Utility of Satellite and Aerial Images for Quantification of Canopy Cover and Infilling Rates of the Invasive Woody Species Honey Mesquite (Prosopis Glandulosa) on Rangeland

Woody plant encroachment into grasslands and rangelands is a world-wide phenomenon but detailed descriptions of changes in geographical distribution and infilling rates have not been well documented at large land scales. Remote sensing with either aerial or satellite images may provide a rapid means for accomplishing this task. Our objective was to compare the accuracy and utility of two types of images with contrasting spatial resolutions (1-m aerial and 30-m satellite) for classifying woody and herbaceous canopy cover and determining woody infilling rates in a large area of rangeland (800 km<sup>2</sup>) in north Texas that has been invaded by honey mesquite (<em>Prosopis glandulosa</em>). Accuracy assessment revealed that the overall accuracies for the classification of four land cover types (mesquite, grass, bare ground and other) were 94 and 87% with kappa coefficients of 0.89 and 0.77 for the 1-m and 30-m images, respectively. Over the entire area, the 30-m image over-estimated mesquite canopy cover by 9 percentage units (10 <em>vs.</em> 19%) and underestimated grass canopy cover by the same amount when compared to the 1-m image. The 30-m resolution image typically overestimated mesquite canopy cover within 225 4-ha sub-cells that contained a range of mesquite covers (1–70%) when compared to the 1-m image classification and was not suitable for quantifying infilling rates of this native invasive species. Documenting woody and non-woody canopy cover on large land areas is important for developing integrated, regional-scale management strategies for rangeland and grassland regions that have been invaded by woody plants

Tendencias y respuestas de la fenología de la superficie terrestre a la variabilidad climática en la Pampa Argentina

Comprender la interacción entre los procesos de la superficie terrestre y la atmósfera es fundamental para predecir los efectos del cambio climático futuro sobre el funcionamiento de los ecosistemas y la dinámica del carbono. Los objetivos de este trabajo fueron analizar las tendencias en métricas de la fenología de la superficie terrestre derivadas de sensores remotos, y revelar su relación con la precipitación y el fenómeno ENSO en la región pampeana de Argentina. A partir de una serie temporal de imágenes del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de MODIS para el período 2000-2014, se obtuvo para la región pampeana de Argentina el inicio de la estación de crecimiento (SOS), la integral anual del NDVI (i-NDVI, estimador lineal de la productividad anual), el tiempo del máximo anual del NDVI (t-MAX) y el rango relativo anual de NDVI (RREL, estimador de la estacionalidad). Posteriormente, se analizaron las relaciones espaciales y temporales con el Índice Multivariado del ENSO (MEI) y la precipitación. Los resultados mostraron una tendencia negativa en la productividad anual en un 53,6% del área de estudio asociado a zonas de pastizales naturales y semi-naturales, mientras que un 40,3% de la Pampa Argentina mostró una tendencia positiva significativa en la estacionalidad de las ganancias de carbono. Este estudio también revela que la variabilidad climática tiene un impacto significativo en la fenología de la superficie terrestre de la región pampeana, aunque este impacto es heterogéneo. SOS y t-MAX mostraron una correlación negativa significativa con la precipitación, lo que indica una ocurrencia más temprana. El 23,6% y 28,4% del área de estudio mostró una correlación positiva de la productividad anual con el MEI y la precipitación, respectivamente, asociado a pastizales (en el primer caso) y sobre pastizales y áreas agrícolas en el segundo caso. La variabilidad climática no explicó la variabilidad en la estacionalidad de la fenología. Las relaciones encontradas entre las métricas de la fenología de la superficie terrestre y la variabilidad climática podrían ser importantes para la implementación de estrategias para el manejo de los recursos naturales.Understanding the interaction between land surface and atmosphere processes is fundamental for predicting the effects of future climate change on ecosystem functioning and carbon dynamics. The objectives of this work were to analyze the trends in land surface phenology (LSP) metrics from remote sensing data, and to reveal their relationship with precipitation and ENSO phenomenon in the Argentina Pampas. Using a time series of MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from 2000 to 2014, the start of the growing season (SOS), the annual integral of NDVI (i-NDVI, linear estimator of annual productivity), the timing of the annual maximum NDVI (t-MAX) and the annual relative range of NDVI (RREL, estimator of seasonality) were obtained for the Argentina Pampas. Then, spatial and temporal relationships with the Multivariate ENSO Index (MEI) and precipitation were analyzed. Results showed a negative trend in annual productivity over a 53.6% of the study area associated to natural and semi-natural grassland under cattle grazing, whereas a 40.3% of Argentina Pampas showed a significant positive trend in seasonality of carbon gains. The study also reveals that climate variability has a significant impact on land surface phenology in Argentina Pampas, although the impact is heterogeneous. SOS and t-MAX showed a significant negative correlation with the precipitation indicating an earlier occurrence. 23.6% and 28.4% of the study area showed a positive correlation of the annual productivity with MEI and precipitation, respectively, associated to rangelands (in the first case) and to both rangeland and croplands, in the second case. Climate variability did not explain the seasonal variability of phenology. The relationships found between LSP metrics and climate variability could be important for implementation of strategies for natural resource management.Fil: Lara, Bruno Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Ciencias Básicas Agronómicas y Biológicas. Laboratorio de Investigación y Servicios en Teledetección de Azul; ArgentinaFil: Gandini, M.. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Ciencias Básicas Agronómicas y Biológicas. Laboratorio de Investigación y Servicios en Teledetección de Azul; ArgentinaFil: Gantes, P.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Universidad Nacional de Luján. Instituto de Ecología y Desarrollo Sustentable; ArgentinaFil: Matteucci, Silvia Diana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Grupo de Ecología del Paisaje y Medio Ambiente; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Assessing water availability in Mediterranean regions affected by water conflicts through MODIS data time series analysis

