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El sector pesquero en Colombia, que aporta el 0.3 % del Producto Interno Bruto (PIB) y genera exportaciones por USD 45.1 millones (equivalente al 3.3 % del PIB agropecuario), enfrenta desafíos significativos debido a la falta de precisión en la medición de la clorofila-a, un indicador crucial de la salud de los ecosistemas marinos. El uso de imágenes satelitales, particularmente aquellas obtenidas por el sensor MODIS, es esencial para obtener datos precisos. Sin embargo, la alta cobertura nubosa, común en la geografía colombiana, afecta la calidad y la disponibilidad de estas imágenes durante gran parte del año, creando lagunas en los datos críticos para la evaluación del estado de los ecosistemas marinos. Este trabajo propone un algoritmo de aprendizaje profundo basado en series temporales para la predicción de valores perdidos de clorofila-a. La metodología presentada supera las limitaciones impuestas por la cobertura nubosa, alcanzando una precisión R2 superior a 0.8 en uno de los modelos. En este contexto específico, la implementación y la evaluación de diversos modelos de aprendizaje profundo han demostrado ser alternativas efectivas para proporcionar una evaluación más precisa y continua de las áreas pesqueras. Esto ofrece información valiosa para mejorar la gestión y sostenibilidad del sector pesquero en Colombia al añadir un componente temporal a la predicción de valores de clorofila-a. Esto, mediante datos de hasta tres meses previos a la característica objetivo.

El lago-cráter de Santa María del Oro en el estado de Nayarit, México, presenta Florecimientos Algales (FA) de manera cíclica anual, el florecimiento y posterior decaimiento de estas poblaciones de crea cambios de color en el agua, generalmente en la primera mitad del año. Este trabajo evalúo algoritmos de clasificación supervisada que permitan identificar estos cambios usando datos de los productos MOD09GQ y MYD09GQ del sensor MODIS en el período de enero 2003 a diciembre 2020. A partir de una revisión de FA registrados en la literatura y análisis estadísticos de gráficos de dispersión, se construyó una base de datos de información espectral y etiquetas del estado de color del lago para evaluar los diferentes algoritmos de clasificación. El mejor clasificador fue Random Forest con una precisión de 87.1 %, El análisis temporal y la evaluación espacial de la incidencia de los florecimientos mostraron que mayo, abril y marzo son los meses con mayor presencia de cambios de color en el lago relacionados a FA. En el análisis espacial se encontró que la mayor incidencia de florecimientos se da en la región sureste del lago y las mayores cantidades de eventos ocurrieron en los años 2011, 2008 y 2012 respectivamente. Se determina la influencia del fenómeno El Niño- Oscilación del Sur (ENSO) en la incidencia de florecimientos algales en el lago-cráter debido al patrón temporal entre las anomalías en los FA y el índice multivariado de El Niño-Oscilación del Sur, donde el mayor número de eventos de FA se presentaron en las fases frías del ENSO.

Este estudio investigó la distribución espacial y temporal de incendios forestales en Ecuador para el período 2001-2020. Se utilizaron imágenes satelitales MODIS (producto MCD64A1v 6.0) para analizar a escala nacional las áreas de quema. Esta información se combinó con mapas de regiones geográficas, áreas protegidas y tipos de cobertura vegetal para obtener estadísticas históricas del período estudiado. Los resultados muestran que a) hay una superficie total quemada acumulada de 7297.5 km2, i.e., el 2.9 % del territorio (el Litoral fue la región más afectada); (b) la mayor área de quema corresponde a tierras agropecuarias, con 440 772 ha; (c) a partir del 2010, se detectaron valores elevados de quema en las regiones Litoral y Andes, donde el 2016 es el año de mayor incidencia; y (d) en áreas protegidas se tiene el 4.9 % del total de áreas quemadas identificadas. Estos hallazgos proporcionan información que contribuye a la construcción de políticas públicas de manejo integral del fuego en el Ecuador.

Los flujos verticales, dentro del ciclo hidrológico, son una de las variables de mayor relevancia en zona de llanura, dado que las pendientes varían entre 0 y 5%, y los flujos horizontales no son significativos. En este sentido, la evapotranspiración juega un rol fundamental en el manejo hídrico, ya que alrededor del 85% del agua que sale del sistema lo hace mediante este proceso, requiriendo una cuantificación precisa. El objetivo principal de este trabajo es calcular la evapotranspiración potencial y real (ETp y ETr) con datos de satélite y reanálisis mediante el uso de la plataforma Google Earth Engine. Para su cálculo se tomó la ecuación de Priestley-Taylor (PT) combinado con información de humedad de suelo, con una resolución espacio-temporal de 250 x 250 m cada ocho días, en la región pampeana argentina (RPA). El producto se valoró en siete estaciones de la RPA, cuyos resultados mostraron, para la ETp, un R-RMSE (error cuadrático medio robusto) de 0.5 mm d-1; un error sistemático (mediana) de 0.3 mm d-1, y el error aleatorio (RSD- desviación estándar robusta) de 0.5 mm d-1; mientras que para la ETr, estos valores son de 0.6, -0.2 y 0.5 mm d-1, respectivamente. Los resultados globales muestran que el método utilizado es una herramienta válida para caracterizar la ET en la RPA y que se puede usar para analizar su variabilidad espacio-temporal en diferentes condiciones extremas y realizar estudios ambientales aplicados.

Air temperature records are acquired by networks of weather stations which may be several kilometres apart. In complex topographies the representativeness of a meteorological station may be diminished in relation to a flatter valley, and the nearest station may have no relation to a place located near it. The present study shows a simple method to estimate the spatial distribution of minimum and maximum air temperatures from MODIS land surface temperature (LST) and normalized difference vegetation index (NDVI) images. Indeed, there is a strong correlation between MODIS day and night LST products and air temperature records from meteorological stations, which is obtained by using geographically weighted regression equations, and reliable results are found. Then, the results allow to spatially interpolate the coefficients of the local regressions using altitude and NDVI as descriptor variables, to obtain maps of the whole region for minimum and maximum air temperature. Most of the meteorological stations show air temperature estimates that do not have significant differences compared to the measured values. The results showed that the regression coefficients for the selected locations are strong for the correlations between minimum temperature with LSTnight (R2 = 0.69–0.82) and maximum temperature with LSTday (R2 = 0.70–0.87) at the 47 stations. The root mean square errors (RMSE) of the statistical models are 1.0 °C and 0.8 °C for night and daytime temperatures, respectively. Furthermore, the association between each pair of data is significant at the 95% level (p

El presente estudio determinó el riesgo de heladas históricas y bajo dos escenarios de cambio climático SSP245 y SSP585 dentro la Cuenca del río Yesera, este fenómeno meteorológico causa graves daños en áreas agrícolas al presentarse en etapas críticas del desarrollo de cultivos, causando daños económicos, situación que repercute no solo en la cuenca sino también a nivel regional de departamento de Tarija, metodológicamente el riesgo se determinó en función de la vulnerabilidad (susceptibilidad) de áreas agrícolas ante amenaza de heladas, tanto en un periodo histórico de los últimos 21 años (2000-2021) expresada como la probabilidad de ocurrencia derivada de la cuantificación de días con registros de temperaturas nocturnas mínimas debajo de 0 °C y la no presencia de nubes, haciendo uso de imágenes del sensor MODIS, evaluándose también ante escenarios de cambio climático bajo un futuro inmediato al 2030, como resultado se obtuvo una ocurrencia de heladas en un rango entre 62 a 265 días con temperaturas nocturnas debajo de 0 °C y entre 570 a 2 400 días sin presencia de nubes, llegándose a presentar una amenaza de ocurrencia de heladas históricas entre 0.5 a 33.4 %, para el caso de los escenarios SSP245 y SSP 585 se obtuvieron valores que van desde un 0 a 30 % para el primero, y entre un 10 a 40 % para el segundo, en términos de riesgo las mayor incidencia de heladas tanto históricas y bajo escenarios se concentran principalmente en las áreas agrícolas dentro la cuenca.

