Estimation of real evapotranspiration (ETR) and potential evapotranspiration (ETP) in the southwest of the Buenos Aires Province (Argentina) using MODIS images

[EN] Using regression analysis between actual evapotranspiration (ETR) and potential evapotranspiration (ETP) values obtained in seven meteorological observatories and remote sensing derived data from MODIS images (Surface temperature and Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) models for estimating ETR and ETP in the southwest of the Buenos Aires Province (Argentina) were developed for the 2000–2014 period. Both models were satisfactorily evaluated in the meteorological observatories used. A regression model was adjusted for ETR with a determination coefficient of 0,6959. Regression model was nonlinear in the case of the ETP variable with a determination coefficient of 0,8409. The individual regression analysis for each meteorological observatories explicate the behavior of the regression for the total data set of ETR and ETP. According to these results, the utility of remote sensing in determination of ETR and ETP in areas without meteorological data was confirmed.[ES] Se han elaborado modelos para el cálculo de evapotranspiración real (ETR) y de evapotranspiración poten-cial (ETP) en base a un análisis de regresión múltiple entre dichos parámetros estimados en siete estaciones meteoro-lógicas y dos variables derivadas de imágenes satelitales MODIS: Temperatura de Superficie (TS) e Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación (Normalized Difference Vegetation Index -NDVI). Dichos modelos permitieron estimar ETR y ETP en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires (Argentina) en base al análisis del período 2000/2014. Ambos fueron calibrados satisfactoriamente en cada una de las estaciones meteorológicas utilizadas. Se ajustó un modelo de regresión múltiple lineal a la variable ETR, con un coeficiente de determinación de 0,6959. En el caso de la variable ETP el modelo de regresión ajustado fue no lineal y su coeficiente de determinación de 0,8409. El análisis de regresión individual de cada una de las estaciones meteorológicas permitió explicar el comportamiento de la regresión basada en el conjunto completo de datos, tanto para la variable ETR como para la variable ETP. Los resultados refuerzan la ventaja de la teledetección en la estimación de ETR y ETP en zonas en donde no se dispone de datos meteorológicos.Marini, F.; Santamaría, M.; Oricchio, P.; Di Bella, CM.; Basualdo, A. (2017). Estimación de evapotranspiración real (ETR) y de evapotranspiración potencial (ETP) en el sudoeste bonaerense (Argentina) a partir de imágenes MODIS. Revista de Teledetección. (48):29-41. doi:10.4995/raet.2017.6743.SWORD294148Bastiaanssen, W. G. M., Menenti, M., Feddes, R. A., & Holtslag, A. A. M. (1998). A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. Journal of Hydrology, 212-213, 198-212. doi:10.1016/s0022-1694(98)00253-4Bastiaanssen, W. G. . (2000). SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey. Journal of Hydrology, 229(1-2), 87-100. doi:10.1016/s0022-1694(99)00202-4Burnham, K.P., Anderson, D.R. 2002. Model Selection and Multimodel Inference - A Practical InformationTheoretic Approach. New York: Springer-Verlag.CASELLES, V., DELEGIDO, J., SOBRINO, J. A., & HURTADO, E. (1992). Evaluation of the maximum evapotranspiration over the La Mancha region, Spain, using NO A A AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, 13(5), 939-946. doi:10.1080/01431169208904167Caselles, V., Artigao, M. M., Hurtado, E., Coll, C., & Brasa, A. (1998). Mapping Actual Evapotranspiration by Combining Landsat TM and NOAA-AVHRR Images: Application to the Barrax Area, Albacete, Spain. Remote Sensing of Environment, 63(1), 1-10. doi:10.1016/s0034-4257(97)00108-9Casta-eda-Ibá-ez, C., Martínez-Menes, M., PascualRamírez, F., Flores-Magdaleno, H., FernándezReynoso, D. y Esparza-Govea, S. 2015. Estimación de coeficientes de cultivo mediante sensores remotos en el distrito de riego río Yaqui, Sonora, México. Agrociencia, 49, 221-232.Castellví, F., & Snyder, R. L. (2010). A New Procedure Based on Surface Renewal Analysis to Estimate Sensible Heat Flux: A Case Study over Grapevines. Journal of Hydrometeorology, 11(2), 496-508. doi:10.1175/2009jhm1151.1Cihlar, J., St.