Arctic shrub expansion revealed by Landsat-derived multitemporal vegetation cover fractions in the Western Canadian Arctic

Warming induced shifts in tundra vegetation composition and structure, including circumpolar expansion of shrubs, modifies ecosystem structure and functioning with potentially global consequences due to feedback mechanisms between vegetation and climate. Satellite-derived vegetation indices indicate widespread greening of the surface, often associated with regional evidence of shrub expansion obtained from long-term ecological monitoring and repeated orthophotos. However, explicitly quantifying shrub expansion across large scales using satellite observations requires characterising the fine-scale mosaic of Arctic vegetation types beyond index-based approaches. Although previous studies have illustrated the potential of estimating fractional cover of various Plant Functional Types (PFTs) from satellite imagery, limited availability of reference data across space and time has constrained deriving fraction cover time series capable of detecting shrub expansion. We applied regression-based unmixing using synthetic training data to build multitemporal machine learning models in order to estimate fractional cover of shrubs and other surface components in the Mackenzie Delta Region for six time intervals between 1984 and 2020. We trained Kernel Ridge Regression (KRR) and Random Forest Regression (RFR) models using Landsat-derived spectral-temporal-metrics and synthetic training data generated from pure class spectra obtained directly from the imagery. Independent validation using very-high-resolution imagery suggested that KRR outperforms RFR, estimating shrub cover with a MAE of 10.6 and remaining surface components with MAEs between 3.0 and 11.2. Canopy-forming shrubs were well modelled across all cover densities, coniferous tree cover tended to be overestimated and differentiating between herbaceous and lichen cover was challenging. Shrub cover expanded by on average + 2.2 per decade for the entire study area and + 4.2 per decade within the low Arctic tundra, while relative changes were strongest in the northernmost regions. In conjunction with shrub expansion, we observed herbaceous plant and lichen cover decline. Our results corroborate the perception of the replacement and homogenisation of Arctic vegetation communities facilitated by the competitive advantage of shrub species under a warming climate. The proposed method allows for multidecadal quantitative estimates of fractional cover at 30 m resolution, initiating new opportunities for mapping past and present fractional cover of tundra PFTs and can help advance our understanding of Arctic shrub expansion within the vast and heterogeneous tundra biome

Mapping buried paleogeographical features of the Nile Delta (Egypt) using the Landsat archive

The contribution highlights the use of Landsat spectral-temporal metrics (STMs) for the detection of surface anomalies that are potentially related to buried near-surface paleogeomorphological deposits in the Nile Delta (Egypt), in particular for a buried river branch close to Buto. The processing was completed in the Google Earth Engine (GEE) for the entire Nile Delta and for selected seasons of the year (summer/winter) using Landsat data from 1985 to 2019. We derived the STMs of the tasseled cap transformation (TC), the Normalized Difference Wetness Index (NDWI), and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). These features were compared to historical topographic maps of the Survey of Egypt, CORONA imagery, the digital elevation model of the TanDEM-X mission, and modern high-resolution satellite imagery. The results suggest that the extent of channels is best revealed when differencing the median NDWI between summer (July/August) and winter (January/February) seasons (1NDWI). The observed difference is likely due to lower soil/plant moisture during summer, which is potentially caused by coarser-grained deposits and the morphology of the former levee. Similar anomalies were found in the immediate surroundings of several Pleistocene sand hills (“geziras”) and settlement mounds (“tells”) of the eastern delta, which allowed some mapping of the potential near-surface continuation. Such anomalies were not observed for the surroundings of tells of the western Nile Delta. Additional linear and meandering 1NDWI anomalies were found in the eastern Nile Delta in the immediate surroundings of the ancient site of Bubastis (Tell Basta), as well as several kilometers north of Zagazig. These anomalies might indicate former courses of Nile river branches. However, the 1NDWI does not provide an unambiguous delineation

Remote Sensing of Surface Water Dynamics in the Context of Global Change - A Review

Inland surface water is often the most accessible freshwater source. As opposed to groundwater, surface water is replenished in a comparatively quick cycle, which makes this vital resource—if not overexploited—sustainable. From a global perspective, freshwater is plentiful. Still, depending on the region, surface water availability is severely limited. Additionally, climate change and human interventions act as large-scale drivers and cause dramatic changes in established surface water dynamics. Actions have to be taken to secure sustainable water availability and usage. This requires informed decision making based on reliable environmental data. Monitoring inland surface water dynamics is therefore more important than ever. Remote sensing is able to delineate surface water in a number of ways by using optical as well as active and passive microwave sensors. In this review, we look at the proceedings within this discipline by reviewing 233 scientific works. We provide an extensive overview of used sensors, the spatial and temporal resolution of studies, their thematic foci, and their spatial distribution. We observe that a wide array of available sensors and datasets, along with increasing computing capacities, have shaped the field over the last years. Multiple global analysis-ready products are available for investigating surface water area dynamics, but so far none offer high spatial and temporal resolution

