Evaluating the use of RBG drone imagery to study vegetation associated with resource islands

Evaluating the use of RBG drone imagery to study vegetation associated with resource islands

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.10279636

Keywords:

VANT, Remote sensing, Resource islands, Vegetation indices, IVT Index, Land cover fraction, VARI Index, dry forest

Abstract

Resource islands (RI) are crucial vegetation arrangements in arid and semi-arid zones, and understanding their structure and dynamics is vital for comprehending their role in ecosystem services supply. Fieldwork with conventional methodologies is limited due to climatic conditions and technical difficulties. Therefore, evaluating alternative indirect methodologies based on geospatial data capture can increase information availability and facilitate study. In this study, we analyzed the dynamics of interannual structural change in IR of a semiarid zone of the La Guajira Peninsula. The methodological strategy involved GIS analysis of RGB orthophotomosaics acquired by a drone or UAV. Interannual changes associated with vegetation cover fraction were estimated using the VARI index, and chlorophyll content using the triangular greenness index in GIS. The results depict a map describing the effect of increased water availability in a year with a climatic anomaly on vegetation cover. Furthermore, the triangular greenness index allowed an inference about the role of water in nitrogen assimilation, reflecting an increase in chlorophyll production. Finally, GIS tools enable obtaining geospatial data describing the structure and some biological functions in a less time- and cost-intensive manner compared to traditional methodologies, allowing systematic monitoring of ecological assets such as vegetation in the IR.

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Author Biographies

Jairo Cesar Camargo Mendoza, Universidad de La Guajira

Estudiante de Biología, Universidad de La Guajira, Colombia.

Jairo Rene Escobar Villanueva, Universidad de La Guajira

Docente de la Facultad de Ingenierías, Universidad de La Guajira. Licenciado en Ingeniería Ambiental de la Universidad de La Guajira (Colombia) en 2007. Maestría en Ciencia y Tecnología Ambiental de la Universidad Rey Juan Carlos (España) en 2009. Doctor en Investigación Ambiental, Modelización y Evaluación de Riesgos de la Universidad Politécnica de Madrid (España) en 2020 (Tesis Laureada). Sus intereses de investigación se centran en la aplicación de la geomática con tecnología de drones UAV en estudios de modelización de inundaciones urbanas.

Marisol Santos-Acevedo, Universidad de La Guajira

Bióloga, con Maestría en Gestión y Auditorías Ambientales. Orientación: Ciencia y Tecnología Marina. Profesional capacitada en el área de ecología trófica y sistemática de peces de agua dulce, estuarinos y marinos, bioprospección continental y marina, ensayos de bioactividad con extractos de organismos marinos, ensayos de toxicidad, cultivo de organismos marinos en condiciones de laboratorio, diseño de sistemas de recirculación, con amplia trayectoria elaboración y manejo de proyectos, recopilación de información biológica, redacción y edición de informes y publicaciones. Docente en la Universidad de La Guajira, Riohacha, Colombia.

Nelson Valero Valero, Universidad de La Guajira

Docente Facultad de Ciencias Básicas y Aplicadas, Universidad de La Guajira.

References

Almeida, D. R. A. D., Broadbent, E. N., Ferreira, M. P., Meli, P., Zambrano, A. M. A., Gorgens, E. B., Resende, A. F., Almeida, C. T. D., Amaral, C. H. D., Corte, A. P. D., Silva, C. A., Romanelli, J. P., Prata, G. A., Papa, D. D. A., Stark, S. C., Valbuena, R., Nelson, B. W., Guillemot, J., Féret, J-B., ... & Brancalion, P. H. S. (2021). Monitoring restored tropical forest diversity and structure through UAV-borne hyperspectral and lidar fusion. Remote Sensing of Environment, 264, [112582]. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112582

Brito, A., & Cumandá, N. (2021). Herramientas SIG para el estudio de la cobertura vegetal y cambio de uso de suelo en el cantón Chunchi, provincia del Chimborazo. http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/20104

Candiago, S., Remondino, F., De Giglio, M., Dubbini, M., & Gattelli, M. (2015). Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images. Remote Sensing, 7(4), 4026-4047. https://doi.org/10.3390/rs70404026

Castellanos, L. C. J., Buitrago, M. L. P., & Soto, L. I. C. (2022). Determinación de la diversidad taxonómica y funcional de hongos a través de metagenómica en isla de recursos y su influencia en la degradación de materia orgánica en ambiente semiárido de La Guajira. https://repositorio.unicolmayor.edu.co/handle/unicolmayor/5713

Díaz, R. A. R. (2020). Análisis espacial de coberturas vegetales presentes en comunidades indígenas ubicadas en el municipio de Uribia, departamento de La Guajira, Colombia. https://ridum.umanizales.edu.co/xmlui/handle/20.500.12746/5904

Gitelson, A. A., Stark, R., Grits, U., Rundquist, D., Kaufman, Y., & Derry, D. (2002). Vegetation and soil lines in visible spectral space: A concept and technique for remote estimation of vegetation fraction. International Journal of Remote Sensing, 23(13), 2537–2562. https://doi.org/10.1080/01431160110107806

González, A., Amarillo, G., Amarillo, M., & Sarmiento, F. (2016). Drones Aplicados a la Agricultura de Precisión. Publicaciones e Investigación, 10, 23. https://doi.org/10.22490/25394088.1585