Accurate models for early harvest estimation in citrus production generally involve expensive variables. The goal of this research work was to develop a model to provide early and accurate estimations of harvest using low-cost features. Given the original data may derive from tree measurements, meteorological stations, or satellites, they have varied costs. The studied orchards included tangerines (Citrus reticulata x C. sinensis) and sweet oranges (C. sinensis) located in northeastern Argentina. Machine learning methods combined with different datasets were tested to obtain the most accurate harvest estimation. The final model is based on support vector machines with low-cost variables like species, age, irrigation, red and near-infrared reflectance in February and December, NDVI in December, rain during ripening, and humidity during fruit growth. Highlights: • Red and near-infrared reflectance in February and December are helpful values to predict orange harvest. • SVM is an efficient method to predict harvest. • A ranking method to A ranking-based method has been developed to identify the variables that best predict orange production.

Los incendios son fenómenos catastróficos, devastadores, peligrosos y costosos para una región. A pesar de su relevancia, se conoce poco sobre su dinámica espacial y temporal en la provincia de La Pampa. El objetivo general de este trabajo fue identificar y caracterizar los incendios —en particular, los más extensos— ocurridos en la provincia de La Pampa durante el período julio 2001-junio 2017 (16 campañas) empleando información provista por sensores remotos. Para ello se utilizó información de focos de calor de MODIS Rapid Response distribuidos por el sistema web FIRMS. Combinando información de índices espectrales (NBR), datos de precipitación y tipos de vegetación se estudió la influencia de los factores predisponentes sobre la ocurrencia de estos eventos. Se observó que, en el período analizado, se quemaron entre 21200 y 667500 ha/año, con un tamaño promedio de evento de 708 ha. Sin embargo, en las últimas cuatro campañas se registró un incremento en la superficie total quemada y en el número de eventos ≥5000 ha. En la última campaña, además de registrarse la mayor superficie quemada (667500 ha), ocurrió la mayor cantidad de eventos (10) ≥10000 ha (50% de los eventos totales de esa categoría). La superficie quemada total en una campaña se relacionó positivamente con las precipitaciones de la campaña previa (R2=0.76, P

Phenological dynamics of vegetation is considered as an important biological indicator for understanding the functioning of terrestrial ecosystems. Land surface phenology (LSP), the study of vegetation phenology from time series of vegetation indices (IV), has provided a comprehensive overview of ecosystem dynamics. Iberian Peninsula is one of the regions with the greatest diversity of ecosystems in European continent. It is therefore an excellent study area for monitoring phenological dynamics of vegetation. The aim of this study is to analyse the spatial variability of the phenology of the vegetation of the Iberian Peninsula and Balearic Islands for the period 2001-2017. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) time series were generated from the surface reflectance product MOD09Q1 at a spatial resolution of 250 meters and with a composite period of 8 days. Atmospheric disturbances and noise were reduced using a Savitzky-Golay smoothing filter. Different phenological metrics or phenometrics were extracted using a threshold-based method. Results showed the existence of a different behaviour between spring and autumn phenophases in the Atlantic and Mediterranean biogeographic regions. The Mediterranean mountainous areas showed a similar phenological behaviour to the Atlantic vegetation. Biogeographic regions showed an internal variability, which may be derived from the different behaviour of land covers (e.g., natural vegetation vs. crops).

As projeções climáticas apontam para um aumento da duração, frequência e intensidade das ondas de calor no Sul da Europa. Nos espaços urbanos a situação é ainda mais problemática, por causa do efeito da ilha de calor que exacerba as suas consequências. Sem embargo, pouco se sabe do comportamento das áreas urbanas perante esta anomalia climática, e particularmente como evolui a temperatura das diferentes superfícies (impermeáveis ou não) nestes dias de calor extremo. Neste cômputo, recorre-se a uma abordagem integrada da Deteção Remota (i.e., MODIS-Terra e MODIS-Aqua) com os Sistema de Informação Geográfica para estudar o comportamento do ambiente térmico superficial nos municípios de Braga e de Guimarães no decorrer da onda de calor de 23 a 30 de julho de 2010. Os resultados evidenciam que as variações no ambiente térmico ocorrem de modo gradual, coincidindo o pico da temperatura de superfície (Ts) com o dia com a temperatura do ar mais elevada. O processamento integrado das imagens MODIS patenteia bem que o centro urbano de Braga constitui uma área crítica em todos os horários, ao passo que Guimarães aparece relativamente mais fresco. Concluindo, os efeitos da onda de calor são assimétricos do ponto de vista temporal (i.e., nos diferentes horários do MODIS) e espacial, em função da cobertura do solo e da posição topográfica. Atendendo ao atual contexto de alterações climáticas esta informação revela-se indispensável na definição de políticas urbanas indutoras de um território ambiental e socialmente resiliente.

Understanding the interaction between land surface and atmosphere processes is fundamental for predicting the effects of future climate change on ecosystem functioning and carbon dynamics. The objectives of this work were to analyze the trends in land surface phenology (LSP) metrics from remote sensing data, and to reveal their relationship with precipitation and ENSO phenomenon in the Argentina Pampas. Using a time series of MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from 2000 to 2014, the start of the growing season (SOS), the annual integral of NDVI (i-NDVI, linear estimator of annual productivity), the timing of the annual maximum NDVI (t-MAX) and the annual relative range of NDVI (RREL, estimator of seasonality) were obtained for the Argentina Pampas. Then, spatial and temporal relationships with the Multivariate ENSO Index (MEI) and precipitation were analyzed. Results showed a negative trend in annual productivity over a 53.6% of the study area associated to natural and semi-natural grassland under cattle grazing, whereas a 40.3% of Argentina Pampas showed a significant positive trend in seasonality of carbon gains. The study also reveals that climate variability has a significant impact on land surface phenology in Argentina Pampas, although the impact is heterogeneous. SOS and t-MAX showed a significant negative correlation with the precipitation indicating an earlier occurrence. 23.6% and 28.4% of the study area showed a positive correlation of the annual productivity with MEI and precipitation, respectively, associated to rangelands (in the first case) and to both rangeland and croplands, in the second case. Climate variability did not explain the seasonal variability of phenology. The relationships found between LSP metrics and climate variability could be important for implementation of strategies for natural resource management.

Colombia ha venido avanzando en el monitoreo anual de los incendios forestales y el área quemada y su relación con las variaciones en un mismo año y de un año a otro de las condiciones climáticas que los propician, así como de las causas antrópicas que los generan. A nivel mundial se habla de cambios en el régimen de incendios, no obstante, en Colombia todavía no se ha determinado si la tendencia en el tiempo es de aumento en la extensión, tamaño y frecuencia de los incendios. En este estudio se presenta un análisis comparativo de las dos primeras décadas del siglo XXI en términos de los patrones espaciales y temporales de las áreas quemadas, con el objetivo de analizar cambios en algunos parámetros del régimen de incendios en el país (extensión total, tamaño, configuración espacial de los parches quemados y frecuencia). Se utilizó la información del producto de área quemada mensual Fire_cci v5.1 derivado del sensor MODIS a una resolución de 250 m para mapear mensualmente todos los parches detectados como quemados o las cicatrices de quemas desde enero del 2001 hasta marzo del 2020. El área quemada presentó una gran variabilidad anual y en el curso del año, siendo febrero y enero los meses más afectados por incendios. El área total quemada en un mes ha tendido a disminuir en la segunda década del siglo XXI, pero el tamaño promedio de los parches quemados ha aumentado de 188,75 ha en promedio en la primera década a 196,2 ha en la segunda década, durante la cual también se han detectado un mayor número de fragmentos. En términos de frecuencia, se encontró una gran variabilidad con zonas, especialmente las bajas, donde ha aumentado la frecuencia en la segunda década comparada con la primera. Se confirmó un cambio en algunas propiedades del régimen de incendios en Colombia, ya que, aunque el área total afectada disminuyó y los incendios menores se redujeron, el patrón encontrado indica una clara tendencia a más incendios de mayor tamaño y frecuencia.

