Abstract Introduction: Bio bays in Puerto Rico play an important socio-economic role and declines in dominant bioluminescent dinoflagellate Pyrodinium bahamense are concerning. Studies show erratic blooms with is weak correlation to in situ environmental factors. Our study examines shorter field and longer proxy records on dinoflagellate density at Laguna Grande de Fajardo (LGF). Objectives: To quantify temporal changes in dinoflagellate density in a long-term monitoring study, understand how the marine environment modulates those changes, and determine the wider impacts of a fluctuating climate and extreme events on proxies for dinoflagellate density. Methods: Bimonthly samples were collected from 2016 to 2021 at three sampling sites in LGF. Dinoflagellates density was estimated by Sedgewick Rafter counting cells. Environmental conditions were obtained from Rio Fajardo 5007100 station and NOAA buoy 41056. Marine climate and biotic proxies were obtained from remote sensing measurements. Kruskal Wallis, Spearman correlations and cross-correlations in the shorter field and longer proxy records were used to evaluate environmental controls on LGF dinoflagellate blooms. Results: Six years of field monitoring densities found a low period in 2016-2017, frequent and intense blooms in 2018-2021 punctuated by hurricanes. Generally low values were recorded in late winter in contrast with higher values in late summer (Aug-Nov). Light winds and mixed layer response to seasonal warming in the form of high tides and low salinity, were found to sustain dinoflagellate reproduction. Conclusions: Bioluminescent dinoflagellates are vital to coastal tourism and require resource management. LGF results show that: 1) dinoflagellate counts fluctuate widely, 2) fluorescing dinoflagellates are sensitive to environmental conditions because of limited seasonality and narrow physiological range, 3) hurricanes play a role by ‘raking and refreshing’ the coastal lagoon for subsequent biotic reproduction, and 4) intra-seasonal fluctuations of density and proxies relate to air-sea thermodynamic conditions, the salinity budget and sea level.

Resumen Introducción: Las bahías bioluminiscentes en Puerto Rico desempeñan un papel socioeconómico importante y disminuciones del dinoflagelado bioluminiscente dominante Pyrodinium bahamense son preocupantes. Los estudios muestran proliferaciones erráticas débilmente correlacionadas con factores ambientales locales. Objetivos: Cuantificar cambios en la densidad de dinoflagelados a largo plazo en la Laguna Grande de Fajardo (LGF), comprender cómo el ambiente marino modula esos cambios y determinar los impactos de eventos climáticos extremos en la densidad de dinoflagelados. Métodos: Se recolectaron muestras bimestrales del 2016-2021 en tres sitios de la LGF. La densidad se estimó mediante el conteo de células de Sedgewick Rafter. Condiciones ambientales se obtuvieron de la estación Río Fajardo 5007100 y de la boya NOAA 41056. El clima marino y los indicadores bióticos se obtuvieron por mediciones de teledetección. Se utilizaron correlaciones Kruskal Wallis, Spearman y las correlaciones cruzadas en los registros de campo corto y proxy largos para evaluar los controles ambientales en las proliferaciones de dinoflagelados LGF. Resultados: En seis años de monitoreo se encontraron densidades bajas entre el 2016-2017 y proliferaciones frecuentes e intensas en 2018-2021 marcadas por huracanes. Se registraron valores bajos a finales del invierno, en contraste con valores más altos a finales del verano (agosto-noviembre). Vientos ligeros y la respuesta de capas mixtas al calentamiento estacional en forma de mareas altas y baja salinidad, mantienen la reproducción de los dinoflagelados. Conclusiones: Los dinoflagelados bioluminiscentes son vitales para el turismo costero y requieren manejo de los recursos. En general: 1) los recuentos de dinoflagelados fluctúan ampliamente, 2) los dinoflagelados fluorescentes son sensibles a las condiciones ambientales debido a su estacionalidad limitada y estrecho rango fisiológico, 3) los huracanes juegan un rol de rastrillar y refrescar la laguna costera para su posterior reproducción, y 4) fluctuaciones intra-estacionales se relacionan con las condiciones termodinámicas aire-mar, el balance de salinidad y el nivel del mar.

Abstract Fires affect more natural surfaces than any other disturbance factor on the planet. They result from the interaction of fuel, dry environmental conditions, and an ignition source. In the state of Michoacán conditions are conducive for the annual occurrence of numerous fires. Remote sensing offers global, consistent and objective information on fires, with the generation of series of burned areas, such as the 500m MCD64A1 generated from MODIS data. The objective of this work was to analyze this series to know the fires that occurred in the entity between 2015 and 2022, considering vegetation covers affected (INEGI Series VII) precipitation and temperature. An average of 3 340.87 pixels with fires were recorded annually; 2021, during confinement due to the Covid-19 pandemic, was the year with the most fires (5 269 pixels) and 2022 with the fewest (2 398). The fires are concentrated in the driest and hottest months, mainly May (1551.00 pixels on average) and April (958.38 pixels); the highest number was recorded in April 2021 (2 347 pixels), and the second month with the most detections was May 2020 (2 094 pixels). Most events are associated with agricultural burning (48.41%), mainly in irrigated land, in spring and winter. Forest fires significantly affect temperate forests and associated secondary vegetation (32.85%); in tropical deciduous forest areas (17.14%), fires occur mostly in secondary vegetation. In years with an early onset of rains (2015 and 2018), fewer fires accumulated.

