Closing the gap between existing large-area imaging research and marine conservation needs.

Emerging technology has immense potential to increase the scale and efficiency of marine conservation. One such technology is large-area imaging (LAI), which relies on structure-from-motion photogrammetry to create composite products, including 3-dimensional (3-D) environmental models, that are larger in spatial extent than the individual images used to create them. Use of LAI has become widespread in certain fields of marine science, primarily to measure the 3D structure of benthic ecosystems and track change over time. However, the use of LAI in the field of marine conservation appears limited. We conducted a review of the coral reef literature on the use of LAI to identify research themes and regional trends in applications of this technology. We also surveyed 135 coral reef scientists and conservation practitioners to determine community familiarity with LAI, evaluate barriers practitioners face in using LAI, and identify applications of LAI believed to be most exciting or relevant to coral conservation. Adoption of LAI was limited primarily to researchers at institutions based in advanced economies and was applied infrequently to conservation, although conservation practitioners and survey respondents from emerging economies indicated they expect to use LAI in the future. Our results revealed disconnect between current LAI research topics and conservation priorities identified by practitioners, highlighting the need for more diverse, conservation-relevant research using LAI. We provide recommendations for how early adopters of LAI (typically Global North scientists from well-resourced institutions) can facilitate access to this conservation technology. These recommendations include developing training resources, creating partnerships for data storage and analysis, publishing standard operating procedures for LAI workflows, standardizing methods, developing tools for efficient data extraction from LAI products, and conducting conservation-relevant research using LAI.

Reducción de la brecha entre la investigación actual de imágenes de gran superficie y las necesidades de la conservación marina Resumen Las nuevas tecnologías tienen un enorme potencial para aumentar la escala y la eficiencia de la conservación marina. Una de ellas son las imágenes de gran superficie (IGS), que se basan en la fotogrametría de estructura a partir del movimiento para crear productos compuestos, incluidos modelos ambientales tridimensionales (3D), cuya extensión espacial es mayor que la de las imágenes individuales utilizadas para crearlos. El uso de las IGS se ha generalizado en determinados campos de las ciencias marinas, principalmente para medir la estructura tridimensional de los ecosistemas bentónicos y realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo. Sin embargo, el uso de las IGS en el campo de la conservación marina parece limitado. Realizamos una revisión de la bibliografía sobre el uso de las IGS en los arrecifes de coral para identificar temas de investigación y tendencias regionales en las aplicaciones de esta tecnología. También encuestamos a 135 científicos de arrecifes de coral y profesionales de la conservación para determinar la familiaridad de la comunidad con las IGS, evaluar las barreras a las que se enfrentan los profesionales en el uso de las IGS e identificar sus aplicaciones consideradas como las más interesantes o relevantes para la conservación del coral. La adopción de las IGS se limitó principalmente a los investigadores de las instituciones con sede en las economías avanzadas y se aplicó con poca frecuencia a la conservación, aunque los profesionales de la conservación y los encuestados de las economías emergentes indicaron que esperan utilizar las IGS en el futuro. Nuestros resultados revelaron una desconexión entre los actuales temas de investigación de las IGS y las prioridades de conservación identificadas por los profesionales, lo que subraya la necesidad de una investigación más diversa y relevante para la conservación mediante el uso de las IGS.

Prioritizing conservation in sub-Saharan African lakes based on freshwater biodiversity and algal bloom metrics.

As agricultural land use and climate change continue to pose increasing threats to biodiversity in sub-Saharan Africa, efforts are being made to identify areas where trade-offs between future agricultural development and terrestrial biodiversity conservation are expected to be greatest. However, little research so far has focused on freshwater biodiversity conservation in the context of agricultural development in sub-Saharan Africa. We aimed to identify lakes and lake areas where freshwater biodiversity is most likely to be affected by eutrophication and Harmful Algal Blooms (i.e., when algae multiply to the extent that they have toxic effects on people and freshwater fauna), some of the most important emerging threats to freshwater ecosystems worldwide, especially with the onset of climate change. Using novel remote-sensing techniques, we identified lakes that demonstrated high biodiversity and algal bloom levels. We calculated the richness of freshwater species and the normalized difference chlorophyll index (NDCI) to prioritize lakes in Ghana, Ethiopia, Zambia, and bordering countries, of high priority for conservation. We identified 169 priority lakes and lake areas for conservation, based on high levels of biodiversity exposed to potentially harmful algal blooms. Zambia had the most lakes identified as conservation priorities (76% of its small lakes and five 100-km2 areas in large lakes). Many of the conservation priority lakes and lake areas identified in this study were in transboundary watersheds; thus, collaborative water resource management and conservation at the watershed scale is needed. The use of remote-sensing tools to prioritize freshwater systems for conservation according to algal-bloom risk is vital in remote, undersampled world regions, especially given the increasing threat posed to freshwater biodiversity by rapidly expanding agriculture and climate change.

