Advances in vegetation structure modelling using remote sensing to support the acquisition of sustainable development goals through forest management

[No abstract

Assessment of Oak Groves Conservation Statuses in Natura 2000 Sacs with Single Photon Lidar and Sentinel-2 Data

Among the main objectives of Natura 2000 Network sites management plans is monitoring their conservation status under a reasonable cost and with high temporal frequency. The aim of this study is to assess the ability of single-photon light detection and ranging (LiDAR) technology (14 points per m2) and Sentinel-2 data to classify the conservation status of oak forests in four special areas of conservation in Navarra Province (Spain) that comprise three habitats. To capture the variability of conservation status within the three habitats, we first performed a random stratified sampling based on conservation status measured in the field, canopy cover, and terrain slope and height. Thereafter, we compared two metric selection approaches, namely Kruskal–Wallis and Dunn tests, and two machine learning classification methods, random forest (RF) and support vector machine (SVM), to classify the conservation statuses using LiDAR and Sentinel-2 data. The best-fit classification model, which included only LiDAR metrics, was obtained using the random forest method, with an overall classification accuracy after validation of 83.01%, 75.51%, and 88.25% for Quercus robur (9160), Quercus pyrenaica (9230), and Quercus faginea (9240) habitats, respectively. The models include three to six LiDAR metrics, with the structural diversity indices (LiDAR height evenness index, LHEI, and LiDAR height diversity index, LHDI) and canopy cover (FCC) being the most relevant ones. The inclusion of the NDVI index from the Sentinel-2 image did not improve the classification accuracy significantly. This approach demonstrates its value for classifying and subsequently mapping conservation statuses in oak groves and other Natura 2000 Network habitat sites at a regional scale, which could serve for more effective monitoring and management of high biodiversity habitats