-Laurent, L., & Dyer, J. A. (1991). Relation between the normalized difference vegetation index and ecological variables. Remote Sensing of Environment, 35(2-3), 279-298. doi:10.1016/0034-4257(91)90018-2Di Bella, C. M., Rebella, C. M., & Paruelo, J. M. (2000). Evapotranspiration estimates using NOAA AVHRR imagery in the Pampa region of Argentina. International Journal of Remote Sensing, 21(4), 791-797. doi:10.1080/014311600210579Kustas, W. P., & Norman, J. M. (1997). A two-source approach for estimating turbulent fluxes using multiple angle thermal infrared observations. Water Resources Research, 33(6), 1495-1508. doi:10.1029/97wr00704Mora, F., & Iverson, L. R. (1998). On the sources of vegetation activity variation, and their relation with water balance in Mexico. International Journal of Remote Sensing, 19(10), 1843-1871. doi:10.1080/014311698215027Mulleady, C., Barrera, D. 2013. Estimación de la tasa de evapotranspiración a partir de datos satelitales. Meteorológica, 38(1), 21-39.Sánchez, M. 2000. Características y apreciaciones generales de los métodos de medida y estimación de evapotranspiración. Revista de Geografía Norte Grande, 27, 27-36.Tasumi, M., Bastiaanssen, W.G.M., Allen, R.G. 2000. Application of the SEBAL methodology for estimating consumptive use of water and stream flow depletion in the Bear River Basin of Idaho through remote sensing. Idaho Department of Water Resources, University of Idaho, Department of Biological and Agricultural Engineering.Thornthwaite C.W., Mather, J.R. 1955. The water balance. Publications in climatology. Centerton, NJ: Drexel Institute of Technology. Vol. VIII, Nº. 1.WAN, Z. (2008). New refinements and validation of the MODIS Land-Surface Temperature/Emissivity products. Remote Sensing of Environment, 112(1), 59-74. doi:10.1016/j.rse.2006.06.026Wang, W., Liang, S., & Meyers, T. (2008). Validating MODIS land surface temperature products using long-term nighttime ground measurements. Remote Sensing of Environment, 112(3), 623-635. doi:10.1016/j.rse.2007.05.024Yang, W., Yang, L., & Merchant, J. W. (1997). An assessment of AVHRR/NDVI-ecoclimatological relations in Nebraska, U.S.A. International Journal of Remote Sensing, 18(10), 2161-2180. doi:10.1080/01431169721781

Estimation of grassland biophysical parameters in a “dehesa” ecosystem from field spectroscopy and airborne hyperspectral imagery

[EN] The aim of this paper is the estimation of biophysical vegetation parameters from its optical properties. The variables Fuel Moisture Content (FMC), Canopy Water Content (CWC), Leaf Area Index (LAI), dry matter (Cm) and AboveGround Biomass (AGB) were estimated in the laboratory from vegetation samples collected simultaneously with the acquisition of spectral data from the Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) sensor and the field spectroradiometer ASD FieldSpec® 3. Spectral vegetation indices found in the literature were computed from hyperspectral data. Their linear relationships with the biophysical variables measured in the field were analysed. Results show consistent relationships between analysed biophysical parameters and spectral indices, mainly those using SWIR and red-egde bands which reveal the importance of these spectral regions for the estimation of biophysical variables in herbaceous covers. Determination coefficients (R2) above 0.91 and RRMSE of 21.4% have been obtained for the spectral indexes calculated whit ASD data, and 0.91 R2 and RRMSE of 15.5% for the spectral indexes calculated whit CASI data.[ES] Este trabajo aborda la estimación de variables biofísicas de un pastizal de dehesa a partir de información óptica generada por sensores próximos y remotos. Las variables de contenido de humedad del combustible (FMC), contenido de agua del dosel (CWC), índice de área foliar (LAI), materia seca (Cm) y biomasa superficial (AGB) fueron estimadas en laboratorio a partir de muestras de vegetación tomadas simultáneamente a la adquisición de datos hiperespectrales del sensor Compact Airbone Spectrographic Imager (CASI) y del espectro-radiómetro de campo ASD FieldSpec®3. A partir de la información espectral se han calculado diversos índices extraídos de la literatura y se han analizado las relaciones lineales existentes con las variables biofísicas medidas en campo. Los resultados muestran relaciones consistentes