Priorización de la Conservación en los Lagos Sub-Saharianos con base en Medidas de Biodiversidad de Aguas Dulces y Floración de Algas Resumen Conforme el cambio climático y el uso de suelo para cultivos siguen representando amenazas crecientes para la biodiversidad en la región sub-sahariana de África, se están realizando esfuerzos para identificar las áreas en donde se espera que sucedan las mayores compensaciones entre el desarrollo agrícola venidero y la conservación de la biodiversidad terrestre. Sin embargo, pocas investigaciones se han centrado en la conservación de la biodiversidad de aguas dulces dentro del contexto del desarrollo agrícola en esta región de África. Nos enfocamos en localizar las áreas en donde sea más probable que la biodiversidad de aguas dulces se vea afectada por la eutrofización y las floraciones de algas (es decir, cuando las algas se multiplican a tal grado que tienen efectos tóxicos sobre las personas y la fauna de agua dulce), dos de las amenazas emergentes más importantes para los ecosistemas de agua dulce en todo el mundo debido al cambio climático. Mediante técnicas novedosas de teledetección identificamos los lagos que se traslapaban con áreas de gran biodiversidad y floraciones de algas. Calculamos la riqueza de especies de agua dulce y el índice de diferencia normalizada de clorofila (IDNC) para identificar los lagos de suma importancia para la conservación en Ghana, Etiopía, Zambia y sus países fronterizos. Identificamos 169 áreas prioritarias para la conservación con base en los niveles elevados de biodiversidad expuestos a las floraciones de algas potencialmente dañinas. Zambia tuvo la mayor cantidad de lagos identificados como prioridades de conservación (76% de sus lagos pequeños y cinco áreas de 100 km2 en los grandes lagos). Las amenazas para la biodiversidad de agua dulce estuvieron presentes a nivel de cuenca, con frecuencia con una extensión más allá de las fronteras políticas de un país; por lo tanto, se requiere que el manejo de recursos hídricos y la conservación sean esfuerzos colaborativos a nivel de cuenca. El uso de herramientas de teledetección para priorizar la conservación de los sistemas de agua dulce de acuerdo con el riesgo de floración de algas es vital en las regiones remotas y poco muestreadas del mundo, especialmente debido a la amenaza creciente que representan el cambio climático y la expansión agrícola para la biodiversidad de agua dulce.

Data justice and biodiversity conservation.

Increases in data availability coupled with enhanced computational capacities are revolutionizing conservation. But in the excitement over the opportunities afforded by new data, there has been less discussion of the justice implications of data used in conservation, that is, how people and environments are represented through data, the conservation choices made based on data, and the distribution of benefits and harms arising from these choices. We propose a framework for understanding the justice dimensions of conservation data composed of five elements: data composition, data control, data access, data processing and use, and data consequences. For each element, we suggest a set of guiding questions that conservationists could use to think through their collection and use of data and to identify potential data injustices. The need for such a framework is illustrated by a synthesis of recent critiques of global conservation prioritization analyses. These critiques demonstrate the range of ways data could serve to produce social and ecological harms due to the choice of underlying data sets, assumptions made in the analysis, oversimplification of real-world conservation practice, and crowding out of other forms of knowledge. We conclude by arguing that there are ways to mitigate risks of conservation data injustices, through formal ethical and legal frameworks and by promoting a more inclusive and more reflexive conservation research ethos. These will help ensure that data contribute to conservation strategies that are both socially just and ecologically effective.

Justicia Informativa y Conservación de la Biodiversidad Resumen El incremento en la disponibilidad de datos acoplado con las capacidades computacionales mejoradas está revolucionando la conservación. Sin embargo, debido a la emoción generada por las oportunidades proporcionadas por los datos nuevos, ha habido menos discusiones sobre las implicaciones de justicia de los datos que se usan en la conservación, es decir, cómo las personas y los ecosistemas están representados por los datos, las opciones de conservación basadas en estos datos y la distribución de los daños y beneficios que surgen de estas opciones. Proponemos un marco de trabajo para entender las dimensiones de justicia de los datos de conservación compuestos por cinco elementos: composición de los datos, control de datos, acceso a los datos, procesamiento y uso de los datos, y consecuencias de los datos. Diseñamos un conjunto de preguntas guía para cada elemento, el cual los conservacionistas podrían usar para analizar detalladamente la recolección y uso de los datos y así identificar posibles injusticias informativas. La necesidad de tener este marco de trabajo está ilustrada por una síntesis de críticas recientes a los análisis de priorización de la conservación global. Estas críticas demuestran la gama de formas en la que podrían usarse los datos para producir daño ecológico y social debido a la elección de los conjuntos de datos subyacentes, las suposiciones hechas en el análisis, la sobresimplificación de las prácticas de conservación reales y la exclusión de otras formas de conocimiento. Existen maneras de mitigar los riesgos de injustica informativa en la conservación por medio de los marcos de trabajo éticos y legales y mediante la promoción de una ética de investigación de la conservación más incluyente y reflexiva. Todo lo anterior ayudará a asegurar que los datos contribuyan a las estrategias de conservación que son socialmente justas y ecológicamente efectivas.

Integration of qualitative and quantitative methods for land-use-change modeling in a deforestation frontier.

Development and implementation of effective protected area management to reduce deforestation depend in part on identifying factors contributing to forest loss and areas at risk of conversion, but standard land-use-change modeling may not fully capture contextual factors that are not easily quantified. To better understand deforestation and agricultural expansion in Amazonian protected areas, we combined quantitative land-use-change modeling with qualitative discourse analysis in a case study of Brazil's Jamanxim National Forest. We modeled land-use change from 2008 to 2018 and projected deforestation through 2028. We used variables identified in a review of studies that modeled land-use change in the Amazon (e.g., variables related to agricultural suitability and economic accessibility) and from a critical discourse analysis that examined documents produced by different actors (e.g., government agencies and conservation nonprofit organizations) at various spatial scales. As measured by analysis of variance, McFadden's adjusted pseudo R2 , and quantity and allocation disagreement, we found that including variables in the model identified as important to deforestation dynamics through the qualitative discourse analysis (e.g., the proportion of unallocated public land, distance to proposed infrastructure developments, and density of recent fires) alongside more traditional variables (e.g., elevation, distance to roads, and protection status) improved the predictive ability of these models. Models that included discourse analysis variables and traditional variables explained up to 19.3% more of the observed variation in deforestation probability than a model that included only traditional variables and 4.1% more variation than a model with only discourse analysis variables. Our approach of integrating qualitative and quantitative methods in land-use-change modeling provides a framework for future interdisciplinary work in land-use change.