DYNAMICS OF FUNCTIONAL LAKE-TO-CHANNEL CONNECTIVITY IN ARCTIC AND BOREAL DELTAS

Lakes in arctic and boreal deltas frequently act as water and sediment traps, delaying the movement of riverine materials to the coastal ocean (coastal deltas) or other waterbodies (inland deltas). The ease with which high sediment water is transported from deltaic distributary channels into deltaic lakes, described as “functional lake-to-channel connectivity,” additionally influences lake biogeochemistry. However, research on lake-to-channel connectivity has either focused on small spatial scales or single instances in time and primarily analyzes structural connectivity (channel presence). Additionally, the impact of functional connectivity on lake biogeochemistry, specifically photochemistry, is poorly constrained. Our research addresses these gaps using remote sensing and field methods to quantify functional lake-to-channel connectivity across dynamic systems and to measure CO2 production via photomineralization in lakes across the connectivity spectrum. In Chapter 1, we investigate functional connectivity in 120 lakes in the Colville Delta (Alaska, United States) at five-year timesteps using Landsat and find that connectivity has remained fairly stable over the past 20 years. Additionally, we detect a correlation between functional connectivity and ice phenology, with connected lake ice starting to break up an average of 26 days earlier than disconnected lake ice. In Chapter 2, we adapt our algorithm to classify functional connectivity in over 10,000 highly dynamic lakes in the Mackenzie Delta (Northwest Territories, Canada) on an image-by-image basis. We find that connected lakes can store 6.9% (1.4 km3) of mean annual flood volume (19.9 km3), 3.7% higher than prior estimates of storage in the Mackenzie Delta. Additionally, we calculate functional sill elevations for 908 lakes, a metric that describes the water level required to move high sediment river water into a lake. Lastly, in Chapter 3, we use a combination of fieldwork, remote sensing, and a model to provide initial constraints on photomineralization rates across the functional connectivity spectrum in the Peace-Athabasca Delta (Alberta, Canada). We find that photomineralization decreases as Total Suspended Solids concentrations increase over approximately 12 mg/l, indicating that lakes with consistently high functional connectivity likely produce relatively little photomineralization-derived CO2.Doctor of Philosoph

REMOTE SENSING UNTUK MEMPREDIKSI KASUS DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN RANDOM FOREST

Penelitian ini mengkaji penggunaan teknologi remote sensing dan algoritma random forest dalam upaya memprediksi kasus demam berdarah. Demam berdarah adalah masalah kesehatan global yang memerlukan pemantauan dan tindakan cepat. Penggunaan data citra satelit, seperti Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Moisture Index (NDMI), data suhu permukaan, kecepatan angin, curah hujan, kelembaban, suhu, dan populasi, digunakan untuk mengidentifikasi daerah-daerah yang berpotensi tinggi terhadap penularan penyakit tersebut. Algoritma random forest digunakan untuk mengintegrasikan berbagai parameter lingkungan dan membangun model prediksi. Informasi data citra satelit diekstraksi menggunakan aplikasi google earth engine, menghasilkan data yang digunakan memprediksi demam berdarah menggunakan random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario terbaik menghasilkan nilai RMSE sebesar 57.912128. This research examines the use of remote sensing technology and random forest algorithm in an effort to predict dengue fever cases. Dengue is a global health problem that requires monitoring and rapid action. The use of satellite image data, such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Moisture Index (NDMI), surface temperature, wind speed, rainfall, humidity, temperature, and population data, are used to identify areas with high potential for transmission of the disease. A random forest algorithm was used to integrate the various environmental parameters and build a prediction model. Satellite image data information was extracted using google earth engine application, resulting in data used to predict dengue fever using random forest. The results showed that the best scenario resulted in an RMSE value of 57.912128

A remote sensing approach to the quantification of local to global scale social-ecological impacts of anthropogenic landscape changes