El lago Guamués (LG) es considerado humedal Ramsar desde el 2000. Debido a su importancia, los ecosistemas lénticos como el LG requieren de programas de monitoreo que sobrepasen su cobertura espacial y temporal. En este estudio se demuestra que usar productos de reflectancia de superficie, generados por el sensor Modis, puede ser útil para verificar la dinámica espaciotemporal de la profundidad medida con el disco de Secchi (PDS), en el periodo 2001-2020. Para calibrar el modelo, se utilizó una imagen coincidente con los trabajos de campo realizados; se correlacionaron los datos de transparencia de la columna de agua medida con el disco de Secchi con los píxeles de la imagen captados en la banda centrada en los 858,5 nm. Para validar el modelo, se utilizó el método Leave out One Cross Validation (LOOCV). Así, se determinó que el modelo cuadrático presenta mejores resultados con un ajuste en su R2 = 0,74 y un error asociado a las observaciones inferior a los 0,013 m. El análisis espacial reveló que el LG presenta zonas localizadas en sus márgenes donde la PDS puede ser inferior a los 0,5 m. De la misma forma el promedio en su PDS para la imagen del 24 de abril es de 3,87 m. El análisis temporal del lago indica que en 2006-2008 y 2017-2020, se ha presentado mayor variabilidad para los puntos observados, con valores de 3,3 y 2,8 m, respectivamente.

Actualmente, se han implementado nuevas herramientas para la fusión de imágenes de alta resolución temporal y espacial y para la detección de cambios de coberturas. Con el fin de evaluar este tipo de técnicas se generó una serie de tiempo con imágenes Landsat y una serie de tiempo con imágenes sintéticas LandsatMODIS, con el fin de determinar cuál de los dos métodos proporciona los mejores resultados en la cuantificación de los cambios de las coberturas de la Sabana de Bogotá entre los años 2007 y 2013. El procesamiento consiste en: (i) Serie Temporal con imágenes Landsat a través de BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend), (ii) Obtención de imágenes sintéticas por medio del algoritmo ESTARFM (Enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model); (iii) Serie temporal a través de BFAST incorporando imágenes sintéticas. En el proceso de series de tiempo, la serie que incorpora las imágenes sintéticas e imágenes corregidas por los gaps obtuvo los mejores índices de evaluación (fiabilidad global: 88,16% y Kappa: 76,52%) con respecto a los obtenidos con la serie que incluye únicamente las imágenes Landsat (fiabilidad global: 83% y Kappa: 65,18%). Estos resultados indican que la densificación de la serie temporal permite proveer mejores resultados en la cuantificación de los cambios y dinámicas de las coberturas. La metodología establecida representa un gran avance sobre la generación de imágenes sintéticas y del monitoreo y detección de cambios de coberturas a través de series temporales al ser de los primeros estudios realizado en el país que incorpora este tipo de procesos.

Los ecosistemas tropicales albergan una gran parte de la biodiversidad mundial y a pesar de ello están siendo transformados por el cambio de uso de la tierra a un ritmo sin precedentes. La conversión de la cobertura de la tierra y el mantenimiento de pastos y áreas para cultivos en Latino América están altamente relacionados con el uso del fuego. El origen de los incendios y sus causas son numerosos y en la región es clara su asociación de forma directa o indirecta con actividades humanas. Suramérica está siendo cada vez más afectada por los incendios y desde el 2001 en todos los años se ha detectado actividad asociada al fuego. Los impactos de los incendios sobre los ecosistemas naturales son múlti-ples y varían en magnitud, pero se ha avanzado poco en su conocimiento. Este artículo presenta una recopilación del conocimiento que se tiene en ecología del fuego tropical en los tres países andinos del norte de Suramérica, mostrando los avances en los patrones espaciales y temporales de los incendios, los efectos sobre los ecosistemas y las dinámicas post incendio. Se evidencian grandes vacíos del cono-cimiento en la ecología del fuego de gran parte de los ecosistemas de esta región.

En el presente artículo se muestra la elaboración de un modelo empírico aplicado a las imágenes MODIS MYD09 y MOD09 con base en muestras in situ de sólidos suspendidos totales (tss) que se tomaron en las aguas del golfo de Urabá (Colombia) entre 2011 y 2015. Se analizó la variabilidad espacial y temporal a escala anual y mensual de los sedimentos, lo que mostró una diferencia marcada durante las dos temporadas climáticas (de lluvia y sequia), en la concentración y en la dirección de la pluma de sedimentación. El mejor modelo aplicado sobre las imágenes para la recuperación de los tss es la forma funcional polinómica de grado 3 que relaciona la sedimentación con la reflectancia de la banda 2, aplicadas en las imágenes MYD09. Dentro de los resultados obtenidos hay valores promedio anuales superiores a los 100mgL-1 en la bahía El Rotico, debido a los aportes dados por el río Atrato en la boca El Roto y de concentración alta de sedimentos en bahía Colombia durante el primer trimestre del ano, sobre todo por la dirección de los vientos (=150 mgL-1). La investigación permite mostrar las bondades del tratamiento digital de imágenes para recuperar la sedimentación a partir de datos de color del océano, con el propósito de obtener resultados pertinentes que ayuden a realizar un análisis de los flujos de sedimentación en el interior del golfo, sobre todo porque se constituye en un lugar de importancia ecológica por su gran biodiversidad marina y donde el conocimiento de la dinámica y concentración de los sedimentos es escaso.

Se determinaron las características del aerosol recuperado en la estación AERONET de Huancayo. El estudio se realizó durante los eventos de quema de biomasa del año 2019. Se procesaron los datos del sensor MODIS de los satélites Aqua y Terra, y del fotómetro CIMEL. Se han calculado los valores medios, mínimos y máximos del espesor óptico del aerosol (AOD) y el exponente de Angstrom (EA), asimismo se determinaron los tipos de aerosoles presentes en el Observatorio de Huancayo. Para la intercomparación de los resultados se utilizaron los datos del Fotómetro de la red internacional AERO- NET localizado en Huancayo. La media del AOD y el EA medido con AERONET respectivamente es 0.159±0.073 (adimensional) y 1.624±0.198 (adimensional). Los valores medios del AOD Aqua y Terra son respectivamente 0.088 ± 0.056 y 0.098 ± 0.087. El análisis de retrotrayecoria realizado mediante HYSPLIT muestra que la mayor parte de aerosoles que llegan al observatorio de Huancayo provienen de las regiones de Ucayali, Huánuco y Pasco, sin embargo, hay un pequeño porcentaje que se genera en los territorios de Brasil y Bolivia. Al intercomparar el AOD Aqua y Terra con AERONET, se obtuvo respectivamente los coeentes de correlación (R) 0.794 y 0.796.

