Vegetation phenology from satellite imagery: the case of the Iberian Peninsula and Balearic Islands (2001-2017)

[EN] Phenological dynamics of vegetation is considered as an important biological indicator for understanding the functioning of terrestrial ecosystems. Land surface phenology (LSP), the study of vegetation phenology from time series of vegetation indices (IV), has provided a comprehensive overview of ecosystem dynamics. Iberian Peninsula is one of the regions with the greatest diversity of ecosystems in European continent. It is therefore an excellent study area for monitoring phenological dynamics of vegetation. The aim of this study is to analyse the spatial variability of the phenology of the vegetation of the Iberian Peninsula and Balearic Islands for the period 2001-2017. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) time series were generated from the surface reflectance product MOD09Q1 at a spatial resolution of 250 meters and with a composite period of 8 days. Atmospheric disturbances and noise were reduced using a Savitzky-Golay smoothing filter. Different phenological metrics or phenometrics were extracted using a threshold-based method. Results showed the existence of a different behaviour between spring and autumn phenophases in the Atlantic and Mediterranean biogeographic regions. The Mediterranean mountainous areas showed a similar phenological behaviour to the Atlantic vegetation. Biogeographic regions showed an internal variability, which may be derived from the different behaviour of land covers (e.g., natural vegetation vs. crops).[ES] La dinámica fenológica de la vegetación es considerada un importante indicador biológico para comprender el funcionamiento de los ecosistemas terrestres. La fenología de la superficie terrestre (Land Surface phenology; LSP), el estudio de la fenología de la vegetación a partir de series temporales de índices de vegetación (IV), ha proporcionado una visión integral de la dinámica de los ecosistemas. La península ibérica es una de las regiones con mayor diversidad de ecosistemas del continente europeo. Constituye, por lo tanto, una excelente área de estudio para la monitorización de la dinámica fenológica de la vegetación. El objetivo de este estudio es analizar la variabilidad espacial de la fenología de la vegetación de la península ibérica e islas Baleares para el periodo 2001-2017. Las series temporales de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) fueron generadas a partir del producto de reflectancia de superficie MOD09Q1 a una resolución espacial de 250 metros y con un periodo de compuesto de 8 días. Las perturbaciones atmosféricas y el ruido de las series temporales fueron atenuadas aplicando el algoritmo de suavizado de Savitzky-Golay. Las diferentes métricas fenológicas o fenométricas fueron extraídas usando un método basado en umbrales. Los resultados pusieron de manifiesto la existencia de un comportamiento diferenciado entre las fenofases de primavera y otoño en las regiones biogeográficas atlántica y mediterránea. Las zonas montañosas mediterráneas presentaron un comportamiento fenológico similar a la vegetación atlántica. La variabilidad interna de cada región biogeográfica también puede asociarse al diferente comportamiento entre cubiertas del suelo (e.g. vegetación natural vs. cultivos).El primer autor es un contratado pre-doctoral FPU financiado por el "Ministerio de Universidades" (Referencia FPU15/03758). Los autores agradecen el apoyo de los proyectos RTI2018-096561-A-I00 y US-1262552, financiados por el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Agencia Estatal de Investigación / FEDER - Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento), respectivamente.Caparros-Santiago, J.; Rodríguez-Galiano, V. (2020). Estimación de la fenología de la vegetación a partir de imágenes de satélite: el caso de la península ibérica e islas Baleares (2001-2017). Revista de Teledetección. 0(57):25-36. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13632OJS253605

Increasing the spatial resolution of thermal infrared images using cokriging

Thermal infrared (TIR) satellite images are of great interest in many remote sensing applications. However, owing to well-known physical reasons and technical limitations, the TIR band has a spatial resolution that is coarser than the other multispectral bands for a given satellite sensor, i.e. visible and shortwave IR. Although the correlation coefficient between the TIR band and the other spectral bands is relatively small, the spatial cross-correlation shows a pattern of joint variability. In this fact, and in the spatial correlation of each spectral band, reside the fundamentals of image fusion by cokriging. A method is showed here for obtaining TIR images with enhanced spatial resolution using the TIR band and one or more spectral bands of the same scene and better spatial resolution. The technique is illustrated with a Landsat 7 ETM+ image. The high resolution TIR image has perfect coherence, if the cokriged image is degraded to its original resolution the degraded image is identical to the original and values of ERGAS (Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse) and average Q (Image Quality Index) equal to 0.220 and 0.986 respectively were obtained