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Geographic Information SystemsLanduse and Landcover (LULC) is the common aspect that influences several ecological issues, environmental degradations, changes in Land Surface Temperature (LST), hydrological changes and ecosystem function at regional to global level. Research on the drivers and progressions of LULC change has been key to developing models that can project and predict future LULC extent, level and patterns under different assumptions of socioeconomic, ecological and environmental situations. Rapid and extensive urbanization and Urban Sprawl (US), propelled by rapid population growth leads to the shrinkage of productive agricultural lands, boosting mining, decrease in surface permeability and the emergence of Urban Heat Islands (UHI), and in turn, adversely affects the provision of ecosystem services. Mining for resources extraction may lead to geological and associated environmental changes due to ground movements, collision with mining cavities, and deformation of aquifers. Geological changes may continue in a reclaimed mine area, and the deformed aquifers may entail a breakdown of substrates and an increase in ground water tables, which may cause surface area inundation. Consequently, a reclaimed mine area may experience surface area collapse, i.e., subsidence, and degradation of vegetation productivity. The greater changes in LULC, US, LST and vegetation dynamics due to increasing human population not only affects inland forest and wetland, it also directly influences coastal forest lands such as mangroves, peat swamps and riparian forest and threats to ecosystem services. Mangroves provide valuable provisioning (e.g. aquaculture, fisheries, fuel, medicine, textiles), regulation (e.g. shoreline protection, erosion control, climate regulation), supporting (nutrient cycling, nursery habitat), and cultural (recreation and tourism) ecosystem services with an important impact on human well-being. However, the mangrove forest is highly threatened due to climate changes, and human activities which ignore the ecological and economic value of these habitats, contributing to its degradation. There is an increasing number of studies about mangrove distribution, changes and re-establishment activities, denoting a growing attentiveness on the value of these coastal wetland ecosystems. Most of these studies address mangrove degradation drivers at regional or local levels. However, there has not been yet enough assessment on the drivers of mangrove degradation at global level. Thus, complexity of inland and coastal landscape degradation should be addressed using multidisciplinary methodology and conditions. Therefore, this dissertation aimed to assess the impact of LULC associated with vegetation, temperature and wetland changes. To understand the relation among three different types of landscape changes associated with anthropogenic activities: Urbanization, Geological changes and Forest degradation at local to global level, we have selected thirty-three global regions. In chapter 2, We employed the Random Forest (RF) classification on Landsat imageries from 1991, 2003, and 2016, and computed six landscape metrics to delineate the extent of urban areas within a 10km suburban buffer of Chennai city, Tamilnadu, India. The level of US was then quantified using Renyi’s entropy. A land change model was subsequently used to project land cover for 2027. A 70.35% expansion in urban areas was observed mainly towards the suburban periphery of Chennai between 1991 and 2016. The Renyi’s entropy value for year 2016 was 0.9, exhibiting a two-fold level of US when compared to 1991. The spatial metrics values indicate that the existing urban areas became denser and the suburban agricultural, forests and particularly barren lands were transformed into fragmented urban settlements. The forecasted land cover for 2027 indicates a conversion of 13,670.33 ha (16.57% of the total landscape) of existing forests and agricultural lands into urban areas with an associated increase in the entropy value to 1.7, indicating a tremendous level of US. Our study provides useful metrics for urban planning authorities to address the social-ecological consequences of US and to protect ecosystem services. In chapter 3, We studied landscape dynamics in Kirchheller Heide, Germany, which experienced extensive soil movement due to longwall mining without stowing, using Landsat imageries between 2013 and 2016. A Random Forest image classification technique was applied to analyse landuse and landcover dynamics, and the growth of wetland areas was assessed using a Spectral Mixture Analysis (SMA). We also analyzed the changes in vegetation productivity using a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We observed a 19.9% growth of wetland area within four years, with 87.2% growth in the coverage of two major waterbodies in the reclaimed mine area. NDVI values indicate that the productivity of 66.5% of vegetation of the Kirchheller Heide was degraded due to changes in ground water tables and surface flooding. Our results inform environmental management and mining reclamation authorities about the subsidence spots and priority mitigation areas from land surface and vegetation degradation in Kirchheller