jueves, 21 de julio de 2022

Characterizing and mapping Tropical Montane Cloud Forest in Central Veracruz (Mexico) using Land Surface Phenology

La Fenología de la superficie terrestre nos permite caracterizar y cartografiar el Bosque Mesófilo de Montaña en el centro de Veracruz (México)

Esta comunicación en formato poster fue presentada en el congreso COSPAR (https://www.cosparathens2022.org/) el 19 de Julio de 2022 en Atenas, como parte de los trabajos que estamos realizando en México para el Seguimiento de los Bosque mediante Teledetección. El objetivo de este trabajo fue evaluar el potencial de las series temporales de índices de vegetación obtenidas mediante imágenes de satélite y de sus métricas fenológicas derivadas para cartografiar el Bosque Mesófilo de Montaña en esta zona de alta diversidad biológica.

El Bosque Mesófilo de Montaña está formado por una mezcla de especies vegetales de procedencia boreal y neotropical (con un total de 6 790 especies), además de un alto grado de endemismos (1 412 especies endémicas restringidas) tanto de origen antiguo como reciente (Villaseñor, 2010). Esta zona está considerada en la categoría de “Bosques Raros” dentro de los “Puntos Calientes de Biodiversidad” (Gillespie et al. 2012)

Utilizamos el programa Timesat 3.3 (Eklundh, L., Jönsson, P., 2015) para extraer las métricas fenológicas: fecha de inicio de la estación de crecimiento (SOS), fecha de fin de la estación de crecimiento (EOS), fecha de la mitad de la estación de crecimiento (MOS), valor máximo ajustado del índice de vegetación (MAX) y la amplitud estacional (AMP), tanto de las series temporales del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) como de las del índice de vegetación mejorado (EVI) del producto MOD13Q1 V006 originales y suavizadas mediante el algoritmo Breaks for additive Season and Trend (BFAST) (Verbesselt et al, 2010). Entrenamos diferentes modelos de clasificación probabilística usando el algoritmo de Random Forest con 28 grupos de datos y 4 314 pixeles en donde conocíamos el uso del suelo a partir de trabajo de campo y fotointerpretación.

El mejor modelo con una exactitud para el Bosque Mesofilo del 89.1% fue el que utilizó la mediana de los valores de las métricas fenológicas junto con las variables fisiográficas de la serie suavizada con BFAST del NDVI. Las variables mas importantes fueron la elevación y la amplitud estacional. El Bosque Mesófilo de Montaña cubre el 9.3% de la superficie estudiada.

Eklundh, L., Jönsson, P., 2015. TIMESAT: A Software Package for Time-Series Processing and Assessment of Vegetation Dynamics, en: Kuenzer, C., Dech, S., Wagner, W. (Eds.), Remote Sensing Time Series: Revealing Land Surface Dynamics. Springer International Publishing, pp. 141-158. https://doi.org/10.1007/978-3-319-15967-6_7

Gillespie, T.W., Lipkin, B., Sullivan, L. et al.,2012. The rarest and least protected forests in biodiversity hotspots. Biodivers Conserv 21, 3597–3611. https://doi.org/10.1007/s10531-012-0384-1

Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G., Culvenor, D., 2010. Detecting trend and seasonal changes in satellite image time series. Remote Sens. Environ. 114, 106-115. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.08.014

Villaseñor, José Luis. 2010. El bosque húmedo de montaña en México y sus plantas vasculares: catálogo florístico-taxonómico. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad - Universidad Nacional Autónoma de México. 40 pp. México, D.F.


 

martes, 7 de junio de 2022

Small-scale logging documented through remote sensing monitoring.

¿Podemos detectar la tala ilegal a pequeña escala o tala hormiga, mediante el análisis de series temporales de índices de vegetación a partir de imagenes MODIS?

El pasado mes de mayo, presentamos en el Living Planet Symposium 2022, parte de los trabajos que estamos realizando en México, para el seguimiento de los bosques mediante teledetección. El objetivo de este trabajo analiza los cambios que estan ocurriendo en el Bosque de niebla tropical de montaña del centro de Veracruz, México y en el agroecosistema del cafe bajo sombra donde el manejo tradicional preserva el dosel arboreo.

