Remotely sensed albedo allows the identification of two ecosystem states along aridity gradients in Africa

Empirical verification of multiple states in drylands is scarce, impeding the design of indicators to anticipate the onset of desertification. Remote sensing‐derived indicators of ecosystem states are gaining new ground due to the possibilities they bring to be applied inexpensively over large areas. Remotely sensed albedo has been often used to monitor drylands due to its close relationship with ecosystem status and climate. Here, we used a space‐for‐time‐substitution approach to evaluate whether albedo (averaged from 2000 to 2016) can identify multiple ecosystem states in African drylands spanning from the Saharan desert to tropical Africa. By using latent class analysis, we found that albedo showed two states (low and high; the cut‐off level was 0.22 at the shortwave band). Potential analysis revealed that albedo exhibited an abrupt and discontinuous increase with increased aridity (1 − [precipitation/potential evapotranspiration]). The two albedo states co‐occurred along aridity values ranging from 0.72 to 0.78, during which vegetation cover exhibited a rapid, continuous decrease from ~90% to ~50%. At aridity values of 0.75, the low albedo state started to exhibit less attraction than the high albedo state. Low albedo areas beyond this aridity value were considered as vulnerable regions where abrupt shifts in albedo may occur if aridity increases, as forecasted by current climate change models. Our findings indicate that remotely sensed albedo can identify two ecosystem states in African drylands. They support the suitability of albedo indices to inform us about discontinuous responses to aridity experienced by drylands, which can be linked to the onset of land degradation.This work was supported by the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (Grant XDA19030500), the National Key Research and Development Program of China (Grant 2016YFC0503302), the European Research Council (BIODESERT project, ERC Grant Agreement 647038), the Joint PhD, Training Program of the University of Chinese Academy of Sciences, and the Research Foundation of Henan University of Technology (Grant 31401178)

Spatio-Temporal Dynamics of Land-Use and Land-Cover in the Mu Us Sandy Land, China, Using the Change Vector Analysis Technique

The spatial extent of desertified vs. rehabilitated areas in the Mu Us Sandy Land, China, was explored. The area is characterized by complex landscape changes that were caused by different drivers, either natural or anthropogenic, interacting with each other, and resulting in multiple consequences. Two biophysical variables, NDVI, positively correlated with vegetation cover, and albedo, positively correlated with cover of exposed sands, were computed from a time series of merged NOAA-AVHRR and MODIS images (1981 to 2010). Generally, throughout the study period, NDVI increased and albedo decreased. Improved understanding of spatial and temporal dynamics of these environmental processes was achieved by using the Change Vector Analysis (CVA) technique applied to NDVI and albedo data extracted from four sets of consecutive Landsat images, several years apart. Changes were detected for each time step, as well as over the entire period (1978 to 2007). Four categories of land cover were created—vegetation, exposed sands, water bodies and wetlands. The CVA’s direction and magnitude enable detecting and quantifying finer changes compared to separate NDVI or albedo difference/ratio images and result in pixel-based maps of the change. Each of the four categories has a biophysical meaning that was validated in selected hot-spots, employing very high spatial resolution images (e.g., Ikonos). Selection of images, taking into account inter and intra annual variability of rainfall, enables differentiating between short-term conservancies (e.g., drought) and long-term alterations. NDVI and albedo, although comparable to tasseled cap’s brightness and greenness indices, have the advantage of being computed using reflectance values extracted from various Landsat platforms since the early 1970s. It is shown that, over the entire study period, the majority of the Mu Us Sandy Land area remained unchanged. Part of the area (6%), mainly in the east, was under human-induced rehabilitation processes, in terms of increasing vegetation cover. In other areas (5.1%), bare sands were found to expand to the central-north and the southwest of the area

Ecological responses of vegetation and environmental factors to the reversal of sandy desertification and soil-vegetation relationships

[no abstract

Técnicas de detección de cambios mediante teledetección para el desarrollo sostenible y la desertificación

