year contrasting by their rainfall regimes, in Mayarí Agroecosystem, at Holguin Province, Cuba. The images used were of May 2016 and December 2018, obtained from the USGS by the Landsat 8 OLI / TIRS satellite in the 011/046 grid. The QGis 3.10 software was used to determine the spectral indices, as well as the radiometric correction, statistical report of the digital values of the images and the preparation of thematic maps. The results obtained show the variation of digital values of the spectral indices in both seasons of the year studied, where the IS presented higher content of salts and less areas with vegetation in May 2016, which could be given by the end of the drought season and the beginning of the rainy season. The same behavior was illustrated by the ENDWI, NDDI and VSSI indices, which influenced the behavior of the IS and NDVI.

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. La investigación que se presenta tuvo como objetivo la determinación de índices espectrales relacionados con la salinidad del suelo mediante sensor remoto en dos épocas del año contrastantes por el régimen de precipitaciones, en el agroecosistema de Mayarí de la provincia Holguín, Cuba. Las imágenes utilizadas fueron del mes de mayo de 2016 y diciembre de 2018, obtenidas del USGS por el satélite Landsat 8 OLI/TIRS en la cuadrícula 011/046. Se utilizó el software QGis 3.10 para la determinación de los índices espectrales; así como la corrección radiométrica, informe estadístico de los valores digitales de las imágenes y la confección de los mapas temáticos. Los resultados obtenidos muestran la variación de los valores digitales de los índices espectrales en ambas épocas del año estudiada, donde el IS presentó mayor contenido de sales y menor zonas con vegetación en mayo de 2016 lo que pudo estar dado por la finalización de la época de sequía y comienzo de la temporada de lluvia. Igual comportamiento fue ilustrado por los índices ENDWI, NDDI y VSSI los cuales influyeron en el comportamiento del IS y el NDVI.