Tesis:
Monitoring of water dynamics in rice ecosystems based on remote sensing time series
- Autor: TORNOS CASTILLO, Lucía
- Título: Monitoring of water dynamics in rice ecosystems based on remote sensing time series
- Fecha: 2017
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE MONTES
- Departamentos: SISTEMAS Y RECURSOS NATURALES
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/48173/
- Director/a 1º: DOMÍNGUEZ GÓMEZ, José Antonio
- Director/a 2º: PALACIOS ORUETA, Alicia
- Resumen: Hay una creciente preocupación a nivel global por la conservación de los recursos hídricos. Los ecosistemas de arroz, responsables del consumo del 30% de los recursos hídricos utilizados en agricultura (Karaba et al., 2007) son un elemento clave para asegurar la disponibilidad de agua. Además, los arrozales poseen una importante biodiversidad acuática y terrestre, y producen un alimento básico a nivel mundial, siendo el elemento más importante en la dieta de la mitad de la población (Van Nguyen & Ferrero, 2006). En un contexto de creciente demanda de arroz y escasez de agua (Bouman et al., 2007), con serias implicaciones en la disponibilidad de recursos hídricos y en la conservación medioambiental, la obtención de información sobre el uso del agua en los ecosistemas de arroz es una necesidad crucial. Sin embargo, el suministro de información fiable y actualizada sobre la distribución y los cambios en las zonas de arroz (Dong et al., 2015), así como la provisión de métodos precisos de detección de inundaciones y fenología a nivel global siguen presentando dificultades. Además, mejorar la estimación de la evapotranspiración (ET) y sus variaciones temporales y espaciales es esencial para mejorar la planificación de la gestión del agua (Lee et al., 2004, Chemin y Honda, 2006). La teledetección se ha convertido en una herramienta clave para el seguimiento, elaboración de mapas y observación de los ecosistemas de arroz en diferentes escalas temporales y espaciales (Kuenzer & Knauer, 2013), proporcionando información fiable de manera instantánea y costoefectiva. El análisis de series temporales de datos de teledetección proporciona información importante para evaluar la dinámica de los ecosistemas (Zhang et al., 2003). Además, el uso de series temporales de índices espectrales constituye un método sólido para identificar dinámicas intraanuales e interanuales, y se ha aplicado en estudios sobre el uso del suelo, detección de sucesos fenológicos y el seguimiento de los fenómenos naturales, entre otros (Gumma et al, 2014, Shijua y otros, 2014, Simonneaux et al., 2008). En la presente Tesis se propone una metodología para el seguimiento de la dinámica del agua y la vegetación en ecosistemas de arroz a partir de series temporales de índices espectrales y el uso de series temporales de teledetección en combinación con modelos de ET. Las metodologías que se han estudiado están pensadas para ser aplicadas con bajos requerimientos de datos de campo, con el objetivo de que sean factibles en regiones que carecen de información agrícola general, y especialmente en los países en desarrollo. Se han utilizado las series temporales MODIS para obtener resultados con suficiente frecuencia temporal y poder contar con bandas espectrales adecuadas para detectar fenómenos de agua y vegetación. Los objetivos específicos fueron (1) explorar la potencialidad de las series temporales anuales de los índices espectrales para cartografiar los ecosistemas de arrozal; (2) evaluar el potencial de diferentes índices espectrales para el seguimiento de la fenología del arroz y la dinámica de la inundación combinando enfoques fenométricos y estadísticos de series temporales y (3) evaluar el funcionamiento del modelo Priestley Taylor-Jet Propulsion laboratory (PT-JPL) diario para obtener E (ET expresado en términos de Energía) en los ecosistemas de arroz. Los resultados de esta Tesis confirmaron el potencial de los índices de vegetación para proporcionar mapas fiables de arroz y resaltaron la importancia de explorar los índices angulares para mejorar la identificación de la dinámica de la cubierta terrestre. En particular, el uso del Índice de Ángulos y Pendiente Espectral (SASI) ha demostrado su potencial para proporcionar resultados notables en la discriminación del arroz de otros cultivos o usos de la tierra, en combinación con técnicas de emparejamiento espectral. La existencia de una respuesta significativa a los eventos de inundación mostrados en los Indices de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI (1), NDWI (2)) y SASI ilustra la importancia de las longitudes de onda espectrales infrarrojas de onda corta (SWIR) para detectar suelos inundados y húmedos. Específicamente, el SASI mostró