El desarrollo y la implementación de la gestión efectiva de las áreas protegidas para reducir la deforestación dependen parcialmente de la identificación de los factores que contribuyen a la pérdida del bosque y de las áreas en riesgo de ser convertidas, pero el modelado estándar del cambio de uso de suelo puede no capturar completamente los factores contextuales que no se cuantifican fácilmente. Combinamos el modelado cuantitativo del cambio de uso de suelo con el análisis cualitativo del discurso en un estudio de caso del Bosque Nacional Jamanxim de Brasil para entender de mejor manera la deforestación y la expansión agrícola en las áreas protegidas del Amazonas. Modelamos el cambio de uso de suelo entre 2008 y 2018 y lo proyectamos hasta 2028. Usamos las variables identificadas en una revisión de estudios que modelaron el cambio de uso de suelo en el Amazonas (p. ej.: variables relacionadas con la idoneidad agrícola y la accesibilidad económica) y en el análisis crítico del discurso que examinó documentos producidos por diferentes actores (p. ej.: agencias gubernamentales y organizaciones sin fines de lucro para la conservación) a varias escalas espaciales. Conforme a las medidas del análisis de varianza, la pseudo-R2 ajustada de McFadden y el desacuerdo en la cantidad y la asignación, descubrimos que la inclusión dentro del modelo de las variables identificadas como importantes para las dinámicas de deforestación mediante el análisis cualitativo del discurso (p. ej.: la proporción de terrenos públicos sin asignar, la distancia hacia los desarrollos propuestos de infraestructura y la densidad de incendios recientes) junto con variables más tradicionales (p. ej.: elevación, distancia a las carreteras y estado de protección) mejoró la habilidad predictiva de dichos modelos. Los modelos que incluyeron la mezcla de variables explicaron hasta 19.3% más de la variación observada en la probabilidad de deforestación que un modelo que solamente incluyó las variables tradicionales y 4.1% más variación que un modelo con las variables del análisis del discurso. Nuestra estrategia de integrar los métodos cualitativos y cuantitativos dentro del modelado del cambio de uso de suelo proporciona un marco para futuros trabajos interdisciplinarios sobre el cambio de uso de suelo.

Unmanned aerial vehicle, and GIS tools, to monitor the reproduction of the flamingo Phoenicopterus chilensis (Aves: Phoenicopteridae) / Vehículos aéreos sin tripulación, y mapeo digital, para monitorear la reproducción del flamenco, Phoenicopterus chilensis (Aves: Phoenicopteridae)

Abstract Introduction: High Andean flamingos also known as parihuanas, are species of recurrent presence in the high Andean areas which find this area as an important resting, feeding and in some cases breeding area The species recorded here correspond to Phoenicoparrus jamesi, Phoenicoparrus andinus and Phoenicopterus chilensis, the latter being the most abundant and common. During the censuses performed during 2018 and 2019, in the high Andean lake of Salinas, Ramsar site, located within the Reserva Nacional Salinas y Aguada Blanca in Southern Peru, atypical behaviors of these birds were recorded in a sector of the lake, observing reproductive courtship and the settlement of colonies of P. chilensis. Objective: The study aimed to confirm and evaluate reproductive events of P. chilenesis (Chilean flamingo) through the use of an unmanned aerial vehicle (UAV) and image processing tools using geographic information systems. Methodology: Monitoring was conducted during 2018 and 2019 to breeding colonies of P. chilensis, we used a UAV Phantom 4 testing different flight altitudes to avoid disturbing the birds and performed records of aerial photographs and GIS post-processing with the creation of panchromatic images for the identification and counting of individuals and eggs automated, and manual verification. Results: During 2018 were identified nests and presence of six eggs, this occurred between March and June where the event was interrupted not observing chicks or juveniles during this period, for 2019 the breeding was more successful, where a higher number of eggs were counted (40-66) and with the formation of three reproductive colonies with 4 185 adult individuals, also verified the presence of chicks and juveniles that reached a maximum of 1 491 individuals. Conclusions: We confirmed two continuous reproductive events of P. chilensis in the Salinas lake, where during 2019 was the most successful incorporating several new individuals to the initial population, likewise the methodology applied in the image processing allowed differentiating between adult individuals and eggs but did not allow differentiating juveniles, however, the images directly acquired by the UAV allow distinguishing the types of individuals to perform a manual count.

Resumen Introducción: Los flamencos altoandinos también conocidos como parihuanas, son especies con presencia recurrente en las zonas altoandinas, principalmente en humedales salinos donde suelen arribar para descanso, alimentación y en algunos casos reproducción. Las especies que se registran aquí corresponden a Phoenicoparrus jamesi, Phoenicoparrus andinus y Phoenicopterus chilenesis, siendo esta última la más abundante y común. Durante los censos desarrollados en 2018 y 2019, en la laguna de Salinas, ubicada en la Reserva Nacional de Salinas y Aguada Blanca en el sur del Perú, se registraron comportamientos atípicos de estas aves en un sector del humedal, se observaron cortejos reproductivos y el asentamiento de colonias de flamencos chilenos. Objetivo: Confirmar y evaluar eventos reproductivos de Phoenicopterus chilenesis mediante la incorporación de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) y herramientas de procesamiento de imágenes mediante sistemas de información geográfica. Metodología: Se realizaron censos aéreos durante 2018 y 2019 a colonias reproductivas del P. chilensis, utilizando un UAV Phantom 4 a diferentes alturas de vuelo para evitar la perturbación de las colonias de flamencos. Se realizaron registros de fotografías aéreas y post procesamiento SIG con la creación de imágenes pancromáticas para la identificación y conteo de individuos y huevos automatizada, así como la verificación manual. Resultados: En 2018 se identificaron nidos y la presencia de seis huevos, entre marzo y junio donde el evento fue interrumpido, no se observaron pollos o juveniles durante este periodo. En 2019 la nidificación tuvo éxito, se contabilizó un mayor número de huevos (40-66) con la formación de tres colonias reproductivas de 4 185 individuos adultos, se verificó la presencia de pollos y juveniles que alcanzaron un máximo de 1 491 individuos. Conclusiones: Se confirman dos eventos reproductivos continuos de P. chilensis en la laguna Salinas, durante el 2019 incorporando varios nuevos individuos a la población inicial. La metodología aplicada en el tratamiento de imágenes permitió diferenciar entre individuos adultos y huevos, pero no permitió diferenciar juveniles, aunque las imágenes directamente adquiridas por el UAV permiten diferenciar los tipos de individuos para realizar un conteo manual.

