Forty-four years of land use changes in a Sardinian cork oak agro-silvopastoral system: a qualitative analysis

The island of Sardinia is the biggest producer of natural cork in Italy. In this study, cork oak cover change is investigated in a typical agro-silvopastoral system where the main activities are cereal fodder and wheat cultivation, sheep rearing and cork exploitation. The research method is based on the comparison of two land use maps produced by photo-interpretation of digitised aerial photographs taken in 1954 and 1998, combined with interviews with local farmers, field surveys, and data collected from literature, administrative documentation and decadal censuses (at council level). The results show that the cork oak woodland surface decreased (-29%). It was substituted by other forest, ploughed land, and mixed grassland and shrubland. Apart from the transformation of the cork oak woodland to other forest, other changes have happened probably because of an increase in agricultural and pastoral activities as described by the documental material available for the same area

Oil Extraction Infrastructure Development And Resulting Land-Cover Change In Mckenzie County, North Dakota, 2009 To 2014

Improved techniques and methods in directional drilling and hydraulic fracturing have allowed once inaccessible resources to become profitably accessible in the Bakken Region of North Dakota (Fershee 2011). This recent development has been rapid, and associated land-cover change can be described as spatially extensive (Baker et al. 2012). After an extensive literature review and to the best of my knowledge, little research has been conducted in the Bakken Region regarding land-cover change associated with oil development. Using high-spatial-resolution, four-band imagery from the National Agriculture Imagery Program (NAIP) in conjunction with Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) techniques, it is possible to identify narrow-linear and small-area features on the landscape associated with oil development. The overall accuracy for McKenzie County was 41.2 percent, significantly lower than overall accuracies seen in similar studies. These results suggest this method is not entirely suitable for land-cover change analysis in the grassland biome without additional data analysis and/or editing. Further analysis of a selected smaller portion of the county displaying land-cover characteristics amenable for accurate classification found oil extraction infrastructure contributed to an expected but minimal decrease in grassland and agricultural land-cover

An Overview of Remote Sensing in Russian Forestry

The Russian Federation possesses vast forested areas, containing about 23% of the world's closed forests. A significant part of these forestlands is neither managed nor regularly monitored. This is due in part to the absence of developed infrastructure in the remote northern regions, which hampers the collection of data on forest inventory and monitoring in all areas by precise and expensive on-ground methods. As a result, the monitoring in all areas by precise and expensive on-ground methods. As a result, the former Soviet Union conducted intensive research on remote sensing during the last few decades, resulting in significant achievements. However, there has been a noticeable decline in remote sensing research and applications in the Russian forest sector from 1990-1998. Russia needs a new system of forest inventory and monitoring capable of providing reliable, practical information for sustainable forest management. Such a system should take into account current national demands on the Russian forest sector as well as the international obligations of the country. Remote sensing methods are an indispensable part of such a system. These methods will play a crucial role in critical applications such as ensuring the sustainability of forest management, protecting threatened forests, fulfilling the countrys Kyoto Protocol obligations, and others. This paper presents an overview of past and current remote sensing methods in the Russian forest sector, including both practical and scientific applications. Based on this overview, relevant applications of remote sensing methods in the Russian forest sector are discussed. This discussion considers current Russian economic conditions and the direction of political and social development of the country

Caractérisation spatio-temporelle de la dynamique des trouées et de la réponse de la forêt boréale à l'aide de données lidar multi-temporelles