Resumen Los incendios afectan a más superficies naturales que cualquier otro factor de disturbio en el Planeta. Resultan de la coincidencia de combustible, condiciones ambientales secas y una fuente de ignición. En el estado de Michoacán existen las condiciones propicias para la ocurrencia anual de numerosas conflagraciones. La teledetección ofrece información global, consistente y objetiva sobre los incendios, con la generación de series de áreas quemadas, como MCD64A1 de 500m, generada con datos MODIS. El objetivo de este trabajo fue analizar esta serie para conocer los incendios ocurridos en la entidad entre 2015 y 2022, considerando las coberturas afectadas (Serie VII de INEGI), la precipitación y la temperatura. Se contabilizaron al año, en promedio 3 340.87 pixeles con incendios; 2021, durante la pandemia de Covid-19, fue el año con el mayor número de registros (5 269 pixeles) y 2022 con menos (2 398). Los incendios se concentraron en mayo (1551.00 pixeles en promedio) y abril (958.38 pixeles); el máximo número de incendios se detectó en abril de 2021 (2 347 pixeles), seguido de mayo de 2020 (2 094 pixeles). La mayoría de los eventos se asocian a quemas agrícolas (48.41%) en terrenos de riego, en primavera e invierno; los incendios forestales afectan sobre todo a bosques templados y a la vegetación secundaria asociada (32.85%); en zonas de bosque tropical caducifolio (17.14%), los incendios ocurren, en su mayoría, en vegetación secundaria. En los años con un inicio temprano de la temporada de lluvias (2015 y 2018) se acumularon menos incendios.

ABSTRACT The integration of cutting-edge precision agriculture technologies into avocado production is a promising strategy to boost productivity and profitability in this thriving industry. While previous reviews have explored the application of emerging technologies in avocado cultivation, there is a gap in the analysis of patent production. This research aims to bridge that gap by identifying trends in both scientific and technological innovations related to precision agriculture in avocado. Through a bibliometric analysis using data from Scopus and Lens.org, this study reveals that scientific production is primarily concentrated in industrialized countries, with limited research output from major avocado-producing nations. The focus of research has been on remote sensing and image processing techniques. In terms of technological development, innovations in agricultural data capture, collection, and processing, as well as components for agricultural machinery, have been the most prevalent. Market-available technologies are designed to predict crop yields and assess the impact of abiotic factors such as temperature, humidity, and precipitation. By adopting these precision agriculture tools, avocado farmers can make data-driven decisions to optimize resource use, improve crop health, and ultimately enhance overall farm performance.

RESUMEN La integración de tecnologías de agricultura de precisión de vanguardia en la producción de aguacate es una estrategia prometedora para impulsar la productividad y la rentabilidad en esta próspera industria. Si bien revisiones anteriores han explorado la aplicación de tecnologías emergentes en el cultivo de aguacate, existe un vacío en el análisis de la producción de patentes. Esta investigación tiene como objetivo cerrar esa brecha identificando tendencias en innovaciones científicas y tecnológicas relacionadas con la agricultura de precisión en el aguacate. A través de un análisis bibliométrico utilizando datos de Scopus y Lens.org, este estudio revela que la producción científica se concentra principalmente en los países industrializados, con una producción de investigación limitada de las principales naciones productoras de aguacate. La investigación se ha centrado en las técnicas de teledetección y procesamiento de imágenes. En términos de desarrollo tecnológico, las innovaciones en captura, recolección y procesamiento de datos agrícolas, así como en componentes para maquinaria agrícola, han sido las más predominantes. Las tecnologías disponibles en el mercado están diseñadas para predecir el rendimiento de los cultivos y evaluar el impacto de factores abióticos como la temperatura, la humedad y las precipitaciones. Al adoptar estas herramientas de agricultura de precisión, los productores de aguacate pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar el uso de recursos, mejorar la salud de los cultivos y, en última instancia, mejorar el rendimiento general de la finca.

ABSTRACT The soil organic carbon (SOC) content under climate change scenarios is essential, especially in areas of difficult access such as the high-altitude Tropical paramos. This study aimed to correlate the digital elevation model (DEM) derivatives, spectral indices from Sentinel-1 and Sentinel-2, and WorldClim data with in situ SOC content in the PNR-Cortadera paramo (Boyaca, Colombia). Based on 169 soil samples collected at two depths (0-15 and 15-30 cm) organic carbon was determined using the Walkley-Black method. SOC contents ranged from 25 to 200 t HA-1 at 0-15 cm and from 33 to 466 t ha-1 at 15-30 cm. Altitude, temperature, NDVI, TWI0-15 cm, MRVBF, LS factor0-15 cm and VH band polarization showed the highest correlations and the lowest variance inflation factor. The highest SOC contents are located in the central and southern area of the paramo due to the higher altitude, greater precipitation and presence of vegetation cover.