Heide. In chapter 4, We demonstrated the advantage of fusing imageries from multiple sensors for LULC change assessments as well as for assessing surface permeability and temperature and UHI emergence in a fast-growing city, i.e. Tirunelveli, Tamilnadu, India. IRS-LISSIII and Landsat-7 ETM+ imageries were fused for 2007 and 2017, and classified using a Rotation Forest (RF) algorithm. Surface permeability and temperature were then quantified using Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Land Surface Temperature (LST) index, respectively. Finally, we assessed the relationship between SAVI and LST for entire Tirunelveli as well as for each LULC zone, and also detected UHI emergence hot spots using a SAVI-LST combined metric. Our fused images exhibited higher classification accuracies, i.e. overall kappa coefficient values, than non-fused images. We observed an overall increase in the coverage of urban (dry, real estate plots and built-up) areas, while a decrease for vegetated (cropland and forest) areas in Tirunelveli between 2007 and 2017. The SAVI values indicated an extensive decrease in surface permeability for Tirunelveli overall and also for almost all LULC zones. The LST values showed an overall increase of surface temperature in Tirunelveli with the highest increase for urban built-up areas between 2007 and 2017. LST also exhibited a strong negative association with SAVI. South-eastern built-up areas in Tirunelveli were depicted as a potential UHI hotspot, with a caution for the Western riparian zone for UHI emergence in 2017. Our results provide important metrics for surface permeability, temperature and UHI monitoring, and inform urban and zonal planning authorities about the advantages of satellite image fusion. In chapter 5, We identified mangrove degradation drivers at regional and global levels resulted from decades of research data (from 1981 to present) of climate variations (seal-level rising, storms, precipitation, extremely high water events and temperature), and human activities (pollution, wood extraction, aquaculture, agriculture and urban expansion). This information can be useful for future research on mangroves, and to help delineating global planning strategies which consider the correct ecological and economic value of mangroves protecting them from further loss.O uso e a cobertura da Terra (UCT) são o aspeto comum que influencia várias questões ecológicas, degradações ambientais, mudanças na temperatura da superfície terrestre, mudanças hidrológicas, e de funções dos ecossistemas a nível regional e global. A investigação sobre os determinantes e progressão da mudança de UCT tem sido fundamental para o desenvolvimento de modelos que podem projetar e prever a extensão, o nível e os padrões futuros de UCT sob diferentes hipóteses de situações socioeconómicas, ecológicas e ambientais. A rápida e extensa urbanização e expansão urbana impulsionada pelo rápido crescimento populacional, levou ao encolhimento de terras agrícolas produtivas, impulsionando a mineração, a diminuição da permeabilidade da superfície e o surgimento de ilhas urbanas. Por outro lado, tem afetado negativamente a produção de serviços de ecossistemas. A mineração para extração de recursos pode levar a mudanças geológicas e ambientais devido a movimentos do solo, colisão com cavidades de mineração e deformação de aquíferos. As mudanças geológicas podem continuar numa área de mina recuperada, e os aquíferos deformados podem acarretar uma quebra de substratos e um aumento nos lençóis freáticos, causando a inundação na superfície. Consequentemente, uma área de mina recuperada pode sofrer um colapso à superfície, provocando o afundamento e a degradação da produtividade da vegetação. As mudanças na UCT, no crescimento urbano rápido, na temperatura da superfície terrestre e na dinâmica da vegetação devido ao aumento da população humana não afetam apenas a floresta interior e as zonas húmidas. Estas também influenciam diretamente as terras florestais costeiras, tais como mangais, pântanos e florestas ribeirinhas, ameaçando os serviços de ecossistemas. Os mangais proporcionam um aprovisionamento valioso (por exemplo, aquacultura, pesca, combustível, medicamentos, têxteis), a regulação (por exemplo, proteção da linha de costa, controlo da erosão, regulação do clima), os serviços de ecossistema de apoio (ciclo de nutrientes, habitats) e culturais (recreação e turismo) com um impacto importante no bem-estar humano. No entanto, a floresta de mangal é altamente ameaçada devido às mudanças climáticas e às atividades humanas que ignoram o valor ecológico e económico desses habitats, contribuindo para a sua degradação. Há um número crescente de estudos sobre distribuição, mudança e atividades de restabelecimento de mangais, denotando uma crescente atenção sobre o valor desses ecossistemas costeiros de zonas húmidas. A maioria desses estudos aborda os fatores de degradação dos mangais a nível regional ou local. No entanto, ainda não há avaliação suficiente sobre os determinantes da degradação dos mangais a nível global. Assim, a complexidade da degradação da paisagem interior e costeira deve ser abordada usando uma metodologia multidisciplinar. Portanto, esta dissertação teve, também, como objetivo avaliar o impacto do UCT associado à vegetação, temperatura