Informe de becario

Informe científico de Beca de Perfeccionamiento: Lara, Bruno Daniel (2014-2015)

Resumen

Durante el primer año de Beca de Perfeccionamiento, y de acuerdo a los objetivos planteados en el plan de trabajo correspondiente, se abordó la dinámica de la vegetación del centro-este de la provincia de Buenos Aires a escala regional. A continuación, se detallan los principales pasos que se siguieron en el transcurso de este primer año de beca: 1. Búsqueda y selección de las imágenes satelitales Se utilizó una serie temporal de 14 años de imágenes MODIS (2000-2014), producto MOD13Q1, el cual consta de composiciones de 16 días con valores de índices de vegetación calculados (NDVI y EVI). Se emplearon, en total, 322 imágenes de la escena h13v12. Finalmente se decidió trabajar con el NDVI ya que es el mayormente utilizado a nivel global (lo cual es relevante al momento de discutir resultados) y, además, el EVI incorpora un ajuste destinado principalmente cuando se trabaja sobre coberturas y doseles muy densos (selvas, entre otras). 2. Evaluación de los modelos para el suavizado de las series temporales El suavizado o filtrado de las series temporales es un procedimiento común ya que los datos provenientes de los sensores remotos pueden presentar ruido debido a interferencias atmosféricas (nubosidad, por ejemplo) o propio del procesamiento. Para la evaluación de la performance de los modelos se utilizó la serie temporal 2001-2002 por presentar un MEI (Multivariate ENSO Index, índice que cuantifica el fenómeno ENSO; valores positivos indican "El Niño" o período húmedo, y valores negativos indican "La Niña" o período seco) cercano a 0. Se utilizó el software TIMESAT que presenta 3 modelos de ajuste: filtro de Savitsky-Golay, función gaussiana asimétrica y función logística. Los 3 modelos presentaron bajos errores cuadráticos medios (RMSE) con respecto a los valores originales, sin embargo el filtro Savitsky-Golay se adaptó mejor en aquellas zonas en las que la cobertura vegetal varía considerablemente (RMSE<0.04). Por otro lado, se encontraron diferencias en las estimaciones del inicio y la duración de la estación de crecimiento entre los modelos: el ajuste gausiano y el logístico se comportan de manera similar, pero presentan diferencias tanto positivas como negativas con el modelo de Savitsky-Golay aunque no muestran un patrón espacial definido. A partir de estos resultados, donde se aprecia que el filtro de Savitsky-Golay es el método que se ajusta con mayor precisión a los datos reales, se lo utilizó para analizar el resto de las series temporales y estimar la dinámica de la vegetación. 3. Caracterización fenológica de las coberturas vegetales más representativas. A partir de mapas de coberturas para el año 2000 y 2011 ya elaborados y con una gran precisión (proyecto de Beca de Estudio) para el centro de la provincia, se elaboró un mapa de coberturas estables (es decir, donde no ocurrió ningún tipo de cambio de cobertura en el período) y se seleccionaron 31,25 ha de las coberturas más representativas: pajonal de paja colorada, matriz de pastos cortos y pasturas cultivadas. 4. Análisis de la dinámica de la cobertura vegetal mediante el comportamiento de atributos fenológicos De acuerdo a lo mencionado anteriormente, se utilizó una serie temporal de 14 años de NDVI-MODIS (período 2000-2014). Esta serie se ajustó en TIMESAT utilizando el filtro de Savitsky-Golay, ponderando cada uno de los pixeles a partir de la información de la banda de confiabilidad: a los valores 0 (buen dato) se dio un peso de 1, a los valores 1 y 2 (datos marginales, nieve o hielo) un peso de 0,5 y a los valores 3 (cobertura nubosa) un peso de 0,1. A partir del ajuste realizado se obtuvieron los atributos fenológicos de la vegetación (descriptores del funcionamiento de los ecosistemas) tales como: el comienzo de la estación de crecimiento, la duración de la estación de crecimiento, la integral anual del NDVI, momento de máxima actividad fotosintética, rango relativo anual de NDVI, entre otras. Además, mediante la prueba no paramétrica de Mann-Kendall se evaluó la significancia de las tendencias temporales de los atributos fenológicos. Por último, se analizó la respuesta de los ecosistemas, a partir de los atributos fenológicos de la vegetación, al fenómeneo de El Niño Oscilación Sur (ENSO). Para identificar los diferentes estadíos climáticos se utilizó el Indice Multivariado del ENSO (MEI) ya que representa múltiples variables y brinda una descripción más completa y flexible del fenómenos climático que otros índices. La relación fue evaluada mediante un análisis de regresión linear. Los principales resultados muestran que no se encontró un fuerte patrón de correlación espacial entre el MEI y el comienzo de la estación de crecimiento.

Palabras clave
Imágenes Satelitales
pajonales
Pastizales
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