RESUMEN El contenido de carbono orgánico (COS) del suelo bajo escenarios de cambio climático es esencial, especialmente en áreas de difícil acceso como los páramos tropicales de gran altitud. Este estudio tuvo como objetivo correlacionar los derivados del modelo de elevación digital (DEM), los índices espectrales Sentinel-1 y Sentinel-2 y los datos de WorldClim con el contenido de COS in situ en el páramo PNR-Cortadera (Boyacá, Colombia). A partir de 169 muestras de suelo recolectadas a dos profundidades (0-15 y 15-30 cm), se determinó el carbono orgánico mediante el método de Walkley-Black. Los contenidos de COS a 0-15 cm de profundidad variaron entre 25 a 200 t ha-1 y 33 a 466 t ha-1 a 15-30 cm. La altitud, la temperatura, el NDVI, el TWI0-15 cm, el MRVBF, el factor LS0-15 cm y la polarización de la banda VH mostraron las mejores correlaciones y el menor factor de inflación de la varianza. Los mayores contenidos de COS se ubican en la zona central y sur del páramo debido a la mayor altitud, precipitación y presencia de cobertura vegetal.

ABSTRACT: The Andean Patagonian forests are characterized, on the one hand, by a high degree of naturalness and, on the other hand, by signs of degradation by grazing, unsustainable timber use, the invasion of non-native tree species and anthropogenic fire. Considering the large extent of these forests and the variety of uses, traditional forestry practices should be revised in light of modern technologies. We employed Landsat time series from 1998 to 2020, accompanied by Landsat images from 1985, 1986, 1987, and 1992 to detect the fine-scale gap dynamics of Nothofagus pumilio forests in central Patagonia, Argentina. These gaps can occur naturally (i.e. death of old trees) or can be anthropogenically induced (i.e. after logging). In total, 41 permanently established study plots covering an area of 40 ha were investigated. Our aim was to test the viability of the TimeSync method for detecting fine-scale disturbances. This method was proposed in 2010, and up to date, it has only been employed to study vegetation disturbance of a scale that affects several pixels. Our adaptation of the TimeSync method proved to be useful in identifying the time and intensity of changes in tree structure at the pixel scale. Accordingly, it can support forest monitoring and management by providing a cost-effective proxy for natural dynamics.

RESUMEN: Los bosques andino-patagónicos están caracterizados por haber sido poco intervenidos por el hombre, pero también por mostrar signos de degradación por pastoreo, explotación maderera, invasión de especies exóticas y fuegos de origen antrópico. Considerando la gran extensión de estos bosques y la variedad de usos, las prácticas forestales tradicionales deberían revisarse a la luz de las tecnologías modernas. Con las restricciones dadas por la disponibilidad de imágenes de archivo, analizamos series temporales Landsat comprendidas entre 1998 y 2020, acompañadas por imágenes Landsat de 1985, 1986, 1987 y 1992, con el objetivo de detectar la dinámica de claros que ocurre a escala fina en el bosque de Nothofagus pumilio de la región andino-patagónica central de Argentina. Estos claros pueden ocurrir naturalmente (i.e. muerte de árboles viejos) o pueden ser antropogénicos (i.e. raleos). En total, se investigaron 41 puntos establecidos permanentemente en un predio de 40 ha. Nuestro objetivo fue evaluar la viabilidad del método TimeSync para detectar disturbios de escala fina. Este método fue propuesto en 2010 y, a la fecha, fue solamente empleado para estudiar disturbios en la vegetación de una escala tal que afectan varios píxeles. Nuestra adaptación del método TimeSync demostró utilidad para identificar el tiempo e intensidad de los cambios en la estructura forestal a escala de píxel. Debido a ello, el método podría contribuir al monitoreo y manejo del bosque al proveer una variable proxy, muy económica de medir, de las dinámicas naturales.

Abstract Introduction Floods are a common phenomenon in flat ecosystems with deficiencies in river drainage, impacting the local and regional economy. They can be identified and analyzed by remote sensing. Objective The aim of this study was to evaluate the performance of two normalized water indices during periods of maximum and minimum annual precipitation for the identification of flooding in the Salado River Basin, Argentina. Materials and methods The years with maximum and minimum annual precipitation in the period 2001-2020 were derived from satellite estimates of monthly precipitation provided by NASA through Google Earth Engine. Floods were identified using Landsat images, applying two normalized water indices (NDWI -Normalized Difference Water Index- and modified NDWI) to evaluate their performance in generating binary images that better represent the reality of the study area. Results and discussion Both indices showed good capability in identifying permanent or semi-permanent watercourses and water bodies; however, only the NDWI demonstrated higher effectiveness in identifying flooded areas with shallow depths (5 to 15 cm). The use of the Landsat mid-infrared band (1 566 - 1 651 µm) is less sensitive to water sediment load and can reflect subtle differences in it, providing a greater ability to delineate the water-soil boundary. Conclusion The use of NDWI showed a suitable behavior for the identification of flooded areas in very low slope ecosystems

