Análisis de series de datos de teledetección de índices de vegetación

Laburpena

El análisis de la dinámica de la vegetación a partir de datos de teledetección constituye actualmente una herramienta esencial en agricultura, ecología y otras ciencias ambientales. Desde el año 2000 se dispone de los datos de observación por satélite de distintas variables de ecosistemas terrestres proporcionados por los sensores MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers). Entre los productos derivados, se encuentran índices de vegetación como los denominados NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) y EVI (Enhanced Vegetation Index), disponibles cada 16 días con una resolución de 250mx250m, que pueden ser utilizados, entre otras aplicaciones, para analizar la evolución de cultivos, realizar cartografías de tipos funcionales de vegetación o estudiar diversos parámetros fenológicos. El desarrollo de métodos efectivos de análisis de este tipo de series de datos espacio-temporales representa una cuestión clave en las distintas aplicaciones y constituye el objetivo general de este trabajo de tesis. Entre las aplicaciones que pueden derivarse, se plantea la utilización de los métodos desarrollados en dos aspectos específicos de interés para el estudio del medio ambiente en la Comunidad Valenciana, como son la determinación de parámetros fenológicos de distintos tipos de vegetación y el análisis de la dinámica de la regeneración de la vegetación después de incendios forestales. Los modelos ocultos de Markov (HMMs) ofrecen la posibilidad de incorporar en la estructura del modelo utilizado información a priori sobre la dinámica del tipo de vegetación que se quiere modelizar, permitiendo así el desarrollo de modelos específicos para distintos tipos de vegetación y que estén adaptados a las condiciones ambientales locales. En el Capítulo 2 se explora la utilización de los HMMs para la determinación de parámetros fenológicos, mediante su aplicación en dos zonas contrastadas de la Cominidad Valenciana. El ajuste a una serie de datos de índices de vegetación como el NDVI de modelos de tipo HMMs supone la existencia de distintos estados de la vegetación, en distintos periodos de tiempo de la serie, caracterizados, cada uno de ellos, por una cierta distribución de probabilidad que determina la variación en los valores observados de NDVI a lo largo del tiempo. Un modelo de referencia simple, que correspondería esencialmente a considerar los valores medios de incremento o disminución del NDVI, consistiría en un modelo continuo lineal a trozos, de modo que según el estado de la vegetación se tendría una variación media constante del NDVI, con cambios de pendiente entre segmentos contiguos al cambiar de un estado al siguiente. En el Capítulo 3 se considera el problema del ajuste de modelos lineales a trozos a series de datos con un alto número de puntos y con la posibilidad de un alto número, a priori desconocido, de puntos de cambio. El problema se aborda mediante un algoritmo de tipo iterativo, que puede ser adaptado en función del tipo de información previa que se tenga sobre el sistema analizado o de la complejidad del modelo que se quiera ajustar. En el estudio de la dinámica de la vegetación es preciso separar las posibles tendencias, debidas por ejemplo a la regeneración natural tras un incendio forestal o tras un periodo de estrés hídrico, de las oscilaciones estacionales, que pueden no estar definidas de forma precisa. En el Capítulo 4 se presenta un modelo para series de datos que incluyen componentes seculares y componentes cíclicas no constantes, denominadas componentes cuasi-periódicas. El objetivo es obtener estimaciones más ajustadas a la realidad que las proporcionadas por los modelos de análisis espectral con componentes periódicas constantes, permitiendo con ello el análisis de las relaciones entre las variaciones en los parámetros que definen las variaciones estacionales y las covariables o factores ecológicos de interés. Los incendios forestales constituyen una de las perturbaciones naturales comunes en los ecosistemas mediterráneos y uno de los problemas ambientales principales en zonas como el sureste español. Los métodos de análisis de la dinámica de la vegetación, como los mencionados anteriormente, pueden ser aplicados a zonas incendiadas, permitiendo estudiar la dinámica de la regeneración post-incendio en relación con distintos factores ambientales. El análisis extensivo de las condiciones de regeneración requiere la identificación de zonas incendiadas a partir de los propios datos de teledetección. En el Capítulo 5 se presenta un método en dos fases para la detección de áreas incendiadas, que puede ser aplicado de forma eficiente en zonas extensas. En el capítulo final del trabajo se presenta un resumen de conclusiones generales, en donde se recapitulan los distintos resultados obtenidos en los distintos apartados. Por último, se incluye un apéndice en donde se exponen los conceptos básicos sobre HMMs, con el fin de facilitar la comprensión del trabajo presentado en el Capítulo 2.