Las mediciones de material particulado son importantes en calidad del aire, salud pública, estudios epidemiológicos y toma de decisiones para mediciones a corto y largo plazo. En Cuba no existen redes de monitoreo de calidad del aire. Solo en algunos puntos están instaladas estaciones de calidad de aire que miden la concentración de PM (Material Particulado). Las mediciones satelitales sirven como un enfoque alternativo para estudiar la calidad del aire. El objetivo del estudio es evaluar el empleo de datos satelitales para la estimación de contaminación atmosférica por material particulado en La Habana. La profundidad óptica del aerosol (AOD) recuperada por el sensor MODIS de los satélites TERRA y AQUA, y PM2.5 en la superficie del producto satelital MERRA-2 se usaron para comparar con las mediciones de superficie de PM10 y PM2.5 durante una campaña realizada en 2012 en tres lugares de La Habana. Se determinó la correlación lineal entre datos de satélite y de superficie, así como tres estadígrafos para evaluar correspondencia de los valores entre ambas muestras. La relación de datos del satélite con mediciones in situ concluye que: Los datos de concentración de PM2.5 en superficie del producto satelital MERRA-2 no son óptimos para la estimación de contaminación atmosférica por PM2.5, ya que se comporta de manera opuesta, la concentración de PM10 puede estimarse tanto por MODIS-TERRA como por AQUA, aunque los resultados de MODIS-AQUA son más precisos, la correlación de PM10 con MODIS-AQUA (rp = 0.60) dio un valor más alto que TERRA (rp = 0.53) y para la estimación de PM2.5, la información MODIS-TERRA puede usarse ya que la correlación calculada es rp = 0.42.

Se ha realizado la validación de la Temperatura de la Superficie del Mar (TSM) estimada desde imágenes de los sensores MODIS y VIIRS,para el área de estudio delimitados entre las longitudes de 83° - 80°O y latitudes de 3° - 7°S respectivamente, en el periodo de 2001 a 2016 con datos de la TSM in-situ.Asimismo, se ha relacionado los datos promedios mensuales de la Concentración de Clorofila-a (CCA) y TSM VIIRS para la bahía de Sechura, en el periodo de 2012 a 2018. Los datos in-situ de TSM son registrados por IMARPE, (2000-2015). Los datos imágenes de CCA y TSM diarias y mensuales para el área de estudio son obtenidas del portal Ocean Color. Se ha usado el software de procesamiento de imágenes SeaDAS versión 7.5.3 en Linux Ubuntu 16.04 con formato netcdf. Los promedios mensuales de TSM-MODIS y la TSM in-situ en la estación de Paita presenta un coeficiente de correlación R = 0.96, por lo que podemos plantear su uso en modelos de variables oceanográficos. Según el promedio climatológico provisional de TSM (2008-2015) para las bahías de Sechura y Paita, los valores de temperatura oscilan entre 19.5°C y 22°C, con desviación típica de 0.26°C. El histograma de frecuencia de la TSM climatológico para la bahía de Sechura presenta una distribución bimodal sesgada hacia la derecha. El algoritmo Split WindowNLSSTpara MODIS y VIIRS sobreestimaron las medidas in-situ de TSM.La bahía de Sechura presenta una correlación positiva significativa (R=70.4%) entre TSM y CCA. Se ha observado que el aumento de la temperatura influye en el incremento de la CCA de la zona.

La vegetación es uno de los indicadores más importantes a la hora de evaluar los cambios en los ecosistemas. A menudo, esta información es útil para determinar paisajes homogéneos, esenciales a la hora de planificar un sistema sustentable. El objetivo del presente trabajo fue realizar una subdivisión de paisajes en la Pampa Deprimida mediante el análisis de aspectos funcionales de la vegetación obtenidos a partir de percepción remota. Se utilizó una serie de 11 años del índice normalizado de vegetación (NDVI) obtenido a partir del sensor TERRA/MODIS. Estos datos fueron ajustados a un modelo matemático en TIMESAT, lo que posibilitó la extracción de variables estacionales en temporadas de crecimiento de estados El Niño, Neutro y La Niña (períodos 2002-2003, 2004-2005 y 2008-2009, respectivamente). Posteriormente, se realizó un Análisis de Componentes Principales el cual arrojó un 85,65% de varianza explicada en sus primeros tres componentes, posibilitando la distinción de cuatro paisajes con comportamientos fenológicos diferentes. El Pajonal Ganadero-Agrícola es el de mayor extensión con valores de productividad y temporadas de crecimiento elevados; el Flechillar Agrícola-Ganadero se caracteriza por tener bajos valores máximos de NDVI y valores altos de productividad. Los paisajes Agrícola del Sur y Ecotono Agrícola-Ganadero poseen un comportamiento similar con cortas temporadas de crecimiento, altos valores máximos de NDVI y baja productividad, pero en el paisaje Agrícola del Sur la temporada de crecimiento es más prematura.

The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) in its publication No. 56 of the Irrigation and Drainage Series presents the FAO Penman-Monteith procedure for the estimation of reference evapotranspiration from meteorological data, however, its calculation may be complicated in areas where there are no weather stations. This paper presents an evaluation of the potential of the Land Surface Temperature and Digital Elevation Models products derived from the MODIS and ASTER sensors, both on board the Terra EOS AM-1 satellite, for the estimation of reference evapotranspiration using the Penman-Monteith FAO-56, Hargreaves, Thornthwaite and Blaney-Criddle models. The four models were compared with the method proposed by FAO calculated with the observed data of a ground based meteorological station, finding a significant relation with the models Penman-Monteith FAO-56 and Hargreaves.

The main factors affecting the production and yield of sugarcane are variety, agronomic management, soil type and climate, of which the first three there is some control, while the climate is one factor of which you cannot have any control, therefore, it should be monitored. Colombia, being located in the equatorial pacific, is affected by two atmospheric oceanic phenomena known as “El Niño” and “La Niña”, which make up the climatic phenomenon of ENSO (El Niño-Southern Oscillation) and affect the quantity and the number of days with rainfall and influences the production of sugarcane. The objective of this work is to identify spatially and temporally the zones with greater and lower impact of the ENSO phenomenon in the cultivation of sugarcane in Colombia through the use of the Standard Vegetation Index (SVI) and the Rainfall Anomally Index (RAI) using EVI/MODIS images and precipitation data from meteorological stations on a quarterly basis for the period 2000-2015. A similar trend was found between both indices in the “El Niño” and “Neutral” seasons, while in the “La Niña” season the RAI tended to rise while the SVI decreased when the RAI was very high, this tendency being much more marked in areas with floods caused by the overflow of the main rivers. In addition, a comparison was made between the SVI index and a productivity anomaly index (IAP), finding a direct correlation between both (R2 = 0.4, p

Desde principios de la década de los 80, el sensor AVHRR a bordo de los satélites NOAA ha provisto de estimaciones de la temperatura de la superficie del mar (TSM) a la comunidad científica en general. Hacia finales de la década de los 90, surge una nueva generación de radiómetros que combinan una mayor gama de mediciones espectrales con mejoras en la tecnología, como lo es el sensor MODIS a bordo de los satélites Terra y Aqua. El desarrollo de este último sensor se basó en los años de trayectoria de la serie NOAA/AVHRR. La comprensión de la relación entre los productos derivados de distintos sensores es fundamental para el seguimiento continuo a largo plazo de cualquier variable y de la construcción de serie de tiempos combinados. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de los valores mensuales de TSM para el período 2003-2006 calculadas a partir de datos de la serie NOAA/AVHRR vs Aqua/MODIS sobre un sector de la Plataforma Continental Argentina frente al Golfo San Jorge. El análisis de las isotermas muestra un patrón de distribución similar durante todos los meses para ambos sensores. El coeficiente de correlación de Pearson tanto en el análisis estacional como mensual fue alto (> 0,8). El análisis comparativo de la temperatura medida en ambos sensores muestra que los productos de TSM son similares, teniendo en cuenta que la diferencia media de temperatura entre ambos sensores es inferior a 0,5ºC. Por lo tanto, para el estudio de largas series de tiempo de TSM en la plataforma continental argentina se puede utilizar en forma continua las mediciones de Aqua/MODIS, cuando ya no se disponen las de NOAA/AVHRR.