Resumen Introducción Los anegamientos son fenómenos frecuentes en ecosistemas llanos con deficiencias en el drenaje fluvial que afectan la economía local y regional. Estos pueden ser identificados y analizados mediante teledetección. Objetivo Evaluar el desempeño de dos índices normalizados de agua, en épocas de precipitación anual máxima y mínima, para la identificación de anegamientos en la cuenca del río Salado, Argentina. Materiales y métodos Los años con precipitación anual máxima y mínima en el periodo 2001-2020 se obtuvieron de estimaciones satelitales de precipitación mensual provistas por la NASA a través de Google Earth Engine. Los anegamientos se identificaron con imágenes Landsat, a través de la aplicación de dos índices normalizados de agua (NDWI, por sus siglas en inglés -Normalized Difference Water Index- y NDWI modificado) con la finalidad de evaluar su desempeño en la obtención de imágenes binarizadas que representen mejor la realidad del área de estudio. Resultados y discusión Ambos índices tuvieron buena capacidad para la identificación de los cursos y cuerpos de agua permanente o semipermanente; sin embargo, solo el NDWI demostró mayor capacidad para la identificación de áreas anegadas con escasa profundidad (5 a 15 cm). El empleo de la banda del infrarrojo medio de Landsat (1 566 - 1 651 µm) es menos sensible a la carga de sedimentos del agua y es capaz de reflejar diferencias sutiles en ella, lo que proporciona una mayor capacidad para delinear el límite agua-suelo. Conclusión El empleo del NDWI demostró un comportamiento adecuado para la identificación de zonas anegadas en ecosistemas de muy baja pendiente.

Abstract: The site of Huari, center of a vast expansionist political formation, was the largest city ever constructed in Pre-Columbian South America. The city existed for approximately four hundred years during the Middle Horizon (600-1000 CE). Noted as an early center of Andean civilization by Cieza de León en el siglo XVI, and first investigated by Julio C. Tello in 1931, the importance of the site has been established through almost a century of archaeological research. Nonetheless, the very scale of the site itself has complicated understanding of its spatial organization. To date, only sketch plans from aerial imagery of the city exist, with some sectors better documented through field-based cartographic survey. To better understand the site, the Royal Ontario Museum and Vanderbilt University organized a joint documentation and modeling project in 2017 that covered the more than 2 km 2 portion of the site that contains standing architecture. This article discusses the history of Huari mapping and documentation projects prior to 2017, as well as the methodology we used to acquire and process orthomosaics of Huari largely through the use of drones (UAVs). Our project produced imagery across much of the settlement at a resolution as high as ~3 cm that is now available for exploration and download at www.huarimappingproject.org. The platform can be updated as more imagery becomes available. The orthomosaics, as well as models derived from them, can be used to support future research and heritage preservation programs.

Resumen: El sitio de Huari, centro una vasta formación política expansionista, se cuenta entre las ciudades más grandes de Sudamérica precolombina. La ciudad existió durante aproximadamente cuatrocientos años durante el Horizonte Medio (600-1000 EC). Señalado como uno de los primeros centros de la civilización andina por Cieza de León en el siglo XVI, e investigado por primera vez por Julio C. Tello en 1931, se ha establecido su importancia a través de casi un siglo de investigación arqueológica. Sin embargo, la misma escala del sitio ha complicado la comprensión de su organización espacial. Hasta la fecha, solo existen planos esquemáticos de la ciudad sobre la base de fotos aéreas y sectores mejores documentados a través de levantamiento cartográfico en el campo. Para comprender mejor el sitio, en 2017 el Museo Real de Ontario y la Universidad de Vanderbilt organizaron un proyecto conjunto de registro espacial que cubrió la porción de más de 2 km2 del sitio que contiene arquitectura permanente. Este artículo analiza la historia de los proyectos de levantamiento cartográfico de Huari antes de 2017, así como la metodología que usamos para adquirir y procesar ortomosaicos de Huari en gran parte mediante el uso de drones (UAV). Nuestro proyecto produjo imágenes en la mayoría del asentamiento con una resolución de hasta ~ 3 cm, disponible hoy para exploración y descarga en www.huarimappingproject. org. La plataforma se puede actualizar a medida que haya más imágenes disponibles. Los ortomosaicos, así como los modelos derivados de ellos, se pueden utilizar para respaldar la investigación futura y los programas de preservación del patrimonio.

Abstract Sorghum halepense (Johnsongrass) is a weed that tends to spatially distribute in an aggregated manner in maize crops. In a two-year study conducted at La Poveda (CSIC, Madrid), the effectiveness of Precision Agriculture (PA) in controlling this weed was investigated by: 1) monitoring the spatio-temporal dynamics of Johnsongrass patches in a maize field using UAV aerial image processing; 2) site-specific application of the herbicide nicosulfuron according to the early-stage map generated from aerial imagery; and 3) quantification of crop yield in Johnsongrass treated and untreated areas, as well as weed-free. The analysis of the map prior to herbicide treatment in 2022 revealed a random distribution of Johnsongrass, with patches averaging 0.4 m² in size, ranging from 0.01 m² to 5 m². Site-specifically treated plots showed spatial growth control, evidenced in the subsequent season (2023) with an average patch size of 1.0 m2, ranging from 0.02 m² to 12 m². In contrast, untreated patches significantly increased in size (average 3.8 m2; ranging between 0.01 m² and 122 m²). There was a notable decrease in yield in untreated infested areas compared to treated and/or Johnsongrass-free areas. These findings underscore the advantages of PA in Johnsongrass control, demonstrating how detection and site-specific patch management can reduce herbicide use by up to 95% and mitigate competition with the maize crop.

