Drought estimation maps by means multidate landsat fused images

The purpose of this paper is to analyze the usefulness of traditional indexes, such as NDVI and NDWI along with a recently proposed index (NDDI) using merged data for multiple dates, with the aim of obtaining drought data to facilitate the analysis for government premises. In this study we have used Landsat 7 ETM+ data for the month of June (2001-2009), which merged to get bands with twice the resolution. The three previous indices were calculated from these new bands, getting in turn drought maps that can enhance the effectiveness of decision making.

On the acquisition of high-resolution maps with open source software and commercials off-the-shelf quad-rotors

Mosaics are high-resolution images obtained aerially and employed in several scientific research areas, such for example, in the field of environmental monitoring and precision agriculture. Although many high resolution maps are obtained by commercial demand, they can also be acquired with commercial aerial vehicles which provide more experimental autonomy and availability. For what regard to mosaicing-based aerial mission planners, there are not so many - if any - free of charge software. Therefore, in this paper is presented a framework designed with open source tools and libraries as an alternative to commercial tools to carry out mosaicing tasks.

Análisis comparativo de la estimación de la erosión hídrica con la metodología USLE y las técnicas RS SIG. Aplicación al entorno del tramo medio de la cuenca del río Jarama (Guadalajara)

La erosión hídrica en España es un problema grave, por las consecuencias que comporta en términos de pérdida del recurso suelo, sobre el que se sustenta la vida. Desde la década de los años ochenta del pasado siglo, la Administración Central ha realizado dos inventarios de erosión del suelo a nivel nacional: Los Mapas de Estados Erosivos (MEEs) y el Inventario Nacional de Erosión del Suelo (INES). En la presente Tesis Doctoral se han abordado las siguientes cuestiones: - Se ha profundizado en el análisis y aplicación de nuevas herramientas en la estimación del factor topográfico y del factor vegetación, que intervienen en los modelos de cálculo de las pérdidas de suelo, para mejorar la precisión en los resultados de la estimación de las tasas de erosión con los mismos. - Se ha establecido un procedimiento que permita realizar un inventario continuo de los Estados Erosivos de España, fijando como premisa el tiempo para su actualización. La Tesis desarrolla un procedimiento que permite comprobar que, la precisión utilizada en la cartografía base para determinar el factor vegetación y el factor topográfico del modelo USLE, influye en los resultados de la estimación de las tasas de erosión. También se ha realizado un estudio multi-temporal, analizado cuatro períodos: desde 1982 a 2014, con el fin de investigar las posibilidades de implementar un inventario continuo de los Estados Erosivos a nivel nacional; utilizando sensores remotos y técnicas de teledetección como herramienta para la actualización de los usos del suelo, factor determinante para estudiar la evolución de las tasas de erosión a lo largo del tiempo. Los resultados obtenidos de las investigaciones mencionadas, se han aplicado al tramo medio de la cuenca del río Jarama en la provincia de Guadalajara y han permitido comprobar que, la precisión de los datos utilizados en la aplicación del modelo USLE, influyen de una forma determinante en la estimación de las tasas de erosión y, además, hacen posible que la metodología, propuesta en esta Tesis, contribuya a establecer un inventario continuo de la evolución de los Estados Erosivos en un espacio multitemporal y a nivel de escenarios que abarcan una gran superficie. Gracias a este inventario se ha podido aportar información de la evolución de la cubierta vegetal y las pérdidas de suelo en la zona de estudio en el período analizado 1984-2015. ABSTRACT Water erosion in Spain is a serious problem and the consequences in terms of loss of soil resources on which life is based. Since the early eighties of last century, the central government has made two inventories of soil erosion nationwide: Maps of Erosive States (MEES) and the National Inventory of Soil Erosion (INES). In this Doctoral Thesis we have addressed the following issues: - It has deepened in the analysis and implementation of new tools in estimating the topographic factor and vegetation factor involved in the calculation models of soil loss, to improve accuracy in the results of the estimation of rates erosion therewith. - It has established a procedure allowing a continuous inventory of Erosion States of Spain, setting premised time for update. The thesis develops a method that allows to check that the precision used in the base map to determine the vegetation factor and topographical factor USLE model, influences the results of estimating erosion rates. There has also develop a multi-temporal study analyzed four periods: from 1982-2014, in order to investigate the possibilities of implementing a continuous inventory of erosion states at national level; using remote sensing techniques as a tool for updating land use, determining to study the evolution of erosion rates along the time factor. The results of the investigations referred to, have been applied to area around the middle reach of the Jarama river basin in the province of Guadalajara and would have shown that the accuracy of the data used in the model application USLE influence of decisive way estimating erosion rates and also make it possible that the methodology proposed in this thesis, help establish a continuous inventory of the evolution of erosive states in a multi-temporal space and level scenarios covering a large area. Thanks to this inventory was it able to provide information on the evolution of the vegetation cover and soil loss in the study area in the analyzed period 1984-2015.

