Vegetation response to extreme climate events on the Mongolian Plateau from 2000 to 2010

Climate change has led to more frequent extreme winters (aka, dzud) and summer droughts on the Mongolian Plateau during the last decade. Among these events, the 2000–2002 combined summer drought–dzud and 2010 dzud were the most severe on vegetation. We examined the vegetation response to these extremes through the past decade across the Mongolian Plateau as compared to decadal means. We first assessed the severity and extent of drought using the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) precipitation data and the Palmer drought severity index (PDSI). We then examined the effects of drought by mapping anomalies in vegetation indices (EVI, EVI2) and land surface temperature derived from MODIS and AVHRR for the period of 2000–2010. We found that the standardized anomalies of vegetation indices exhibited positively skewed frequency distributions in dry years, which were more common for the desert biome than for grasslands. For the desert biome, the dry years (2000–2001, 2005 and 2009) were characterized by negative anomalies with peak values between �1.5 and �0.5 and were statistically different (P \u3c 0:001) from relatively wet years (2003, 2004 and 2007). Conversely, the frequency distributions of the dry years were not statistically different (p \u3c 0:001) from those of the relatively wet years for the grassland biome, showing that they were less responsive to drought and more resilient than the desert biome. We found that the desert biome is more vulnerable to drought than the grassland biome. Spatially averaged EVI was strongly correlated with the proportion of land area affected by drought (PDSI \u3c �1) in Inner Mongolia (IM) and Outer Mongolia (OM), showing that droughts substantially reduced vegetation activity. The correlation was stronger for the desert biome (R2 D 65 and 60, p \u3c 0:05) than for the IM grassland biome (R2 D 53, p \u3c 0:05). Our results showed significant differences in the responses to extreme climatic events (summer drought and dzud) between the desert and grassland biomes on the Plateau

The Use of Landsat 8 and Sentinel-2 Data and Meterological Observations for Winter Wheat Yield Assessment

This study focuses on winter wheat yield assessment from NASA's Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) product and meteorological observations through phenological fitting. Vegetation indices (VIs), namely difference vegetation index (DVI), normalized difference vegetation index (NDVI) and enhanced vegetation index (EVI2), extracted from satellite optical data, are fitted per pixel against accumulated growing degree days (AGDD) using a quadratic function. Accumulated VIs are correlated against winter wheat yields. Results show a better performance from DVI compared to NDVI and EVI2

Gráfico de contorno preenchido: solução para a representação sintética de um conjunto de imagens de satélite.

Imagens de satélite podem ser obtidas sobre extensas áreas da superfície terrestre e têm grande utilidade no monitoramento do uso do solo. Uma região, definida por contornos geopolíticos, pode ser imageada diversas vezes por um mesmo sensor ao longo de um intervalo de tempo, como o ano civil, produzindo um enorme e rico volume de dados, mas cuja interpretação conjunta é complexa. O objetivo do presente trabalho foi o de apresentar uma forma de visualização de dados de sensoriamento remoto, relativamente simples, que permite reunir em um único gráfico de contorno preenchido (filled contour plot), informações de diversas imagens obtidas ao longo de um período de tempo sobre uma região. Para ilustrar a técnica proposta, dados do índice de vegetação EVI2 de quatro municípios do Estado de São Paulo, obtidos a partir de 23 imagens MODIS/Terra datadas de 2008, foram analisados. Os resultados permitem afirmar que é possível associar, de maneira lógica, o aspecto do gráfico e o uso predominante do solo, ao se considerar a fenologia e o manejo das principais atividades agrícolas dos municípios estudados. A principal vantagem do método gráfico apresentado é que ele permite resumir, em uma única figura, o comportamento espectral (nesse caso, o EVI2), em uma região geopolítica (município), durante um período de tempo(ano), representado por várias imagens (23). Assim, torna-se possível comparar conjuntos de imagens obtidas durante períodos de duração variada, entre regiões de tamanhos e formas diferentes, como os municípios, utilizando sempre um mesmo padrão gráfico de fácil visualização e interpretação

Discriminação de pastagem plantada por meio da classificação supervisionada das séries multitemporais de EVI-2 na transição Pantanal-Cerrado.

Dada a alta demanda pela espacialização das áreas de pastagens plantadas e a eficiência da classificação supervisionada de séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução (De Paula, 2013), objetivou-se discriminar e gerar mapa de pastagens plantadas por meio da classificação supervisionada utilizando o classificador máxima verossimilhança (MaxVer) aplicado à séries temporais de EVI-2 derivadas de imagens de média resolução espacial

Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.

O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento de intensidade da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros. Tradicionalmente esse monitoramento é baseado em observação de períodos críticos ocorridos. Entretanto uma das maiores dificuldades para se utilizar esse tipo de monitoramento é a aquisição de dados climáticos. Uma alternativa para superar este problema é utilizar dados e produtos de imagens de satélites, em função da cobertura espacial e temporal, e de sua relação com as variações do clima e da vegetação de uma região. Uma das dificuldades para realização desse estudo é o grande número de dados gerados, por isso optou-se pela metodologia de mineração de dados, etapa principal do processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O presente estudo objetivou aplicar técnicas de mineração de dados para encontrar modelos de dados climáticos e espectrais associados à ocorrência da Cercosporiose em cafeeiros. As coletas de dados de campo foram realizadas na fazenda experimental da EPAMIG, em e São Sebastião de Paraíso, MG, e os dados espectrais foram adquiridos pelo sensor MODIS do satélite Terra. Os modelos gerados mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior separabilidade na totalidade dos dados climático estudados com taxa de acerto de 67%

Análise espacial entre índice de vegetação e textura do solo utilizando componentes principais e geoestatística.