Characteriation of Mediterranean Aleppo pine forest using low-density ALS data

Los espacios forestales son una fuente de servicios, tanto ambientales como económicos, de gran importancia para la sociedad. La caracterización de estos ambientes ha requerido tradicionalmente de un laborioso trabajo de campo. La aplicación de técnicas de teledetección ha proporcionado una visión más amplia a escala espacial y temporal, a la par que ha generado una reducción de los costes. La utilización de sensores óptico-pasivo multiespectrales y de sensores radar posibilita la estimación de parámetros forestales, si bien el desarrollo de sensores LiDAR, como el caso de los escáneres láser aeroportados (ALS), ha mejorado la caracterización tridimensional de la estructura de los bosques. La disponibilidad pública de dos coberturas LiDAR, generadas en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), ha abierto nuevas líneas de investigación que permiten proporcionar información útil para la gestión forestal. La presente tesis utiliza datos LiDAR aeroportados de baja densidad para estimar diversas variables forestales, con ayuda de trabajo de campo, en masas forestales de Pino carrasco (Pinus halepensis Miller) en Aragón. La investigación aborda dos cuestiones relevantes como son la exploración de las metodologías más adecuadas para estimar variables forestales considerando escalas locales y regionales, teniendo en cuenta las posibles fuentes de error en el modelado; y, además, analiza la potencialidad de los datos LiDAR del PNOA para el desarrollo de aplicaciones forestales que valoricen las áreas forestales como recursos socio-económicos. La tesis se ha desarrollado según la modalidad de compendio de publicaciones, incluyendo cuatro trabajos que dan respuesta a los objetivos planteados. En primer lugar, se realiza un análisis comparativo de distintos modelos de regresión, paramétricos y no paramétricos, para estimar la pérdida de biomasa y las emisiones de CO2 en un incendio, mediante la utilización de datos LiDAR-PNOA y datos ópticos del satélite Landsat 8. En segundo lugar, se explora la idoneidad de distintos métodos de selección de variables para estimar biomasa total en masas de Pino carrasco utilizando datos LiDAR de baja densidad. En tercer lugar, se cuantificó y cartografió la biomasa residual forestal en el conjunto de masas de Pino carrasco de Aragón y se evaluó el efecto de diversas características de la tecnología LiDAR y de las variables ambientales en la precisión de los modelos. Finalmente, se analiza la transferibilidad temporal de modelos para estimar a escala regional siete variables forestales, utilizando datos LiDAR-PNOA multi-temporales. A este respecto, se compararon dos enfoques que permiten analizar la transferibilidad temporal: en primer lugar, el método directo ajusta un modelo para un determinado punto en el tiempo y estima las variables forestales para otra fecha; por otra parte, el método indirecto ajusta dos modelos diferentes para cada momento en el tiempo, estimando las variables forestales en dos fechas distintas. Los resultados obtenidos y las conclusiones derivadas de la investigación indican que la técnica basada en coeficientes de correlación de Spearman y el método de selección por todos los subconjuntos constituyen los métodos de selección de métricas LiDAR más apropiados para la modelización. El análisis de métodos de regresión para la estimación de variables forestales indicó que su idoneidad variaba de acuerdo con el tamaño y complejidad de la muestra. El método de regresión linear multivariante arrojó mejores resultados que los métodos no-paramétricos en el caso de muestras pequeñas. Por el contrario, el método Support Vector Machine produjo los mejores resultados con muestras grandes. El incremento de la densidad de puntos y de los valores de penetración de los pulsos LiDAR en el dosel, así como la presencia de ángulos de escaneo pequeños, incrementó la exactitud de los modelos. De forma similar, el incremento de la pendiente y la presencia de arbustos en el sotobosque implican una reducción en la exactitud de los modelos. En la estimación de variables forestales utilizando datos LiDAR multi-temporales, aunque la utilización del enfoque indirecto arrojó generalmente una mayor precisión en los modelos, se obtuvieron resultados similares con el enfoque directo, el cual constituye una alternativa óptima para reducir el tiempo de modelado y los costes de realización de trabajo de campo. La fusión de datos LiDAR y datos óptico-pasivos ha evidenciado la conveniencia de los métodos aplicados para cuantificar las emisiones de CO2 a la atmósfera generadas por un incendio. Esta metodología constituye una alternativa adecuada cuando no existen datos multi-temporales LiDAR. La estimación de variables de inventario forestal, así como de diversas fracciones de biomasa, como la biomasa total y la biomasa residual forestal, proporciona información valiosa para caracterizar las masas forestales mediterráneas de Pino carrasco y mejorar la gestión forestalForest ecosystems provide environmental and economic services of great importance to the society. The characterization of these environments has been traditionally accomplished with intense field work. In comparison, the application of remote sensing tools provides a greater overview over large spatial and temporal scales while minimizing costs. Although optical data and Synthetic Aperture Radar (SAR) allow estimating forest stand variables, the development of LiDAR sensors such as Airborne Laser Scanner (ALS) have improved three-dimensional characterization of forest structure. The availability of two ALS public data coverages for the Spanish territory, provided by the National Plan for Aerial Ortophotography (PNOA), opens new research opportunities to generate useful information for forest management. This PhD Thesis used low-density ALS-PNOA data to estimate different forest variables, with support in fieldwork, in the Aleppo pine (Pinus halepensis Miller) forests of Aragón region. The addressed research is relevant mainly for two reasons: first, the examination of suitable methodologies and error sources in forest stand variables prediction at local (small area) and regional scales (large area), and second, the application of ALS data to the characterization of forest areas as a socio-economic reservoir. This PhD Thesis is a compendium of four scientific papers, which sequentially answer the objectives established. Firstly, a comparative analysis of different parametric and non-parametric models was performed to estimate biomass losses and CO2 emissions using low-density ALS and Landsat 8 data in a burnt Aleppo pine forest. Secondly, we assess the suitability of variable selection methods when estimating total biomass in Aleppo pine forest stands using low-density ALS data. In the third manuscript, the quantification and mapping of forest residual biomass in Aleppo pine forest of Aragón region and the assessment of the effect of ALS and environmental variables in model accuracy were accomplished. Finally, the temporal transferability of seven forest stands attributes modelling using multi-temporal ALS-PNOA data in Aleppo pine forest at regional scale was explored. In this case, the temporal transferability was assessed comparing two methodologies; the direct and indirect approach. The first one fits a model for one point in time and estimates the forest variable for another point in time. The indirect approach adjusts two models in different points in time to estimate the forest variables in two different dates. The results derived from this research indicated that Spearman’s rank and All Subset Selection are the most appropriate methods in the ALS metrics selection step commonly applied in modelling. The suitability of the regression methods depends on the sample size and complexity. Thus, multivariate linear regression outperformed non-parametric methods with small samples while support vector machine was the most accurate method with larger samples. Model accuracy increased with higher point density and canopy pulse penetration, while decreasing with wider scan angles. Furthermore, the presence of steep slopes and shrub reduced model performance. In the case of forest stand variables prediction using multi-temporal ALS data, although the indirect approach produced generally a higher precision, the direct approach provided similar results, constituting a suitable alternative to reduce modelling time and fieldwork costs. The fusion of ALS and passive optical data have evidenced the suitability of this information for quantifying wildfire CO2 emissions to atmosphere, constituting a good alternative when multi-temporal ALS data is not available. The estimation of forest inventory variables as well as different biomass fractions, such as total biomass and forest residual biomass, provided valuable information to characterize Mediterranean Aleppo pine forests and improve forest management.<br /

