Remote sensing time series analysis to assess vegetation dynamics at different scales

Resumen

Vegetation dynamics plays a critical role in the interactions of climate with the Earth's surface generating an increasing research interest during the last decades. A better knowledge of vegetation seasonality and its variability could provide valuable information for developing appropriate environmental policies and improving climate predictions and sustainable management of natural vegetation and agricultural lands. Remote sensing has become a key tool to assess vegetation dynamics at different temporal and spatial scales covering large areas. The spectral information acquired by sensors can be summarized in the so-called vegetation indices based on the combination of reflectance values at different wavelengths, among them, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) has been widely used for monitoring vegetation. The main objective of this thesis is to assess vegetation dynamics in terms of seasonal cycle’s regularity analyzing NDVI time series. A statistical approach in the temporal and spectral domains by means of the autocorrelation function and the periodogram respectively was used. Based on these two mathematical tools, several periodicity indicators were proposed in order to map and assess different aspects of vegetation dynamics. The specific objectives were: (1) to develop a robust and operative methodology to assess fallowing temporal patterns in non-irrigated agricultural areas in mainland Spain; (2) to assess vegetation seasonality based on quantitative maps of vegetation main periodic patterns at global scale and their relationship with climate and (3) to assess changes of vegetation seasonality and their relationships with climate and human activities. MODIS time series at moderate spatial resolution were used to map three different fallowing temporal patterns at national scale whereas AVHRR NDVI times series with coarser resolution were used to assess vegetation seasonality at global scale. The use of the statistical approach with long remote sensing time series as those provided by MODIS and AVHRR sensors made it possible to obtain robust results in a spatially continuous manner. Particularly, in the first study, the integration of specific autocorrelation coefficients at one, two and three year lags within a random forest model allowed identifying with more than 80% of accuracy different fallowing temporal patterns across non-irrigated arable lands in mainland Spain: (1) regular cultivation, (2) 2-year crop-fallow rotation and (3) 3-year crop-fallow rotation. Approximately half of the surface, mainly distributed in northwestern Spain, was regularly cultivated, whereas the other half with crop-fallow rotation patterns were located across northeast, center and south of Spain. In the second study, periodogram derived indicators were useful to assess the main vegetation periodic patterns at global scale, that is, the number, amplitude and stability of the intra-annual cycles and the presence of pluri-annual cycles. Most of vegetated areas in the Northern Hemisphere high latitudes and the African savannas and grasslands showed a single intra-annual cycle with high values of amplitude and stability. Bimodal and trimodal patterns within a year were found in the tropical and arid regions showing lower values of amplitude and stability; the presence of pluri-annual cycles was significant in water-limited regions. Large agricultural areas with multiple growing seasons on a regular basis indicated crop intensification. In the third study, the "dynamic of vegetation seasonality", that is, the temporal evolution of vegetation seasonality was evaluated at global scale. For that, a novel methodology was proposed based on the previous indicators calculated using a 5-year moving window procedure. Significant temporal variability in amplitude and stability was found. Furthermore, approximately 20% of the vegetated land surface showed changes in the number of intra-annual cycles. The results of this thesis about vegetation seasonality and its stability at medium and long terms could help policy makers to design and implement appropriate policies and management practices within the current global change context. Among other applications, the methodologies proposed could become valuable tools to assess accuracy in the identification of phenological events such as start, end or length of growing season. In the future, with the increasing availability of remote sensing data at high resolution, the potential of these methodologies will increase enormously making it possible to explore vegetation dynamics at more local scales. ----------RESUMEN---------- La dinámica de la vegetación juega un papel muy importante en las interacciones del clima con la superficie de la Tierra, por lo que su investigación ha generado un creciente interés durante las últimas décadas. Un