Geografía del carbono en alta resolución en bosque tropical amazónico del Ecuador mediante sensores aerotransportados

La estimación de la biomasa de la vegetación terrestre en bosque tropical no sólo es un área de investigación en rápida expansión, sino también es un tema de gran interés para reducir las emisiones de carbono asociadas a la deforestación y la degradación forestal (REDD+). Las estimaciones de densidad de carbono sobre el suelo (ACD) en base a inventarios de campo y datos provenientes de sensores aerotransportados, en especial con sensores LiDAR, han conducido a un progreso sustancial en el cartografiado a gran escala de las reservas de carbono forestal. Sin embargo, estos mapas de carbono tienen incertidumbres considerables, asociadas generalmente al proceso de calibración del modelo de regresión utilizado para producir los mapas. En esta tesis se establece una metodología para la calibración y validación de un modelo general de estimación de ACD usando LiDAR en un sector del Parque Nacional Yasuní en Ecuador. En el proceso de calibración del modelo se considera el tamaño y la ubicación de las parcelas, la influencia de la topografía y la distribución espacial de la biomasa. Para el análisis de los datos se utilizan técnicas geoestadísticas en combinación con variables geomorfométricas derivadas de datos LiDAR, y se propone un esquema de muestreo estratificado por posiciones topográficas (valle, ladera y cima). La validación del modelo general para toda la zona de estudio presentó valores de RMSE = 5.81 Mg C ha-1, R2 = 0.94 y sesgo = 0.59, mientras que, al considerar las posiciones topográficas, el modelo presentó valores de RMSE = 1.67 Mg C ha-1, R2 = 0.98 y sesgo = 0.23 para el valle; RMSE = 3.13 Mg C ha-1, R2 = 0.98 y sesgo = - 0.34 para la ladera; y RMSE = 2.33 Mg C ha-1, R2 = 0.97 y sesgo = 0.74 para la cima. Los resultados obtenidos demuestran que la metodología de muestreo estratificado por posiciones topográficas propuesto, permite calibrar de manera efectiva el modelo general con las estimaciones de ACD en campo, logrando reducir el RMSE y el sesgo. Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura vertical de la vegetación en un bosque altamente diverso, permitiendo realizar estimaciones precisas de ACD, y conocer patrones espaciales continuos de la distribución de la biomasa aérea y del contenido de carbono en la zona de estudio. ABSTRACT Estimating biomass of terrestrial vegetation in tropical forest is not only a rapidly expanding research area, but also a subject of tremendous interest for reducing carbon emissions associated with deforestation and forest degradation (REDD+). The aboveground carbon density estimates (ACD) based on field inventories and airborne sensors, especially LiDAR sensors have led to a substantial progress in large-scale mapping of forest carbon stocks. However, these carbon maps have considerable uncertainties generally associated with the calibration of the regression model used to produce these maps. This thesis establishes a methodology for calibrating and validating a general ACD estimation model using LiDAR in Ecuador´s Yasuní National Park. The size and location of the plots are considered in the model calibration phase as well as the influence of topography and spatial distribution of biomass. Geostatistical analysis techniques are used in combination with geomorphometrics variables derived from LiDAR data, and then a stratified sampling scheme considering topographic positions (valley, slope and ridge) is proposed. The validation of the general model for the study area showed values of RMSE = 5.81 Mg C ha-1, R2 = 0.94 and bias = 0.59, while considering the topographical positions, the model showed values of RMSE = 1.67 Mg C ha-1, R2 = 0.98 and bias = 0.23 for the valley; RMSE = 3.13 Mg C ha-1, R2 = 0.98 and bias = - 0.34 for the slope; and RMSE = 2.33 Mg C ha-1, R2 = 0.97 and bias = 0.74 for the ridge. The results show that the stratified sampling methodology taking into account topographic positions, effectively calibrates the general model with field estimates of ACD, reducing RMSE and bias. The results show the potential of LiDAR data to characterize the vertical structure of vegetation in a highly diverse forest, allowing accurate estimates of ACD, and knowing continuous spatial patterns of biomass distribution and carbon stocks in the study area.