Water scarcity is a widespread problem in arid and semi-arid regions such as the western Mediterranean coastal areas. The irregularity of the precipitation generates frequent droughts that exacerbate the conflicts among agriculture, water supply and water demands for ecosystems maintenance. Besides, global climate models predict that climate change will cause Mediterranean arid and semi-arid regions to shift towards lower rainfall scenarios that may exacerbate water conflicts. The purpose of this study is to find a feasible methodology to assess current and monitor future water demands in order to better allocate limited water resources. The interdependency between a vegetation index (NDVI), land surface temperature (LST), precipitation (current and future), and surface water resources availability in two watersheds in southeastern Spain with serious difficulties in meeting water demands was investigated. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI and LST products (as proxy of drought), precipitation maps (generated from climate station records) and reservoir storage gauging information were used to compute times series anomalies from 2001 to 2014 and generate regression images and spatial regression models. The temporal relationship between reservoir storage and time series of satellite images allowed the detection of different and contrasting water management practices in the two watersheds. In addition, a comparison of current precipitation rates and future precipitation conditions obtained from global climate models suggests high precipitation reductions, especially in areas that have the potential to contribute significantly to groundwater storage and surface runoff, and are thus critical to reservoir storage. Finally, spatial regression models minimized spatial autocorrelation effects, and their results suggested the great potential of our methodology combining NDVI and LST time series to predict future scenarios of water scarcity.Published versio

Caracterización del comportamiento fenológico de las coberturas vegetales en un sector de la Pampa Deprimida (Argentina): una aproximación utilizando series temporales de NDVICharacterization of land surface phenology of land cover types on the Flooding Pampa (Argentina): an approach using NDVI time series

