Perspectivas Ecológicas desde Arriba: Vinculando Patrones de NDVI a Nivel de Hábitat con NDMI, LST y Elevación en una Pequeña Ciudad Mediterránea (Italia)
Autores: Bottaro, Chiara; Finizio, Michele; Innangi, Michele; Varricchione, Marco; Carranza, Maria Laura; Sona, Giovanna
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Crecimiento poblacional
Pérdida de biodiversidad
Planificación urbana
Características de la vegetación
Datos de observación de la Tierra
Hábitats forestales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
El rápido crecimiento de la población humana acelera la pérdida de biodiversidad a través de la fragmentación del hábitat urbano, sin embargo, una planificación urbana informada ecológicamente puede mitigar estos efectos. Este estudio evalúa si y cómo las características de la vegetación, capturadas por datos de observación de la Tierra, varían a través de hábitats forestales en una pequeña ciudad mediterránea en Italia. El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI) y la Temperatura de Superficie del Suelo (LST) para el Área Urbana Funcional de Campobasso se derivaron de imágenes multitemporales de Landsat 8 (2020-2023) adquiridas durante la temporada de crecimiento y se combinaron con datos de elevación para tener en cuenta los gradientes topográficos. Se identificaron diferentes hábitats forestales utilizando la Carta della Natura (Mapa de la Naturaleza) regional coetánea y se muestrearon mediante una estrategia aleatoria estratificada que arrojó más de 900,000 observaciones. Se utilizó un modelo de efectos mixtos lineales para modelar el NDVI como función del NDMI, LST, elevación y tipo de hábitat, teniendo en cuenta las dependencias temporales y espaciales. El modelo explicó una gran proporción de la variabilidad del NDVI (R2 marginal = 0.75; R2 condicional = 0.85), con el NDMI emergiendo como el predictor más fuerte, seguido por efectos más débiles de LST y elevación. También fueron evidentes las diferencias entre hábitats: los bosques dominados por robles (es decir, hábitats dominados por Quercus frainetto, Q. cerris y Q. pubescens) exhibieron los valores más altos de NDVI, mientras que las plantaciones de coníferas (es decir, hábitat dominado por Pinus nigra) tuvieron los más bajos; los bosques dominados por Robinia pseudoacacia y Salix alba ribereña mostraron valores intermedios de verdor de vegetación. Estos resultados destacan la importancia ecológica de los bosques de roble en paisajes urbanos mediterráneos y demuestran el valor del monitoreo basado en satélites para capturar la variabilidad del hábitat. El flujo de trabajo reproducible aplicado aquí proporciona una herramienta escalable para apoyar la conservación y planificación del hábitat en entornos urbanos, también teniendo en cuenta los escenarios de cambio climático inminentes.
Descripción
El rápido crecimiento de la población humana acelera la pérdida de biodiversidad a través de la fragmentación del hábitat urbano, sin embargo, una planificación urbana informada ecológicamente puede mitigar estos efectos. Este estudio evalúa si y cómo las características de la vegetación, capturadas por datos de observación de la Tierra, varían a través de hábitats forestales en una pequeña ciudad mediterránea en Italia. El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el Índice de Humedad de Diferencia Normalizada (NDMI) y la Temperatura de Superficie del Suelo (LST) para el Área Urbana Funcional de Campobasso se derivaron de imágenes multitemporales de Landsat 8 (2020-2023) adquiridas durante la temporada de crecimiento y se combinaron con datos de elevación para tener en cuenta los gradientes topográficos. Se identificaron diferentes hábitats forestales utilizando la Carta della Natura (Mapa de la Naturaleza) regional coetánea y se muestrearon mediante una estrategia aleatoria estratificada que arrojó más de 900,000 observaciones. Se utilizó un modelo de efectos mixtos lineales para modelar el NDVI como función del NDMI, LST, elevación y tipo de hábitat, teniendo en cuenta las dependencias temporales y espaciales. El modelo explicó una gran proporción de la variabilidad del NDVI (R2 marginal = 0.75; R2 condicional = 0.85), con el NDMI emergiendo como el predictor más fuerte, seguido por efectos más débiles de LST y elevación. También fueron evidentes las diferencias entre hábitats: los bosques dominados por robles (es decir, hábitats dominados por Quercus frainetto, Q. cerris y Q. pubescens) exhibieron los valores más altos de NDVI, mientras que las plantaciones de coníferas (es decir, hábitat dominado por Pinus nigra) tuvieron los más bajos; los bosques dominados por Robinia pseudoacacia y Salix alba ribereña mostraron valores intermedios de verdor de vegetación. Estos resultados destacan la importancia ecológica de los bosques de roble en paisajes urbanos mediterráneos y demuestran el valor del monitoreo basado en satélites para capturar la variabilidad del hábitat. El flujo de trabajo reproducible aplicado aquí proporciona una herramienta escalable para apoyar la conservación y planificación del hábitat en entornos urbanos, también teniendo en cuenta los escenarios de cambio climático inminentes.