Estudio de procesos ambientales en laderas de Pinus pinaster en el Parque natural de la dehesa del Moncayo incendiadas en 2012

Los incendios forestales constituyen un problema ambiental de primer orden en los ecosistemas mediterráneos, de ahí el interés por estudiar la posterior regeneración de las masas vegetales y la pérdida de suelo postincendio por erosión hídrica en diferentes situaciones. En el presente estudio se aborda el análisis de dichos procesos ambientales en las laderas de pinar de Pinus pinaster del Parque Natural del Moncayo incendiadas en agosto de 2012. Este espacio natural es un área emblemática que motiva especialmente a tomar una postura activa ante este problema. El proyecto se apoya en la toma de datos experimentales para analizar la diferente respuesta de la regeneración de la vegetación y de los procesos erosivos ante dos posibles tratamientos: tala y extracción de la madera o permanencia in situ de la necromasa

Rocky habitats as microclimatic refuges for biodiversity. A close-up thermal approach

In the present scenario of climatic change, climatic refugia will be of paramount importance for species per- sistence. Topography can generate a considerable climatic heterogeneity over short distances, which is often disregarded in macroclimatic predictive models. Here we investigate the role of rocky habitats as microclimatic refugia by combining two different analyses: exploring a thermal mechanism whereby rocky habitats might serve as refugia, and examining if the biogeographic pattern shows a high abundance of relict, endemic and peripheral species. The thermal profile of two populations of relict and endemic plant species occurring in Pyrenean cliffs was investigated by infrared images and in situ temperature data-loggers. Despite occurring in crevices of a south oriented slope, Androsace cylindrica showed a narrower daily range of temperature than the surrounding matrix, thereby avoiding extreme high temperatures. Borderea chouardii, of tropical ancestors, also occurred in patches where temperatures were buffered during the growth season, experiencing lower mean temperatures than the surrounding matrix and nearby areas during the warmer part of the day, and similar temperatures during the colder. The rocky habitats of both species, therefore, reduced temperature ranges and exposition to extreme climatic events. Compared to other habitats, the rocky ones also harboured a very high fraction of both endemics and peripheral plant populations according to the largest vegetation dataset available in the Pyrenees (18,800 plant inventories and 400,000 records). Our results suggest an association between the habitats of relicts, en- demics and species at their distribution limit, driven by a stabilizing effect of rocky habitats on extreme tem- peratures. Given the important role of rocky habitats as hotspots of singular and unique plants, their char- acterization seems a sensible first step to identify potential refugia in the context of climate change

