Espectrofenología con datos Sentinel 2: definición de curvas de referencia para la caracterización de ecosistemas forestales

• David López Trullén ; Jose Manuel Álvarez-Martínez ^[1] ; Jesús David Sánchez Labrador ; Borja Jiménez-Alfaro ^[2] ; Ignacio Pérez-Silos ^[1] ; Gonzalo Hernández-Romero ^[1] ; José Barquín ^[1]
  1. [1] Universidad de Cantabria

     Universidad de Cantabria

     Santander, España

     
  2. [2] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente, ISSN-e 1697-2473, Vol. 31, Nº. 3, 2022 (Ejemplar dedicado a: Seguimiento de la biodiversidad en la era del Big Data)
• Idioma: español
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    El seguimiento de la respuesta espectral obtenida por sensores remotos de media resolución relativo a formaciones vegetales puede proporcionar información muy relevante para el estudio de su distribución y dinámica a lo largo de gradientes ambientales y escalas geográficas. La combinación del ciclo orbital y el ancho de barrido de Sentinel 2 proporciona datos cada 5 días en latitudes medias, lo que permite realizar un seguimiento temporal de alta resolución relacionado con etapas o fases fenológicas de los ecosistemas en las que varían su composición, estructura o funcionamiento. En este contexto, el objetivo del presente estudio consiste en la obtención de curvas espectrofenológicas promedio para algunas de las principales formaciones arbóreas presentes en Cantabria, así como el análisis y la caracterización de métricas fenológicas espaciales que permitirán caracterizar el funcionamiento diferencial de la vegetación en el continuo del paisaje. Para la definición de las curvas se han empleado todos los datos históricos disponibles del sensor MSI, a bordo de los satélites Sentinel 2 A y B, con los que se ha generado una serie temporal de alta resolución del índice NDVI. Los datos se han agregado temporalmente a nivel mensual tras aplicar un filtro de nubes y sombras que maximiza la calidad del dato a nivel de pixel y un suavizado temporal de la serie para eliminar valores anómalos y perdidos. Los valores del índice han sido extraídos para una muestra de 230 puntos localizados con precisión GPS y cuya composición florística ha sido caracterizada por botánicos en campo. Se han obtenido curvas espectrofenológicas estacionales para los años del 2017 al 2020 y las curvas promedio anual, determinando su variabilidad y el grado de representatividad para las formaciones estudiadas. Finalmente se han obtenido las ecuaciones de las funciones ajustadas a las curvas promedio por formación vegetal aplicando análisis de Fourier. Los resultados muestran rasgos diferenciales para cada una de las tipologías forestales analizadas debido, principalmente, a la existencia de variaciones fenológicas intra e interanuales. Estos resultados demuestran el interés de emplear series temporales de datos para la determinación de curvas de referencia para diferentes tipologías forestales que permitan identificar su distribución espacial y otros rasgos relativos a su estructura y funcionamiento. Potencialmente, estas series de datos podrían ser utilizadas para la detección temprana de anomalías funcionales relacionadas con efectos derivados de perturbaciones naturales o antrópicas en un contexto de Cambio Global.

  • English

    Monitoring the spectral response of habitat types obtained by medium resolution satellite imagery can provide relevant information about the distribution and dynamics of vegetation types through environmental gradients and geographic scales. The combination of the orbital cycle and the bandwidth of Sentinel 2 sensor provides data every 5 days in mid-latitudes, which allows high-resolution temporal monitoring related to ecosystem phenology cycles as well as alterations of their compositional, structural and functional properties. In this context, the objective of this study was to obtain average spectrophenological curves for main tree formations present in Cantabria, as well as the analysis and characterization of phenological metrics that allow characterizing distributions and determining particular vegetation functions across landscape continuum. For the definition of the curves, we have processed all the historical data available from the MSI sensor of Sentinel 2 A and B satellites in order to generate a high temporal resolution time series of the NDVI index. Results have been temporarily averaged for a monthly representation after applying a manual filter of clouds and shadows that maximizes the quality of the data at the pixel level and a temporal smoothing of the series that filters out anomalous and missing values. NDVI values have been extracted at the pixel level for a sample of 230 points located with centimetric GPS precision and whose floristic composition has been characterized by botanists in the field. Seasonal phenological curves for the years from 2017 to 2020 and annual average curves have been obtained, determining their variability and the degree of representativeness for each habitat type of interest. Finally, the equations of the functions adjusted to the average phenological curves by plant formation have been obtained by applying Fourier analyses. Results show particular features for each of the habitat type due to the existence of specific functional traits linked to intra- and inter-annual phenological variations. These results highlight the interest of using spectrophenological time series of satellite data for defining reference curves of habitat types. These curves allow, on the one hand, identifying the spatial distribution as well as structural and function variations of different ecosystems, and on the other hand, having at hand an early detection system of anomalous phenological situations that can be related to natural or anthropic disturbances in a context of Global Change.