entre las variables biofísicas y los índices espectrales, especialmente en el caso de los índices basados en bandas del infrarrojo medio de onda corta (SWIR) y del red-edge, poniendo de manifiesto la importancia de estas regiones en la estimación de variables biofísicas en cubiertas de pastizal. Se han obteniendo coeficientes de determinación (R2) superiores a 0,91 y un error cuadrático medio relativo (RRMSE) de 21,4%, para los índices espectra-les calculados con datos ASD; yR2 de 0,91 y RRMSE de 15,5% para los índices espectrales calculados con datos CASI.Este trabajo se ha realizado en el contexto de los proyectos BIOSPEC (CGL2008-02301/CLI) financiado por el Ministerio e Innovación y FLUχPEC (CGL2012-34383) financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. Agradecemos al Ministerio de Educación, Cultura y Deporte la financiación recibida a través del programa de becas FPU del investigador predoctoral José Ramón Melendo. Nuestro agradecimiento al personal de SpecLab-CSIC, Universidad de Alcalá e Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria que ha participado en la recogida y procesamiento de datos.Melendo-Vega, JR.; Martín, MP.; Vilar Del Hoyo, L.; Pacheco-Labrador, J.; Echavarría, P.; Martínez-Vega, J. (2017). Estimación de variables biofísicas del pastizal en un ecosistema de dehesa a partir de espectro-radiometría de campo e imágenes hiperespectrales aeroportadas. Revista de Teledetección. (48):13-28. https://doi.org/10.4995/raet.2017.7481SWORD132848Haboudane, D. (2004). Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote Sensing of Environment, 90(3), 337-352. doi:10.1016/j.rse.2003.12.013Hardisky, M.A., Klemas, V., Smart, R.M. 1983. The influence of soil salinity, growth form, and leaf moisture on the spectral radiance of Spartina alterniflora canopies. Photogrametry Engineering and Remote Sensing, 49, 77-83Hernández-Clemente, R., Navarro-Cerrillo, R. M., Suárez, L., Morales, F., & Zarco-Tejada, P. J. (2011). Assessing structural effects on PRI for stress detection in conifer forests. Remote Sensing of Environment, 115(9), 2360-2375. doi:10.1016/j.rse.2011.04.036Herrmann, I., Pimstein, A., Karnieli, A., Cohen, Y., Alchanatis, V., & Bonfil, D. J. (2011). LAI assessment of wheat and potato crops by VENμS and Sentinel-2 bands. Remote Sensing of Environment, 115(8), 2141-2151. doi:10.1016/j.rse.2011.04.018Hilker, T., Coops, N. C., Hall, F. G., Black, T. A., Wulder, M. A., Nesic, Z., & Krishnan, P. (2008). Separating physiologically and directionally induced changes in PRI using BRDF models. Remote Sensing of Environment, 112(6), 2777-2788. doi:10.1016/j.rse.2008.01.011Hill, M.J., Hanan, N.P., Hoffmann, W., Scholes, R., Prince, S., Ferwerda, J., Lucas, R.M., Baker, I., Arneth, A., Higgings, S.I., Barret, D.J., Disney, M., Hutley, L. 2011. Remote sensing and modeling of savannas: The state of the dis-union. 34th International Symposium on Remote Sensing of Environment. Sydney, 1-6.HongRui, R., GuangSheng, Z., Feng, Z., XinShi, Z. 2011. Evaluating cellulose absorption index (CAI) for non-photosynthetic biomass estimation in the desert steppe of Inner Mongolia. Chinese Science Bulletin, 57, 1716-1722.Huete, A. . (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295-309. doi:10.1016/0034-4257(88)90106-xKuusk, A. (1995). A fast, invertible canopy reflectance model. Remote Sensing of Environment, 51(3), 342-350. doi:10.1016/0034-4257(94)00059-vLee, K.-S., Cohen, W. B., Kennedy, R. E., Maiersperger, T. K., & Gower, S. T. (2004). Hyperspectral versus multispectral data for estimating leaf area index in four different biomes. Remote Sensing of Environment, 91(3-4), 508-520. doi:10.1016/j.rse.2004.04.010Li, W., Niu, Z., Liang, X., Li, Z., Huang, N., Gao, S., … Muhammad, S. (2015). Geostatistical modeling using LiDAR-derived prior knowledge with SPOT-6 data to estimate temperate forest canopy cover and above-ground biomass via stratified random sampling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 41, 88-98. doi:10.1016/j.jag.2015.04.020Liu, J., Miller, J.R., Haboudane, D., Pattey, E. 2004. Exploring the relationship between red edge parameters and crop variables for precision agriculture. 