@proceedings{nokey,

title = {Herramientas de apoyo a la gestión de los humedales de Andalucía basadas en Google Earth Engine.},

author = {G. Martorell-Guerrero and A. I. Marín and A. Sánchez-Espinosa and C. Schröder},

url = {https://riuma.uma.es/xmlui/bitstream/handle/10630/28052/Martorell_et_al_2023_SIAGA.pdf?sequence=1&isAllowed=y},

year  = {2023},

date = {2023-11-13},

urldate = {2023-11-13},

booktitle = {Simposio del Agua en Andalucía 2023},

abstract = {Los humedales son ecosistemas claves a nivel global para la provisión de servicios ecosistémicos tan importantes como la regulación climática o el mantenimiento de la biodiversidad. Sin embargo, en las últimas décadas la situación de degradación y desaparición de estos hábitats es alarmante a pesar de ser centro de múltiples políticas internacionales de protección que, a la luz de los resultados que están teniendo, no han tenido la efectividad esperada en su implementación real. Por tanto, es necesario tomar medidas urgentes dirigidas a revertir esta situación y que su implementación sea evaluada de forma objetiva, sistemática y recurrente. Este trabajo presenta una herramienta web llamada GreenEye Hub para el seguimiento de los humedales del Inventario de Humedales de Andalucía basada en imágenes de satélite del Sentinel-2, técnicas de teledetección y en tecnologías de procesamiento de datos masivos mediante Google Earth Engine. La herramienta, con un diseño orientado a la gestión de estos ecosistemas, presenta una consola de visualización que permite realizar el seguimiento de los principales indicadores de agua y vegetación y el análisis de tendencias de estos. Es, por tanto, un sistema de apoyo a la gestión y a la toma de decisiones. Este estudio proporciona información de cómo es factible en la actualidad desarrollar un sistema de seguimiento de humedales a escala regional a partir de datos gratuitos accesibles y cómo esta herramienta constituye un proceso de transferencia del conocimiento desde la ciencia a la gestión.},

keywords = {Climate Change, Conservation and management, Environmental conservation, Geotechnology, Groundwater, Pressures, Wetlands},

pubstate = {published},

tppubtype = {proceedings}

}

@proceedings{Merkohasanaj2018,

title = {Utility assessment in using optical and radar data to monitor surface water dynamic in wetland ecosystems, Fuente de Piedra, Spain (UMA)},

author = {M. Merkohasanaj and A. Sánchez-Espinosa and D. Abdul-Malak and C. Schroder and J. Truckenbrodt and A. I. Marín},

url = {/wp-content/uploads/Merkohasanajetal2018.pdf},

year  = {2018},

date = {2018-10-24},

publisher = {Simposio del Agua en Andalucía (SIAGA), Huelva, 24 a 27 de octubre},

series = {SIAGA 2018},

abstract = {To enable a better conservation in wetland ecosystems is important to monitor continuous changes and pressures on them. In this context, satellite remote sensing has become one of the most suitable tools since it ensures good availability, high frequency and large coverage of imagery that is analyzed and validated in a harmonized way. 

This study covers the validation process of Surface Water Dynamic (SWD) products of Fuente de Piedra, south Spain, developed in the framework of SWOS Horizon 2020 project, and assesses its applicability to provide accurate open water surface estimations and take a step further in enhancing water dynamics monitoring in wetland ecosystems. 

Firstly, two different SWD temporal frequency (TF) datasets were generated for Fuente de Piedra: one using optical satellite data (Landsat time series), covering the period between January 2007 and September 2015, and the other using Synthetic Aperture Radar (SAR) data (Sentinel 1 time series), from November 2014 to March 2017. The open surface water extent area (SWE) was extracted for both cases and then validated with corresponded TF in-situ environmental data as precipitation, temperature and piezometric level.

Findings underscore that piezometric level is the first environmental variable highly correlated with the SWE and the variable with the strongest predictive capacity for SWD. Both optical and radar data provide high positive correlation with SWD, R= 0.932 for Landsat and R=0.936 for SAR products. The main conclusion of the study underlines the high accuracy of using remote sensing data in monitoring hydrological dynamics in this wetland ecosystem and provides evidence to use this approach for wetland monitoring at different scales.},

keywords = {Ecosystem services, Geotechnology, Groundwater, SWOS, Wetlands},

pubstate = {published},

tppubtype = {proceedings}

}