Resumen Sorghum halepense (cañota) es una mala hierba que tiende a distribuirse espacialmente de forma agregada en los cultivos de maíz. En un estudio de dos años realizado en La Poveda (CSIC, Madrid), se investigó la eficacia de la Agricultura de Precisión (AP) en su control, mediante: 1) el seguimiento de la dinámica espacio-temporal de los rodales de cañota en un campo de maíz con el procesamiento de imágenes aéreas UAV; 2) la aplicación localizada del herbicida nicosulfuron según el mapa generado en etapa temprana con imágenes aéreas; y 3) la cuantificación del rendimiento del cultivo en áreas tratadas y no tratadas con cañota, así como libres de mala hierba. El análisis del mapa previo al tratamiento herbicida en 2022 reveló una distribución aleatoria de cañota, con rodales de tamaño medio de 0,4 m2, variando entre 0,01 m² y 5 m². Las parcelas tratadas con herbicida localizado mostraron un control del crecimiento espacial, evidenciado en la campaña siguiente (2023) con un tamaño promedio de 1,0 m2, oscilando entre 0,02 m² y 12 m². En contraste, los rodales no tratados aumentaron significativamente su tamaño (media 3,8 m2; rango entre 0,01 m² y 122 m²). El rendimiento disminuyó notablemente en zonas infestadas sin tratamiento respecto a las zonas tratadas y/o libres de cañota. Estos resultados subrayan las ventajas de la AP en el control de la cañota, demostrando cómo la detección y manejo localizado de rodales podrían reducir hasta un 95% el uso de herbicidas y mitigar la competencia con el cultivo de maíz.

Abstract Efficient invasive weed management is critical to maintain the balance between biodiversity, production and agricultural sustainability. Invasive plants may cause significant yield losses in crops and their control entails a high cost in pesticide products, in addition to the ecological damage they generate. Advances in robotics, digital agriculture, artificial intelligence, etc, allow the inputs’ optimization (e.g. pesticides) through timely and site-specific treatments tailored to the real crop needs, aligned with the principles of precision agriculture. Amaranthus palmeri has been recently detected in Spanish crop fields. It is an extremely competitive species, with a high fertility rate and skilled at developing herbicide-resistant biotypes, which poses a serious threat to Spanish agriculture. Therefore, a digital agriculture tool -called DIGINVASIVE- is being designed for mapping and monitoring of A. palmeri in crops, which consists of an open-source web-based interface system using innovative digital technologies such as drone imagery, Geographic Information Systems, Information and Communication Technologies and powerful Artificial Intelligence algorithms. This interactive tool will allow users to establish suitable prevention and eradication measures to address the control of A. palmeri in agricultural environments.

Resumen La gestión eficiente de las malas hierbas invasoras es fundamental para mantener el equilibrio entre biodiversidad, producción y sostenibilidad agrícola. Esto se debe a que las malas hierbas invasoras pueden causar pérdidas significativas de rendimiento en los cultivos y su control supone un elevado coste en productos fitosanitarios, además de los daños ecológicos que generan. Los avances en robótica, digitalización, inteligencia artificial, etc., permiten la optimización de los recursos empleados (e.g. fitosanitarios) mediante la aplicación de tratamientos localizados y ajustados a las necesidades reales del cultivo siguiendo los principios de la agricultura de precisión. Recientemente se ha confirmado la presencia de la planta invasora Amaranthus palmeri en parcelas agrícolas en España. Esta especie es altamente competitiva, presenta una elevada tasa de fecundidad y la capacidad para desarrollar biotipos resistentes a los herbicidas, convirtiéndola en una de las especies exóticas con mayor amenaza para la agricultura española. Para ello, se ha desarrollado una herramienta de agricultura digital -denominada DIGINVASIVE- para el mapeo y seguimiento de A. palmeri en campos agrícolas, consistentes en un servidor de cartografía digital web de código abierto que utiliza tecnologías digitales innovadoras como imágenes de dron, Sistemas de Información Geográfica, Tecnologías de la Información y la Comunicación y potentes algoritmos de Inteligencia Artificial. Esta herramienta interactiva permitirá a los usuarios establecer las medidas de prevención y erradicación necesarias para abordar el control de A. palmeri en escenarios agrícolas.