e mudanças de zonas húmidas. Para compreender a relação entre a dinâmica da paisagem associada às atividades antrópicas a nível local e global, selecionámos quatro áreas de estudo, duas da Ásia, uma da Europa e outro estudo a nível global. No capítulo 2, empregamos a classificação Random Forest (RF) nas imagens Landsat de 1991, 2003 e 2016, e computamos seis métricas de paisagem para delinear a extensão das áreas urbanas numa área de influência suburbana de 10 km da cidade de Chennai, Tamil Nadu, Índia. O nível de crescimento urbano rápido foi quantificado usando a entropia de Renyi. Um modelo de UCT foi posteriormente usado para projetar a cobertura de terra para 2027. Uma expansão de 70,35% nas áreas urbanas foi observada principalmente para a periferia suburbana de Chennai entre 1991 e 2016. O valor de entropia do Renyi para 2016 foi de 0,9, exibindo uma duplicação do nível de crescimento urbano rápido quando comparado com 1991. Os valores das métricas espaciais indicam que as áreas urbanas existentes se tornaram mais densas e as terras agrícolas, florestas e terras particularmente áridas foram transformadas em assentamentos urbanos fragmentados. A previsão de cobertura da Terra para 2027 indica uma conversão de 13.670,33 ha (16,57% da paisagem total) de florestas e terras agrícolas existentes em áreas urbanas, com um aumento associado no valor de entropia para 1,7, indicando um tremendo nível de crescimento urbano rápido. O nosso estudo fornece métricas úteis para as autoridades de planeamento urbano para lidarem com as consequências socio-ecológicas do crescimento urbano rápido e para proteger os serviços de ecossistemas. No capítulo 3, estudamos a dinâmica da paisagem em Kirchheller Heide, Alemanha, que experimentou um movimento extensivo do solo devido à mineração, usando imagens Landsat entre 2013 e 2016. Uma técnica de classificação de imagem Random Forest foi aplicada para analisar dinâmicas de UCT e o crescimento das áreas de zonas húmidas foi avaliado usando uma Análise de Mistura Espectral. Também analisámos as mudanças na produtividade da vegetação usando um Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Observámos um crescimento de 19,9% da área húmida em quatro anos, com um crescimento de 87,2% de dois principais corpos de água na área de mina recuperada. Valores de NDVI indicam que a produtividade de 66,5% da vegetação de Kirchheller Heide foi degradada devido a mudanças nos lençóis freáticos e inundações superficiais. Os resultados informam as autoridades de gestão ambiental e recuperação de mineração sobre os pontos de subsidência e áreas de mitigação prioritárias da degradação da superfície e da vegetação da terra em Kirchheller Heide. No capítulo 4, demonstramos a vantagem de fusionar imagens de múltiplos sensores para avaliações de mudanças de UCT, bem como para avaliar a permeabilidade, temperatura da superfície e a emergência do ilhas de calor numa cidade em rápido crescimento, Tirunelveli, Tamilnadu, Índia. As imagens IRS-LISSIII e Landsat-7 ETM + foram fusionadas para 2007 e 2017, e classificadas usando um algoritmo de Random Forest (RF). A permeabilidade de superfície e a temperatura foram então quantificadas usando-se o Índice de Vegetação Ajustada pelo Solo (SAVI) e o Índice de Temperatura da Superfície Terrestre (LST), respectivamente. Finalmente, avaliamos a relação entre SAVI e LST para Tirunelveli, bem como para cada zona de UCT, e também detetamos a emergência de pontos quentes de emergência usando uma métrica combinada de SAVI-LST. As nossas imagens fusionadas exibiram precisões de classificação mais altas, ou seja, valores globais do coeficiente kappa, do que as imagens não fusionadas. Observámos um aumento geral na cobertura de áreas urbanas (áreas de terrenos secos e construídas), e uma diminuição de áreas com vegetação (plantações e florestas) em Tirunelveli entre 2007 e 2017. Os valores de SAVI indicaram uma extensa diminuição na superfície de permeabilidade para Tirunelveli e também para quase todas as classes de UCT. Os valores de LST mostraram um aumento global da temperatura da superfície em Tirunelveli, sendo o maior aumento para as áreas urbanas entre 2007 e 2017. O LST também apresentou uma forte associação negativa com o SAVI. As áreas urbanas do Sudeste de Tirunelveli foram representadas como um potencial ponto quente, com uma chamada de atenção para a zona ribeirinha ocidental onde foi verificada a emergência de uma ilha de calor em 2017. Os nossos resultados fornecem métricas importantes sobre a permeabilidade da superfície, temperatura e monitoramento de ilhas de calor e informam as autoridades de planeamento sobre as vantagens da fusão de imagens de satélite. No capítulo 5, identificamos os fatores de degradação dos mangais a nível regional e global resultantes de décadas de dados de investigação (de 1981 até o presente) de variações climáticas (aumento do nível das águas do mar, tempestades, precipitação, eventos extremos de água e temperatura) e atividades humanas (poluição, extração de madeira, aquacultura, agricultura e expansão urbana). Estas informações podem ser úteis para investigações futuras sobre mangais e para ajudar a delinear estratégias de planeamento global que considerem o valor ecológico e económico dos mangais, protegendo-os de novas perdas

