Tendencias en el verdor de la vegetación y en la producción primaria bruta de las áreas forestales en la España peninsular (2000

C. Giner (beatriz.martinez@uv.es)

B. Martínez, M. A. Gilabert y Domingo Alcaraz-Segura

RESUMEN

El objetivo de este trabajo consiste en evaluar las tendencias experimentadas por las áreas forestales de la España peninsular durante el periodo 2000-2009. Para ello se ha aplicado la metodología del análisis multi-resolución (AMR) basado en la aplicación de la transformada wavelet (TW) a datos de producción primaria bruta (GPP) e índices de vegetación (NDVI y EVI) derivados del sensor MODIS. Este análisis permite descomponer una señal no estacionaria en varias componentes a diferentes escalas temporales. La aplicación del test no-paramétrico de Mann-Kendall y del método Sen a la componente de tendencia derivada del AMR proporciona información sobre la magnitud y dirección de los cambios experimentados. Como se muestra comparando con otros estudios recientes, la detección de cambios en la vegetación mediante series temporales es altamente dependiente del periodo de estudio y de la fecha de inicio de la serie temporal.

Palabras Clave:detección de cambios, bosques, España, wavelets, Mann-Kendall.

ABSTRACT

This paper aims to assess vegetation changes on the forest canopies of Spain over the period 2000- 2009. A multi-resolution analysis (MRA) based on the wavelet transform (WT) has been implemented to gross primary production (GPP) and NDVI and EVI MODIS data sets. This analysis decomposes a non-stationary signal in different temporal scales. In order to derive significant changes, the Mann–Kendall non-parametric test and the Sen’s method have been applied to the trend component derived from the MRA. These methods provide the magnitude and direction of the vegetation changes observed in the temporal series. Comparing the results with recent findings it is shown that vegetation change detection from temporal series analysis is highly dependent on the studied period and the starting date.

KEYWORDS: change detection, forests, Spain, wavelets, Mann-Kendall.

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