Estimating animal population size with very high-resolution satellite imagery.

Very high-resolution (VHR) satellite sensors can be used to estimate the size of animal populations, a critical factor in wildlife management, and acquire animal spatial distributions in an economical, easy, and precise way. We developed a method for satellite population size estimation that includes a noninvasive photogrammetry, from which the animal's average orthographic area is calculated, and an imagery interpretation method that estimates population size based on the ratio of an observed animal population area to the average individual area. As a proof of concept, we used this method to estimate the population size of Whooper Swans (Cygnus cygnus) in a national nature reserve in China. To reduce errors, the reserve was subdivided into regions of interest based on locations of Whooper Swan and background brightness. Estimates from the satellite pixels were compared with manual counts made over 2 years, at 3 locations, and in 3 land-cover types. Our results showed 1124 Whooper Swans occupied a national nature reserve on 15 February 2013, and the average percent error was 3.16% (SE = 1.37). These results demonstrate that our method produced robust data for population size estimation that were indistinguishable from manual count data. Our method may be used generally to estimate population sizes of visible and gregarious animals that exhibit high contrast relative to their environments and may inform estimations of populations in complex backgrounds.

Estimación del Tamaño de las Poblaciones Animales Mediante Imágenes Satelitales de Muy Alta Resolución Resumen Los sensores satelitales de muy alta resolución (VHR) pueden utilizarse para estimar el tamaño de las poblaciones animales, un factor muy importante para el manejo de fauna, y para adquirir las distribuciones espaciales de los animales de una manera económica, sencilla y precisa. Desarrollamos un método para la estimación satelital del tamaño poblacional que incluye fotogrametría no invasiva, a partir de la cual se calcula el área ortogonal promedio del animal, y un método de interpretación de imágenes que estima el tamaño poblacional con base en la proporción del área poblacional observada de un animal con respecto al área individual promedio. Como demostración conceptual, usamos este método para estimar el tamaño poblacional del cisne trompetista (Cygnus cygnus) dentro de una reserva natural nacional en China. Para reducir los errores, subdividimos la reserva en regiones de interés con base en las ubicaciones de los cisnes y el brillo del fondo. Las estimaciones a partir de los pixeles satelitales fueron comparadas con los conteos manuales realizados a lo largo de dos años en tres ubicaciones y en tres tipos de cobertura de suelo. Nuestros resultados mostraron a 1124 cisnes ocupando una reserva natural nacional el 15 de febrero de 2013 y el error porcentual promedio fue de 3.15% (SE 1.37). Estos resultados demostraron que nuestro método produjo datos sólidos para la estimación del tamaño poblacional que eran indistinguibles de los datos obtenidos mediante el conteo manual. Nuestro método puede usarse de manera generalizada para estimar el tamaño poblacional de especies gregarias y visibles que exhiben un contraste alto en relación con su entorno y puede orientar las estimaciones de poblaciones con fondos complejos.

Using spatially explicit, time-dependent analysis to understand how social factors influence conservation outcomes.

Conservation across human-dominated landscapes requires an understanding of the social and ecological factors driving outcomes. Studies that link conservation outcomes to social and ecological factors have examined temporally static patterns. However, there may be different social and ecological processes driving increases and decreases in conservation outcomes that can only be revealed through temporal analyses. Through a case study of the invasion of Falcataria moluccana in Hawaii, we examined the association of social factors with increases and decreases in invader distributions over time and space. Over 7 years, rates of invader decrease varied substantially (66-100%) relative to social factors, such as building value, whether land was privately or publically owned, and primary residence by a homeowner, whereas rates of increase varied only slightly (<0.1-3.6%) relative to such factors. These findings suggest that links between social factors and invasion in the study system may be driven more by landowners controlling existing invasive species, rather than by landowners preventing the spread of invasive species. We suggest that spatially explicit, time-dependent analyses provide a more nuanced understanding of the way social factors influence conservation outcomes. Such an understanding can help managers develop outreach programs and policies targeted at different types of landowners in human-dominated landscapes.

Uso de un Análisis Espacialmente Explícito y Dependiente del Tiempo para Entender cómo Influyen los Factores Sociales sobre los Resultados de la Conservación Resumen La conservación dentro de los paisajes dominados por humanos requiere de un entendimiento de los factores sociales y ecológicos que afectan los resultados. Los estudios que conectan los resultados de la conservación con los factores sociales y ecológicos han examinado temporalmente los patrones estáticos. Sin embargo, puede haber diferentes procesos sociales y ecológicos que produzcan un incremento o una disminución en los resultados de la conservación, los cuales sólo pueden ser revelados por medio de los análisis temporales. Examinamos la asociación entre los factores sociales y el incremento y la disminución de la distribución de una invasión en el tiempo y el espacio con el estudio de caso de la invasión de Falcataria moluccana en Hawái. A lo largo de siete años las tasas de disminución de la invasión variaron considerablemente (66-100%) en relación con los factores sociales, como el valor de construcción, si la tierra era pública o privada, y si era la residencia principal del propietario, mientras que las tasas de incremento variaron solamente un poco (<0.1-3.6%) en relación con dichos factores. Estos hallazgos sugieren que las conexiones entre los factores sociales y la invasión en el sistema de estudio podrían ser causados más por los propietarios que controlan a las especies invasoras existentes en lugar de ser causados por los propietarios que previenen la expansión de las especies invasoras. Sugerimos que los análisis espacialmente explícitos y dependientes del tiempo proporcionan un entendimiento más matizado de cómo los factores sociales influyen sobre los resultados de la conservación. Dicho entendimiento puede ayudar a los administradores a desarrollar programas y políticas de compromiso con la comunidad enfocadas en diferentes tipos de propietarios en los paisajes dominados por el humano.