Abstract The forests of the Yucatán Peninsula have been periodically subjected to various natural and anthropogenic disturbance factors, among these are the occurrence of hurricanes and logging, the latter with a history of more than 300 years. The use of remote sensing has been widely employed for forest cover management and other land uses. Satellite information allows the calculation of several indexes that are useful for purposes of forest management, one of the most widely used is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which is associated with the fraction of solar radiation absorbed by plants. The objective of this study was to analyze the spatial-temporal dynamics of the NDVI changes in a region under forest harvesting in the state of Quintana Roo and determine their possible causes during the 1985-2022 period. A time series of NDVI values was generated from Landsat sensor images for the years 1985, 1993, 2000, 2010 and 2022. Differences in NDVI values were wide and appear to follow the recurrence of hurricanes in the region. Logging did not explain the upward and downward patterns in NVDI values, nor did these patterns coincide with the changes in vegetation, as they do not change the land cover characteristics. These results provide partial evidence that significant changes in vegetation characteristics occur only after major and extensive disturbances such as hurricanes.

Resumen Las selvas de la Península de Yucatán han estado sujetas periódicamente a diferentes factores de perturbación natural y antropogénica, entre ellos la ocurrencia de huracanes y el aprovechamiento maderable, este último con una historia de más de 300 años. El uso de sensores remotos se ha empleado ampliamente para la gestión de coberturas forestales y otros usos del suelo. La información satelital permite el cálculo de diversos índices útiles para la administración forestal, uno de los más usados es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) que se asocia a la fracción de la radiación solar absorbida por las plantas. El objetivo del presente estudio fue analizar la dinámica espacio-temporal de los cambios en el NDVI en una región con aprovechamiento maderable en el estado de Quintana Roo y determinar sus posibles causas durante el periodo 1985-2022. Se generó una serie de tiempo de valores de NDVI en imágenes de los sensores Landsat para los años 1985, 1993, 2000, 2010 y 2022. Las diferencias en los valores del NDVI fueron amplias y parecen seguir la recurrencia de huracanes en la región. La tala forestal no explicó los patrones al alza y a la baja en los valores del NVDI, ni coincidieron con las modificaciones en la vegetación, ya que no cambian las características de la cobertura del suelo. Estos resultados proporcionan evidencia parcial de que cambios significativos en las características de la vegetación solo ocurren después de perturbaciones importantes y extensas como los huracanes.

Abstract In view of the growing scarcity of water for agriculture, the increase in food demand and future drought scenarios posed by climate change, it is essential to design new technologies that contribute to lower water consumption. In this research, high-resolution images have been used to estimate evapotranspiration in rice fields by applying the METRICTM (Mapping Evapotranspiration at High Resolution using Internalized Calibration) energy balance model. For this purpose, 5900 m2 of crop were monitored under continuous flood irrigation (CF) and 2600 m2 under alternate wetting and drying irrigation (AWD), in addition to some plots with lateral filtration. Ten flights were conducted between tillering and flowering phases, five flights with a Matrice 210 UAV equipped with a Parrot Sequoia multispectral camera, and five flights with a Matrice 300 RTK equipped with a H20T thermal camera. Field data were collected from vegetation indices (NDVI and LAI), and readings from a radiometer, to adjust information from multispectral and thermal images, respectively, and to obtain the components of the surface energy balance. Mean values for crop evapotranspiration (ETc) of 6.34 ± 1.49 and 5.84 ± 0.41 mm d-1 were obtained for IC irrigation and AWD irrigation, respectively, obtaining a water saving of 42% with a yield reduction of 14%, providing a guide for proper irrigation management, however, it is suggested to use the model to optimize yield by obtaining critical thresholds for optimal application of AWD in the face of water resource scarcity.

Resumen Ante la creciente escasez del agua para la agricultura, el incremento de la demanda de alimentos y los futuros escenarios de sequía que nos plantea el cambio climático es indispensable diseñar nuevas tecnologías que contribuyan a un menor consumo de agua. En esta investigación se han empleado imágenes de alta resolución para estimar la evapotranspiración en arrozales aplicando el modelo de balance de energía METRICTM (Mapping Evapotranspiration at High Resolution using Internalized Calibration). Para ello, se monitorizaron 5900 m2 de cultivo bajo riego por inundación continua (IC) y 2600 m2 bajo la técnica de riego de alternancia humedecimiento y secado (AWD, por sus siglas en inglés), además de algunas parcelas con filtración lateral. Se realizaron 10 vuelos entre las etapas de macollamiento y floración, cinco vuelos con un VANT Matrice 210 con una cámara multiespectral Parrot Sequoia, y cinco vuelos con un Matrice 300 RTK equipado con una cámara térmica H20T. Se colectó información de campo de los índices de vegetación (NDVI e IAF), y lecturas de un radiómetro, para ajustar información de las imágenes multiespectrales y térmicas, respectivamente; y obtener los componentes del balance de energía en superficie. Se obtuvo valores medios para evapotranspiración del cultivo (ETc) de 6,34 ±1,49 y 5,84 ± 0,41 mm d-1 para riego IC y riego AWD, respectivamente, obteniéndose un ahorro de agua del 42% con una reducción del rendimiento en 14%, proporcionando una guía para la gestión adecuada del riego, sin embargo, se sugiere utilizar el modelo para optimizar el rendimiento obteniendo umbrales críticos para la aplicación óptima de AWD frente a la escasez del recurso hídrico.