mejor conocimiento de la estacionalidad de la vegetación y su variabilidad podría proporcionar información valiosa para desarrollar políticas ambientales apropiadas y mejorar las predicciones climáticas y la gestión sostenible de la vegetación natural y las tierras agrícolas. La teledetección se ha convertido en una herramienta clave para evaluar la dinámica de la vegetación a diferentes escalas temporales y espaciales cubriendo grandes áreas. La información espectral adquirida por los sensores se puede resumir en los denominados índices de vegetación basados en la combinación de los valores de reflectancia a distintas longitudes de onda, entre ellos, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) ha sido ampliamente utilizado para el seguimiento de la vegetación. El principal objetivo de esta tesis es evaluar la dinámica de la vegetación en términos de la regularidad del ciclo estacional analizando las series de tiempo de NDVI. Se utilizó un enfoque estadístico en los dominios temporal y espectral mediante la función de autocorrelación y el periodograma respectivamente. Con base en estas dos herramientas matemáticas, se propusieron varios indicadores de periodicidad con el fin de cartografiar y evaluar diferentes aspectos de la dinámica de la vegetación. Los objetivos específicos fueron: (1) desarrollar una metodología robusta y operativa para evaluar la ocurrencia y repetición de barbechos en áreas agrícolas de secano de la España peninsular; (2) evaluar la estacionalidad de la vegetación a escala global a partir de indicadores cuantitativos y su relación con el clima y (3) evaluar los cambios en la estacionalidad de la vegetación y sus relaciones con el clima y las actividades humanas. Para cartografiar los diferentes patrones temporales del uso del barbecho a escala nacional se utilizaron series de tiempo MODIS a resolución espacial moderada. Las series de tiempo AVHRR NDVI con menor resolución espacial se emplearon para analizar la estacionalidad de la vegetación a escala global. El uso del enfoque estadístico con series de tiempo de teledetección largas como las proporcionadas por los sensores MODIS y AVHRR hizo posible obtener resultados robustos de manera espacialmente continua. En particular, en el primer estudio, la integración de los coeficientes de autocorrelación especifícos a los retardos de uno, dos y tres años en un modelo random forest permitió identificar con más de un 80% de precisión diferentes patrones temporales del uso del barbecho en tierras agrícolas de secano en la España peninsular: (1) cultivo regular (2) rotación de cultivo-barbecho de dos años y (3) rotación de cultivo-barbecho de tres años. Aproximadamente la mitad de la superficie distribuida principalmente en el noroeste de España fue cultivada regularmente, mientras que la otra mitad con patrones de rotación cultivo-barbecho se localizó en el noreste, centro y sur de España. En el segundo estudio, los indicadores derivados del periodograma permitieron evaluar a escala global la estacionalidad de la vegetación, concretamente el número, amplitud y estabilidad de los ciclos intra-anuales y presencia de ciclos plurianuales. La mayoría de las áreas con vegetación en las latitudes altas del Hemisferio Norte y las sabanas y vegetación herbácea en África mostraron un ciclo intra-anual único con valores altos de amplitud y estabilidad. Se encontraron patrones bi- y trimodales dentro de un año en las regiones tropicales y áridas con valores más bajos de amplitud y estabilidad; la presencia de ciclos plurianuales fue significativa en las regiones áridas. Una importante intensificación agrícola fue identificada en extensas zonas por la aparición de varios ciclos intra-anuales. En el tercer estudio se evaluó a escala global la "dinámica de la estacionalidad de la vegetación", es decir, la evolución temporal de la estacionalidad de la vegetación. Para ello, se propuso una metodología novedosa basada en los indicadores anteriores calculados mediante un procedimiento de ventana móvil de cinco años. Se encontró una variabilidad temporal significativa en amplitud y estabilidad. Además, aproximadamente el 20% de la superficie de la Tierra con vegetación mostró cambios en el número de ciclos intra-anuales. Entre otras aplicaciones, la metodología propuesta puede ser una herramienta valiosa para evaluar la precisión en la identificación de eventos fenológicos como el inicio, fin o duración de la estación de crecimiento. Asimismo, los resultados de esta tesis sobre la estacionalidad de la vegetación y su estabilidad a medio y largo plazo podrían contribuir a mejorar el diseño e implementación de estrategias para la gestión de recursos en el contexto actual de cambio global. En el futuro, con la creciente disponibilidad de datos de teledetección a alta resolución, el potencial de estas metodologías aumentará enormemente haciendo posible explorar la dinámica de la vegetación a escalas más locales.