Applying habitat and population-density models to land-cover time series to inform IUCN Red List assessments.

The IUCN (International Union for Conservation of Nature) Red List categories and criteria are the most widely used framework for assessing the relative extinction risk of species. The criteria are based on quantitative thresholds relating to the size, trends, and structure of species' distributions and populations. However, data on these parameters are sparse and uncertain for many species and unavailable for others, potentially leading to their misclassification or classification as data deficient. We devised an approach that combines data on land-cover change, species-specific habitat preferences, population abundance, and dispersal distance to estimate key parameters (extent of occurrence, maximum area of occupancy, population size and trend, and degree of fragmentation) and hence predict IUCN Red List categories for species. We applied our approach to nonpelagic birds and terrestrial mammals globally (∼15,000 species). The predicted categories were fairly consistent with published IUCN Red List assessments, but more optimistic overall. We predicted 4.2% of species (467 birds and 143 mammals) to be more threatened than currently assessed and 20.2% of data deficient species (10 birds and 114 mammals) to be at risk of extinction. Incorporating the habitat fragmentation subcriterion reduced these predictions 1.5-2.3% and 6.4-14.9% (depending on the quantitative definition of fragmentation) for threatened and data deficient species, respectively, highlighting the need for improved guidance for IUCN Red List assessors on the application of this aspect of the IUCN Red List criteria. Our approach complements traditional methods of estimating parameters for IUCN Red List assessments. Furthermore, it readily provides an early-warning system to identify species potentially warranting changes in their extinction-risk category based on periodic updates of land-cover information. Given our method relies on optimistic assumptions about species distribution and abundance, all species predicted to be more at risk than currently evaluated should be prioritized for reassessment.

Aplicación de Modelos de Hábitat y de Densidad Poblacional a Series de Tiempo de la Cobertura del Suelo para Informar las Valoraciones de la Lista Roja de la UICN Resumen Las categorías y los criterios de la Lista Roja de la UICN (Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza) son el marco de referencia utilizado con mayor frecuencia para valorar el riesgo de extinción relativo de las especies. Los criterios se basan en umbrales cuantitativos relacionados con el tamaño, las tendencias y la estructura de la distribución y las poblaciones de las especies. Sin embargo, los datos sobre estos parámetros son escasos e inciertos para muchas especies y para otras no se encuentran disponibles, lo puede resultar en una clasificación errónea o en que se las clasifique como una especie con deficiencia de datos. Hemos diseñado una estrategia que combina datos sobre el cambio en la cobertura del suelo, las preferencias de hábitat específicas por especie, la abundancia poblacional, y la distancia de dispersión para estimar los parámetros más importantes (extensión de la presencia, área máxima de ocupación, tamaño poblacional, y grado y tendencia de la fragmentación) y así predecir las categorías de la Lista Roja de la UICN para cada especie. Hemos aplicado nuestra estrategia a las aves no pelágicas y a los mamíferos terrestres de todo el mundo (∼15,000 especies). Las categorías pronosticadas fueron bastante consecuentes con las valoraciones publicadas por la Lista Roja de la UICN, aunque en general fueron más optimistas. Pronosticamos que el 4.2% de las especies (467 aves y 143 mamíferos) se encuentran más amenazadas que su valoración actual y el 20.2% de las especies con deficiencia de datos (10 aves y 114 mamíferos) se encuentran en riesgo de extinción. La incorporación del sub-criterio de fragmentación del hábitat redujo estas predicciones en un 1.5 - 2.3% y 6.4 - 14.9% (dependiendo de la definición cuantitativa de la fragmentación) para las especies amenazadas y las que tienen deficiencia de datos, respectivamente, lo que resalta la necesidad de mejorar la aplicación de este sub-criterio por parte de los asesores de la Lista Roja de la UICN. Nuestra estrategia complementa los métodos tradicionales de estimación de parámetros para las valoraciones de la Lista Roja. Además, proporciona un sistema inmediato de alerta temprana basado en actualizaciones periódicas de la información sobre la cobertura del suelo que permite identificar a las especies que, potencialmente, merezcan un cambio en su categoría de riesgo de extinción. Nuestro método está basado en suposiciones optimistas sobre la distribución y la abundancia de las especies, por lo tanto todas las especies que predecimos que tienen una mayor categoría de riesgo que la que reconoce la evaluación actual deberían ser priorizadas para su revaloración.