Abstract Forest fires are important environmental perturbations, recurrent in the Michoacán spring, where they were particularly numerous in 2021, during the confinement caused by the COVID-19 pandemic. The objective of this work was to identify the fires of 2021, in the forest areas of northwest Michoacán, evaluating the severity and recovery from spectral vegetation indices calculated in Sentinel-2 images of different dates. The severity was determined from the dNBR (Normalized Burned Ratio increase) in spring and the recovery with the dNDVI (Normaliced Difference Vegetation Index increase) and dCIre (Chlorophylle Index Red Edge increase), in spring and winter. Five types of vegetation were distinguished (V1 to V5) according to the behavior of the NDVI on the dates considered. The burned areas were identified by classifying the May image. Of V1 (low density deciduous shrub), 15161 ha (31%) were burned, 72% with low or moderate-low damage; a great regeneration capacity was observed. Of V2 (high density deciduous, oaks), 17029 ha (34%) were burned, 64% with moderate-high or high affectation; there was sprouting after moderate fires. Of V3 and V4 (low and high density evergreen, conifers) were burned 1999 ha (4%) and 7366 ha (15%), respectively, 95% and 79% with low or moderate-low damage; there was recovery after minor fires, with greater resilience of V4. V5 (low deciduous forest) 7967 ha (16%) were burned, 91% with low or moderate-low damage, with greater recovery observed in the most affected areas, as a post-fire sprouting effect of vegetation. Remote sensing is a very versatile tool for fire assessment and recovery monitoring, although it does not replace observation in the field.

Resumen Los incendios forestales son perturbaciones ambientales importantes, recurrentes en la primavera michoacana, donde fueron particularmente numerosos en el año 2021, durante el confinamiento por la pandemia del COVID-19. El objetivo de este trabajo fue identificar los incendios ocurridos en 2021 en las zonas forestales del noroeste de Michoacán, evaluando la severidad y la recuperación a partir de índices espectrales de vegetación calculados en imágenes Sentinel-2 de diferentes fechas. La severidad se determinó a partir del dNBR (incremento del Normalized Burned Ratio) en primavera y la recuperación con el dNDVI (incremento del Normaliced Difference Vegetation Index) y dCIre (incremento del Chlorophylle Index Red Edge), en primavera e invierno. Se distinguieron cinco tipos de vegetación (V1 a V5) según el comportamiento del NDVI en las fechas consideradas. Las áreas quemadas se identificaron clasificando la imagen de mayo. De V1 (arbustiva caducifolia con baja densidad) se quemaron 15161 ha (31%), 72% con afectación baja o moderada-baja; se observó una gran capacidad de regeneración. De V2 (caducifolia con alta densidad, encinos), se quemaron 17029 ha (34%), 64% con afectación moderada-alta o alta; hubo rebrote tras los incendios moderados. De V3 y V4 (perennifolia con baja y alta densidad, coníferas) se quemaron, respectivamente, 1999 ha (4%) y 7366 ha (15%), 95% y 79% con afectación baja o moderada-baja; hubo recuperación tras incendios poco graves, con mayor resiliencia de V4. De V5 (bosque tropical caducifolio) se quemaron 7967 ha (16%), 91% con afectación baja o moderada-baja, observándose mayor recuperación en las zonas más afectadas, como un efecto de rebrote post-incendio de la vegetación. La teledetección es una herramienta muy versátil para la evaluación de los incendios y el seguimiento de la recuperación, si bien no sustituye la observación en campo.

ABSTRACT This study evaluates drought in different climate zones (Rasht, Shiraz, and Birjand) in Iran, using meteorological, agricultural, and remote sensing drought indices. For this purpose, NDVI, SAVI, and SR were extracted from Landsat images for 2002 and 2014-2020. Then, these indices were compared with the SPI, SPEI, and PDSI. The results indicate an increase in drought and a decrease in vegetation cover in the study area. In Rasht, where the vegetation cover is high, NDVI and SAVI were equal. In Shiraz and Birjand, where the soil effect is more significant, the distance between these two indices increased, which shows that SAVI performs better than NDVI for Shiraz and Birjand. The results also show that the drought severity could grow with decreasing rainfall and more water demand due to temperature increases, according to SPI, SPEI, and PDSI criteria. The comparison of drought indices showed that the highest correlations were between NDVI plus SAVI and SPI in Rasht, SR and SPEI in Shiraz, and NDVI and SPEI in Birjand. Based on the results of the Mann-Kendall test, the increasing trend of drought in the studied area is confirmed based on the SPI, SPEI, and PDSI. Therefore, it is suggested that remote sensing techniques combined with drought indices can be considered a suitable tool for optimal management of water resources, land use planning, and reduction of costs due to drought.