2004 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IEEE, Anchorage, 1276-1279.Mahalanobis, P.C. 1936. On the generalised distance in statistics. Proceedings National Institute of Science, India, 49-55Nagler, P. L., Inoue, Y., Glenn, E. ., Russ, A. ., & Daughtry, C. S. . (2003). Cellulose absorption index (CAI) to quantify mixed soil–plant litter scenes. Remote Sensing of Environment, 87(2-3), 310-325. doi:10.1016/j.rse.2003.06.001Pacheco-Labrador, J., González-Cascón, R., Martín, M. P., & Riaño, D. (2014). Understanding the optical responses of leaf nitrogen in Mediterranean Holm oak (Quercus ilex) using field spectroscopy. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26, 105-118. doi:10.1016/j.jag.2013.05.013Perez-Priego, O., Guan, J., Rossini, M., Fava, F., Wutzler, T., Moreno, G., … Migliavacca, M. (2015). Sun-induced chlorophyll fluorescence and photochemical reflectance index improve remote-sensing gross primary production estimates under varying nutrient availability in a typical Mediterranean savanna ecosystem. Biogeosciences, 12(21), 6351-6367. doi:10.5194/bg-12-6351-2015Pinty, B., & Verstraete, M. M. (1992). GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites. Vegetatio, 101(1), 15-20. doi:10.1007/bf00031911Privette, J. ., Myneni, R. ., Knyazikhin, Y., Mukelabai, M., Roberts, G., Tian, Y., … Leblanc, S. . (2002). Early spatial and temporal validation of MODIS LAI product in the Southern Africa Kalahari. Remote Sensing of Environment, 83(1-2), 232-243. doi:10.1016/s0034-4257(02)00075-5Qi, J., Chehbouni, A., Huete, A. R., Kerr, Y. H., & Sorooshian, S. (1994). A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment, 48(2), 119-126. doi:10.1016/0034-4257(94)90134-1Riano, D., Vaughan, P., Chuvieco, E., Zarco-Tejada, P. J., & Ustin, S. L. (2005). Estimation of fuel moisture content by inversion of radiative transfer models to simulate equivalent water thickness and dry matter content: analysis at leaf and canopy level. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(4), 819-826. doi:10.1109/tgrs.2005.843316Richter, K., Atzberger, C., Hank, T. B., & Mauser, W. (2012). Derivation of biophysical variables from Earth observation data: validation and statistical measures. Journal of Applied Remote Sensing, 6(1), 063557-1. doi:10.1117/1.jrs.6.063557Rouse, J.W., Hass, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W. 1974. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains whit ERTS. Proceeding, 3rd Earth Resource Technology Satellite (ERTS) Symposium, NASA, Washington DC, 1, 48-62SCHMIDTLEIN, S. (2004). Mapping of continuous floristic gradients in grasslands using hyperspectral imagery. Remote Sensing of Environment, 92(1), 126-138. doi:10.1016/j.rse.2004.05.004Serrano, L., Peñuelas, J., & Ustin, S. L. (2002). Remote sensing of nitrogen and lignin in Mediterranean vegetation from AVIRIS data. Remote Sensing of Environment, 81(2-3), 355-364. doi:10.1016/s0034-4257(02)00011-1SHAPIRO, S. S., & WILK, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3-4), 591-611. doi:10.1093/biomet/52.3-4.591Smith, G. M., & Milton, E. J. (1999). The use of the empirical line method to calibrate remotely sensed data to reflectance. International Journal of Remote Sensing, 20(13), 2653-2662. doi:10.1080/014311699211994Wieneke, S., Ahrends, H., Damm, A., Pinto, F., Stadler, A., Rossini, M., & Rascher, U. (2016). Airborne based spectroscopy of red and far-red sun-induced chlorophyll fluorescence: Implications for improved estimates of gross primary productivity. Remote Sensing of Environment, 184, 654-667. doi:10.1016/j.rse.2016.07.025Wilcoxon, F. (1945). Individual Comparisons by Ranking Methods. Biometrics Bulletin, 1(6), 80. doi:10.2307/3001968Yi, Q., Wang, F., Bao, A., & Jiapaer, G. (2014). Leaf and canopy water content estimation in cotton using hyperspectral indices and radiative transfer models. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 67-75. doi:10.1016/j.jag.2014.04.019Zarco-Tejada, P., Miller, J.R., Mohammed, G.H., Noland, T.L., & Sampson, P.H. 1999. Índices ópticos obtenidos mediante datos hiperespectrales del sensor CASI como indicadores de estrés en zonas forestales. VIII Congreso Nacional de Teledetección. Albacete, 1-5Zarco-Tejada, P. ., Rueda, C. ., & Ustin, S. . (2003). Water content estimation in vegetation with MODIS reflectance data and model inversion methods. Remote Sensing of Environment, 85(1), 109-124. doi:10.1016/s0034-4257(02)00197-