Mapeo de la dinámica regional de la transparencia en aguas continentales usando productos de reflectancia MOD09GA / Mapeamento da dinâmica regional de transparência nas águas interiores utilizando produtos de reflectância MOD09GA / Mapping of regional transparency dynamics on inland waters using reflectance products MOD09GA

Resumen La transparencia del agua es un indicador de la calidad de este recurso, y ha sido demostrado que es posible estimar en imágenes generadas por plataformas orbitales la profundidad medida con el Disco de Secchi, con el uso de algoritmos empíricos. Los modelos empíricos correlacionan la intensidad del píxel capturado por la imagen en la banda centrada en los 645nm y el Disco de Secchi. Este trabajo investigativo se desarrolló en el embalse de Porto Primavera, localizado en la frontera que divide los estados de São Paulo, Matto Grosso do Sul e Paraná. Para calibrar y validar el modelo de correlación (reflectancia de superficie Vs Mediciones del Disco de Secchi) se realizaron dos campañas de campo (octubre de 2014 y abril de 2015). El modelo de calibración encontrado muestra que existe un coeficiente de determinación que puede ser considerado como adecuado para la estimación del DS (R2 = 0.8) y los errores asociados con las observaciones también son bajos (RMSE = 0,47m). La dinámica espacial del Disco de Secchi muestra que el embalse de Porto Primavera presenta los menores valores para esta variable en la margen situada en el estado de Matto Grosso do Sul, y en la temporada de otoño del hemisferio austral esta condición puede extenderse hasta la parte norte del lago.

Abstract The water transparency is an indicator of the quality of this resource, and it has been demonstrated that it is possible to estimate the depth measured with the Secchi Disk in generated images by orbital platforms with the use of empirical algorithms. Empirical models correlate the intensity of the pixel captured by the image in the 645nm band and Secchi Disk measurements. This investigative work was carried out in the Porto Primavera reservoir located on the border that divides São Paulo, Matto Grosso do Sul and Paraná states. In order to calibrate and validate the correlation model (surface reflectance Vs Secchi Disk measurements) two field sampling campaigns were carried out (October 2014 and April 2015). The calibration model found shows that there is a coefficient of determination that can be considered adequate for the estimation of Secchi Disk (R2 = 0.8), the errors associated with these observations were also low (RMSE = 0.47m). The spatial dynamics of the Secchi Disk show that the Porto Primavera reservoir presents the lowest values for this variable in the margin located in the state of Matto Grosso do Sul and in the autumn season of the southern hemisphere this condition can extend to the northern part of the lake.

Resumo A transparência da água é um indicador da qualidade deste recurso, e foi demonstrado que é possível estimar a profundidade medida com o Disco Secchi em imagens geradas por plataformas orbitais, com o uso de algoritmos empíricos. Os modelos empíricos correlacionam a intensidade do pixel capturado pela imagem na banda centrada nos 645nm e o Disco Secchi. Este trabalho de pesquisa foi realizado no reservatório Porto Primavera, localizado na raia divisória dos estados de São Paulo, Matto Grosso do Sul e Paraná. Para calibrar e validar o modelo de correlação (reflectância superficial Vs Secchi Disk Measurements), foram realizados dois trabalhos de campo (outubro de 20l4 e abril de 20l5). O modelo de calibração encontrado mostra que existe um coeficiente de determinação que pode ser considerado adequado para a estimativa do DS (R2 = 0,8) e os erros associados às observações também são baixos (RMSE = 0,47 m). A dinâmica espacial do Disco de Secchi mostra que o reservatório do Porto Primavera apresenta os valores mais baixos desta variável na margem localizada no estado de Matto Grosso do Sul e, na época de outono do hemisfério sul, esta condição pode ser estendida à ao norte do lago.

Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales / Classification and automatic mapping of land covers in satellite images using Convolutional Neural Networks / Classificação e mapeamento automático de coberturas do solo em imagens de satélite usando redes neurais convolucionais

Resumen La clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.

Abstract Land cover classification is important for studies of climate change and monitoring of ecosystem services. Conventional coverage classification methods are performed by the visual interpretation of satellite imagery, which is expensive and inaccurate. Implementing computational methods could generate procedures to classify coverage in satellite images automatically, quickly, accurately and economically. Particularly, automatic learning methods are promising computational methods for estimating soil cover changes. In this work we present an automatic learning method based on convolutional neural networks of ConvNet type architecture for the automatic classification of soil coverings from Landsat 5 TM images. The ConvNet was trained from the manual annotations by means of visual interpretation on the satellite images with which the experts generated the map of Tuparro national park, of National Natural Park of Colombia. The validation model was performed with data from the Colombian Amazon cover maps made by the Colombian Environmental Information System. The results obtained from the diagonal of the confusion matrix of the average accuracy were 83.27% in training and 91.02% in validation; for the classification in patches between forests, areas with herbaceous and / or shrub vegetation, open areas with or without vegetation and Inland waters.

Resumo A classificação da cobertura da terra é importante para estudos de mudanças climáticas e monitoramento dos serviços dos ecossistemas. Os métodos convencionais de classificação de cobertura são feitos através da interpretação visual de imagens de satélite, que é caro, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionais poderia gerar procedimentos de classificação de cobertura em imagenes de satélite de forma automática, rápida, precisa e econômica. Particularmente, métodos de aprendizado de máquina são promissores métodos computacionais para estimar a cobertura do solo mudanças. Neste artigo apresentamos um método de aprendizado de máquina baseado em convolutional neural tipo ConvNet rede de arquitetura para a classificação automática de cobertura do solo a partir de Landsat 5 imagens TM. O ConvNet foi treinado desde anotações manuais através da interpretação visual das imagens de satélite que os especialistas geraram o mapa de cobertura do Parque Nacional Tuparro, Colômbia Parque Nacional Natural. A validação do modelo foi realizada com cobertura de mapa de dados da Amazônia colombiana pelo Sistema de Informação Ambiental da Colômbia. Os resultados da diagonal da matriz de confusão da precisão média foi de 83,27% e Formação e 91,02% na validação; para a classificação em manchas entre florestas, áreas com vegetação herbácea e / ou arbusto, áreas abertas com poucamou nenhuma vegetação águas interiores.