Los cambios abruptos en grandes áreas son fáciles de detectar mediante teledetección. Sin embargo, tambien es posible detectar el camibio cuando se produce de forma progresiva y lenta. Para lo cual, utilizamos los compuestos de 16 dias del indice de vegetacion del producto MOD13Q1 v6 con una resolucion espacial de 250 m de los ultimos 20 años (500 imagenes) y el algoritmo de deteccion de cambios Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) implementado en R. Extrajimos la tendencia de la serie temporal para aquellos píxeles que no tenían cambios abruptos.

De esta manera, cartografiamos el cambio del indice de vegetacion. Los resultados mostraron que, en los últimos 20 años, el 41,57 % de la superficie cambió abruptamente, el 21,97 % se mantuvo intacto, el 24,96 % aumentó levemente el indice de vegetacion, el 9,75 % aumentó considerablemente, el 1,43 % disminuyó levemente (72 % de esta área se ubicaba en entornos urbanos o a menos de 1,5 km de ellos) y el 0,31 % disminuyó considerablemente (92 % de esta área se ubicaba cerca de entornos urbanos).

Podimos observar en estas áreas, procesos de deforestación asociados a la preparación de terrenos para su venta como suelo urbanizable, asentamientos irregulares, extracción de madera y leña yconversión a uso agrícola o ganadero. Nuestros hallazgos concuerdan con la alarma de la comunidad científica al advertir sobre una eventual interrupción dramática de los corredores naturales debido al desarrollo urbano.

lunes, 28 de marzo de 2022

XI Aniversario LAST-EBD

 Tras varios años sin poder celebrarlo,
 

¡¡ Por fin!! Hemos podido juntarnos para celebrar

Con la familia e hijos, amigos, usuarios, investigadores, doctorandos y colaboradores 


 

 

 

 

 

 

 

Estuvimos en el parque de la Zahurdilla en las Pajanosas al final de la calle Roma

https://www.google.com/maps/place/Parque+La+Zahurdilla+(Las+Pajanosas)/@37.5846419,-6.0863881,861m/data=!3m1!1e3!4m5!3m4!1s0x0:0xe0d0e58b140f82bb!8m2!3d37.5850153!4d-6.0856362

Comimos y nos tomamos unas cervecitas y un paseo por el campo 
 

Durante el Bioblitz todos estuvimos aprendiendo sobre renacuajos y otros animales acuaticos ademas de algunas huellas de mamiferos silvestres

https://www.inaturalist.org/projects/i-bioblitz-la-zahurdilla-last-ebd






Gracias a todos los que fuisteis.

Habrá que hacerlo mas seguido, para que puedan venir tambien los que fueron.


sábado, 1 de enero de 2022

Cuatro años de sequía

Queridos amigos de los SIG, la Teledetección y Doñana. Lo primero de todo Felices Fiestas Y Feliz Año Nuevo. Lo segundo pedir perdón por tanto tiempo sin informar de como va la inundación de nuestra querida marisma. 

Ha llovido mucho estos días y me imagino que todos estamos deseando ver la marisma inundada. Bueno, aquí va la primera imagen Sentinel 2 del día 22 de diciembre, justo antes de las lluvias:

Y aquí la siguiente imagen Sentinel 2 del día 27, justo después de las lluvias:

Un poco decepcionante, verdad? La alta resolución temporal de Sentinel 2 (5 días con Sentinel 2A y 2B) nos permite tener un seguimiento muy fino de cualquier fenómeno y, como en este caso, tener imágenes de justo antes y después de un evento como las fuertes lluvias que hemos tenido.  

Ya, pero... ahí no se ve nada, solo nubes... Pues sí, solo se ven nubes. Es una de las maldiciones de trabajar con sensores que trabajan en el rango óptico del espectro y temas relacionados con la inundación. Para que haya inundación hacen falta lluvias y para que llueva hacen falta nubes. Así que como regla general, cuanto más lluvioso sea un año menos imágenes válidas tendremos. Como muestra, el ciclo 1995/96 en el que se alcanzó la máxima inundación de la marisma, apenas hay imágenes (Landsat 5 y 7 por aquel entonces) con la marisma inundada,  porque todos las imágenes de invierno estaban completamente cubiertas de nubes. 

Entonces no hay nada que hacer más que esperar la próxima imagen sin nubes? En realidad no habría más que esperar al próximo día 1 de enero para ver si hay suerte y tenemos una nueva Sentinel 2 sin nubes. 