Data mining and association rules to determine twitter trends

Opinion mining has been widely studied in the last decade due to its great interest in the field of research and countless real-world applications. This research proposes a system that combines association rules, generalization of rules, and sentiment analysis to catalog and discover opinion trends in Twitter [1]. The sentiment analysis is used to favor the generalization of the association rules. In this sense, an initial set of 1.6 million tweets captured in an undirected way is first summarized through text mining in an input set for the algorithms of rules and sentiment analysis of 158,354 tweets. On this last group, easily interpretable standard and generalized sets of rules are obtained about characters, which were revealed as an interesting result of the system

Exploring the diversity of the root-associated microbiome of Ilex paraguariensis St. Hil. (Yerba Mate)

Ilex paraguariensis St. Hil. (Yerba Mate) is an important crop for which a decrease in yields associated to unsustainable agricultural practices is well documented. The aim of this study is to investigate the diversity of bacteria and fungi inhabiting roots of Yerba Mate. This is an important pre-requisite for the use of microorganisms inhabiting roots to modulate plant nutrition and health as an ecologically friendly agricultural alternative for this crop. The diversity of the root-associated microbiome from eleven plantations with different agricultural practices was analyzed by high throughput sequencing of the 16S rRNA gene as a bacterial marker, whereas the fungal communities were targeted by amplifying the ITS region of the ribosomal RNA gene cluster. A comparison of the bacterial and fungal communities between plantation sites and cultivation practices was made to address the major factors contributing to the structure of the root microbiome of this crop. Operational taxonomic units (OTUs) related to well-known plant growth promoting bacteria such as Burkholderia, Bradyrhizobium, Weissella, Enterobacter and Rhizobium were detected. Those might constitute targets for future enrichment efforts of plant growth promoting clades. The analysis of the fungal community composition demonstrated that arbuscular mycorrhizae colonize Yerba Mate roots, and that the frequency of this group is favored in degraded soils. The detection of other groups harboring potential phytopathogens might help to broaden the understanding of the ailments affecting this crop. This study provides the first description of the root-associated microbiome of Yerba Mate and constitutes a stepping-stone towards harnessing the role of microbes in the sustainable cultivation of this crop.Fil: Bergottini, Veronica M. University of Neuchâtel. Laboratory of Microbiology; SuizaFil: Hervé, Vincent. University of Neuchâtel. Laboratory of Microbiology; Suiza. University of Lausanne. Institute of Earth Surface Dynamics. Laboratory of Biogeosciences; SuizaFil: Sosa, Domingo Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Otegui, Mónica B. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biotecnología Misiones; ArgentinaFil: Zapata, Pedro Darío. Universidad Nacional de Misiones. Instituto de Biotecnología Misiones; ArgentinaFil: Junier, Pilar. University of Neuchâtel. Laboratory of Microbiology; Suiz

An empirical assessment of the potential of post-fire recovery of tree-forest communities in Mediterranean environments

The accumulation of fuel and the homogenization of the landscape in Mediterranean forests are leading to an increasingly hazardous behavior of wildfires, fostering larger, more intense, severe, and frequent wildfires. The onset of climate change is intensifying this behavior, fostering the occurrence of extreme forest fires threatening the persistence of forest communities. In this study we present an assessment of the post-fire recovery potential of the most representative tree-forest communities affected by fire in Spain: Pinus halepensis, Pinus nigra, Pinus pinaster and Quercus ilex. A large database of field data collected during specific campaigns -carried out 25 years after the fire- is used in combination with remote sensing, forest inventory and geospatial data to build an empirical model capable of predicting the chances of recovery. The model, calibrated using Random Forest, combines information on burn severity (remote sensing estimates of the Composite Burn Index), local topography (slope and terrain aspect) and climatic data (mean values and trends of temperature and precipitation) to provide information on the degree of similarity (vegetation height, horizontal cover of the vegetation layer along vertical strata, aboveground biomass and species diversity) between the plots burned in the summer of 1994 and the unburned control. Overall, only 33 out of the 131 burned plots could be considered as recovered, that is, reaching a similar state to unburned stands in neighboring areas. Our results suggest a primary role played by burn severity (the higher the severity the lower the probability of recovery), but strongly modulated by local topographic features (higher probability of recovery on steep north-facing slopes). In turn, increasingly warm and wetter conditions increased the chance of recovery

Clasificación de modelos combustibles a partir del modelo de Transferencia Radiativa Anisotrópica Discreta (DART).