Using indigenous knowledge to link hyper-temporal land cover mapping with land use in the Venezuelan Amazon: "The Forest Pulse" / Utilización de conocimiento indígena para relacionar el mapeado hiper-temporal de coberturas de suelo con el uso del territorio en el Amazonas venezolano: "El Pulso del Bosque"

Abstract:Remote sensing and traditional ecological knowledge (TEK) can be combined to advance conservation of remote tropical regions, e.g. Amazonia, where intensive in situ surveys are often not possible. Integrating TEK into monitoring and management of these areas allows for community participation, as well as for offering novel insights into sustainable resource use. In this study, we developed a 250 m resolution land-cover map of the Western Guyana Shield (Venezuela) based on remote sensing, and used TEK to validate its relevance for indigenous livelihoods and land uses. We first employed a hyper-temporal remotely sensed vegetation index to derive a land classification system. During a 1 300 km, eight day fluvial expedition in roadless areas in the Amazonas State (Venezuela), we visited six indigenous communities who provided geo-referenced data on hunting, fishing and farming activities. We overlaid these TEK data onto the land classification map, to link land classes with indigenous use. We characterized land classes using patterns of greenness temporal change and topo-hydrological information, and proposed 12 land-cover types, grouped into five main landscapes: 1) water bodies; 2) open lands/forest edges; 3) evergreen forests; 4) submontane semideciduous forests, and 5) cloud forests. Each land cover class was identified with a pulsating profile describing temporal changes in greenness, hence we labelled our map as "The Forest Pulse". These greenness profiles showed a slightly increasing trend, for the period 2000 to 2009, in the land classes representing grassland and scrubland, and a slightly decreasing trend in the classes representing forests. This finding is consistent with a gain in carbon in grassland as a consequence of climate warming, and also with some loss of vegetation in the forests. Thus, our classification shows potential to assess future effects of climate change on landscape. Several classes were significantly connected with agriculture, fishing, overall hunting, and more specifically the hunting of primates, Mazama americana, Dasyprocta fuliginosa, and Tayassu pecari. Our results showed that TEK-based approaches can serve as a basis for validating the livelihood relevance of landscapes in high-value conservation areas, which can form the basis for furthering the management of natural resources in these regions. Rev. Biol. Trop. 64 (4): 1661-1682. Epub 2016 December 01.

Resumen:La teledetección y el conocimiento ecológico tradicional (CET) se pueden combinar para avanzar en la conservación de regiones tropicales remotas como la Amazonía, donde la toma de datos intensiva in situ a menudo es imposible. Integrar el CET en el seguimiento y el manejo de estas áreas permite la participación de la comunidad, y ofrece nuevos puntos de vista sobre el uso sostenible de los recursos naturales. En este estudio se desarrolla un mapa de cobertura del suelo del Escudo Guayanés (Venezuela), con una resolución espacial de 250 m, basado en datos de teledetección, y se utiliza el CET para validar su relevancia en relación con la subsistencia de los pueblos indígenas y el uso que éstos hacen del territorio. En primer lugar se ha empleado un índice de vegetación basado en teledetección hiper-temporal para realizar una clasificación del territorio. Durante una expedición fluvial de 8 días, a lo largo de 1 300 km por áreas sin carreteras en el Estado Amazonas (Venezuela), se han visitado seis comunidades que han proporcionado datos geo-referenciados sobre sus actividades cinegéticas, pesqueras y agrícolas. Estos datos de CET se han superpuesto al mapa de clasificación, con el fin de relacionar las clases de coberturas con los usos indígenas. Se han caracterizado las clases de cobertura en función de patrones de cambio temporal del verdor y la topo-hidrografía, y se han propuesto 12 tipos de cobertura del suelo, agrupadas en cinco tipos principales de paisaje: 1) masas de agua; 2) campo abierto/ márgenes del bosque; 3) bosques siempre-verdes; 4) bosques semi-caducifolios submontanos; y 5) bosques nublados. Cada clase de cobertura del suelo se ha identificado con un perfil pulsátil que describe cambios temporales en el verdor, de ahí que el mapa haya sido titulado "El Pulso del Bosque". Estos perfiles de verdor han mostrado una tendencia ligeramente ascendente, durante el periodo 2000 a 2009, en las clases que representan pastizales y zonas de matorral, así como una tendencia ligeramente decreciente en las clases que representan bosques. Este hallazgo es compatible con la ganancia de carbono en los pastizales como consecuencia del calentamiento del clima, y también con una cierta pérdida de vegetación en los bosques. De este modo, nuestra clasificación muestra potencial para la evaluación de efectos futuros del cambio climático sobre el paisaje. Algunas clases han resultado estar significativamente relacionadas con la agricultura, la pesca, la caza como práctica general, y más concretamente con la caza de primates, de Mazama Americana, Dasyprocta fuliginosa, y Tayassu pecari. Los resultados demuestran la utilidad de las aproximaciones basadas en CET como base para validar la importancia del paisaje, en áreas con alto valor de conservación, para la supervivencia de las personas, lo que proporciona una base para avanzar en el manejo de los recursos naturales en estas regiones.

Toward quantification of the impact of 21st-century deforestation on the extinction risk of terrestrial vertebrates.

Conservation actions need to be prioritized, often taking into account species' extinction risk. The International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List provides an accepted, objective framework for the assessment of extinction risk. Assessments based on data collected in the field are the best option, but the field data to base these on are often limited. Information collected through remote sensing can be used in place of field data to inform assessments. Forests are perhaps the best-studied land-cover type for use of remote-sensing data. Using an open-access 30-m resolution map of tree cover and its change between 2000 and 2012, we assessed the extent of forest cover and loss within the distributions of 11,186 forest-dependent amphibians, birds, and mammals worldwide. For 16 species, forest loss resulted in an elevated extinction risk under red-list criterion A, owing to inferred rapid population declines. This number increased to 23 when data-deficient species (i.e., those with insufficient information for evaluation) were included. Under red-list criterion B2, 484 species (855 when data-deficient species were included) were considered at elevated extinction risk, owing to restricted areas of occupancy resulting from little forest cover remaining within their ranges. The proportion of species of conservation concern would increase by 32.8% for amphibians, 15.1% for birds, and 24.7% for mammals if our suggested uplistings are accepted. Central America, the Northern Andes, Madagascar, the Eastern Arc forests in Africa, and the islands of Southeast Asia are hotspots for these species. Our results illustrate the utility of satellite imagery for global extinction-risk assessment and measurement of progress toward international environmental agreement targets.