Pero por suerte, Sentinel 2 tiene un hermano mayor (mayor porque se lanzó un año antes, en 2014) llamado Sentinel 1, que trabaja con Radar. Al contrario que los sensores ópticos que usan al sol como fuente de energía, los sensores radar generan su propia energía, lanzando pulsos electromagnéticos y viendo el tiempo y la intensidad con la que vuelven, se pueden generar imágenes precisas de la superficie terrestre. Esto presenta varias ventajas frente a los sensores ópticos, como por ejemplo, que también puede tomar imágenes de noche. Así que se aprovechan las pasadas ascendentes y las descendentes.



Además, las longitudes de onda a las que trabaja el radar (en el rango de las microondas, entre 0.1 cm y 1 m de longitud de onda) hacen que esos pulsos sean permeables a las nubes, con lo cual, ahora sí podemos que hay debajo de las nubes han cubierto Doñana durante la pasada semana:

Primero vamos a ver como estaba la marisma al comienzo de las lluvias, en esta imagen Sentinel 1 del día 20 de diciembre: 


Como vemos, apenas había agua en La Madre y en la FAO (seguramente la FAO se haya llenado, por temas de gestión/uso público, con agua de bombeo ante la sequía que hay en la marisma). El resto de la marisma permanecía seca, si bien se intuye que puede haber de humedad en el suelo de ciertas partes. También podría que en zonas bajas cubiertas de castañuela y bayunco, hubiera algo de agua que no se detecta ya que predominaría la señal intensa de la vegetación frente al poco de agua bajo ella, pero sería difícil que pasase eso, porque vemos que hay otras zonas con cotas más bajas y sin vegetación en las que se ve claramente que no hay nada de agua. 

Bueno, y ahora vamos a ver el efecto de las intensas lluvias de la semana pasada en la siguiente imagen Sentinel 1 del día 26 de dicembre de 2021 (al igual que ocurre con el resto de "Sentinels", Sentinel 1 está por duplicado con un S1-A y S1-B. La resolución temporal en este caso es de 6 días):

Pues casi que lo mismo, un poco decepcionante, al final apenas han caído unos 100 mm de agua en la mayoría de estaciones cercanas a la marisma, y claramente no han sido suficientes para generar un llenado importante. De hecho, la inmensa mayoría de la marisma sigue seca. Lo bueno, que las próximas lluvias caerán sobre mojado y seguramente se noten bastante más en la inundación marismeña. 

Antes hemos hablado de algunas de las ventajas de las imágenes radar, una de sus contras parece bastante obvia, y es que las imágenes son bastante menos intuitivas que las tomadas con sensores ópticos. Básicamente lo que vemos son niveles de grises que reflejan la intensidad con la que se ha recibido el eco. De modo muy simplista, podríamos decir que cuanto mayor verticalidad en la superficie, mayor será el valor del eco recibido (fijaos en como resaltan los barcos frente al Puerto de Huelva). Y cuanto más "plana y quieta" sea la superficie, menor será el valor de intensidad (el mar en calma se vería mucho más negro que el mar agitado por ejemplo).

A pesar de todo, y aunque ya lo hemos comentado, decir que a poco que se conozca la zona se intuyen bastante bien las áreas inundadas. Vemos que no llegó a producirse la esperada avenida por el Guadiamar entrando por el caño Travieso, pero que sí ha empezado a entrar con fuerza La Rocina, llenando "La madre" frente a El Rocío y corriendo aguas abajo para ir llenando la parte occidental de la marisma. Al sur se observa algo de agua en los lucios de El Membrillo, Molinillo, Sanlúcar, etc... Curiosamente no parece haber nada de agua en el Lucio de los Ánsares, el Lobo o Marilópez. 

Por último, una de las aplicaciones más útiles de las imágenes radar para el estudio de la inundación es la comparación de dos imágenes para ver como ha cambiado la cobertura de la superficie entre ambas. Así, si comparamos las 2 imágenes del 20 y el 26 de diciembre, podremos obtener la superficie inundada que ha aumentado entre ambas fechas:

Ahí (😥) veis un recorte (perdón porque es bastante "grosero") de la imagen del día 26 y sobre ella en azul las nuevas zonas inundadas con respecto a la imagen del día 20. Si os fijáis, también se ve muy bien como se van llenando los arrozales. 

Bueno, pues aquí acaba este post. Estaba esperando a que saliera la Sentinel 2 de hoy para ponerla, pero salgo ya de vacaciones :)

Queda pendiente la Sentinel-2 para el próximo post sobre inundación. Buena entrada de año a todos!