La forêt boréale est un écosystème hétérogène et dynamique façonné par les perturbations naturelles comme les feux, les épidémies d'insectes, le vent et la régénération. La dynamique des trouées joue un rôle important dans la dynamique forestière parce qu'elle influence le recrutement de nouveaux individus au sein de la canopée et la croissance de la végétation avoisinante par une augmentation des ressources. Bien que l'importance des trouées en forêt boréale fut reconnue, les connaissances nécessaires à la compréhension des relations entre le régime de trouées et la dynamique forestière, en particulier sur la croissance, sont souvent manquantes. Il est difficile d'observer et de mesurer extensivement la dynamique des trouées ou les changements de la canopée simultanément dans le temps et l'espace avec des données terrain ou des images bidimensionnelles (photos aériennes,...) et ce particulièrement dans des systèmes complexes comme les forêts ouvertes ou morcelées. De plus, la plupart des recherches furent menées en s'appuyant sur seulement quelques trouées représentatives bien que les interactions entre les trouées et la structure forestière furent rarement étudiées de manière conjointe. Le lidar est un système qui balaye la surface terrestre avec des faisceaux laser permettant d'obtenir une image dense de points en trois dimensions montrant les aspects structuraux de la végétation et de la topographie sous-jacente d'une grande superficie. Nous avons formulé l'hypothèse que lorsque les retours lidar de tirs quasi-verticaux sont denses et précis, ils permettent une interprétation de la géométrie des trouées et la comparaison de celles-ci dans le temps, ce qui nous informe à propos de leur influence sur la dynamique forestière. De plus, les mesures linéaires prises à différents moments dans le temps permettraient de donner une estimation fiable de la croissance. Ainsi, l'objectif de cette recherche doctorale était de développer des méthodes et d'accroître nos connaissances sur le régime de trouées et sa dynamique, et de déterminer comment la forêt boréale mixte répond à ces perturbations en termes de croissance et de mortalité à l'échelle locale. Un autre objectif était aussi de comprendre le rôle à court terme des ouvertures de la canopée dans un peuplement et la dynamique successionelle. Ces processus écologiques furent étudiés en reconstituant la hauteur de la surface de la canopée de la forêt boréale par l'utilisation de données lidar prises. en 1998, 2003 (et 2007), mais sans spécifications d'études similaires. L'aire d'étude de 6 km² dans la Forêt d'Enseignement et de Recherche du Lac Duparquet, Québec, Canada, était suffisamment grande pour capter la variabilité de la structure de la canopée et de la réponse de la forêt à travers une gamme de peuplements à différents stades de développement. Les recherches menées lors de cette étude ont révélé que les données lidar multi-temporelles peuvent être utilisées a priori dans toute étude de télédétection des changements, dont l'optimisation de la résolution des matrices et le choix de l'interpolation des algorithmes sont essentiels (pour les surfaces végétales et terrestres) afin d'obtenir des limites précises des trouées. Nous avons trouvé qu'une technique basée sur la croissance de régions appliquée à une surface lidar peut être utilisée pour délimiter les trouées avec une géométrie précise et pour éliminer les espaces entre les arbres représentant de fausses trouées. La comparaison de trouées avec leur délimitation Iidar le long de transects linéaires de 980 mètres montre une forte correspondance de 96,5%. Le lidar a été utilisé avec succès pour délimiter des trouées simples (un seul arbre) ou multiples (plus de 5 m²). En utilisant la combinaison de séries temporelles de trouées dérivées du lidar, nous avons développé des méthodes afin de délimiter les divers types d'évènements de dynamique des trouées: l'occurrence aléatoire de trouées, l'expansion de trouées et la fermeture de trouées, tant par la croissance latérale que la régénération. La technique