Assessing the effectiveness of specially protected areas for conservation of Antarctica's botanical diversity.

Vegetation is sparsely distributed over Antarctica's ice-free ground, and distinct plant communities are present in each of the continent's 15 recently identified Antarctic Conservation Biogeographic Regions (ACBRs). With rapidly increasing human activity in Antarctica, terrestrial plant communities are at risk of damage or destruction by trampling, overland transport, and infrastructure construction and from the impacts of anthropogenically introduced species, as well as uncontrollable pressures such as fur seal (Arctocephalus gazella) activity and climate change. Under the Protocol on Environmental Protection to the Antarctic Treaty, the conservation of plant communities can be enacted and facilitated through the designation of Antarctic Specially Protected Areas (ASPAs). We examined the distribution within the 15 ACBRs of the 33 ASPAs whose explicit purpose includes protecting macroscopic terrestrial flora. We completed the first survey using normalized difference vegetation index (NDVI) satellite remote sensing to provide baseline data on the extent of vegetation cover in all ASPAs designated for plant protection in Antarctica. Large omissions in the protection of Antarctic botanical diversity were found. There was no protection of plant communities in 6 ACBRs, and in another 6, <0.4% of the ACBR area was included in an ASPA that protected vegetation. Protected vegetation cover within the 33 ASPAs totaled 16.1 km(2) for the entire Antarctic continent; over half was within a single protected area. Over 96% of the protected vegetation was contained in 2 ACBRs, which together contributed only 7.8% of the continent's ice-free ground. We conclude that Antarctic botanical diversity is clearly inadequately protected and call for systematic designation of ASPAs protecting plant communities by the Antarctic Treaty Consultative Parties, the members of the governing body of the continent.

Viable contribution of Tibetan sacred mountains in southwestern China to forest conservation.

The Tibetan sacred mountains (TSMs) cover a large area and may represent a landscape-scale conservation opportunity. We compared the conservation value of forests in these mountains with the conservation value of government-established nature reserves and unmanaged open-access areas in Danba County, southwestern China. We used Landsat satellite images to map forest cover and to estimate forest loss in 1974-1989, 1989-1999, and 1999-2013. The TSMs (n = 41) and nature reserves (n = 4) accounted for 21.6% and 29.7% of the county's land area, respectively. Remaining land was open-access areas (i.e., areas without any restrictions on resource use) (56.2%) and farmlands (2.2%). Within the elevation range suitable for forests, forest cover did not differ significantly between nature reserves (58.8%) and open-access areas (58.4%), but was significantly higher in TSMs (65.5%) after controlling for environmental factors such as aspect, slope, and elevation. The TSMs of great cultural importance had higher forest cover, but patrols by monastery staff were not necessarily associated with increased forest cover. The annual deforestation rate in nonsacred areas almost tripled in 1989-1999 (111.4 ha/year) relative to 1974-1989 (40.4 ha/year), whereas the rate in TSMs decreased in the later period (19.7 ha/year vs. 17.2 ha/year). The reduced forest loss in TSMs in 1989-1999 was possibly due to the renaissance of TSM worship and strengthened management by the local Buddhist community since late 1980s. The annual deforestation rate in Danba decreased dramatically to 4.4 ha/year in 1999-2013, which coincided with the implementation of a national ban on logging in 1998. As the only form of protected area across the Tibetan region during much of its history, TSMs have positively contributed to conserving forest at a landscape scale. Conservation of TSM forests largely relied on the strength of local religious institutions. Integrating community-based conservation of TSMs within the government conservation network would benefit the conservation of the Tibetan region.

Ten ways remote sensing can contribute to conservation.

In an effort to increase conservation effectiveness through the use of Earth observation technologies, a group of remote sensing scientists affiliated with government and academic institutions and conservation organizations identified 10 questions in conservation for which the potential to be answered would be greatly increased by use of remotely sensed data and analyses of those data. Our goals were to increase conservation practitioners' use of remote sensing to support their work, increase collaboration between the conservation science and remote sensing communities, identify and develop new and innovative uses of remote sensing for advancing conservation science, provide guidance to space agencies on how future satellite missions can support conservation science, and generate support from the public and private sector in the use of remote sensing data to address the 10 conservation questions. We identified a broad initial list of questions on the basis of an email chain-referral survey. We then used a workshop-based iterative and collaborative approach to whittle the list down to these final questions (which represent 10 major themes in conservation): How can global Earth observation data be used to model species distributions and abundances? How can remote sensing improve the understanding of animal movements? How can remotely sensed ecosystem variables be used to understand, monitor, and predict ecosystem response and resilience to multiple stressors? How can remote sensing be used to monitor the effects of climate on ecosystems? How can near real-time ecosystem monitoring catalyze threat reduction, governance and regulation compliance, and resource management decisions? How can remote sensing inform configuration of protected area networks at spatial extents relevant to populations of target species and ecosystem services? How can remote sensing-derived products be used to value and monitor changes in ecosystem services? How can remote sensing be used to monitor and evaluate the effectiveness of conservation efforts? How does the expansion and intensification of agriculture and aquaculture alter ecosystems and the services they provide? How can remote sensing be used to determine the degree to which ecosystems are being disturbed or degraded and the effects of these changes on species and ecosystem functions?