2020
DOI: 10.4995/raet.2020.13561
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Phenological characterization of Fagus sylvatica L. in Mediterranean populations of the Spanish Central Range with Landsat OLI/ETM+ and Sentinel-2A/B

Abstract: <p>The Spanish Central Range hosts some of the southernmost populations of <em>Fagus sylvatica</em> L. (European beech). Recent cartography indicates that these populations are expanding, going up-streams and gaining ground to oak forests of <em>Quercus pyrenaica </em>Willd., heather-lands, and pine plantations. Understanding the spectral phenology of European beech populations—which leaf flush occurs earlier than other vegetation formations—in this Mediterranean mountain … Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2022
2022
2023
2023

Publication Types

Select...
2

Relationship

0
2

Authors

Journals

citations
Cited by 2 publications
(1 citation statement)
references
References 26 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…La definición de variables y métricas espectrofenológicas permite convertir las series de datos procedentes de fuentes de observación remota en indicadores del funcionamiento ecológico, abriendo nuevas vías a la obtención de resultados de predicción y seguimiento complementarios a los datos de referencia recogidos en terreno con criterio experto, difíciles de conseguir y a menudo limitantes por su disponibilidad espaciotemporal. En los últimos años, son varios los trabajos que han utilizado la LSP para definir información referente a la fenología de la vegetación (Helman 2018;Caparros-Santiago y Rodríguez-Galiano 2020;Gómez et al 2020) y detección de cambios (Zhu 2017;Rubio-Cuadrado et al 2021), a partir de series temporales de índices de vegetación procedentes de imágenes satelitales y sensores aerotransportados. No obstante, a pesar de la actual disponibilidad de datos y las posibilidades de la LSP como herramienta de monitoreo ambiental, muy pocos estudios han evaluado la definición matemática de curvas tipo para hábitats o especies forestales a escala regional.…”
Section: Discussionunclassified
“…La definición de variables y métricas espectrofenológicas permite convertir las series de datos procedentes de fuentes de observación remota en indicadores del funcionamiento ecológico, abriendo nuevas vías a la obtención de resultados de predicción y seguimiento complementarios a los datos de referencia recogidos en terreno con criterio experto, difíciles de conseguir y a menudo limitantes por su disponibilidad espaciotemporal. En los últimos años, son varios los trabajos que han utilizado la LSP para definir información referente a la fenología de la vegetación (Helman 2018;Caparros-Santiago y Rodríguez-Galiano 2020;Gómez et al 2020) y detección de cambios (Zhu 2017;Rubio-Cuadrado et al 2021), a partir de series temporales de índices de vegetación procedentes de imágenes satelitales y sensores aerotransportados. No obstante, a pesar de la actual disponibilidad de datos y las posibilidades de la LSP como herramienta de monitoreo ambiental, muy pocos estudios han evaluado la definición matemática de curvas tipo para hábitats o especies forestales a escala regional.…”
Section: Discussionunclassified