una gran capacidad para identificar cambios en el contenido de agua en el suelo, lo que podría fomentar su uso en estudios de seguimiento de humedales. Sobre la base de los resultados obtenidos, hemos propuesto una combinación específica de índices para evaluar los eventos de inundación del arroz y las etapas fenológicas en relación con diferentes prácticas de gestión. El modelo PT-JPL-diario reprodujo adecuadamente la dinámica principal de en los ecosistemas arroceros durante la época de crecimiento del arroz, pero fue menos fiable en la reproducción de los valores variables presentes fuera de este período. ----------ABSTRACT---------- Water resources conservation is becoming an increasing concern worldwide. Rice ecosystems, as the consumer of 30% of freshwater resources used for crops worldwide (Karaba et al., 2007) are a key element to ensure water availability. Besides, rice fields hold important aquatic and terrestrial biodiversity, and produce crucial staple food at global level, being the most important element in the diet of half of the world’s population (Van Nguyen & Ferrero, 2006). In a context of increasing rice demand and water scarcity (Bouman et al., 2007), with serious implications in water resources availability and environmental conservation, obtaining information about water use in rice ecosystems is becoming a crucial need. However, the provision of reliable and updated information on rice paddy distribution and changes (Dong e al., 2015), as well the provision of accurate flooding and phenology detection methods is still difficult at global level. Furthermore, improving the estimation of evapotransporation (ET) and its temporal and spatial variations is essential to improve water management planning (Lee et al., 2004; Chemin and Honda, 2006). Remote sensing has become a key tool to monitor, map and observe rice ecosystems at different time and spatial scales (Kuenzer & Knauer, 2013), providing reliable information in an instantaneous and cost-effective manner. Time-series analysis of remote sensing data provides important information to assess ecosystem dynamics (Zhang e al., 2003. Additionally, the use of spectral indices time series is also a solid approach to identify intra-annual and interannual dynamics, and has been applied in the fields of land-use identification, phenology detection and natural phenomena monitoring, among others (Gumma et al, 2014; Shihua et al., 2014; Simonneaux et al., 2008). In the present thesis, a methodology is proposed to monitoring water and vegetation dynamics in rice ecosystems based on spectral indices time series, and the use of remote sensing time series in combination with ET models. The options explored are intended to be applied with low field-data requirements and inputs, aimed to be feasible in regions lacking general agricultural information, and especially in developing countries. We used MODIS time series to achieve results with enough time frequency and adequate spectral bands to detect both water and vegetation phenomena. The specific objectives were (1) to explore the potentiality of Spectral Indices annual time series to map rice ecosystems; (2) to assess the potential of different spectral indices for monitoring rice phenology and flooding dynamics by combining phenometric and statistical time series approaches and (3) to evaluate the Priestley Taylor- Jet Propulsion laboratory (PT-JPL) daily model performance in obtaining E (ET, expressed in terms of energy) estimates in rice ecosystems. The results of this thesis confirmed the potential of vegetation indices to provide reliable rice maps and highlight the importance of exploring angular indices to improve the identification of land cover dynamics. In particular, the use of the Shortwave Angle Slope Index (SASI) has demonstrated its potential to provide remarkable results in discriminating rice from other crops or land uses, in combination with spectral matching techniques. The existence of a significant response to flooding events showed in the Normalized Difference Water Index (NDWI(1), NDWI(2)) and SASI illustrates the importance of SWIR spectral wavelengths to detect flooded and wet soils. Specifically, SASI exhibited a strong capacity to identify changes in soil water content, which may encourage its use in wetland monitoring studies. Based on the results obtained, we have proposed a specific combination of indices for assessing rice flooding events and phenological stages in relation to different management practices. The PT-JPL-daily model reproduced adequately the main dynamics of in rice ecosystems during the rice growing season, but it was less reliable in reproducing the repeated ups and downs present out of this period.