Selecting control sites for post-fire ecological studies using biological criteria and MODIS time series data

Abstract

Wildland fires play a key role in the functioning and structure of vegetation. The availability of sensors aboard satellites, such as Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), makes possible the construction of a time series of vegetation indices (VI) and the monitoring of post-fire vegetation recovery. One of the techniques used to monitor post-fire vegetation is the comparison of a burned site with an adjacent unburned control site. However, to date, there is no objective method available for selecting these unburned control sites. We propose three biological criteria that the unburned sites must meet to be considered control sites, as well as statistical methods based on the analysis of the properties of the Quotient Vegetation Indices time series (QVI), to detect unburned sites that meet the proposed criteria. We also test the performance of the proposed method by checking the pre-fire difference between burned and unburned sites, assuming that the higher the number of met criteria, the greater the similarity. Therefore, we compare the differences between VI time series of burned sites and VI time series of unburned sites with the same vegetation cover that meet three, two, one, and none of the proposed criteria. In addition, we compare the quality of QVI time series that meet three, two, one, and none of the proposed criteria. Our results show that, for Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) data, the difference between the time series of burned and unburned sites gradually decreases with the increase of met criteria. A gradual increase is also observed in the quality of the QVI time series with the increase of met criteria. Despite the limitations present in the proposed method, our model represents an advance from the conceptual and methodological standpoints, since this is the first proposal of a statistical method for selecting unburned control sites based on biological criteria.

Los incendios juegan un rol clave en el funcionamiento y estructura de la vegetación. La disponibilidad de sensores a bordo de satélites tales como el MODIS, hacen posible la construcción de series de tiempo de índices de vegetación (VI) y el monitoreo de la recuperación de la vegetación post fuego. Una de las técnicas usadas para monitorear la vegetación post fuego de un sitio quemado es su comparación con otro adyacente sin quemar. Por supuesto y hasta el presente, no existe un método objetivo disponible para seleccionar lugares sin quemar que sirvan de testigo. Nosotros proponemos tres criterios biológicos que los lugares sin quemar deberían cumplir para ser considerados como sitios testigo, como así también métodos estadísticos basados en el análisis de las propiedades de las series de tiempo del índice de cociente de vegetación (QVI), para detectar sitios no quemados que cumplan con los criterios propuestos. También probamos el desempeño del método propuesto mediante la prueba de las diferencias previas al incendio entre lugares quemados y no quemados, suponiendo que cuanto mayor es el número de criterios concordantes, mayor será la similitud entre sitios. En base a eso, comparamos las diferencias entre las series de tiempo (VI) de los sitios quemados con aquellos (VI) de los no quemados con el mismo tipo de cobertura de vegetación que cumplirían con tres, dos, uno, o ninguno de los criterios propuestos. Adicionalmente comparamos la calidad de las series de tiempo (QV) que cumplían con tres, dos, uno, o ninguno de los criterios propuestos. Nuestros resultados muestran que para datos del índice normalizado de vegetación (NDVI) y del índice de vegetación extendido (EVI), la diferencia entre las series de tiempo de sitios quemados y no quemados disminuye gradualmente con el incremento de los criterios concordantes. Un incremento gradual se observa también en la calidad de las series de tiempo (QVI) con el incremento de los criterios concordantes. A pesar de las limitaciones del método propuesto, nuestro modelo representa un avance tanto desde el punto de vista conceptual como metodológico, dado que es la primera propuesta de un método estadístico para seleccionar sitios testigo no quemados, basados en criterios biológicos.