A análise de componentes principais (ACP) conjuntamente com a geoestatística permite reduzir a escolha das variáveis envolvidas que possuem representatividade no mapeamento dos atributos do solo e das culturas. O objetivo deste trabalho foi realizar conjuntamente a ACP e a geoestatística para representar espacialmente a relação entre o índice de vegetação obtido pela imagem de satélite e a textura do solo na Fazenda Experimental da Embrapa Soja em Londrina, PR. Na fazenda experimental com predomínio de Latossolo Vermelho distroférrico, foram determinadas a areia, silte e argila em g kg-1 na profundidade de 0-20 cm e o índice de vegetação EVI2 obtido da imagem de satélite que contém um fator de ajuste para solos. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e ACP e posteriormente foi realizada a análise geoestatística. Foi verificada a existência de alta correlação com o EVI2 no componente principal 2 para silte e argila. Estas duas variáveis foram utilizadas na análise geoestatística e foi detectada a variabilidade espacial e a relação entre os mapas de silte, argila e EVI2

Interannual Variations and Trends in Global Land Surface Phenology Derived from Enhanced Vegetation Index During 1982-2010

Land swiace phenology is widely retrieved from satellite observations at regional and global scales, and its long-term record has been demonstmted to be a valuable tool for reconstructing past climate variations, monitoring the dynamics of terrestrial ecosystems in response to climate impacts, and predicting biological responses to future climate scenarios. This srudy detected global land surface phenology from the advanced very high resolution radiometer (AVHRR) and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data from 1982 to 2010. Based on daily enhanced vegetation index at a spatial resolution of 0.05 degrees, we simulated the seasonal vegetative trajectory for each individual pixel using piecewise logistic models, which was then used to detect the onset of greenness increase (OGI) and the length of vegetation growing season (GSL). Further, both overall interannual variations and pixel-based trends were examIned across Koeppen's climate regions for the periods of 1982-1999 and 2000-2010, respectively. The results show that OGI and OSL varied considerably during 1982-2010 across the globe. Generally, the interarmual variation could be more than a month in precipitation-controlled tropical and dry climates while it was mainly less than 15 days in temperature-controlled temperate, cold, and polar climates. OGI, overall, shifted early, and GSL was prolonged from 1982 to 2010 in most climate regions in North America and Asia while the consistently significant trends only occurred in cold climate and polar climate in North America. The overall trends in Europe were generally insignificant. Over South America, late OGI was consistent (particularly from 1982 to 1999) while either positive or negative OSL trends in a climate region were mostly reversed between the periods of 1982-1999 and 2000-2010. In the Northern Hemisphere of Africa, OGI trends were mostly insignificant, but prolonged GSL was evident over individual climate regions during the last 3 decades. OGI mainly showed late trends in the Southern Hemisphere of Africa while GSL was reversed from reduced GSL trends (1982-1999) to prolonged trends (2000-2010). In Australia, GSL exhibited considerable interannual variation, but the consistent trend lacked presence in most regions. Finally, the proportion of pixels with significant trends was less than I% in most of climate regions although it could be as large as 10%

Geospatial big data analysis in a computer cluster environment for earth observation applications

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο--Μεταπτυχιακή Εργασία. Διεπιστημονικό-Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) “Γεωπληροφορική

Satellite time series analysis for land use/cover change detection

Currently, Brazilian land use data comes from the national agricultural census and land cover data comes from global data sets with sparse temporal coverage. This no longer meets the needs of the earth system modeling community. Long-term satellite image datasets with high temporal frequency yield a sequence of data points in a time series that can be used to detect and monitor land use and land cover changes. The vegetation phenological cycles are reflected in the satellite time series, allowing the classification of land cover types in time segments. This research aims at developing an automatic methodology to yield information about land use and land cover trajectories. To construct land use/cover trajectories maps, Dynamic Time Warping (DTW) is used to extract information from the MODIS 2-band Enhanced Vegetation Index (EVI2) time series. Validation tests were made in the areas of Mato Grosso state, Brazil. The preliminary results for the proposed methods are promising when compared with the official TerraClass land use maps in the Amazon Biome, finding 78.2% and 85.0% global accuracy for 2008 and 2010, respectively. Exploratory DTW results show significant potential to detect land use and cover changes

Aplikasi Penginderaan Jauh untuk Memetakan Kekeringan Lahan Pertanian dengan Metode Thermal Vegetation Index (Studi Kasus : Kabupaten Kudus, Jawa Tengah)

Indonesia is a country locate in tropical region. Position of Indonesia which is in the hemisphere with tropical monsoon climate is very sensitive to El-Nino Southern Oscillation (ENSO) climate anomaly.ENSO causes drought. ENSO climate also one of the causes Kudus regency affected with drought due to long dry season. Drought threats due to climate influence can\u27t be avoided, but the impact can be minimized if known the pattern of drought in a particular area. One method can be used using remote sensing application trough processing and analysis using Thermal Vegetation Index (TVI) algorithm which is ratio between Land Surface Temperature (LST) and Vegetation Index to study distribution and pattern of agricultural drought at Kudus Regency in year 2015 and 2016 which will be linked with teritory characteristics to be associated with the drought of Kudus Regency. The very wide drought occurred in September 2015 with an area of 20165.579 hectare, while the lowest drought occured in September 2016 with an area of 4874,504 hectare. The result of statistical test showed parameters of surface temperature, vegetation index, slope and soil type have an effect on the occurence of agricultural drought in Kudus Regenc