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Estimación de variables esenciales de la vegetación en un ecosistema de dehesa utilizando factores de reflectividad simulados estacionalmente

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Estimación de variables esenciales de la vegetación en un ecosistema de dehesa utilizando factores de reflectividad simulados estacionalmente

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dc.contributor.author Martín, M. P. es_ES
dc.contributor.author Pacheco-Labrador, J. es_ES
dc.contributor.author González-Cascón, R. es_ES
dc.contributor.author Moreno, G. es_ES
dc.contributor.author Migliavacca, M. es_ES
dc.contributor.author García, M. es_ES
dc.contributor.author Yebra, M. es_ES
dc.contributor.author Riaño, D. es_ES
dc.date.accessioned 2020-06-30T10:08:00Z
dc.date.available 2020-06-30T10:08:00Z
dc.date.issued 2020-06-23
dc.identifier.issn 1133-0953
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/147176
dc.description.abstract [ES] Los pastos arbolados y arbustivos son vitales para la producción ganadera extensiva y sostenible, la conservación de la biodiversidad y la provisión de servicios ecosistémicos y se localizan en áreas que serán previsiblemente más afectadas por el cambio climático. Sin embargo, las características estructurales, fenológicas, y las propiedades ópticas de la vegetación en estos ecosistemas mixtos, como los ecosistemas adehesados en la Península Ibérica que combinan un estrato herbáceo y/o arbustivo con un dosel arbóreo disperso, constituyen un serio desafío para su estudio mediante teledetección. Este trabajo combina métodos físicos y empíricos para la estimación de variables de la vegetación esenciales para la modelización de su funcionamiento: índice de área foliar (LAI, m2 /m2 ), contenido en clorofila a nivel de hoja (Cab,leaf, μg/cm2 ) y dosel (Cab,canopy, g/m2 ) y contenido en materia seca a nivel de hoja (Cm,leaf, g/cm2 ) y dosel (Cm,canopy, g/m2), en un ecosistema de dehesa. Para este propósito se construyó una base de datos espectral simulada considerando las cuatro principales etapas fenológicas del estrato herbáceo, el más dinámico del ecosistema, (rebrote otoñal, máximo verdor, inicio de la senescencia y senescencia estival) mediante la combinación de los modelos de transferencia radiativa PROSAIL y FLIGHT. Esta base de datos se empleó para ajustar diferentes modelos predictivos basados en índices de vegetación (IV) propuestos en la literatura y en Partial Least Squares Regression (PLSR). PLSR permitió obtener los modelos con mayor poder de predicción (R2  ≥ 0,93, RRMSE ≤ 10,77 %), tanto para las variables a nivel de hoja como a nivel de dosel. Los resultados sugieren que los efectos direccionales y geométricos controlan las relaciones entre los factores de reflectividad (R) simulados y los parámetros foliares. Se observa una alta variabilidad estacional en la relación entre variables biofísicas e IVs, especialmente para LAI y Cab que se confirma en el análisis PLSR. Los modelos desarrollados deben ser aún validados con datos espectrales medidos con sensores próximos o remotos. es_ES
dc.description.abstract [EN] Mixed vegetation systems such as wood pastures and shrubby pastures are vital for extensive and sustainable livestock production as well as for the conservation of biodiversity and provision of ecosystem services, and are mostly located in areas that are expected to be more strongly affected by climate change. However, the structural characteristics, phenology, and the optical properties of the vegetation in these mixed -ecosystems such as savanna-like ecosystems in the Iberian Peninsula which combines herbaceous and/or shrubby understory with a low density tree cover, constitute a serious challenge for the remote sensing studies. This work combines physical and empirical methods to improve the estimation of essential vegetation variables: leaf area index (LAI, m2 / m2 ), leaf (Cab,leaf, μg / cm2 ) and canopy(Cab,canopy, g / m2 ) chlorophyll content, and leaf (Cm, leaf, g / cm2 ) and canopy (Cm,canopy, g / m2 ) dry matter content in a dehesa ecosystem. For this purpose, a spectral simulated database for the four main phenological stages of the highly dynamic herbaceous layer (summer senescence, autumn regrowth, greenness peak and beginning of senescence), was built by coupling PROSAIL and FLIGHT radiative transfer models. This database was used to calibrate different predictive models based on vegetation indices (VI) proposed in the literature which combine different spectral bands; as well as Partial Least Squares Regression (PLSR) using all bands in the simulated spectral range (400-2500 nm). PLSR models offered greater predictive power (R2 ≥ 0.93, RRMSE ≤ 10.77 %) both for the leaf and canopy- level variables. The results suggest that directional and geometric effects control the relationships between simulated reflectance factors and the foliar parameters. High seasonal variability is observed in the relationship between biophysical variables and IVs, especially for LAI and Cab, which is confirmed in the PLSR analysis. The models developed need to be validated with spectral data obtained either with proximal or remote sensors. es_ES
dc.description.sponsorship ste estudio se ha llevado a cabo en el contexto de los proyectos FLUXPEC (CGL2012-34383) y SynerTGE (CGL2015-69095-R, MINECO/FEDER,UE) financiados por el Ministerio de Economía y Competitividad. Agradecemos el apoyo de los proyectos IB16185 de la Junta de Extremadura, MoReDEHESHyReS (No. 50EE1621, Agencia Espacial Alemana (DLR) y Ministerio Alemán de Asuntos Económicos y Energía) y el premio de la fundación Alexander von Humboldt vía Premio Max-Planck a Markus Reichstein es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation MINECO/ FLUXPEC/CGL2012-34383 es_ES
dc.relation MINECO-FEDER/CGL2015-69095-R es_ES
dc.relation Junta de Extremadura/IB16185 es_ES
dc.relation DLR-BMWI/50EE1621 es_ES
dc.relation.ispartof Revista de Teledetección es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Radiative transfer models es_ES
dc.subject PROSAIL+FLIGHT es_ES
dc.subject Vegetation indices es_ES
dc.subject PLSR es_ES
dc.subject Biophysical variables es_ES
dc.subject Tree-grass ecosystems es_ES
dc.subject Phenophases es_ES
dc.subject Modelos de transferencia radiativa es_ES
dc.subject Índices de vegetación es_ES
dc.subject Variables biofísicas es_ES
dc.subject Ecosistema tree-grass es_ES
dc.subject Fenofases es_ES
dc.title Estimación de variables esenciales de la vegetación en un ecosistema de dehesa utilizando factores de reflectividad simulados estacionalmente es_ES
dc.title.alternative Estimation of essential vegetation variables in a dehesa ecosystem using reflectance factors simulated at different phenological stages es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/raet.2020.13394
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Martín, MP.; Pacheco-Labrador, J.; González-Cascón, R.; Moreno, G.; Migliavacca, M.; García, M.; Yebra, M.... (2020). Estimación de variables esenciales de la vegetación en un ecosistema de dehesa utilizando factores de reflectividad simulados estacionalmente. Revista de Teledetección. 0(55):31-48. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13394 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/raet.2020.13394 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 31 es_ES
dc.description.upvformatpfin 48 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 0 es_ES
dc.description.issue 55 es_ES
dc.identifier.eissn 1988-8740
dc.relation.pasarela OJS\13394 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Economía y Competividad es_ES
dc.contributor.funder European Regional Development Fund es_ES
dc.contributor.funder Junta de Extremadura es_ES
dc.contributor.funder Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Alemania es_ES
dc.contributor.funder Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, Alemania es_ES


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