[ES] A lo largo de los últimos años ha ido aumentando el interés por disponer de información del uso y la cobertura del suelo y su cambio en el tiempo. Con la aparición de las imágenes de satélite y la teledetección, ahora se puede obtener y supervisar esta información de la Tierra de forma sistemática. El enfoque de esta Tesis consiste en desarrollar técnicas de detección de cambio mediante el análisis semiautomático de imágenes ópticas multitemporales y de microondas disponibles de forma abierta, con especial énfasis en la detección de desertificación en el norte de Argelia. En primer lugar, se emplea la técnica Change Vector Analysis y se estudian sus resultados en dos áreas diferentes con objeto de validar esta metodología de detección de cambios. Para ello, se realizan clasificaciones supervisadas por píxel, habiendo seleccionado las clases adecuadas por cada información de la escena. En esta fase, se comprueban los resultados obtenidos con diferentes tipos de clasificadores. Así, el clasificador Maximum Likelihood Classifier es el que proporciona una mejor precisión global, igual a 90,71%, en los escenarios bajo test. La evaluación de la calidad se realiza mediante matrices de confusión y sus parámetros derivados, tales como la precisión global y el coeficiente kappa. La fase de búsqueda del umbral óptimo es el punto crítico en esta metodología de detección de cambios. Una posibilidad de establecer el umbral nos lo da el método clásico Double-Window Flexible Pace Search. Los resultados de la discriminación del tipo de cambio se muestran mediante las matrices de transición e índices de cambios, y en formato gráfico mediante mapa de cambios. En segundo lugar, se estudia la detección de cambios aplicada a la desertificación en Argelia mediante datos ópticos. Se desarrolla una metodología basada en la comparación posterior a la clasificación para monitorizar de forma simple la degradación de la tierra. Este método de detección de cambio es el que proporciona los mejores resultados con una precisión global del 95,15%, tras compararlo con la detección con vectores y considerar diferentes parámetros en ambos métodos. En este caso, el clasificador basado en objetos y la técnica Support Vector Machine es el que proporciona los mejores resultados con un 92,91% en termino de precisión global y un valor del coeficiente kappa igual a 0,91, después de comparar las matrices de confusión y sus parámetros derivados. Consecuentemente, se diseña un método de detección de cambios y se evalúa la evolución del cambio en la ciudad de Biskra (Argelia) durante un período de veinticinco años. Los resultados se disponen en formato estadístico (matrices de transición e índices de cambio) y en formato gráfico mediante mapas de distribución de cambios, obteniendo excelentes resultados con un bajo coste en tiempo de operador humano. Finalmente, teniendo en cuenta la creciente disponibilidad de imágenes de microondas, se realiza un estudio añadiendo imágenes radar a los datos ópticos en la metodología previamente seleccionada de detección de desertificación. Después de evaluar diferentes configuraciones para introducir la nueva información en la cadena de procesado, se escoge la integración de la imagen radar en polarización vertical-vertical sin filtrado Speckle después de la fase de segmentación. Esta nueva estrategia, empleando imágenes ópticas y de radar, introduce una mejora significativa sobre los resultados anteriormente obtenidos, con 97,05% de precisión global y 0,96 del coeficiente kappa, ya que las propiedades de la arena seca en la imagen radar hacen que sea más fácilmente identificada. Este nuevo método semiautomático integrando distintos tipos de imágenes reduce el trabajo del analista y produce un informe de detección de cambios fácil de interpretar. La utilidad de este tipo de informe reside en ayudar a las autoridades gubernamentales argelin[CA] Al llarg dels últims anys ha anat augmentant l'interés per disposar d'informació de l'ús i la cobertura del sòl i el seu canvi en el temps. Amb l'aparició de les imatges de satèl·lit i la teledetecció, ara es pot obtindre i supervisar aquesta información de la Terra de forma sistemàtica. L'enfocament d'aquesta Tesi consisteix a desenvolupar tècniques de detecció de canvi mitjançant l'anàlisi semiautomática d'imatges òptiques multitemporales i de microones disponibles de forma oberta, amb especial èmfasi en la detecció de desertificació en el nord d'Algèria. En primer lloc, s'empra la tècnica Change Vector Analysis i s'estudien els seus resultats en dues àrees diferents a fi de validar aquesta metodologia de detecció de canvis. Per a això, es realitzen classificacions supervisades per píxel, havent seleccionat les classes adequades per cada informació de l'escena. En aquesta fase, es comproven els resultats obtinguts amb diferents tipus de classificadors. Així, el classificador Maximum Likelihood Classifier és el que proporciona una millor precisió global del 90,71% en els escenaris sota test. L'avaluació de la qualitat es realitza mitjançant matrius de confusió i els seus paràmetres derivats, tals com la precisió global i el coeficient kappa. La fase de cerca del llindar òptim és el punt crític en aquesta metodologia de detecció de canvis. Una possibilitat d'establiment de llindar ens ho dóna el mètode clàssic Double-Window Flexible Pace Search. Els resultats de la discriminació del tipus de canvi es mostren mitjançant les matrius de transició i índexs de canvis, i en format gràfic mitjançant mapa de canvis. En segon lloc, s'estudia la detecció de canvis aplicada a la desertificació a Algèria mitjançant