The use of satellite images for the observation and measurement of marine turbidity has been developed mainly with ocean colour sensors, such as MODIS. These images have a maximum spatial resolution of 250 m in their visible and infrared bands. In this research, images of the SPOT sensors were chosen as an alternative to overcome this limited spatial resolution. The objective was to prove the suitability of SPOT to measure turbidity in areas with great spatial variability. As a first step, all the images were standardized and the SPOT wavelength that had the largest association in the Principal Component Analysis was chosen (PCA). The results show that the bands of a SPOT multispectral image are highly redundant. The wavelength of the 610-680 nm (S2610-680) obtained the best association in 89% of the 73 images analysed. The SPOT reflectance (Rrs) (S2610-680) was compared with MODIS 620-670 nm (M1620-670), which has already been tested in other research and has proved to be adequate for measuring turbidity. Both sensors performance was similar for low and moderate reflectance but for high reflectance, SPOT (S2610-680) had a better performance than MODIS (M1620-670). Additionally, the SPOT Rrs (S2610-680) was associated with standardized Secchi disk depth data, which were measured in situ, to check SPOT suitability. SPOT Rrs (S2610-680)images were classified into: 1) cold or warm season, 2) spring tide or neap tide and 3) water flux or reflux. These constructed scenarios allowed to see the result of the Standardized Space Anomalies, which showed the continuous presence of low and medium values in the most oceanic region of the Upper Gulf of California (UGC) and very high values in all the scenarios in the intertidal zone. This research has shown that SPOT Rrs (S2610-680) is useful for observing, differentiating and measuring turbidity patterns in areas with very high spatial variability.

Carbon use efficiency (CUE) describes how efficiently plants incorporate the carbon fixed during photosynthesis into biomass gain and can be calculated as the ratio between net primary production (NPP) and gross primary production (GPP). In this work, annual CUE has been obtained from annual GPP and NPP MODIS products for the peninsular Spain study area throughout eight years. CUE is spatially and temporally analyzed in terms of the vegetation type and annual precipitation and annual average air temperature. Results show that dense vegetation areas with moderate to high levels of precipitation present lower CUE values, whereas more arid areas present the highest CUE values. However, the temperature effect on the spatial variation of CUE is not well characterized. On the other hand, inter-annual variations of CUE of different ecosystems are discussed in terms of inter-annual variations of temperature and precipitation. It is shown that CUE exhibited a positive correlation with precipitation and a negative correlation with temperature in most ecosystems. Thus, CUE decreases when the ecosystem conditions change towards aridity.

Se han elaborado modelos para el cálculo de evapotranspiración real (ETR) y de evapotranspiración potencial (ETP) en base a un análisis de regresión múltiple entre dichos parámetros estimados en siete estaciones meteorológicas y dos variables derivadas de imágenes satelitales MODIS: Temperatura de Superficie (TS) e Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación (Normalized Difference Vegetation Index -NDVI). Dichos modelos permitieron estimar ETR y ETP en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires (Argentina) en base al análisis del período 2000/2014. Ambos fueron calibrados satisfactoriamente en cada una de las estaciones meteorológicas utilizadas. Se ajustó un modelo de regresión múltiple lineal a la variable ETR, con un coeficiente de determinación de 0,6959. En el caso de la variable ETP el modelo de regresión ajustado fue no lineal y su coeficiente de determinación de 0,8409. El análisis de regresión individual de cada una de las estaciones meteorológicas permitió explicar el comportamiento de la regresión basada en el conjunto completo de datos, tanto para la variable ETR como para la variable ETP. Los resultados refuerzan la ventaja de la teledetección en la estimación de ETR y ETP en zonas en donde no se dispone de datos meteorológicos.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the reliability of the physiological meaning of the enhanced vegetation index (EVI) data for the development of a remote sensing-based procedure to estimate soybean production prior to crop harvest. Time-series data from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) were applied to investigate the relationship between local yield fluctuations of soybean and the prevailing physically-driven conditions in the state of Mato Grosso, located in the south of the Brazilian Amazon. The developed methodology was based on the coupled model (CM). The CM provides production estimates for early January, using images from the maximum crop development period. Production estimates were validated at three different spatial scales: state, municipality, and local. At the state and municipality levels, the results obtained from the CM were compared with official agricultural statistics from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística and Companhia Nacional de Abastecimento, from 2001 to 2011. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.98, with overall result of R2=0.96 (p≤0.01), indicating that the model adheres to official statistics. At the local level, spatially distributed data were compared with production data from 422 crop fields. The coefficient of determination (R2=0.87) confirmed the reliability of the EVI for its applicability on remote sensing-based models for soybean production forecast.

El objetivo de este trabajo es estimar la salinidad del suelo en áreas de cultivos de arroz del distrito de Lambayeque e investigar su comportamiento espacio-temporal, utilizando imágenes de satélite de los sensores ETM+ de Landsat 7, MODIS/Terra y datos de conductividad eléctrica del suelo obtenido in situ. Los parámetros que se analizaron son el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el Índice de Salinidad (IndSal) y la anomalía estandarizada de NDVI. El análisis del máximo valor compuesto (MVC) de NDVI e IndSal, la desviación estándar del NDVI e IndSal de las imágenes ETM+ y las anomalías estandarizada de los sensores ETM+ y MODIS permitieron separar los suelos con buena calidad agrícola de aquellos con problemas de salinidad. A partir del MVC de NDVI e IndSal se obtuvo 12 864.24 ha y 12 567.96 ha respectivamente pertenecientes a áreas de cultivos de arroz, la desviación estándar del NDVI e IndSal dio como resultado 12 692.16 ha y 12 250.53 ha de cultivos de arroz respectivamente, el área detectada a través de la conductividad eléctrica (CE) del suelo correspondiente a las clases no salino y ligeramente salino es de 12 661.02 ha. De cada una de las áreas obtenidas se obtuvo un shapele, posteriormente se obtuvo la variación temporal del NDVI del sensor MODIS, del cual se obtuvo el parámetro estacional SI y su correlación (R) con los datos (supercie cosechada, producción y rendimiento) de cultivos de arroz proporcionados el Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI) fueron muy signicativos (0.74 - 0.90), esto indica que las áreas obtenidas si pertenecen a cultivos de arroz. Detectadas las áreas de cultivos de arroz se obtuvo la variación temporal de la conductividad eléctrica del suelo en el periodo 2001 2014.

Abstract: The objective of this work was to propose a new methodology for mapping coffee cropping areas that includes multitemporal data as input parameters in the classification process, by using the Landsat TM NDVI time series, together with an object-oriented classification approach. The algorithm BFAST was used to analyze coffee, pasture, and native vegetation temporal profiles, allied to a geographic object-based image analysis (GEOBIA) for mapping. The following multitemporal variables derived from the R package greenbrown were used for classification: mean, trend, and seasonality. The results showed that coffee, pasture, and native vegetation have different temporal behaviors, which corroborates the use of these data as input variables for mapping. The classifications using temporal variables, associated with spectral data, achieved high-global accuracy rates with 93% hit. When using only temporal data, ratings also showed a hit percentage above 80% accuracy. Data derived from Landsat TM time series are efficient for mapping coffee cropping areas, reducing confusion between targets and making the classification process more accurate, contributing to a correct characterization and mapping of objects derived from a RapidEye image, with a high spatial solution.