En la Pampa Deprimida los trabajos que analizan la dinámica y el funcionamiento de la vegetación se realizan en una escala de mayor detalle y en tiempos cortos. La teledetección ha facilitado el estudio de la dinámica y comportamiento fenológico de la vegetación a partir de índices espectrales específicos, capaces de abarcar diferentes escalas espacio-temporales. Los objetivos de este trabajo son analizar y caracterizar la dinámica fenológica de las coberturas vegetales más representativas de la Pampa Deprimida mediante el análisis de series temporales de NDVI del sensor MODIS. Se utilizó una serie temporal de 253 imágenes de NDVI de las estaciones de crecimiento 2000-2011 las cuales fueron ajustadas en TIMESAT. Este ajuste permitió extraer un conjunto de atributos fenológicos de importancia ecológica: inicio y fin de la estación de crecimiento, duración de la estación de crecimiento, valor y momento del máximo NDVI y la integral anual de la curva de NDVI. Las curvas anuales de crecimiento típicas para cada una de las coberturas presentaron patrones similares, con el inicio de las estaciones de crecimiento en agosto y el final entre mayo y junio, el momento de mayor actividad fotosintética se dio en marzo. Una característica común fue la disminución del NDVI a comienzos de enero, relacionado con las sequías estivales que se producen en la región. En la matriz del paisaje se observó una caída significativa del NDVI acumulado en el período 2000-2011, lo que podría indicar una sobre-utilización por parte del ganado. La metodología aquí empleada complementa las características fisonómico-estructurales y su comportamiento fenológico lo que permite abordar en mayor profundidad el análisis de la heterogeneidad funcional y temporal a escala de paisaje.Abstract In the Flooding Pampa, studies analyzing the dynamics and functioning of vegetation are done on a scale of greater detail and in a short time. Remote sensing has enabled the study of the dynamics and land surface phenology from specific spectral indices capable to cover different spatial and temporal scales. The aims of this study are to analyze and characterize the phenological dynamics of land cover types most representative on the Flooding Pampa using MODIS NDVI time series. We used a NDVI time series of 253 images from 2000-2011 growing seasons and then were fitted in TIMESAT. This fitting allowed us to extract a set of ecologically important phonological attributes: start and end of the growing season, length of the growing season, value and time of maximum NDVI and annual integrated NDVI curve. The typical annual curves for each land cover type had similar growth patterns, with the start of the growing season in August and end in May-June, the peak of photosynthetic activity was in March. A common feature was a decrease of NDVI in early January because of summer droughts that are prevalent in the region. At landscape matrix, a significant decrease in NDVI accumulated in the period 2000-2011 was observed, which may indicate an overuse by livestock. The methodology used here complements the physiognomicstructural and phenologycal characteristics allowing a better approach in the analysis of functional and temporal heterogeneity at landscape scale

Land-Cover Phenologies and Their Relation to Climatic Variables in an Anthropogenically Impacted Mediterranean Coastal Area

Mediterranean coastal areas are experiencing rapid land cover change caused by human-induced land degradation and extreme climatic events. Vegetation index time series provide a useful way to monitor vegetation phenological variations. This study quantitatively describes Enhanced Vegetation Index (EVI) temporal changes for Mediterranean land-covers from the perspective of vegetation phenology and its relation with climate. A time series from 2001 to 2007 of the MODIS Enhanced Vegetation Index 16-day composite (MOD13Q1) was analyzed to extract anomalies (by calculating z-scores) and frequency domain components (by the Fourier Transform). Vegetation phenology analyses were developed for diverse land-covers for an area in south Alicante (Spain) providing a useful way to analyze and understand the phenology associated to those land-covers. Time series of climatic variables were also analyzed through anomaly detection techniques and the Fourier Transform. Correlations between EVI time series and climatic variables were computed. Temperature, rainfall and radiation were significantly correlated with almost all land-cover classes for the harmonic analysis amplitude term. However, vegetation phenology was not correlated with climatic variables for the harmonic analysis phase term suggesting a delay between climatic variations and vegetation response

Dinámica temporal y espacial del índice de vegetación estandarizado (SVI) para tres zonas cafetaleras en la región Amazonas, Perú

Las sequías y las temperaturas desfavorables son las principales limitaciones climáticas para la producción de café. En este sentido, la teledetección facilita la compresión de las tendencias del cambio climático en el tiempo y espacio. Por tanto, esta investigación evaluó la dinámica temporal y espacial del Índice de Vegetación Estandarizado (SVI) a través de valores históricos promedios, durante 23 años (temporales) y espaciales referidas a tres provincias cafetaleras en la región Amazonas. En la metodología, se usó el producto MOD13Q1 V6 producto (MODIS) desde la plataforma GEE para crear mapas de Índice de Vegetación Estandarizado. Para las escalas de sequía se usó el programa ArcGIS. Se determinó que, en 23 años promedio de data, hubo presencia de sequías severas con registros históricos de hasta con -1,413 de SVI en octubre del 2007 en la provincia de Rodríguez de Mendoza y -1,453 de SVI en la provincia de Utcubamba en diciembre del 2016. Además, hubo sequías severas en Luya con registro de hasta -1,195 en marzo del 2004. La dinámica espacial del Índice de Vegetación Estandarizado (SVI) permitió determinar que, en las provincias cafetaleras de Amazonas (Luya, Rodríguez de Mendoza y Utcubamba), existieron sequías de nivel moderado y severo que podrían comprometer el rendimiento del café en la región. Se espera que esta información nos permita plantear estrategias futuras para la gestión y prevención de afectaciones por sequía en zonas productoras de café