dades òptiques. Es desenvolupa una metodologia basada en la comparació posterior a la classificació per a monitorar de forma simple la degradació de la terra. Aquest mètode de detecció de canvi és el que proporciona els millors resultats amb una precisió global del 95,15% després de comparar-ho amb la detecció amb vectors i considerar diferents paràmetres en tots dos mètodes. En aquest cas, el classificador basat en objectes i la tècnica Support Vector Machine és el que proporciona els millors resultats amb una precisió global igual a 92,91% i un coeficient kappa de 0,91, després de comparar les matrius de confusió i els seus paràmetres derivats. Conseqüentment, es dissenya un mètode de detecció de canvis i s'avalua l'evolució del canvi a la ciutat de Biskra (Algèria) durant un període de vint-i-cinc anys. Els resultats es disposen en format estadístic (matrius de transició i índexs de canvi) i en format gràfic mitjançant mapes de distribució de canvis, obtenint excel·lents resultats amb un baix cost en temps d'operador humà. Finalment, tenint en compte la creixent disponibilitat d'imatges de microones, es realitza un estudi afegint imatges radar a les dades òptiques en la metodologia prèviament seleccionada de detecció de desertificació. Després d'avaluar diferents configuracions per a introduir la nova informació en la cadena de processament, es tria la integració de la imatge radar en polarització vertical-vertical sense filtrat Speckle després de la fase de segmentació. Aquesta nova estrategia, emprant imatges òptiques i de radar, introdueix una millora significativa sobre els resultats anteriorment obtinguts, amb 97,05% de precisió global i 0,96 del coeficient kappa, ja que les propietats de l'arena seca en la imatge radar fan que siga més fàcilment identificada. Aquest nou mètode semiautomàtic integrant diferents tipus d'imatges redueix el treball de l'analista i produeix un informe de detecció de canvis fàcil d'interpretar. La utilitat d'aquest tipus d'informe resideix a ajudar les autoritats governamentals algerianes a prendre les accions adequades en la lluita contra la degradació de la Terra.[EN] Over the last few years, the interest on the use of land use, land cover and its change in the time has grown. With the appearance of satellite images and Remote Sensing techniques, this type of Earth information can be obtained in a systematic way. The main focus of this Thesis is to develop change detection techniques through semiautomatic analysis of freely available optical and microwave images, with special emphasis on the detection of desertification in the north of Algeria. Firstly, Change Vector Analysis is studied in two different zones in order to validate this change detection technique. For that purpose, supervised classification per pixel is employed with the selection of the appropriate classes for each scene information. In this step, comparison among different types of classifiers is done and Maximum Likelihood Classifier provides the better accuracy equal to 90,71%. Quality evaluation is given by matrices of confusion and its derived parameters, such as global accuracy and kappa coefficient. A critical point in change detection methodology is optimal threshold selection. One possibility for it is given by the classical method Double-Window Flexible Pace Search. The results of change detection are given by transition matrices, change indexes and change maps. Secondly, change detection applied to the issue of desertification in Algeria is studied using optical data. A methodology based on post classification comparison is developed to monitor the degradation of the Earth in a simple way. This method of change detection provides the best results with a value of 95,15% in overall accuracy, after the comparison with Change Vector Analysis and considering different processing parameters in both methods. In this case, the Support Vector Machine classifier based on objects is the one that provides the best results with a remarkable global accuracy of 92,91% and kappa coefficient equal to 0,91, after comparing the confusion matrices and their derived products. Consequently, a change detection method is designed and evaluated in the city of Biskra (Algeria) during a period of twenty-five years. The results are available in statistical format (transition matrices and change indexes) and in graphical format using change distribution maps. The excellent results are obtained with low operator time. Finally, taking into account the increasing availability of microwave images, the addition of radar images to the optical data in the previously selected desertification detection methodology is carried out. After evaluating different configurations, the integration of the radar image in vertical-vertical polarization without Speckle filtering after the segmentation step is chosen. This new strategy employing optical and radar images provides a significant improvement over previous results (with a value of 97,05% in global accuracy and 0,96 in kappa coefficient), since the properties of dry sand in the radar image make it more easily identifiable. This new semiautomatic method integrating different types of images reduces the analyst's work and produces an easily interpretable change detection report. The usefulness of this type of report lies in helping the Algerian government authorities to take appropriate actions to fight against land degradation.Azzouzi, SA. (2019). Técnicas de detección de cambios mediante teledetección para el desarrollo sostenible y la desertificación [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/117994TESI