La desertificación es un proceso complejo, involucra factores ambientales y antro- pogénicos dentro de un contexto climático seco. Dispone de una importancia glo- bal, dado que reduce la productividad y el valor de los suelos ocasionando un impacto sobre el territorio y su población. Las Tecnologías de Información ayudan a identificar zonas propensas a desertificación a través de indicadores geoespaciales y cuantitativos. En esta investigación se planteó como objetivo el desarrollo de una propuesta metodológica que permita modelar las variables de entrada obtenidas a partir de datos del sensor MODIS, cartografía temática e información estadística, que posteriormente se integran a partir de evaluación multicriterio con la técnica sumatoria lineal ponderada. Se consideraron las siguientes variables de entrada: aumento de albedo, disminución de biomasa, deforestación, zonas con escasa vegetación y con vegetación, contenido de humedad en el suelo, precipitación, tempera- tura superficial, distancias a asentamientos humanos, zonas agrícolas, redes hidro- lógicas, zonas con degradación y erosión de suelos. La ponderación se realizó con el método de comparación por pares de Saaty. Para dar robustez al modelo genera- do, se procedió a realizar una validación de los resultados utilizando mapas de uso de suelo y vegetación, climas y humedad, índice de aridez e intensidad de degrada- ción de suelos. Los resultados obtenidos muestran que las zonas más vulnerables a desertificación son en la zona norte del Estado de Sinaloa y se reduce acorde del avance hacia el sur.

Crop production is traversing expansion and intensification processes all over the planet and in consequence the large scale cattle production is being displaced to marginal lands with lower stocking capacity. The objective of this work was to assess the seasonality of vegetation in La Pampa province located in a semiarid region in Argentina and to explore if the variations in seasonality are related to the stocking rate. The hypothesis is the changes in stocking rate of rangelands and its grazing pressure alter the proportion of different vegetation functional groups and so the vegetation seasonality. It is predicted that overgrazing of seasonal grasses will alter the proportion of woody species having consequences over spectral indices. It was analyzed satellite data, particularly the MODIS Enhanced Vegetation Index (EVI) and related it to stocking rate records from SENASA. This work evidences the relationship between the stocking rate and the spectral index EVI, indicator of the primary productivity of vegetation, at departmental scale in the natural areas of Monte and Espinal of La Pampa. Results indicate that in western region (Monte) there was an increment in the stocking rate at department level and a decrease in vegetation seasonality. It is posed that the higher grazing pressure led to the overgrazing of the most palatable herbaceous species, increasing the shrub proportion in landscape.

Gracias a técnicas de colorimetría y métodos de clasificación no supervisada, pueden ser vectorizada y trazada la evolución de contaminantes vertidos en el mar con res- pecto al tiempo y al espacio, lo que, en la práctica, abarata el costo de investigación y permite tener una mayor cobertura espacio-temporal. Este trabajo presenta el caso de estudio de Bahía de Banderas, Jalisco-Nayarit, México, donde se estudió el vertido de detritos por el río Ameca en el periodo 2006-2014 a través de un producto combinado de imágenes LandSat y Modis y con el análisis de las firmas espectrales de las diferentes bandas que presentan estos satélites se infiere los porcentajes de la materia orgánica disuelta en las plumas.

The Horn of Africa is one of the most food-insecure locations around the world due to the continuous increase of its population and the practice of the subsistence agriculture. This causes that much of the population cannot take the minimum nutritional needs for a healthy life. Moreover, this situation of food vulnerability may be seriously affected in the coming years due to the effects of climate change. The aim of this work is combine the information about the state of the vegetation that offers the NDVI with rainfall data to detect negative anomalies in food production. This work has been used the monthly products of NDVI MOD13A3 of MODIS and the rainfall estimation product TAMSAT, both during the period 2001-2015. With these products we have calculated the average of the entire time period selected and we have detected the years whose NDVI values were further away from the average, being these 2010, 2011 and 2014. Once detected the years with major anomalies in NDVI, there has been an exclusive monthly analysis of those years, where we have analysed the relationships between the value of NDVI and monthly rainfall, obtaining a direct relationship between the two values. It also has been used crop calendar to focus the analysis in the months of agricultural production and finding that the main cause of anomalies in vegetation is a decrease in the registration of rainfall during the months of agricultural production. This reason explains the origin of the food shortages that occurred in 2010 and 2011 that generated an enormous humanitarian crisis in this area.

ABSTRACT The Pampa biome is an important ecosystem in Brazil that is highly relevant to livestock production. The objective of this study was to analyze the potential use of vegetation indices to discriminate grazing intensities on natural grasslands in the Pampa biome. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) images from Jan to Dec, 2000 to 2013 series, were analyzed for natural grassland experimental units managed under high (forage allowance of 5 ± 2 % live weight – LW), moderate (13 ± 5 % LW) and low grazing intensity (19 ± 7 % LW). Regardless of intensity, the temporal profiles showed lower NDVI and EVI during winter, increased values in spring because of summer species regrowth, slightly decreased values in summer, especially in years when there is a water deficit, and increased values in the fall associated with the beginning of winter forage development. The average temporal profiles of moderate grazing intensity exhibited greater vegetation index values compared with low and high grazing intensities. The temporal profiles of less vegetation index were associated with lower green biomass accumulation caused by the negative impact of stocking rates on the leaf area index under high grazing intensity and a floristic composition with a predominance of tussocks under low grazing intensity. Vegetation indices can be used for distinguishing moderate grazing intensity from low and high intensities. The average EVI values can discriminate moderate grazing intensity during any season, and the NDVI values can discriminate moderate grazing intensity during spring and winter.

The beginning of the XXI century is characterized by the intensification of the existing global warming situation and for a series of drastic global meteorological events. Particularly, during the winter season a series of extreme temperature episodes affecting large areas of the northern hemisphere have been produced. In this paper, these episodes are studied by analyzing the thermal anomalies spatial distribution and temporal evolution in the period 2001-2016 from Land Surface Temperature (LST) products obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. The study regions considered in this investigation are eight of the northern hemisphere. The results obtained for the heating and cooling episodes do not reveal an important discrepancy, however, an increase in the area affected by heating versus cooling is observed.

A detailed study of the mechanisms generated through the turbidity plume and its variability at the Guadalquivir estuary has been carried out with remote sensing and in situ data. Several sensors with different characteristics have been required (spatial, temporal and spectral resolution), thereby providing information for a multi-sensor analysis. The main objective was to determine the water quality parameters (suspended solids and chlorophyll) and implement the methodology to define the empirical and semi-analytical algorithms from satellite data (MODIS, METIS, Deimos-1). The processes occurred in the estuary and adjacent region have been examined identifying those involved in the different variability scales. The forcings associated with rainfall and discharge from Alcalá del Río dam in addition to the climatic NAO index control seasonal and inter-annual fluctuations, while tide effects (semi-daily and fortnightly cycles) modulate the plume at the mouth throughout the year with significant variability. Special emphasis is focused on diagnosing the role of these mechanisms on the continental shelf ecosystems, constituting a powerful tool for the water quality management and coastal resources.

ABSTRACT One of the most relevant activities of Brazilian economy is agriculture. Among the main crops in Brazil, rice is one of high relevance. The state of Rio Grande do Sul, in Southern Brazil, is responsible for 68.7% of domestic production (IBGE, 2013). The goal of this study was to develop a low-cost methodology with a regional scope to identify suitable areas for irrigated rice cropping in this state, using spectro-temporal behavior of vegetation index by means of MODIS images and HAND model. The rice-cropped area of this study was the southern half of the State. Using the HAND model, flood areas were mapped to identify irrigated rice cultivation. We used multi-temporal images of vegetation index from MODIS sensor, covering the period from August 2001 to May 2012. To assess the results, we used data collected in the fields and cropped area information from IBGE. The results showed that the proposed methodology was satisfactory, with Kappa 0.92 and global accuracy of 98.18%. As result, MODIS sensor data and flood areas delineation by means of HAND model generated the estimate irrigated rice area for the area of study.