RESUMEN El presente estudio evalúa la sequía en diferentes zonas climáticas (Rasht, Shiraz y Birjand) de Irán utilizando índices de sequía meteorológicos, agrícolas y de teledetección. Para ello, se extrajeron los índices NDVI, SAVI y SR de imágenes Landsat correspondientes a 2002 y 2014-2020. Luego se compararon con el SPI, SPEI y PDSI. Los resultados indican un aumento en la cantidad de sequía y una disminución de la cobertura vegetal en el área de estudio. En Rasht, donde la cubierta vegetal es alta, el NDVI y el SAVI fueron iguales. En Shiraz y Birjand, donde el efecto del suelo es mayor, la distancia entre estos dos índices aumentó, lo que demuestra que el índice SAVI tiene un mejor desempeño que el NDVI para Shiraz y Birjand. Los resultados también muestran que la severidad de la sequía crecería con la disminución de las precipitaciones y una mayor demanda de agua, debido al aumento de la temperatura, según los criterios de los índices SPI, SPEI y PDSI. La comparación entre índices de sequía mostró la correlación más alta ocurrió en Rasht entre NDVI más SAVI y SPI, en Shiraz entre los índices SR y SPEI, y en Birjand entre NDVI y SPEI. Con base en los resultados de la prueba de Mann-Kendall se confirmó la tendencia creciente de sequía en el área de estudio con base en los índices SPI, SPEI y PDSI. Por lo tanto, se sugiere que el uso de técnicas de teledetección combinadas con índices de sequía puede considerarse una herramienta adecuada para la gestión óptima de los recursos hídricos, la planificación del uso del suelo y la reducción de costos por sequía.

Abstract Water bodies' overexploitation, droughts, and the impact of climate change are reducing water availability for human activities. Due to the above, severe economic and social problems occur. Therefore, an essential task is to monitor the state of surface water bodies. For this, a fast, accurate, and economical alternative is doing so through remote sensing techniques using satellite remote sensors. These techniques help obtain information at a distance from a specific object on the earth's surface. The objective of this study was to review, using PRISMA method, the applications of remote sensors in monitoring water bodies to provide alternatives for using water indices. The modified normalized difference water index (MNDWI) and the automated water withdrawal index (AWEI) are the best suited options, because they are easy to construct and interpret; additionally, they have high precision.

Resumen La sobreexplotación de los cuerpos de agua aunado a las sequías y el impacto del cambio climático reducen el agua disponible para actividades humanas, lo cual genera serios problemas económicos y sociales. Por tanto, una tarea imprescindible es el monitoreo del estado de los cuerpos de agua superficiales, y una alternativa rápida, precisa y económica es hacerlo mediante técnicas de teledetección usando sensores remotos satelitales. Estas técnicas ayudan a obtener información a distancia de un determinado objeto situado sobre la superficie terrestre. El objetivo de este estudio fue, mediante el método PRISMA, realizar una revisión de las aplicaciones de los sensores remotos en el monitoreo de cuerpos de agua para dar alternativas de uso de los índices de agua. El índice de agua modificado de diferencia normalizada (MNDWI, por sus siglas en inglés) y el índice de extracción de agua automatizado (AWEI, por sus siglas en inglés) son los más adecuados debido a que son fáciles de construir e interpretar, además de que tienen alta precisión.

Abstract This article analyzes the trends in urban development in an area of 6930 hectares in the northern sector of Bogotá that includes the Northern Zonal Management Plan (POZN, in Spanish) and part of the Thomas Van der Hammen Nature Reserve (RTVH, in Spanish). The plan established by the Mayor’s Office through Decree 088 of 2017 seeks to manage an urban development trend that has occurred de facto, with important ecological and social consequences, while the RTVH intends to protect the ecological characteristics of this sector located between the hills and the Bogotá River. The method consisted of analyzing time series of surface temperature and vegetation using remote sensing techniques and radiometric indicators to identify the structural changes experienced by the sector in terms of its biophysical components. The results of the analysis show that the urbanization process taking place in the northern sector of Bogotá is the driver of the observed trends in the biophysical space beyond the legal protection instruments currently in force, including POZN and RTVH. In the case of RTVH, the protection framework has been insufficient to preserve the ecological characteristics that led to its creation. The inclusion of empirical evidence in urban development planning, such as that shown in this work, is key to advancing the active protection of the environment beyond the regulatory discourse.

Resumen Este trabajo presenta un análisis de las tendencias de desarrollo urbano del sector norte de Bogotá, en un área de 6930 hectáreas que incluye el Plan de Ordenamiento Zonal del Norte (POZN) y parte de la reserva natural Thomas Van der Hammen (RTVH). El plan propuesto por la Alcaldía mediante el Decreto 088 de 2017 intenta dar coherencia a un desarrollo urbano que ha ocurrido de facto y con importantes consecuencias ecológicas y sociales mientras que la RTVH intenta proteger las características ecológicas de este sector entre los cerros y el rio Bogotá. El método consistió en analizar series de tiempo de temperatura de la superficie y de vegetación mediante técnicas de teledetección e indicadores radiométricos para identificar los cambios estructurales que ha experimentado el sector en términos de sus componentes biofísicos. Los resultados del análisis ponen en evidencia que el proceso de urbanización instalado en el sector norte de Bogotá es el determinante de las tendencias del espacio biofísico observadas, más allá de las figuras de protección legal que existen que incluyen el POZN y la RTVH. En el caso de la RTVH, el marco de protección no ha sido efectivo para preservar las características ecológicas que justificaron su creación. La inclusión de evidencia empírica como la mostrada en este trabajo en la planificación del desarrollo urbano es clave para avanzar en la protección activa del medio ambiente, más allá del discurso normativo.