Aplicación de Tecnologías de la Información Geográfica para la monitorización de los efectos del arbolado sobre los pastos de la dehesa extremeña

Abstract

El seguimiento del efecto del arbolado en la fenología del pasto de la dehesa es crucial para la planificación de estrategias de adaptación y mitigación al cambio climático. El objetivo de esta tesis es evaluar el papel del dosel arbóreo sobre la estructura y el funcionamiento de la dehesa, determinando su influencia en la estacionalidad de la producción de pastos. Para la consecución de dicho objetivo, en primer lugar, se delimitó la superficie de dehesa en Extremadura empleando cartografías vectoriales libres, concluyendo que el Mapa Forestal de España fue la cartografía más apropiada y que, respecto a éste, el CORINE Land Cover fue el más ajustado. En segundo lugar, se delineó el dosel arbóreo en dos áreas de dehesa con diferente complejidad estructural mediante Clasificación Orientada a Objetos (OBIA) sobre ortofotografías infrarrojas, datos LiDAR (Light Detection and Ranging), y ambas fuentes combinadas (método combinado), mostrando los resultados que los datos LiDAR de baja densidad no eran fiables para dicha delineación, OBIA sobre ortofotografías infrarrojas resultaba adecuada y el método combinado era el indicado para dehesas con matorral. Finalmente se realizó el seguimiento fenológico del pasto en dos áreas de dehesa con régimen de precipitaciones contrastado a partir de series temporales de imágenes Sentinel 2. Los resultados mostraron que dichas imágenes eran apropiadas para el seguimiento de la fenología y que la influencia del arbolado se concentra en una franja de 5 m desde el perímetro de copa, donde la estación de crecimiento comenzaba antes y su duración era mayor.

Monitoring the canopy cover effect on grass phenology in dehesa ecosystem is key to planning climate change adaptation and mitigation strategies. The aim of this thesis is to evaluate the role of tree canopy on the structure and functioning of the dehesa system, clarifying its influence on the seasonality of grass production. To achieve the aim, the first step was to delimit the surface of the dehesa in Extremadura using free vector maps, concluding that the Spanish Forest Map was the most suitable and respect to this map, the CORINE Land Cover was the most appropriate. Secondly, canopy cover was delineated in two separate dehesa areas with different structural complexity by the Object Based Image Analysis (OBIA) applied on infrared orthophotographs, LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and both sources combined (combined method). The results showed that, while low density LiDAR data was not a reliable source for canopy cover delineation of scattered trees in the dehesa ecosystem, the OBIA approach on infrared orthophotographs was suitable. Nevertheless, it was the combined method which showed the best results in canopy cover delineation in the shrub-encroached areas of the dehesa. Finally, monitoring of dehesa grass phenology was carried out in two different dehesa areas with contrasting rainfall regimes using Sentinel 2 time series. The results showed that these images were appropriate for monitoring grass phenology and that the influence of trees on the grass was limited to 5 m long from canopy perimeter, where the growing season started earlier and lasted longer.