Remote Sensing of Environmental Changes in Cold Regions

This Special Issue gathers papers reporting recent advances in the remote sensing of cold regions. It includes contributions presenting improvements in modeling microwave emissions from snow, assessment of satellite-based sea ice concentration products, satellite monitoring of ice jam and glacier lake outburst floods, satellite mapping of snow depth and soil freeze/thaw states, near-nadir interferometric imaging of surface water bodies, and remote sensing-based assessment of high arctic lake environment and vegetation recovery from wildfire disturbances in Alaska. A comprehensive review is presented to summarize the achievements, challenges, and opportunities of cold land remote sensing

Remote Sensing Analysis of Recent Coastal Change and Controlling Factors in Tuktoyaktuk Peninsula (Beaufort Sea Coast, Canada)

The average rate of coastal change in the Arctic Ocean is -0.5 m/yr, despite significant local and regional variations, with large areas well above -3 m/yr. Recent data suggest an acceleration of coastal retreat in specific areas due to an increasingly shorter sea ice season, higher storminess, warmer ocean waters and sea-level rise. Moreover, climate warming is inducing the subaerial degradation of permafrost and increasing land to sea sediment transportation. This work consists of the characterization and analysis of the main controlling factors influencing recent coastline change in the Tuktoyaktuk Peninsula, Northwest Territories, Canada. The specific objectives are: I. mapping Tuktoyaktuk Peninsula’s coastline at different time-steps using remote sensing imagery, II. quantifying the recent coastal change rates, III., characterizing the coastal morphology, IV. identifying the main controlling factors of the coastal change rates. A very high-resolution Pleiades survey from 2020, aerial photos from 1985 and the ArcticDEM were used. Results have shown an average coastline change rate of -1.06 m/yr between 1985 and 2020. While this number is higher than the Arctic average rate, it neglects to show the significance of extreme cases occurring in specific areas. Tundra cliffs are the main coastal setting, occupying c. 56% of the Tuktoyaktuk Peninsula coast and foreshore beaches represent 51%. The results display an influence of coastal geomorphology on change rates. The coastal retreat had higher values in backshore tundra flats (-1.74 m/yr), whereas aggradation concentrates in barrier beaches and sandspits (-0.81 m/yr). The presence of ice-wedge polygons contributes to increasing cliff retreat. Foreshore assessment may be crucial, as beaches present a hindering impact on coastal retreat (-0.76 m/yr), whereas foreshore tundra flats promote it (-1.74 m/yr). There are 48 areas with retreat rates higher than -4 m/yr, most being submersion cases. This dissertation identifies the interconnection between coastal geomorphology and change rates, raising attention to the distinct impacts of erosion and submersion processes.O permafrost tem sido um reservatório natural de carbono durante milhares de anos. Contudo, nas últimas décadas o permafrost está a degradar-se e a ser erodido a um ritmo acelerado nas costas do Oceano Ártico. Os fluxos de carbono do permafrost para a atmosfera ou para os oceanos é ainda pouco conhecido (Couture et al., 2018; Olefeldt et al., 2016). Como o carbono é um importante componente no sistema climático global, o estudo das dinâmicas costeiras em áreas de permafrost é de grande relevância, potenciando uma melhoria dos modelos e projeções climáticas. A taxa média de mudança das linhas de costa do Oceano Ártico é de -0,5 m/a, embora existam significativas variações locais e regionais, com áreas que apresentam valores acima de -3 m/a (Lantuit et al., 2012). A análise de dados mais recentes indica para uma aceleração das taxas de recuo da linha de costa devido a fatores como a subida do nível médio das águas do mar, o recuo anual das massas de gelo marinho, a maior agitação marítima e o aumento da temperatura do Oceano Ártico (O’Rourke, 2017). Além disso, as alterações climáticas estão a provocar a crescente degradação do permafrost e a aumentar o transporte de sedimentos da terra para o mar. A costa do Mar de Beaufort é considerada como uma das áreas de maior vulnerabilidade costeira à subida do