Uno de los factores clave que permite analizar el potencial de ignición y de propagación del fuego en entornos agrícolas-forestales es el tipo de combustible presente. En los últimos años ha aumen-tado el interés por los datos proporcionados por sensores activos, como el LiDAR (Light Detection And Ranging). El objetivo de este trabajo es validar una metodología basada en el modelo de transferencia radiativa anisotrópica discreta (Discrete Anisotropic Radiative Transfer, DART) que permitiría clasificar tipos de combustible forestal. El poder de generalización y la alta automatiza-ción que permitiría esta aproximación podrían ayudar a las tareas de prevención, pero sobre todo a las labores de extinción en caso de incendio, ya que posibilitaría la simulación de situaciones concretas de tipos de combustible en cualquier momento. Esto es posible gracias a la creación previa de una muestra con la respuesta LiDAR de los diferentes tipos de combustible. La metodo-logía propuesta es totalmente novedosa porque hace uso de modelos de transferencia radiativa (Radiative transfer models, RTM) para la simulación de la respuesta LiDAR del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA). Además, se realiza una validación de las simulaciones a partir de los coeficientes de correlación y el error cuadrático medio de diferentes métricas LiDAR extraídas de las simulaciones y la información real LiDAR de los años 2011 y 2016. Se ha utilizado una muestra de calibración/validación compuesta por 85 parcelas de campo (localizadas en Aragón) para la simulación de los modelos combustibles en DART. Posteriormente, se ha llevado a cabo un proceso de clasificación de modelos de combustible a partir de las métricas simuladas de 2011, utilizando el método de inteligencia artificial SVM, obteniendo una fiabilidad global de la clasificación tras la validación cruzada del 60% y un índice de kappa de 0,50. Finalmente, se ha evaluado la transferi-bilidad de las simulaciones, aplicando el modelo generado a partir de las métricas de 2011 a los datos reales de 2016, obteniendo una fiabilidad global de clasificación tras la validación cruzada del 53% y un índice de kappa de 0.44.<br /

Modelado geoestadístico del combustible forestal en paisajes de Pinus halepensis Mill. mediante datos LiDAR y de campo

Los incendios forestales constituyen una de las perturbaciones más importantes de los paisajes mediterráneos, causando graves afecciones tanto en los ecosistemas como en las poblaciones. Por ello, es necesario conocer el comportamiento del fuego sobre una masa forestal. En este sentido, los modelos de combustible proporcionan una valiosa información sobre la propagación de un eventual incendio, así como sobre la cantidad de biomasa existente. El presente trabajo aborda una estimación de modelos de combustible Prometheus para tres áreas de la Península Ibérica afectadas por grandes incendios forestales en 1994, considerando la zona calcinada, en regeneración, y su entorno inmediato. Los métodos empleados se han apoyado en medios tradicionales, como la recopilación de datos en campo en parcelas experimentales de Pinus halepensis Mill., y en tecnologías de la información geográfica, mediante la creación e implementación de una base de datos para el almacenamiento de la información de campo, y el uso de los SIG y de datos de teledetección LiDAR. Ello ha permitido generar cartografías de combustibles forestales a través del modelado geoestadístico, considerando como variables independientes las procedentes del trabajo de campo y de los registros LiDAR; los mejores resultados se han obtenido mediante el modelo no paramétrico Support Vector Machine (Accuracy coef. 0,68). Tales resultados constituyen una herramienta poderosa para la gestión forestal y territorial