El pinsapo es una reliquia botánica del Terciario que persiste en un singular ecosistema de montaña. Es una especie endémica e insólita en el paisaje andaluz, por lo que se halla muy protegida y es objeto de una estrategia de conservación activa que pretende mitigar los efectos negativos del cambio global. En este artículo utilizamos 180 imágenes del sensor MODIS para desarrollar un análisis interanual y de tendencia estacional del NDVI promedio mensual, desde 2002 hasta 2016, de las superficies cubiertas por pinsapos. De acuerdo con los resultados obtenidos, se ha producido un incremento generalizado del NDVI en las masas forestales con presencia del pinsapo. La tendencia fue significativa en casi todos los tipos de formaciones y grados de cobertura. Esto sugiere una regeneración de los pinsapares en el marco de la estrategia de conservación activa. Sin embargo, detectamos un adelanto del Green up, hecho que podría estar relacionado con el calentamiento global.

El seguimiento de los ecosistemas con imágenes procedentes del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, espectroradiómetro de imágenes de resolución media) está actualmente muy extendido tanto en tareas de investigación como de gestión. Los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, índice de vegetación de la diferencia normalizada) y EVI (Enhanced Vegetation Index, índice de vegetación mejorado) son ampliamente usados para la caracterización del funcionamiento ecosistémico. Ambos índices se emplean como estimadores lineales de la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación (fAPAR), el principal control de la producción primaria. A pesar de sus ventajas, las imágenes de índices de vegetación no están libres de errores. El producto índices de vegetación MOD13Q1 proporciona una capa QA (Quality assessment,evaluación de la calidad) que informa sobre la calidad asociada a cada píxel. Esta información representa una gran ventaja para el usuario, al permitir filtrar aquellos datos que puedan inducir a errores al verse alterados por la presencia de aerosoles, nubes, nieve o sombras. Sin embargo, la realización de un filtrado homogéneo a lo largo de una gran región puede ocasionar la pérdida sistemática de información en determinadas zonas o épocas del año, introduciendo así un sesgo espacial o en la serie temporal. Esta situación puede ser especialmente crítica en regiones con alta heterogeneidad ambiental, como el Sureste Ibérico. En este trabajo evaluamos el efecto que el filtrado de calidad tiene sobre la información espacial y temporal de la base de datos del EVI en el periodo 2001-2010. Los esultados, expresados en porcentaje de información perdida (filtrada) y como efecto de estas pérdidas sobre los valores del EVI, indican que mientras que las áreas de menor altitud no se ven afectadas por el filtrado, las regiones de alta montaña muestran variaciones significativas en sus valores del EVI cuando son filtrados por aerosoles, sombras o la presencia de hielo o nieve. Esto pone de manifiesto la importancia del establecimiento de un protocolo para el procesamiento de la información que considere las características espaciales y temporales de los datos a filtrar.

En el presente trabajo estimamos el espesor óptico de los aerosoles, Aerosols Optical Thickness-AOT-, en la longitud de onda de 0.55µm usando las imágenes mod021km - level 1b calibrated radiances-1km como entrada del modelo de transferencia radiativa SBDART [1]. El área de estudio es el Perú en las latitudes geográficas 0 a 20°S y las longitudes geográficas de 82 a 68°O. El modelo SBDART simula la transferencia radiativa en la atmósfera (scattering, absorción, emisión, etc.), estimando la irradiancia en el tope de la atmósfera y en la superficie terrestre. La aproximación de dos flujos y la aproximación de Eddington son usados para resolver la ecuación de transferencia radiativa considerando una atmósfera plano paralela. Mediante este modelo se generan las ecuaciones definidas para el AOT de 0.55µm en función de la reflectancia en el tope de la atmósfera para la banda 1, de 0.66µm del sensor MODIS. El AOT de 0.55µm estimado por el modelo SBDART se verifica con los datos del AOT de 0.55µm medidas in-situ en la estación de la red AERONET ubicada en Rio Branco, Brasil, tanto para el año 2004 y 2005.La estación se encuentra en la latitud 9.954°S y longitud 67.869°O. La gráfica de la dispersión de las series de tiempo del AOT para ambas observaciones muestran una correlación (no) significativa de 0.99 (0.06) para los año 2004 y 2005. También se verifica el AOT obtenido de las imágenes MODIS (MOD04_L2) con el AOT estimado por el modelo SBDART, la gráfica de dispersión de las series de tiempo de ambos presentan una correlación significativa de 0.99 para el 2004 y 2005, mientras que la verificación del AOT de las imágenes MODIS (MOD04_L2) con los datos del AOT de 0.55µm in-situ de Rio Branco, muestra una gráfica de dispersión de las series de tiempo con una correlación (no) significativa de 0.98 (0.02) para los años 2004 y 2005. El modelo SBDART utilizado para la estimación del AOT se limita para la parte central y sur del Perú, debido a su ubicación geográfica, las condiciones meteorológicas, la circulación atmosférica y a las propiedades ópticas de los aerosoles.

El uso de sensores remotos en la investigación ha permitido realizar análisis a escalas que anteriormente resultaba muy difícil llevar a cabo. En este trabajo se utilizaron imágenes de satélite tipo MODIS para analizar el comportamiento promedio y la tendencia sostenida del NDVI por pixel en la región meridional de la península de Baja California durante el periodo 2001-2015. En total se analizaron 1 377 985 pixeles, de los cuales el 67.04% mostró valores de NDVI promedio entre 0.1 y 0.3 consistentes para zonas áridas. No obstante, se observaron valores >0.5 en las porciones de mayor cobertura vegetal en zonas elevadas, y los máximos valores (>0.8) se hallaron dentro de la Reserva de la Biosfera Sierra La Laguna (RBSL), en el sur de la península. El análisis de la tendencia reveló que en esta misma zona de la RBSL, los valores de tendencia del NDVI son negativos, lo que indica pérdida del vigor de la vegetación. Valores de tendencia negativa tuvieron alta correspondencia también con las zonas de mayor densidad poblacional y mayor desarrollo turístico alrededor de la RBSL, lo que permite inferir que en toda la región sur de la península existe una fuerte presión que ocasiona cambios en el sistema. Su magnitud tendrá que ser evaluada para determinar si se trata de cambios estructurales solamente o si ya se presentan también cambios funcionales. Esperamos que este primer esfuerzo siente las bases para investigaciones futuras que coadyuven a la toma de decisiones y planes de desarrollo en la región.

The climate variability between the growth and harvesting of sugar cane is very important because it directly affects yield. The MODIS sensor has characteristics like spatial and temporal resolution that can be applied to monitoring of vegetative vigor variability in the land surface and then, temporal profiles generation. Agro meteorological data from ECMWF model are free and easy to access and have a good representation of reality. In this study, we used the period between sugar cane growth and harvest in the state of Sao Paulo, Brazil, from temporal profiles selecting of NDVI behavior. For each period the precipitation, evapotranspiration, global radiation, length (days) and degree-days were accumulated. The periods were presented in a map format on MODIS spatial resolution of 250 meters. The results showed the spatial variability of climate variables and the relationship to the reality presented by official data.

This paper shows the interest of laboratory hyperspectral measurements to estimate fuel moisture content for fire risk assessment. Measurements were obtained for two Mediterranean forest species over a controlled water stress experiment. The hyperspectral measurements were performed with a Specim camera, sensible to spectral reflectance from 900 to 1700 nm. We calculated the spectral correlation with variations in the moisture content, both for the camera raw bands as well as for those adjusted to the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor. High correlation values were obtained for moisture content measurements and the Normalized Difference Water Index (NDWI), both for Q. suber (r=0.803 with the FMC and r=0.846 for EWT), and for the Q. robur (r=0.705 with the FMC and r=0.802 for EWT). Our work asserts that both parameters can be estimated with appropriate accuracy using satellite images.

