Human activities have caused a significant change in the function and services that ecosystems have provided to society since historical times. In mountainous landscapes, the regulation of services such as water quality or erosion control has been impacted by land use and land cover (LULC) changes, especially the loss and fragmentation of forest patches. In this work, we develop a Remote Sensing (RS)-based modelling approach to identify areas for the implementation of nature-based solutions (NBS) (i.e., natural forest conservation and restoration) that allow reducing the vulnerability of aquatic ecosystems to siltation in mountainous regions. We used time series Landsat 5TM, 7ETM+, 8OLI and Sentinel 2A/2B MSI (S2) imagery to map forest dynamics and wetland distribution in Picos de Europa National Park (Cantabrian Mountains, northern Spain). We fed RS-based models with detailed in situ information based on photo-interpretation and fieldwork completed from 2017 to 2021. We estimated a forest cover increase rate of 2 ha/year comparing current and past LULC maps against external validation data. We applied this forest gain to a scenario generator model to derive a 30-year future LULC map that defines the potential forest extent for the study area in 2049. We then modelled the distribution of wetlands to identify the areas with the greatest potential for moisture accumulation. We used an S2 mosaic and topography-derived data such as the slope and topographic wetness index (TWI), which indicate terrain water accumulation. Overall accuracy scores reached values of 86% for LULC classification and 61% for wetland mapping. At the same time, we obtained the potential erosion using the NetMap software to identify potential sediment production, transport and deposition areas. Finally, forest dynamics, wetland distribution and potential erosion were combined in a multi-criteria analysis aiming to reduce the amount of sediment reaching selected wetlands. We achieved this by identifying the most suitable locations for the conservation and restoration of natural forests on slopes and in riparian areas, which may reduce the risk of soil erosion and maximise sediment filtering, respectively. The results show a network pattern for forest management that would allow for controlling erosion effects across space and time at three levels: one, by reducing the load that originates upslope in the absence of forest cover; two, by intersecting runoff at watercourses related to sediment transport; and three, by a lack of former barriers, by trapping erosion near to the receiving wetland systems, main river axes and contributing streams. In conclusion, the proposed methodology, which could be transferred to other mountain regions, allows to optimise investment for erosion prevention and wetland conservation by using only very specific areas of the landscape for habitat management (e.g., for NBS implementation).
El seguimiento de la respuesta espectral obtenida por sensores remotos de media resolución relativo a formaciones vegetales puede proporcionar información muy relevante para el estudio de su distribución y dinámica a lo largo de gradientes ambientales y escalas geográficas. La combinación del ciclo orbital y el ancho de barrido de Sentinel 2 proporciona datos cada 5 días en latitudes medias, lo que permite realizar un seguimiento temporal de alta resolución relacionado con etapas o fases fenológicas de los ecosistemas en las que varían su composición, estructura o funcionamiento. En este contexto, el objetivo del presente estudio consiste en la obtención de curvas espectrofenológicas promedio para algunas de las principales formaciones arbóreas presentes en Cantabria, así como el análisis y la caracterización de métricas fenológicas espaciales que permitirán caracterizar el funcionamiento diferencial de la vegetación en el continuo del paisaje. Para la definición de las curvas se han empleado todos los datos históricos disponibles del sensor MSI, a bordo de los satélites Sentinel 2 A y B, con los que se ha generado una serie temporal de alta resolución del índice NDVI. Los datos se han agregado temporalmente a nivel mensual tras aplicar un filtro de nubes y sombras que maximiza la calidad del dato a nivel de pixel y un suavizado temporal de la serie para eliminar valores anómalos y perdidos. Los valores del índice han sido extraídos para una muestra de 230 puntos localizados con precisión GPS y cuya composición florística ha sido caracterizada por botánicos en campo. Se han obtenido curvas espectrofenológicas estacionales para los años del 2017 al 2020 y las curvas promedio anual, determinando su variabilidad y el grado de representatividad para las formaciones estudiadas. Finalmente se han obtenido las ecuaciones de las funciones ajustadas a las curvas promedio por formación vegetal aplicando análisis de Fourier. Los resultados muestran rasgos diferenciales para cada una de las tipologías forestales analizadas debido, principalmente, a la existencia de variaciones fenológicas intra e interanuales. Estos resultados demuestran el interés de emplear series temporales de datos para la determinación de curvas de referencia para diferentes tipologías forestales que permitan identificar su distribución espacial y otros rasgos relativos a su estructura y funcionamiento. Potencialmente, estas series de datos podrían ser utilizadas para la detección temprana de anomalías funcionales relacionadas con efectos derivados de perturbaciones naturales o antrópicas en un contexto de Cambio Global.
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