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Evaluación Multi-Temporal de la Senescencia de la Hierba de Otoño Detectada por Remoto a través de Gradientes Climáticos y Topográficos

Autores: Royimani, Lwando; Mutanga, Onisimo; Odindi, John; Slotow, Rob

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Evaluación Multi-Temporal de la Senescencia de la Hierba de Otoño Detectada por Remoto a través de Gradientes Climáticos y Topográficos


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Clima
Topografía
Ecosistemas de pastizales
Senescencia otoñal
Teledetección
Variables ambientales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El clima y la topografía son variables influyentes en la senescencia otoñal de los ecosistemas de pastizales. Por ejemplo, el clima extremo puede llevar a una senescencia más temprana o más tardía de lo normal, mientras que las altitudes más altas a menudo favorecen una senescencia temprana de la hierba. Sin embargo, hasta la fecha, no hay una comprensión integral de las variables ambientales clave derivadas de la teledetección que influyen en la ocurrencia de la senescencia otoñal de los pastizales, particularmente en regiones tropicales y subtropicales. Mientras tanto, se requiere conocimiento sobre la relación entre la senescencia otoñal de la hierba y las variables ambientales para ayudar en la formulación de prácticas óptimas de manejo de pastizales. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo examinar las autocorrelaciones espaciales entre la senescencia otoñal de la hierba detectada por teledetección en relación con variables climáticas y topográficas en los pastizales subtropicales. Se utilizaron los índices de Diferencia Normalizada NIR/Rededge Normalizada Diferencia Red-Edge (NDRE) y el índice de Clorofila Red-Edge (Chlred-edge) como los mejores proxies para explicar la ocurrencia de la senescencia otoñal de los pastizales, mientras que las estimaciones mensuales (es decir, de marzo a junio) de la senescencia otoñal de la hierba detectada por teledetección se examinaron en relación con sus factores climáticos y topográficos correspondientes utilizando los modelos de Regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLSR), Regresión Lineal Múltiple (MLR), Árboles de Clasificación y Regresión (CART) y Regresión de Bosque Aleatorio (RFR). El modelo RFR mostró un rendimiento superior en ambos proxies (es decir, RMSEs de 0.017, 0.012, 0.056 y 0.013, así como R2s de 0.69, 0.71, 0.56 y 0.71 para el NDRE, con RMSEs y R2s de 0.023, 0.018, 0.014 y 0.056, así como 0.59, 0.60, 0.69 y 0.72 para el Chlred-edge en marzo, abril, mayo y junio, respectivamente). A continuación, los valores mensuales promedio de la senescencia otoñal de la hierba detectada por teledetección se probaron por separado para determinar su significancia en relación con los factores climáticos mensuales promedio (es decir, temperaturas del aire mínima (Tmin) y máxima (Tmax), precipitación, humedad del suelo y radiación solar) y factores topográficos (es decir, pendiente, orientación y elevación) para definir los impulsores ambientales de la senescencia otoñal de los pastizales. En general, los resultados indicaron que Tmax (p = 0.000 y 0.005 para el NDRE y el Chlred-edge, respectivamente), Tmin (p = 0.021 y 0.041 para el NDRE y el Chlred-edge, respectivamente) y la humedad del suelo (p = 0.031 y 0.040 para el NDRE y el Chlred-edge, respectivamente) fueron los impulsores más influyentes de la senescencia otoñal de la hierba. En general, estos resultados han mostrado el papel de las técnicas de teledetección en la evaluación de la senescencia otoñal de los pastizales a lo largo de gradientes climáticos y topográficos, así como en la determinación de los impulsores ambientales clave de esta senescencia en el área de estudio.

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