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Estimating changes and trends in ecosystem extent with dense time-series satellite remote sensing.
Lee, Calvin K F; Nicholson, Emily; Duncan, Clare; Murray, Nicholas J.
Afiliação
  • Lee CKF; Centre for Integrative Ecology, School of Life and Environmental Sciences, Deakin University, Melbourne, Australia.
  • Nicholson E; Centre for Integrative Ecology, School of Life and Environmental Sciences, Deakin University, Melbourne, Australia.
  • Duncan C; Centre for Ecology & Conservation, Biosciences, College of Life and Environmental Sciences, University of Exeter, Penryn Campus, Cornwall, TR10 9FE, UK.
  • Murray NJ; Institute of Zoology, Zoological Society of London, Outer Circle, Regent's Park, London, NW1 4RY, UK.
Conserv Biol ; 35(1): 325-335, 2021 02.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32323369
RESUMEN
Estimación de los Cambios y Tendencias en la Extensión de los Ecosistemas Mediante Teledetección Satelital de Series Temporales Densas Resumen Las tendencias de cuantificación de la extensión de los ecosistemas es esencial para el entendimiento de su estado. Las estimaciones de pérdidas de los ecosistemas se usan con amplitud para rastrear el progreso hacia los objetivos de conservación, monitorear la deforestación e identificar a los ecosistemas que están experimentando un cambio rápido. La teledetección satelital se ha transformado en una fuente importante de información para la estimación de estas variables. A pesar de la obtención de datos satelitales, muchos estudios sobre el cambio en la extensión de los ecosistemas usan solamente capturas estáticas, lo cual ignora cantidades considerables de datos. Esta estrategia limita la habilidad que se tiene para estimar explícitamente la incertidumbre e importancia de la tendencia. La valoración de la precisión de múltiples capturas también requiere datos de referencia de series temporales, lo cual es muy costoso e imposible de conseguir en algunos casos. Diseñamos un método para estimar las tendencias en la extensión de los ecosistemas que usa todas las imágenes satelitales disponibles en Landsat. Usamos una serie temporal densa de los mapas clasificados que considera explícitamente a las covarianzas que afectan a las estimaciones de la extensión (p.ej.: tiempo, cobertura de nubes y estacionalidad). Aplicamos esta estrategia en el Santuario de Vida Silvestre del Valle de Huakaung en Myanmar, en donde la deforestación acelerada está afectando enormemente a la selva de tierras bajas. Aplicamos también un modelo mixto, aditivo y generalizado para estimar la extensión del bosque a partir de más de 650 clasificaciones de imágenes en Landsat (1999 - 2018). La extensión del bosque declinó significativamente a una tasa de 0.274%/año (SE 0.078). La extensión del bosque declinó del 91.70% (SE 0.02) del área de estudio en 1999 a 86.52% (SE 0.02) en 2018. Si la comparamos con la estrategia de las capturas, nuestra estrategia mejoró las tendencias estimadas de la pérdida del ecosistema al permitir la evaluación de significancia con intervalos de confianza y la incorporación de relaciones no lineales. Nuestro método puede usarse para identificar las tendencias significativas a lo largo del tiempo; también reduce la necesidad de tener datos de referencia extensos a lo largo del tiempo y proporciona estimaciones cuantitativas de la incertidumbre.
Assuntos
Palavras-chave

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ecossistema / Conservação dos Recursos Naturais Tipo de estudo: Prognostic_studies País/Região como assunto: Asia Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Ecossistema / Conservação dos Recursos Naturais Tipo de estudo: Prognostic_studies País/Região como assunto: Asia Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article