proposée pour identifier les hauteurs variées arbre/gaulis sur une image lidar d'un Modèle de Hauteur de Couvert (MHC) a montré près de 75 % de correspondance avec les localisations photogrammétriques. Les taux de croissance libre suggérés basés sur les donnés lidar brutes après l'élimination des sources possibles d'erreur furent utilisés subséquemment pour des techniques statistiques afin de quantifier les réponses de croissance en hauteur qui ont été trouvées afin de faire varier la localisation spatiale en respect de la bordure de la trouée. À partir de la combinaison de donnés de plusieurs groupes d'espèces (de conifères et décidues) interprétée à partir d'images à haute résolution avec des données structurales lidar nous avons estimé les patrons de croissance en hauteur des différents groupes arbres/gaulis pour plusieurs contextes de voisinage. Les résultats on montré que la forêt boréale mixte autour du lac Duparquet est un système hautement dynamique, où la perturbation de la canopée joue un rôle important même pour une courte période de temps. La nouvelle estimation du taux de formation des trouées était de 0,6 %, ce qui correspond à une rotation de 182 ans pour cette forêt. Les résultats ont montré aussi que les arbres en périphérie des trouées étaient plus vulnérables à la mortalité que ceux à l'intérieur du couvert, résultant en un élargissement de la trouée. Nos résultats confirment que tant la croissance latérale que la croissance en hauteur de la régénération contribuent à la fermeture de la canopée à un taux annuel de 1,2 %. Des évidences ont aussi montré que les trouées de conifères et de feuillus ont des croissances latérales (moyenne de 22 cm/an) et verticales similaires sans tenir compte de leur localisation et leur hauteur initiale. La croissance en hauteur de tous les gaulis était fortement positive selon le type d'évènement et la superficie de la trouée. Les résultats suggèrent que la croissance des gaulis de conifères et de feuillus atteint son taux de croissance maximal à des distances respectives se situant entre 0,5 et 2 m et 1,5 et 4 m à partir de la bordure d'une trouée et pour des ouvertures de moins de 800 m² et 250 m² respectivement. Les effets des trouées sur la croissance en hauteur d'une forêt intacte se faisaient sentir à des distance allant jusqu'à à 30 m et 20 m des trouées, respectivement pour les feuillus et les conifères. Des analyses fines de l'ouverture de la canopée montrent que les peuplements à différents stades de développement sont hautement dynamiques et ne peuvent systématiquement suivre les mêmes patrons successionels. Globalement, la forêt est presqu'à l'équilibre compositionnel avec une faible augmentation de feuillus, principalement dû à la régénération de type infilling plutôt qu'une transition successionelle de conifères tolérants à l'ombre. Les trouées sont importantes pour le maintien des feuillus puisque le remplacement en sous-couvert est vital pour certains résineux. L'étude à démontré également que la dernière épidémie de tordeuse des bourgeons de l'épinette qui s'est terminée il y a 16 ans continue d'affecter de vieux peuplements résineux qui présentent toujours un haut taux de mortalité. Les résultats obtenus démontrent que lidar est un excellent outil pour acquérir des détails rapidement sur les dynamiques spatialement extensives et à court terme des trouées de structures complexes en forêt boréale. Les évidences de cette recherche peuvent servir tant à l'écologie, la sylviculture, l'aménagement forestier et aux spécialistes lidar. Ces idées ajoutent une nouvelle dimension à notre compréhension du rôle des petites perturbations et auront une implication directe pour les aménagistes forestiers en quête d'un aménagement forestier écologique et du maintien des forêts mixtes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Perturbation naturelle, Dynamique forestière, Dynamique des trouées, Croissances latérales, Régénération, Succession, Lidar à retours discrets, Grande superficie, Localisation des arbres individuels, Croissance en hauteur

