Análisis temporal de biomasa y stocks de carbono en un ecosistema de dehesa mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticos
[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación de los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En este trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágen...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | España |
| Institución: | Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| Repositorio: | DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC |
| OAI Identifier: | oai:digital.csic.es:10261/141362 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10261/141362 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Landsat Dehesa Indices espectrales Biomasa Stocks de carbono Variables climáticas Spectral indices Biophysical variables Carbon stocks Climatic variables |
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Análisis temporal de biomasa y stocks de carbono en un ecosistema de dehesa mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticosCáceres, JoséMartín, M. PilarSalas Rey, JavierLandsatDehesaIndices espectralesBiomasaStocks de carbonoVariables climáticasSpectral indicesBiophysical variablesCarbon stocksClimatic variables[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación de los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En este trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágenes Landsat para estimar la cantidad de biomasa del pasto en una zona de dehesa al NE de la provincia de Cáceres (España) en el período 1985-2010. A partir de las imágenes de biomasa obtenidas se ha analizado la evolución de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Se realizaron muestreos de campo de biomasa, así como de radiometría, en cuatro parcelas ubicadas dentro de la zona de estudio para la calibración del modelo. Se aplicó un modelo de regresión lineal entre los datos de campo e índices espectrales para la estimación de biomasa a partir de las imágenes Landsat. El índice EVI obtuvo los mejores ajustes (R2=0.79). Se aplicó un factor de carbono de 50% de la biomasa para la estimación de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Los valores promedios de biomasa mostraron sensibilidad a los cambios extremos de las series temporales de precipitación y temperatura.[EN] According to the Intergovernmental Panel on Climate Change Good Practice Guidance (IPCC GPG), remote sensing techniques are suitable for the estimation of carbon sinks, through the estimation of above ground biomass. In this work we used a Landsat time series to estimate grass biomass in a wooded grassland ecosystem located Northeast Cáceres (Spain) from 1985 to 2010. From the results of the estimation of biomass, we analyzed the evolution of carbon stocks in grasslands. Field sampling of biomass were performed, as well as field spectroscopy, in four plots located within the study site for model calibration. Linear regression models between field data and spectral indices were applied for estimating biomass from Landsat data. EVI was the best index for biomass estimation (R2=0.79). A carbon fraction of 50% of the biomass was applied for the carbon stock estimation. The average values of biomass were found to be sensitive to extreme changes in time series of precipitation and temperature.Agradezco a la Fundación Carolina por la beca otorgada para desarrollar el Máster en Tecnologías de la Información Geográfica en la Universidad de Alcalá, del cual se desprende este trabajo. Al Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) por la disponibilidad de las imágenes Landsat. A Jeffrey Masek por facilitar el acceso a la herramienta de pre-procesamiento de LEDAPS y a la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) por la cesión de los datos meteorológicos. Este trabajo se ha realizado en el contexto de las actividades del proyecto BIOSPEC (CGL2008- 02301/CLI) financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación españolPeer reviewedUniversidad Nacional Autónoma de HondurasMinisterio de Ciencia e Innovación (España)Martín, M. Pilar [0000-0002-5563-8461]Consejo Superior de Investigaciones Científicas [https://ror.org/02gfc7t72]201620162015info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Publisher's versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://hdl.handle.net/10261/141362reponame:DIGITAL.CSIC. Repositorio Institucional del CSICinstname:Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Españolhttp://dx.doi.org/10.5377/ce.v8i1.2049Síinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:digital.csic.es:10261/1413622026-05-22T06:33:51Z |
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[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación de los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En este trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágenes Landsat para estimar la cantidad de biomasa del pasto en una zona de dehesa al NE de la provincia de Cáceres (España) en el período 1985-2010. A partir de las imágenes de biomasa obtenidas se ha analizado la evolución de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Se realizaron muestreos de campo de biomasa, así como de radiometría, en cuatro parcelas ubicadas dentro de la zona de estudio para la calibración del modelo. Se aplicó un modelo de regresión lineal entre los datos de campo e índices espectrales para la estimación de biomasa a partir de las imágenes Landsat. El índice EVI obtuvo los mejores ajustes (R2=0.79). Se aplicó un factor de carbono de 50% de la biomasa para la estimación de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Los valores promedios de biomasa mostraron sensibilidad a los cambios extremos de las series temporales de precipitación y temperatura. |
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