En el presente trabajo se reproduce la metodología propuesta por Verbesselt et al. (en prensa) para evaluar el potencial de series temporales de índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y EVI (Enhanced Vegetation Index) derivados de imágenes MODIS 13Q01 v.05, obtenidas con una periodicidad de 16 días. En sesiones anteriores se explicó: (1) como automatizar la lectura de las imágenes MODIS y la extracción de los valores de los índices de vegetación NDVI y EVI a partir de una serie de puntos georreferenciados y visitados en campo; (2) cómo filtrar los datos utilizando la capa de fiabilidad provista en las imágenes MODIS y cómo interpolar estos datos utilizando distintas técnicas de interpolación. En esta sesión se analizan los datos ya filtrados e interpolados. El código en R que genera los resultados que se muestran en esta sesión se puede descargar aquí.
RIt = (VIt/VIt reference) - 1
Donde RIt es el valor de referencia en tiempo t, VIt es la mediana de los índices de vegetación de las parcelas de estudio de una clase de daño determinada, y VIt reference es la mediana de los índices de vegetación de todas las parcelas de estudio.
La estimación de los daños en campo se hizo utilizando la guía Ferreti (1994) en el interior de rodales más o menos homogéneos, a por lo menos 100 m del camino más próximo, y haciendo un recorrido en un radio de aproximadamente 50 m alrededor del punto seleccionado. Se seleccionaron 76 parcelas de campo, 35 en rodales de Pinus nigra y 41 en rodales de Pinus sylvestris. Las clases de daño se agruparon de la siguiente forma: (1) de 0-30% de daño (daño leve); (2) de 30-60% de daño (daño moderado); (3) >60% daño (daño severo). Las parcelas de Pinus nigra tuvieron la siguiente representación por clase de daño: (1) 16 parcelas con daño entre 0-30%; (2) 18 parcelas con daño entre 30-60%; (3) 1 única parcela con daño >60%. Las parcelas de Pinus sylvestris tuvieron la siguiente representación por clase de daño: (1) 12 parcelas con daño entre 0-30%; (2) 12 parcelas con daño entre 30-60%; (3) 17 parcelas con daño >60%. La clasificación en tres categorías de daño es ciertamente arbitraria y se corresponde en parte con la realidad del área de estudio, Filabres, en dónde prácticamente no existen ya rodales exentos de daño. Estas categorías contrastan notablemente con las categorías definidas por Verbesselt et al. (en prensa), en donde la categoría de daño severo se define >30% de daño.
La figura 1(a) muestra la serie temporal de las medianas del NDVI para cada una de las clases de daño agrupadas por especie. El NDVI es un índice que indica la actividad fotosintética de las plantas, o en este caso, de las masas forestales.
Figura 1a. Series temporales del NDVI obtenidas a partir de la mediana de los valores del NDVI de todas las parcelas agrupadas en cada clase de daño.
La figura 1(b) muestra la serie temporal de las medianas del EVI para cada una de las clases de daño agrupadas por especie. El EVI es un índice que refleja bien la estructura del dosel.
Figura 1b. Series temporales del EVI obtenidas a partir de la mediana de los valores del EVI de todas las parcelas agrupadas en cada clase de daño.
De ambas figuras se pueden sacar las siguientes conclusiones: (1) en Pinus sylvestris es posible detectar cierto alejamiento de los series temporales de índices de vegetación para la clase de daño más severa con respecto a las otras dos clases, sobretodo a partir de los años 2004 y 2005 en adelante; (2) el NDVI capta mejor estas diferencias que el EVI; (3) en Pinus nigra no se ve una tendencia clara. En particular para la clase de daño más severa, el comportamiento es bastante caótico, posiblemente como consecuencia de que sólo hay una parcela que representa esta clase de daño. Contrario a lo que cabría esperar, la clase de daño leve tiene en promedio menor actividad fotosintética que la clase de daño moderado.
La figura 2a muestra la serie temporal del índice relativo (RIt) de NDVI para cada una de las clases de daño agrupadas por especie.
La figura 2b muestra la serie temporal del índice relativo (RIt) de EVI para cada una de las clases de daño agrupadas por especie.
A continuación, se han agrupado los valores relativos de los índices de vegetación (NDVI y EVI) en cada una de las clases de daño por mes y año, y se han representado gráficos de cajas para ver si las distintas clases de daño se diferencian mejor en determinadas épocas del año y/o en determinados años para cada una de las especies estudiadas .
La figura 3a muestra los gráficos de cajas de los valores del índice relativo del NDVI para Pinus nigra y Pinus sylvestris.
La figura 3b muestra los gráficos de cajas de los valores del índice relativo del EVI para Pinus nigra y Pinus sylvestris.
Finalmente, las figuras 4a y 4b muestran los gráficos de cajas de los valores del índice relativo del NDVI y EVI, respectivamente, agrupados por años.
En general, nuestros resultados son coincidentes con los de Verbesselt et al. (en prensa) en varios aspectos. En particular, para Pinus sylvestris, nuestros resultados muestran que las imágenes MODIS permiten discriminar perfectamente las masas con un grado de decaimiento más severo del resto. El índice NDVI parece detectar mejor estas diferencias que el EVI. Temporalmente, parece que las masas de Pinus sylvestris que actualmente tienen tienen un grado de afección severo y aquellas con un grado de afección leve se distinguen muy bien en cualquier época del año y en todos los años de estudio. Esto puede indicar que: (1) la afección se ha producido muchos años atrás, lo cual es poco probable, ya que los técnicos de campo empezaron a detectar el daño en Filabres en 2002; (2) que las masas tienen características estructurales distintas y por tanto sus condiciones de partida en términos de NDVI son también distintas. Esto se puede investigar a través de análisis correlacionales del grado de afección de las parcelas con distintas variables físicas y estructurales.
Por último, son muy extraños los resultados obtenidos para Pinus nigra. Si bien la respuesta caótica de los índices de vegetación para el grado de afección mayor se puede explicar por la baja representatividad de parcelas en esta clase de daño (n = 1), no encontramos de momento una explicación lógica para la respuesta inversa de las otras dos clases de daño. Es necesario investigar por qué se ha obtenido esta señal. ¿Tal vez la complejidad estructural de los rodales de Pinus nigra es más compleja o heterogénea que los rodales de Pinus sylvestris? ¿Existen factores físicos (p.e. la pendiente) que puedan estar condicionando la respuesta de los rodales al decaimiento y a la vez la respuesta espectral de estas parcelas? Las respuestas a éstas y otras preguntas son críticas para poder determinar el papel de las imágenes MODIS como herramienta de detección de los procesos de decaimiento en plantaciones forestales.
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