Caracterizacão da heterogeneidade espacial da paisagem utilizando parâmetros do semivariograma derivados de imagens NDVI

[EN] Assuming a relationship between landscape heterogeneity and measures of spatial dependence by using remotely sensed data, the aim of this work was to evaluate the potential of semivariogram parameters, derived from satellite images with different spatial resolutions, to characterize landscape spatial heterogeneity of forested and human modified areas. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) was generated in an area of Brazilian amazon tropical forest (1,000 km²). We selected samples (1 x 1 km) from forested and human modified areas distributed throughout the study area, to generate the semivariogram and extract the sill (¿²-overall spatial variability of the surface property) and range (¿-the length scale of the spatial structures of objects) parameters. The analysis revealed that image spatial resolution influenced the sill and range parameters. The average sill and range values increase from forested to human modified areas and the greatest between-class variation was found for LANDSAT 8 imagery, indicating that this image spatial resolution is the most appropriate for deriving sill and range parameters with the intention of describing landscape spatial heterogeneity. By combining remote sensing and geostatistical techniques, we have shown that the sill and range parameters of semivariograms derived from NDVI images are a simple indicator of landscape heterogeneity and can be used to provide landscape heterogeneity maps to enable researchers to design appropriate sampling regimes. In the future, more applications combining remote sensing and geostatistical features should be further investigated and developed, such as change detection and image classification using object-based image analysis (OBIA) approaches.[PT] Assumindo a existência de uma relação entre a heterogeneidade da paisagem e medidas de dependência espacial obtidas de dados de sensoriamento remoto, o objetivo deste estudo foi avaliar o potencial dos parâmetros do semivariograma derivados de imagens de satélite com diferentes resoluções espaciais, para caracterizar áreas cobertas por floresta e áreas sob ação antrópica. Para isso, o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) de cada umas das imagens (SPOT 6, Landsat 8 e MODIS Terra) foi gerado em uma área de floresta tropical Amazônica (1.000 km²), onde foram selecionadas amostras (1 x 1 km) de áreas florestadas e áreas antrópicas. A partir destes dados, foram gerados os semivariogramas e extraídos os parâmetros patamar (¿²-variabilidade espacial total) e alcance (¿-distância dentro da qual as amostras apresentam-se estruturadas espacialmente). A análise revelou que a resolução espacial das imagens influencia os parâmetros ¿² e ¿, apresentando significativo aumento das áreas de florestas para as áreas sob ação antrópica. A maior variação entre estas classes foi obtida com as imagens Landsat 8, indicando estas imagens, com resolução espacial de 30 metros, a mais apropriada para a obtenção dos parâmetros do semivariograma objetivando a caracterização da heterogeneidade espacial da paisagem. Combinando o sensoriamento remoto e técnicas geostatisticas, demonstrou-se que os parâmetros do semivariograma derivados de imagens NDVI podem ser utilizados como um simples indicador de heterogeneidade da paisagem, gerando mapas que permitem aos pesquisadores delinearem com maior eficácia o regime de amostragem. Outras aplicações combinando estas duas técnicas devem ser investigadas, como por exemplo a detecção de mudanças na cobertura do solo e a classificação de imagens utilizando análises orientada a objetos (OBIA).The authors are grateful to the Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior (CAPES), Department of Forest Science of the Federal University of Lavras (UFLA) and the ONF Brazil group for supporting this work.De Oliveira Silveira, EM.; De Mello, JM.; Acerbi Junior, FW.; Dos Reis, AA.; Withey, KD.; Ruiz Fernández, LÁ. (2017). Characterizing Landscape Spatial Heterogeneity Using Semivariogram Parameters Derived from NDVI Images. Cerne. 23(4):413-422. https://doi.org/10.1590/01047760201723042370S41342223

The application of remote sensing techniques: Technical and methodological issues

Capabilities and limitations of modern imaging electromagnetic sensor systems are outlined, and the products of such systems are compared with those of the traditional aerial photographic system. Focus is given to the interface between the rapidly developing remote sensing technology and the information needs of operational agencies, and communication gaps are shown to retard early adoption of the technology by these agencies. An assessment is made of the current status of imaging remote sensors and their potential for the future. Public sources of remote sensor data and several cost comparisons are included

Using an OBCD approach and Landsat TM data to detect harvesting on nonindustrial private property in Upper Michigan

Forest dynamics influence climate, biodiversity, and livelihoods at multiple scales, yet current resource policy addressing these dynamics is ineffective without reliable land use land cover change data. The collective impact of harvest decisions by many small forest owners can be substantial at the landscape scale, yet monitoring harvests and regrowth in these forests is challenging. Remote sensing is an obvious route to detect and monitor small-scale land use dynamics over large areas. Using an annual series of Landsat-5 Thematic Mapper (TM) images and a GIS shapefile of property boundaries, we identified units where harvests occurred from 2005 to 2011 using an Object-Based Change Detection (OBCD) approach. Percent of basal area harvested was verified using stand-level harvest data. Our method detected all harvests above 20% basal area removal in all forest types (northern hardwoods, mixed deciduous/coniferous, coniferous), on properties as small as 10 acres (0.4 ha; approximately four Landsat pixels). Our results had a resolution of about 10% basal area (that is, a selective harvest removal of 30% could be distinguished from one of 40%). Our method can be automated and used to measure annual harvest rates and intensities for large areas of the United States, providing critical information on land use transition