Cuantificación de la dinámica de la vegetación urbana desde una perspectiva de proceso utilizando imágenes Landsat temporalmente densas

La vegetación urbana puede ser muy dinámica debido a la complejidad de diferentes impulsores antropogénicos. Cuantificar dicha dinámica es de vital importancia, ya que es un requisito previo para comprender sus consecuencias sociales y ecológicas. Los estudios anteriores se han centrado principalmente en la dinámica de la vegetación urbana a través del análisis de tendencias monótonas en ciertos intervalos, pero no han considerado el proceso que proporciona información importante para la gestión de la vegetación urbana.

Aquí, se desarrolló un enfoque que integra tendencias con análisis dinámico para medir la dinámica de la vegetación desde la perspectiva del proceso basado en las imágenes de Landsat de series de tiempo y se aplicó en Shenzhen, una megaciudad costera en el sur de China, como ejemplo.

Los resultados indicaron que Shenzhen se estaba volviendo verde entre 2000 y 2020, a pesar de que se produjo una expansión urbana a gran escala durante este período. Aproximadamente la mitad de la ciudad (49,5%) mostró tendencias constantes en ecologización, la mayoría de las cuales se ubicaron en las áreas dentro de la línea de base de protección ecológica. También se encontró que el 35,3% de la ciudad de Shenzhen experimentó al menos un cambio único en el verdor urbano que fue causado principalmente por cambios en los tipos de cobertura del suelo (por ejemplo, vegetación en tierras urbanizadas). Curiosamente, el 61,5% de estas tierras mostraron tendencias en el enverdecimiento en el período de cambio reciente y la mayoría de ellas se distribuyeron en áreas urbanizadas.

El enfoque acá planteado, que integra el análisis de tendencias y el proceso dinámico, revela información que no puede ser descubierta mediante un análisis monótono de tendencias únicamente, y dicha información puede proporcionar conocimientos para la planificación y gestión de la vegetación urbana.

Título Original:

"Quantifying Urban Vegetation Dynamics from a Process Perspective Using Temporally Dense Landsat Imagery"

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