Explorando el potencial de la teledetección para evaluar el impacto de la sequía en las turberas de alta montaña

La teledetección mediante índices espectrales derivados de imágenes satelitales representa una vía prometedora para el seguimiento de humedales de alta montaña. Este estudio analiza la aplicabilidad de datos satelitales (Sentinel-2) en turberas alpinas del Pirineo catalán occidental, con el objetivo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Farinha, María Isabel, Universitat Autònoma de Barcelona.
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2025
País:España
Institución:Universitat Autònoma de Barcelona
Repositorio:Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ddd.uab.cat:325350
Acceso en línea:https://ddd.uab.cat/record/325350
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Turberas
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description La teledetección mediante índices espectrales derivados de imágenes satelitales representa una vía prometedora para el seguimiento de humedales de alta montaña. Este estudio analiza la aplicabilidad de datos satelitales (Sentinel-2) en turberas alpinas del Pirineo catalán occidental, con el objetivo de evaluar la respuesta espectral de la vegetación de estos ecosistemas ante variaciones hidrometeorológicas, con especial atención a los episodios de sequía. Los índices espectrales de vegetación muestran una dinámica estacional, donde el NDVI y NDWI_v alcanzan sus máximos en verano, por otro lado, estos índices, en conjunto con NDDI permiten identificar la dinámica interanual permitiendo diferenciar años más secos (2016, 2017, 2022) de años más húmedos (2018, 2020). Se identifican correlaciones estacionales entre variables del suelo e índices como NDVI, NDWI_v y NDDI, destacando su sensibilidad diferencial frente a la humedad y temperatura del suelo. Los resultados evidencian señales útiles de estrés hídrico, aunque moduladas por la cobertura nival y la topografía local. El trabajo subraya limitaciones y fortalezas metodológicas relevantes para futuros estudios, y contribuye al diseño de estrategias de monitorización remota en ecosistemas vulnerables de alta montaña, además de su utilidad para estudiar las turberas a escalas más amplias, especialmente en zonas aún desconocidas o de difícil acceso, así como para el seguimiento de estos ecosistemas en el contexto del cambio climático.
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Los índices espectrales de vegetación muestran una dinámica estacional, donde el NDVI y NDWI_v alcanzan sus máximos en verano, por otro lado, estos índices, en conjunto con NDDI permiten identificar la dinámica interanual permitiendo diferenciar años más secos (2016, 2017, 2022) de años más húmedos (2018, 2020). Se identifican correlaciones estacionales entre variables del suelo e índices como NDVI, NDWI_v y NDDI, destacando su sensibilidad diferencial frente a la humedad y temperatura del suelo. Los resultados evidencian señales útiles de estrés hídrico, aunque moduladas por la cobertura nival y la topografía local. El trabajo subraya limitaciones y fortalezas metodológicas relevantes para futuros estudios, y contribuye al diseño de estrategias de monitorización remota en ecosistemas vulnerables de alta montaña, además de su utilidad para estudiar las turberas a escalas más amplias, especialmente en zonas aún desconocidas o de difícil acceso, así como para el seguimiento de estos ecosistemas en el contexto del cambio climático.La teledetecció mitjançant índexs espectrals derivats d'imatges satel·litals representa una via prometedora per al seguiment dels aiguamolls d'alta muntanya. Aquest estudi analitza l'aplicabilitat de dades satel·litals (Sentinel-2) en torberes alpines del Pirineu català occidental, amb l'objectiu d'avaluar la resposta espectral de la vegetació d'aquests ecosistemes davant les variacions hidrometeorològiques, amb especial atenció als episodis de sequera. Els índexs espectrals de vegetació mostren una dinàmica estacional, amb màxims de NDVI i NDWI_v durant l'estiu. A més, aquests índexs, conjuntament amb l'índex NDDI, permeten identificar la dinàmica interanual, diferenciant anys més secs (2016, 2017, 2022) d'anys més humits (2018, 2020). S'identifiquen correlacions estacionals entre variables del sòl i índexs com l'índex NDVI, NDWI_v i NDDI, destacant-ne la sensibilitat diferencial a la humitat i la temperatura del sòl. Els resultats evidencien senyals útils d'estrès hídric, tot i que modulades per la cobertura nival i la topografia local. El treball subratlla limitacions i fortaleses metodològiques rellevants per a futurs estudis i contribueix al disseny d'estratègies de monitoratge remot en ecosistemes vulnerables d'alta muntanya, així com a l'estudi de les torberes a escales més àmplies, especialment en zones encara desconegudes o de difícil accés, i al seguiment d'aquests ecosistemes en el context del canvi climàtic.Remote sensing based on spectral indices derived from satellite imagery represents a promising approach for monitoring high-mountain wetlands. This study analyses the applicability of satellite data (Sentinel-2) in alpine peatlands of the western Catalan Pyrenees, with the aim of assessing the spectral response of vegetation to hydrometeorological variability, with particular emphasis on drought events. Vegetation spectral indices exhibit a marked seasonal dynamics, with NDVI and NDWI_v reaching their maximum values during summer. In addition, these indices, together with NDDI, allow the identification of interannual variability, distinguishing drier years (2016, 2017, 2022) from wetter ones (2018, 2020). Seasonal correlations are identified between soil variables and indices such as NDVI, NDWI_v and NDDI, highlighting their differential sensitivity to soil moisture and temperature. The results reveal useful signals of water stress, although modulated by snow cover and local topography. This work highlights relevant methodological strengths and limitations for future studies and contributes to the development of remote monitoring strategies for vulnerable high-mountain ecosystems. Moreover, it supports the study of peatlands at broader spatial scales, particularly in poorly known or hard-to-access areas, and their monitoring in the context of climate change.Gómez, LluisDomingo, CristinaPesquer Mayos, Lluís 22025-01-0120252025-01-01Treball de fi de postgrauhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccVoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://ddd.uab.cat/record/325350reponame:Dipòsit Digital de Documents de la UABinstname:Universitat Autònoma de BarcelonaEspañolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre i quan aquestes es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original i es reconegui l'autoria.https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ddd.uab.cat:3253502026-06-06T12:50:31Z
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