Remote Sensing for Grassland Management in the Arid Southwest

Entrevistamos a un grupo de manejadores de pastizales del sudoeste con respecto a las necesidades de monitoreo de la vegetación del pastizal. En base a sus respuestas, el objetivo del proyecto RANGES (Rangeland Analisis Utilizing Geospatial Information Science) fue definido para ser una conversión certera de datos de sensores remotos (imágenes de satélite) a estimaciones cuantitativas de la cobertura total (verde y senescente) y la biomasa de los pastizales y pastizales semiáridos. Mientras que los sensores remotos han sido utilizados para estimar la cobertura de la vegetación verde, en los pastizales semiáridos, la vegetación herbácea esta senescente gran parte del año y no es detectada por la técnicas actuales de sensores remotos. Desarrollamos un protocolo terrestre compatible tanto con los requerimientos de manejo de pastizales como los de imágenes de 30 metros de resolución del Landsat. Los datos terrestres verdaderos resultantes fueron usados para desarrollar los algoritmos de procesamiento de imágenes que cuantificaron la cobertura total, altura, y biomasa de la vegetación herbácea. La cobertura fue calculada en base a un Indice de Vegetación Total Ajustado por Suelo (SATVI), recientemente desarrollado, mientras que la altura y la biomasa fueron estimadas en base a la reflexión de la banda cercana al infrarrojo (NIR). La comparación de las estimaciones de los sensores remotos con las mediciones independientes de campo produjeron valores de r2 de 0.80, 0.85 y 0.77 y valores de Nash Sutcliffe de 0.78, 0.70, y 0.77 para la cobertura, altura de planta, y biomasa respectivamente. Esta forma de estimar la altura de planta y biomasa no funcionó para sitios donde las hierbas aportaron más del 30% de la cobertura vegetal total. El uso conjunto del protocolo de reconocimiento terrestre y las técnicas de procesamiento de imágenes ofrecen a los manejadores de pastizales métodos certeros y eficientes en tiempo para monitorear pastizales extensivos. Los requerimientos de tiempo para colectar en campo los datos concurrentes para cada imagen implica una necesidad de compartir entre los usuarios múltiples los altos costos fijos del procesamiento de cada imagen para reducir los costos a nivel de manejador de pastizal individual.