Guerra-Martínez, F., García Romero, A., & Martínez Morales, M. A. (2020). Evaluación de la resiliencia ecológica de los bosques tropicales secos: Una aproximación multiescalar. Madera y Bosques, 26(3). https://doi.org/10.21829/myb.2020.2631983

Hunt, E. R., Doraiswamy, P. C., McMurtrey, J. E., Daughtry, C. S. T., Perry, E. M., & Akhmedov, B. (2011). A visible band index for remote sensing leaf chlorophyll content at the canopy scale. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 103-112. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.07.020

IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM). Consulta y Descarga de Datos Hidrometeorológicos. Consultado: (28/03/2023). http://dhime.ideam.gov.co/atencionciudadano/

Karlin, M. S., Coirini, R., Ringuelet, A., Bernasconi Salazar, J., Cora, A., Contreras, A., Bravo, M. B., & Buffa, E. (2021). Evaluación biofísica de islas de fertilidad en el Chaco Árido (Argentina). AgriScientia, 38(1), 1–13. https://doi.org/10.31047/1668.298x.v38.n1.30529

Li, S., Wang, C., Yang, S., Chen, W., Li, G., Luo, W., Wei, G., & Chen, C. (2023). Determining the contribution of microbiome complexity to the soil nutrient heterogeneity of fertile islands in a desert ecosystem. Science of The Total Environment, 857, 159355. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159355

Manrique, E. (2003). Los pigmentos fotosintéticos, algo más que la captación de luz para la fotosíntesis. Ecosistemas, 12. Metternicht, G. (2003). Vegetation indices derived from high-resolution airborne videography for precision crop management. International Journal of Remote Sensing, 24(14), 2855–2877. https://doi.org/10.1080/01431160210163074

Moncayo-Riascos, M. C., & Gálvez-Cerón, A. (2018). Islas de fertilidad: Una revisión sistemática de su estructura y operación. Idesia (Arica), 36(1), 115-122. https://doi.org/10.4067/S0718-34292018000100115

Montaño, N. M., Ayala, F., Bullock, S. H., Briones, O., García Oliva, F., García Sánchez, R., Maya, Y., Perroni, Y., Siebe, C., Tapia Torres, Y., Troyo, E., & Yépez, E. (2016). Almacenes y flujos de carbono en ecosistemas áridos y semiáridos de México: síntesis y perspectivas. Terra Latinoamericana, 34(1), 39-59. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=57344471003

Muñoz Iniestra, D. J., Chávez Mosqueda, M., Godínez Álvarez, H. O., & Cuéllar Arellano, N. A. (2017). Cambios edáficos en islas de fertilidad y su importancia en el funcionamiento de un ecosistema del valle de Tehuacán Puebla, México. Revista Terra Latinoamericana, 35(2), 123. https://doi.org/10.28940/terra.v35i2.142

Naranjo, O. L. (2020). Estrategias de parametrización de vuelo de un equipo RPAS para la generación de Ortomosaicos a partir de sensores multiespectrales y RGB. https://repositorio.ucm.edu.co/handle/10839/3438

de Ocampo, A. L. P., Bandala, A. A., & Dadios, E. P. (2019). Estimation of Triangular Greenness Index for Unknown Peak Wavelength Sensitivity of CMOS-acquired Crop Images. 2019 IEEE 11th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM), 1-5. https://doi.org/10.1109/HNICEM48295.2019.9072796

Pinto, J., Rueda-Chacón, H., & Arguello, H. (2019). Classification of Hass avocado (Persea americana mill) in terms of its ripening via hyperspectral images. TecnoLógicas, 22(45), 109-128. https://doi.org/10.22430/22565337.1232

Radočaj, D., Šiljeg, A., Marinović, R., & Jurišić, M. (2023). State of Major Vegetation Indices in Precision Agriculture Studies Indexed in Web of Science: A Review. Agriculture, 13(3), 707. https://doi.org/10.3390/agriculture13030707

Rimolo-Donadio, R., Arriola Valverde, S., Umaña Soto, J., López Sampson, A., Sepúlveda, N., Villalobos Avellán, L. C., Monge Mora, J. C. & Somarriba, E. (2021). Fotogrametría Digital con Sistemas Aéreos no Tripulados para el Análisis de Sistemas Agroforestales. Turrialba, C. R. CATIE, 2021. 66 p. https://repositorio.catie.ac.cr/handle/11554/343

Rosero, A. (2021). Evaluación del uso de drones como herramienta de apoyo para un efectivo control y monitoreo de páramos en Colombia. https://hdl.handle.net/10495/24678

Silva, M. F., Maciel, G. M., Gallis, R. B., Barbosa, R. L., Carneiro, V. Q., Rezende, W. S., & Siquieroli, A. C. S. (2022). High-throughput phenotyping by RGB and multispectral imaging analysis of genotypes in sweet corn. Horticultura Brasileira, 40(1), 92-98. https://doi.org/10.1590/s0102-0536-2022012

Published

2023-12-19

How to Cite

Camargo Mendoza, J., Escobar Villanueva, J., Santos-Acevedo, M., & Valero Valero, N. (2023). Evaluating the use of RBG drone imagery to study vegetation associated with resource islands. Ciencia E Ingeniería (hasta Agosto De 2024), 10(2), e10279636. https://doi.org/10.5281/zenodo.10279636
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