Pd. El título de 4 años de sequía viene de una conversación de WhatsApp. Me gustó mucho porque es como decir que 100 litros de lluvia no bastan para llenar la marisma tras 4 años de sequía. La verdad es que no he mirado cuanto tiempo llevamos de sequía oficialmente, pero de seguro que son ya varios años con pocas precipitaciones y escasa inundación en la marisma. A ver si este ciclo hay más suerte...

























 

jueves, 18 de noviembre de 2021

Campaña del LAST en el marco de la misión CHIME de la ESA

El LAST, la Universidad de Huelva y la Universidad de Cádiz, participaron este verano, junto con otros equipos de Europa y EEUU, en un experimento de toma de datos en campo para garantizar el desarrollo de una nueva misión, CHIME, próximamente en órbita. La Misión CHIME (Copernicus Hyperspectral Imaging for the Environment), es una de las seis nuevas misiones que la Comisión Europea y la Agencia Espacial Europea (ESA) están desarrollando para ampliar las capacidades del actual programa Copernicus de observación de la Tierra. Copernicus proporciona información precisa, actualizada y de fácil acceso tanto de satélites medioambientales como de bases terrestres. Su objetivo es mejorar la gestión del medio ambiente, comprender y mitigar los efectos del cambio climático y garantizar la seguridad ciudadana. En este marco, la misión CHIME aporta observaciones hiperespectrales en el rango del infrarrojo de onda corta y el visible para apoyar y mejorar las políticas de gestión de la UE relacionadas con los recursos naturales. Los datos de la misión CHIME podrán utilizarse para apoyar la gestión forestal, la sostenibilidad de la biodiversidad y los ecosistemas, y evaluar la degradación ambiental de ambientes terrestres y costeros.

El Laboratorio de SIG y Teledetección de la Estación Biológica de Doñana (LAST-EBD) ha participado en el programa CHIME con sendas campañas de Radiometría en el Espacio Natural de Doñana y en las minas de Ríotinto realizadas el 25 de junio de 2021, siguiendo la metodología propuesta por el CSIRO. Con estas campañas el LAST proporcionará datos para calibrar diferentes sensores hiperespectrales.

Los satélites de observación de la Tierra necesitan de una correcta calibración de los sensores de a bordo. La calibración con referencia terrestre o vicaria se basa en la medición de la reflectancia terrestre y las propiedades atmosféricas coincidiendo con la adquisición de las imágenes de satélite en el área de interés. Para ello es necesario contar con un área sobre el terreno de gran superficie, plana, uniforme espectralmente e invariante en sus propiedades radiométricas, que permita la validación de la reflectancia en superficie para la inter-comparación entre sensores. En nuestro caso se eligieron dos zonas de interés:

- Una zona de desechos mineros benignos en las minas de Riotinto, de utilidad para la línea del programa de caracterización de suelos mineros y materias primas.

-  Un área dunar en el Espacio Natural Protegido de Doñana, para el apoyo a la línea de preservación del medio ambiente, en especial para el seguimiento de ecosistemas tanto terrestres como acuáticos (estuario, marisma y lagunas temporales).


 En ambas zonas se tomaron datos espectrales con un espectroradiómetro ASD FieldSpec 4 y Pro FR midiendo en el visible y en el infrarrojo de onda corta (SWIR, 400-2500 nm) (https://digital.csic.es/handle/10261/252082). Las mediciones atmosféricas se llevaron a cabo con un fotómetro solar polarizado CIMEL en Doñana y un microTops de mano en Riotinto. Además, la ICTS-RBD dispone de 4 torres de intercambio de flujo (Eddy covariance) y 3 radiómetros Ramses (TriOS) ubicados permanentemente en Doñana.

La campaña pretende contribuir a la comparación radiométrica y calibración de varios sensores que tomaron simultáneamente imágenes de las zonas seleccionadas (± 1 hora): el sensor aeroportado AVIRIS-NG, el sensor italiano PRISMA, y el DESIS, a bordo de la Estación Espacial Internacional. También se sobrevolaron las zonas seleccionadas con los sensores Hyperspec y FireflEYE a bordo del UAV DJI Matrice 600 PRO.

Agradecemos el apoyo de la Dra. Uta Heiden del DLR por facilitar los datos DESIS, del Dr. Ettore Lopinto por los datos PRISMA, a la ESA por los datos AVIRIS-NG extensiva a su tripulación de vuelo y al INTA por los datos de composición atmosférica del CIMEL y el préstamo del microTops.