El propósito de este trabajo fue el estudio de los aerosoles atmosféricos en el Noroeste de México mediante el parámetro conocido como Espesor Óptico del Aerosol (AOT). Este parámetro representa uno de los coeficientes de extinción de la radiación solar y un indicador de partículas suspendidas en la atmósfera. Para la determinación del AOT recurrimos al uso de sensores remotos localizados fuera de la atmósfera. En particular, el Espectroradiómetro de Imágenes de Media Resolución (MODIS), el cual es capaz de obtener mediciones del AOT atmosférico. La información proporcionada por MODIS debe ser validada antes de considerarse fiable; para esta tarea, se obtuvieron mediciones desde la superficie para establecer una correlación con los datos derivados del sensor remoto. El artículo describe el proceso de validación que fue aplicado a los datos del sensor MODIS en contraste con mediciones obtenidas por uno de los fotómetros de la Red Robótica para medición de Aerosoles (AERONET) ubicado en la ciudad de Hermosillo, Sonora. Adicionalmente, se presenta un análisis temporal basado en el comportamiento de las gráficas del AOT, así como un análisis espacial derivado de la información contenida en los mapas de distribución del AOT. doi: https://doi.org/10.1016/S0016-7169(13)71480-6

O objetivo deste trabalho foi avaliar a redução do vigor vegetativo da cobertura vegetal do Pampa do Brasil e do Uruguai, por meio da identificação de tendências negativas em séries temporais de imagens. Utilizaram-se séries temporais de imagens de NDVI/EVI do sensor Modis, de 2000 a 2011; imagens de índices de umidade do solo do "climate forecast system reanalysis"; e dados de precipitação pluvial de estações meteorológicas. O estudo quantificou tendências lineares e não lineares nas séries de NDVI e EVI, em áreas de campos. Na tendência monotônica de Mann-Kendall, a 5% de probabilidade, 81,9% da área total estudada foi significativa com o NDVI, e 74,8%, com o EVI; no entanto, o EVI apresentou contraste superior na estimativa dos parâmetros. Os resultados mostraram maior sinal negativo a oeste, com valores médios de R²>0,15, r

This study aimed to propose methods to identify croplands cultivated with winter cereals in the northern region of Rio Grande do Sul State, Brazil. Thus, temporal profiles of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS sensor, from April to December of the 2000 to 2008, were analyzed. Firstly, crop masks were elaborated by subtracting the minimum NDVI image (April to May) from the maximum NDVI image (June to October). Then, an unsupervised classification of NDVI images was carried out (Isodata), considering the crop mask areas. According to the results, crop masks allowed the identification of pixels with greatest green biomass variation. This variation might be associated or not with winter cereals areas established to grain production. The unsupervised classification generated classes in which NDVI temporal profiles were associated with water bodies, pastures, winter cereals for grain production and for soil cover. Temporal NDVI profiles of the class winter cereals for grain production were in agree with crop patterns in the region (developmental stage, management standard and sowing dates). Therefore, unsupervised classification based on crop masks allows distinguishing and monitoring winter cereal crops, which were similar in terms of morphology and phenology.

The aim of this study was to group temporal profiles of 10-day composites NDVI product by similarity, which was obtained by the SPOT Vegetation sensor, for municipalities with high soybean production in the state of Paraná, Brazil, in the 2005/2006 cropping season. Data mining is a valuable tool that allows extracting knowledge from a database, identifying valid, new, potentially useful and understandable patterns. Therefore, it was used the methods for clusters generation by means of the algorithms K-Means, MAXVER and DBSCAN, implemented in the WEKA software package. Clusters were created based on the average temporal profiles of NDVI of the 277 municipalities with high soybean production in the state and the best results were found with the K-Means algorithm, grouping the municipalities into six clusters, considering the period from the beginning of October until the end of March, which is equivalent to the crop vegetative cycle. Half of the generated clusters presented spectro-temporal pattern, a characteristic of soybeans and were mostly under the soybean belt in the state of Paraná, which shows good results that were obtained with the proposed methodology as for identification of homogeneous areas. These results will be useful for the creation of regional soybean "masks" to estimate the planted area for this crop.

La fracción evaporativa (FE) permite cuantificar la porción de la energía disponible usada en el proceso de evapotranspiración. Se obtuvo la distribución espacial de la FE para cinco tipos de cobertura: árboles, cultivos, pastizales, arbustos y suelo desnudo de cinco ecorregiones del centro-noroeste de la Argentina, usando productos del sensor MODIS-TERRA. FE se calculó mediante el método triangular según la relación entre la fracción de la cobertura de suelo (Fr) y la temperatura de superficie (Ts). Ambas variables fueron correlacionadas para cada tipo de cobertura por ecorregión. Fr y Ts están inversamente asociadas, y diferentes coberturas por ecorregiones mostraron cambios en la pendiente de la recta entre ambas variables debido a cambios en el porcentaje y el tipo de cobertura, en los gradientes pluviométricos y en la estructura de la vegetación. Los valores medios de Fr y FE por ecorregiones y tipo de cobertura fueron procesados mediante el análisis de la varianza y por comparaciones múltiples de Fisher. Existen diferencias estadísticas significativas en las variables Fr y FE según el tipo de cobertura, y la ecorregión y la relación entre Fr y FE no es lineal. Finalmente, se generó un mapa con la distribución espacial de la FE.

View angle and directional effects significantly affect reflectance and vegetation indices, especially when daily images collected by large field-of-view (FOV) sensors like the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are used. In this study, the PROSAIL radiative transfer model was chosen to evaluate the impact of the geometry of data acquisition on soybean reflectance and two vegetation indices (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI and Enhanced Vegetation Index -EVI) by varying biochemical and biophysical parameters of the crop. Input values for PROSAIL simulation were based on the literature and were adjusted by the comparison between simulated and real satellite soybean spectra acquired by the MODIS/Terra and hyperspectral Hyperion/Earth Observing-One (EO-1). Results showed that the influence of the view angle and view direction on reflectance was stronger with decreasing leaf area index (LAI) and chlorophyll concentration. Because of the greater dependence on the near-infrared reflectance, the EVI was much more sensitive to viewing geometry than NDVI presenting larger values in the backscattering direction. The contrary was observed for NDVI in the forward scattering direction. In relation to the LAI, NDVI was much more isotropic for closed soybean canopies than for incomplete canopies and a contrary behavior was verified for EVI.Os efeitos direcionais e de ângulo de visada afetam significativamente a reflectância e os índices de vegetação, especialmente quando são usadas imagens diárias adquiridas por sensores com amplo campo de visada como o Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). No presente estudo, o modelo de transferência radiativa PROSAIL foi escolhido para avaliar o impacto da geometria de aquisição de dados na reflectância da soja e no cálculo de dois índices de vegetação (Normalized Difference Vegetation Index -NDVI e Enhanced Vegetation Index -EVI), variando-se parâmetros bioquímicos e biofísicos do dossel. Os valores usados para a simulação PROSAIL foram definidos com base na literatura e foram ajustados pela comparação entre espectros de soja simulados e adquiridos pelos sensores MODIS/Terra e hiperespectral Hyperion/Earth Observing-One (EO-1). Os resultados mostraram que os efeitos direcionais e de ângulo de visada na reflectância foram mais fortes com a diminuição do índice de área foliar (IAF) e da concentração de clorofila. Por ser mais dependente da banda do infravermelho próximo (IVP), o EVI foi muito mais sensível à geometria de visada do que o NDVI, apresentando maiores valores na direção do retroespalhamento. O contrário foi observado para o NDVI na direção do espalhamento frontal. Em relação ao IAF, o NDVI foi mais isotrópico para dosséis fechados de soja do que para dosséis esparsos, e um comportamento contrário foi verificado para o EVI.