Implicaciones del filtrado de calidad del índice de vegetación EVI para el seguimiento funcional de ecosistemas

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] The use of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images for ecosystem monitoring is currently widespread both in research and management. Vegetation indexes (VIs), such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index), are broadly extended for monitoring ecosystem functioning. These indexes are linear estimators of the fraction of photosynthetically active radiation intercepted by vegetation (fAPAR), the main control of net primary production. However, VIs are subject to errors. To handle such errors, the MOD13Q1 VI product includes a Quality Assessment (QA) layer with information about pixel quality. This QA layer represents a great advantage for final users, allowing filtering of pixels with VI values influenced by aerosols, clouds, snow, or shadows. However, the use of homogeneous filtering criteria throughout a heterogeneous region may cause the systematic loss of information in particular areas or times of the year. In this paper, we assessed the effect of different filtering criteria on spatiotemporal data of EVI for the period 2001-2010 in the Iberian Southeast. Our results showed no effect of filtering on EVI availability and magnitude values in low altitudes, but strong and significant differences in the mountains depending on the filter applied: aerosol, shadows or snow filters. Such effects of filtering on the EVI revealed that monitoring programs in these regions should include a filtering step before exploring for abrupt changes or longterm trends in the EVI time series.[ES] El seguimiento de los ecosistemas con imágenes procedentes del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, espectroradiómetro de imágenes de resolución media) está actualmente muy extendido tanto en tareas de investigación como de gestión. Los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, índice de vegetación de la diferencia normalizada) y EVI (Enhanced Vegetation Index, índice de vegetación mejorado) son ampliamente usados para la caracterización del funcionamiento ecosistémico. Ambos índices se emplean como estimadores lineales de la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación (fAPAR), el principal control de la producción primaria. A pesar de sus ventajas, las imágenes de índices de vegetación no están libres de errores. El producto índices de vegetación MOD13Q1 proporciona una capa QA (Quality assessment, evaluación de la calidad) que informa sobre la calidad asociada a cada píxel. Esta información representa una gran ventaja para el usuario, al permitir filtrar aquellos datos que puedan inducir a errores al verse alterados por la presencia de aerosoles, nubes, nieve o sombras. Sin embargo, la realización de un filtrado homogéneo a lo largo de una gran región puede ocasionar la pérdida sistemática de información en determinadas zonas o épocas del año, introduciendo así un sesgo espacial o en la serie temporal. Esta situación puede ser especialmente crítica en regiones con alta heterogeneidad ambiental, como el Sureste Ibérico. En este trabajo evaluamos el efecto que el filtrado de calidad tiene sobre la información espacial y temporal de la base de datos del EVI en el periodo 2001-2010. Los resultados, expresados en porcentaje de información perdida (filtrada) y como efecto de estas pérdidas sobre los valores del EVI, indican que mientras que las áreas de menor altitud no se ven afectadas por el filtrado, las regiones de alta montaña muestran variaciones significativas en sus valores del EVI cuando son filtrados por aerosoles, sombras o la presencia de hielo o nieve. Esto pone de manifiesto la importancia del establecimiento de un protocolo para el procesamiento de la información que considere las características espaciales y temporales de los datos a filtrar.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Innovación y Ciencia (Proyecto CGL2010- 22314), la Junta de Andalucía (Proyecto SEGALERT, P09-RNM-5048) y el Centro Andaluz para la Evaluación y Seguimiento del Cambio Global (CAESCG) (Proyecto GLOCHARID).Reyes-Díez, A.; Alcaraz-Segura, D.; Cabello-Piñar, J. (2015). Implications of quality filtering of Enhanced Vegetation Index (EVI) for ecosystem functioning monitoring. Revista de Teledetección. (43):11-30. https://doi.org/10.4995/raet.2015.3316SWORD11304