nível médio das águas do mar no Ártico e no Canada (Manson et al., 2019; O’Rourke, 2017) Esta dissertação visa analisar e caracterizar os principais fatores que controlam e influenciam as dinâmicas costeiras na Península de Tuktoyaktuk (Mar de Beaufort, Territórios do Noroeste, Canada). Focando-se no uso de técnicas e imagens de deteção remota, contribui para o mapeamento da linha de costa em 1985 e 2020. Também pretende caracterizar a morfologia costeira, calcular as taxas de mudança costeira entre 1985 em 2020 e identificar os principais fatores que as controlam. Para vetorizar manualmente a linha de costa de 2020, foi utilizada uma série de 7 imagens de muito alta resolução (0,5 m) do satélite CNES/Pléiades. A linha de costa de 1985 foi obtida a partir de fotografias aéreas monocromáticas da Biblioteca Nacional de Fotografias Aéreas do Natural Resources Canada. Estas imagens foram ortorectificadas e georreferenciadas utilizando o software ENVI. Ambas as linhas de costa foram utilizadas para calcular as taxas de mudança costeira entre 1985 e 2020. As taxas foram calculadas utilizando o Digital Shoreline Analysis System v.5.0 para o ArcGIS Desktop e classificadas por End Point Rate (EPR), indicando as taxas de mudança costeira em metros por ano (Himmelstoss et al., 2018). A classificação da morfologia costeira baseou-se nos critérios de Pelletier & Medioli (2014), Couture et. al. (2015) e Irrgang et. al. (2018), adaptados às condições da Península de Tuktoyaktuk. Esta classificação foi realizada através da fotointerpretação das imagens Pléiades e da utilização do modelo de digital superfície ArcticDEM com resolução de 2 m (United States National Geospatial-Intelligence Agency e National Science Foundation). Esta classificação foi realizada separadamente para a praia-alta (backshore) e praia-baixa (foreshore), com o objetivo de melhor analisar as suas diferentes influências (Couture et al., 2015). A primeira foi definida como uma superfície emersa atingida pelas ondas em episódios de extremo hidrodinamismo, localizada entre o limite interno do sistema (ex: arriba ou vegetação de tundra) e a praia baixa. A praia baixa é a área situada entre o ponto mais elevado atingido pela corrente de afluxo em maré alta e o ponto mais baixo do refluxo em maré baixa (Trindade, 2010). A praia-alta foi dividida em três classes: arribas na tundra, áreas rasas de tundra e praias-barreira. Para uma análise mais pormenorizada, as arribas foram ainda classificadas em função da sua altura e da existência de redes densas de polígonos de cunhas de gelo. Por outro lado, as áreas rasas de tundra foram diferenciadas de acordo com a presença de áreas húmidas na faixa entremarés e considerando o grau de complexidade da linha de costa. A praia-baixa foi dividida em praias, áreas rasas de tundra e arribas vivas. As imagens Pléiades foram também utilizadas para mapear áreas de deposição de troncos de madeira, que indicam a extensão de eventos passados de storm surge. As taxas de mudança costeira foram avaliadas de acordo com a morfologia costeira, de modo a avaliar o controlo da segunda sobre a primeira. Esta análise foi realizada considerando também as áreas afetadas por storm surge. A Península de Tuktoyaktuk é dominada pela presença de arribas não consolidadas, habitualmente com praias (as arribas de tundra representam 56% do backshore e as praias existem em 51% do foreshore). Sendo esta uma caracterização generalizada, é necessário também expressar a influência que as áreas rasas de tundra e praias-barreira exercem na dinâmica costeira. A Península de Tuktoyaktuk tem uma taxa média de mudança costeira de -1,06 m/a entre 1985 e 2020, situando-se entre os valores de -0.75 m/a estimados por Solomon (2005) para a Península de Tuktoyaktuk (faixa costeira da Baía de Kugmalit) e os valores avaliados de -1.12 por Lantuit et. al. (2012) para a costa canadiana do Mar de Beaufort. A Península de Tuktoyaktuk tem uma maior área costeira perdida por ano (48 ha) do que o território vizinho de Yukon (10 ha) (Irrgang et al., 2018). As taxas de recuo variaram entre -30,9 m/a e 11,2 m/a no período estudado. Estes valores devem-se a sectores específicos que apresentam alterações costeiras extremas, tendo sido identificadas 48 áreas com taxas de recuo superiores a 4 m/a. Catorze destes casos deveram-se a processos erosivos, três