Mapa digital del perfil del carbono orgánico en los suelos de Andalucía, España

Conocer y comprender la distribución espacial del carbono orgánico del suelo (COS) es necesario para el manejo de este reservorio del ciclo global del carbono, y la planificación de acciones para mitigar el cambio climático. El objetivo fue generar mapas de porcentaje de COS en Andalucía mediante modelos consistentes, cuantificando la incertidumbre asociada, e identificando los factores que controlan su variabilidad. Se empleó una base de datos patrimonial con 1500 perfiles de suelo, y 20 covariables ambientales como factores predictivos descriptores del clima, topografía, y atributos funcionales de los ecosistemas. Se utilizó una combinación de modelos lineales y un ensamble de árboles de regresión combinado con geoestadística para estimar la distribución espacial (horizontal y vertical) del COS. Se generaron mapas de la distribución del COS a seis intervalos de profundidad (0-5, 5-15, 15-30, 30-60, 60-100 y 100-200 cm). La varianza explicada por los modelos osciló entre el 57 y 63.0 %, pero con alta incertidumbre en los sitios con mayor concentración de COS (hasta el 8 %). La variabilidad del COS respondió a una compleja combinación de factores, siendo la precipitación el predictor más importante en todas las profundidades, el EVI (Indicador de la productividad) en los horizontes superficiales, y la topografía en los profundos. Los mapas y modelos producidos resultan herramientas útiles para la gestión ambiental, al facilitar la actualización periódica de los contenidos del COS y aportar información para el manejo de este reservorio.To know and understand the spatial distribution of soil organic carbon (SOC) is the first step for management of this important pool in the global carbon cycle, and to develop actions to address climate change. The objective of this work was to generate maps of percent SOC across Andalucía through the use of consistent models, quantifying the associated uncertainty and identify controls of the spatial variability. We used a legacy soil profile collection with 1500 soil profiles and 20 environmental covariates as prediction factors for climate, topography, and ecosystem functional attributes related to the dynamic of primary production. A combination of linear models and an ensemble of regression trees coupled with geostatistics was used to estimate the spatial distribution (horizontal and vertical) of SOC, maps of SOC distribution across six soil depths (0-5, 5-15, 15-30, 30-60, 60-100 y 100-200 cm). Explained variance of our models varied between 63 to 57 %, with high uncertainty at sites with the highest values of SOC (up to 8%). The variability of SOC corresponded to a complex interaction of factors, whereas precipitation is an outstanding predictive factor across all depths, annual primary production (EVI) at the superficial horizons, and topography across deep horizons. Generated maps result in a useful tool for environmental policy, because they facilitate the periodical update of SOC and provide information for the management of this poo

Sistema para el Seguimiento del funcionamiento de ecosistemas en la Red de Parques Nacionales de España mediante Teledetección

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] Management of protected areas in the current context of global change requires approaches to characterize and to monitor ecosystem functioning. Remote sensing provides adequate tools for that because it provides índices that inform repeatedly and for large areas of land, about matter and energy exchanges between the biota and land surface. Considering this principle, and the continuous improvements in the availability of satellite data of higher quality and friendly use, we have developed with the Autonomous Organization of National Parks of Spain (OAPN), a monitoring system that complements other monitoring initiatives from this agency to inform about the conservation status of national parks. The system, called REMOTE, is based on the most used spectral vegetation indices on scientific literature, EVI (Enhanced Vegetation Index) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), derived from the time series of satellite images of the MODIS-Terra sensor. The systems allows to progress in identification of reference conditions to understand and predict ecosystems response against environmental perturbations or management actions, and their directional changes (trends) they are experiencing. Likewise, establishment of reference conditions helps to identify anomalies that warn of sudden changes in ecosystem functioning. The system uses as ecosystem functioning indicators three attributes related to the annual carbon gains (net primary production) by the canopy, their seasonality and phenology. In addittion, Remote has been designed and programmed on open and free software allowing future modifications and improvements in an easy way. The implementation of this system aims to inform decision-makers and managers of the Network of National Parks of Spain about the health and conservation status of ecosystems.[ES] La gestión de las áreas protegidas en el actual contexto de cambio global requiere de aproximaciones que permitan caracterizar y seguir el funcionamiento de los ecosistemas. La teledetección ofrece herramientas para ello, ya que proporciona índices que informan reiteradamente y para grandes porciones de territorio, de los intercambios de materia y energía que tienen lugar entre la biota y la superficie terrestre. Considerando este principio, y la cada vez mayor disponibilidad de información satelital de calidad y facilidad de uso, desarrollamos junto con el Organismo Autónomo de Parques Nacionales de España (OAPN), un sistema de seguimiento que complementa a otras iniciativas desarrolladas por este organismo para informar del estado de conservación de los parques nacionales. El sistema, denominado REMOTE, se basa en el empleo de los índices de vegetación espectrales (IVs) de uso más extendido (EVI -índice de vegetación mejorado- y NDVI -índice de vegetación normalizado-), derivados de la serie temporal de imágenes satelitales del sensor MODIS-Terra. El sistema permite avanzar en la identificación de las condiciones de referencia para la comprensión y predicción de las respuestas de los ecosistemas frente a perturbaciones e interven-ciones, y de los cambios direccionales que éstos están experimentando (tendencias). Así mismo ayuda a la detección de anomalías recientes que alertan de cambios bruscos en el funcionamiento de los ecosistemas. REMOTE se carac-teriza porque usa como indicadores tres atributos relacionados con las ganancias de carbono anuales (productividad primaria neta) por parte del dosel vegetal, su estacionalidad y fenología. Además, está diseñado y programado con software libre y gratuito, lo que permitirá modificar o implementar mejoras en él fácilmente. Su implementación tiene como objetivo informar a los tomadores de decisiones y gestores de la Red de Parques Nacionales de España de la salud y estado de conservación de los ecosistemas.Los trabajos han sido financiados por el Organismo Autónomo de Parques Nacionales (OAPN), y el Centro Andaluz para la Evaluación y Seguimiento del Cambio Global (CAESCG).Cabello, J.; Alcaraz-Segura, D.; Reyes, A.; Lourenço, P.; Requena, JM.; Bonache, J.; Castillo, P.... (2016). System for monitoring ecosystem functioning of Network of National Parks of Spain with remote sensing. Revista de Teledetección. (46):119-131. doi:10.4995/raet.2016.5731.SWORD1191314

Framing the concept of satellite remote sensing essential biodiversity variables: challenges and future directions

Although satellite-based variables have for long been expected to be key components to a unified and global biodiversity monitoring strategy, a definitive and agreed list of these variables still remains elusive. The growth of interest in biodiversity variables observable from space has been partly underpinned by the development of the essential biodiversity variable (EBV) framework by the Group on Earth Observations – Biodiversity Observation Network, which itself was guided by the process of identifying essential climate variables. This contribution aims to advance the development of a global biodiversity monitoring strategy by updating the previously published definition of EBV, providing a definition of satellite remote sensing (SRS) EBVs and introducing a set of principles that are believed to be necessary if ecologists and space agencies are to agree on a list of EBVs that can be routinely monitored from space. Progress toward the identification of SRS-EBVs will require a clear understanding of what makes a biodiversity variable essential, as well as agreement on who the users of the SRS-EBVs are. Technological and algorithmic developments are rapidly expanding the set of opportunities for SRS in monitoring biodiversity, and so the list of SRS-EBVs is likely to evolve over time. This means that a clear and common platform for data providers, ecologists, environmental managers, policy makers and remote sensing experts to interact and share ideas needs to be identified to support long-term coordinated actions

Constraints on the χ_(c1) versus χ_(c2) polarizations in proton-proton collisions at √s = 8 TeV

The polarizations of promptly produced χ_(c1) and χ_(c2) mesons are studied using data collected by the CMS experiment at the LHC, in proton-proton collisions at √s=8  TeV. The χ_c states are reconstructed via their radiative decays χ_c → J/ψγ, with the photons being measured through conversions to e⁺e⁻, which allows the two states to be well resolved. The polarizations are measured in the helicity frame, through the analysis of the χ_(c2) to χ_(c1) yield ratio as a function of the polar or azimuthal angle of the positive muon emitted in the J/ψ → μ⁺μ⁻ decay, in three bins of J/ψ transverse momentum. While no differences are seen between the two states in terms of azimuthal decay angle distributions, they are observed to have significantly different polar anisotropies. The measurement favors a scenario where at least one of the two states is strongly polarized along the helicity quantization axis, in agreement with nonrelativistic quantum chromodynamics predictions. This is the first measurement of significantly polarized quarkonia produced at high transverse momentum