foram casos de rutura de lagos termocársticos, sendo que os restantes se deveram à submersão costeira (65%), ocorrendo maioritariamente em áreas rasas de tundra. Os casos de acumulação concentram-se na unidade de Praias-Barreira e em áreas protegidas da ondulação predominante de noroeste. Quando morfologia é analisada em função das taxas de mudança costeira, as áreas rasas de tundra representam os valores mais elevados de recuo costeiro, uma vez que não protegem contra a subida do mar e contra as tempestades. No extremo oposto, a existência de praias nas áreas de foreshore revelaram um efeito atenuante no recuo costeiro (-0,76 m/a). A análise da presença de redes densas de cunhas de gelo em áreas de arribas demostrou que estas contribuem para o aumento das taxas de recuo costeiro. A avaliação da geomorfologia costeira permitiu dividir a Península de Tuktoyaktuk em quatro grandes unidades: Porto de Tuktoyaktuk – Baía de Hutchinson; Baía de Hutchinson – Ponta de Atkinson; Baía de McKinley; Baía de Seal a Cabo Dalhousie (de sudoeste para nordeste). As duas unidades mais ocidentais apresentam um maior recuo costeiro, enquanto a baía de McKinley é o setor mais estável (valores). Os resultados confirmam a influência da geomorfologia na mudança costeira e evidenciam a necessidade de esta ser incluída para uma melhor avaliação dos impactos da mudança costeira. Fatores locais como as características do permafrost e a existência de gelo no solo, precisam de ser estudados in situ e em áreas detalhadas para clarificar os seus efeitos. Outra abordagem relevante é o estudo dos fatores externos (tempestades marítimas, subida das águas do mar) na dinâmica da mudança costeira. O trabalho demonstrou que na Península de Tuktoyaktuk, muitas áreas são mais suscetíveis à submersão do que à erosão. Assim, quando se analisa a dinâmica costeira, em particular através de metodologias de classificação automática de imagens de satélite, é necessário ter cuidado para distinguir de forma clara os dois fenómenos. É especialmente relevante o diferente impacto que a submersão ou a erosão vão ter para os cálculos de balanço sedimentar e, consequentemente, na avaliação dos fluxos de carbono do permafrost para o oceano. Considerando a difícil acessibilidade das regiões costeiras do Ártico, a utilização de dados e técnicas de deteção remota é um método relevante para o estudo destas regiões. Especificamente, a resolução espacial das imagens CNES-Pléiades foi uma componente decisiva na precisão desta dissertação, indicando uma inequívoca pertinência da utilização de imagens de deteção remota de muito alta resolução. Esta dissertação permitiu abordar os controlos entre a morfologia costeira e as taxas de mudança costeira. Tal como outros estudos contemporâneos da dinâmica costeira do permafrost, teve de escolher os seus critérios de linha de costa e ter em conta todas as diferentes áreas complexas dentro da Península de Tuktoyaktuk. À medida que os dados de alta resolução espácio-temporal como os orto mosaicos obtidos por veículos aéreos não tripulados e novas constelações de satélites se tornam mais acessíveis, a capacidade de interligar a morfologia costeira e as taxas de mudança costeira no Ártico será melhorada

The impact of land use and land cover changes on wetland productivity and hydrological systems in the Limpopo transboundary river basin, South Africa

Philosophiae Doctor - PhDWetlands are highly productive systems that act as habitats for a variety of flora and fauna. Despite their ecohydrological significance, wetland ecosystems are under severe threat as a result of environmental changes (e.g. the changing temperature and rainfall), as well as pressure from anthropogenic land use activities (e.g. agriculture, rural-urban development and dam construction). Such changes result in severe disturbances in the hydrology, plant species composition, spatial distribution, productivity and diversity of wetlands, as well as their ability to offer critical ecosystem goods and services. However, wetland degradation varies considerably from place to place, with severe degradation occurring particularly in developing regions, such as sub-Saharan Africa, where Land Use and Land Cover changes impact on wetland ecosystems by affecting the diversity of plant species, productivity, as well as the wetland hydrology