Satellite-derived mapping of kelp distribution and water optics in the glacier impacted Yendegaia Fjord (Beagle Channel, Southern Chilean Patagonia).
Gómez, I., Huovinen, P, Palacios, M, Ramírez, J
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135531
El kelp gigante (Macrocystis pyrifera) es una alga parda con una distribución global extensa; sin embargo, evidencias recientes sugieren que su dinámica presenta un alto grado de variabilidad regional. En la región de fiordos del sur de Chile, los bosques de kelp, en gran medida inexplorados, están actualmente amenazados por el cambio global y los impactos humanos. Se utilizó imágenes satelitales de alta resolución (Sentinel-2) para describir los patrones de distribución temporal y espacial de los lechos de kelp en el Fiordo Yendegaia (Canal Beagle) mediante el Análisis de Mezcla Espectral (SMA), y para caracterizar los gradientes ópticos del agua de este hábitat, fuertemente influenciado por el escurrimiento de ríos provenientes de un glaciar en deshielo. Se contrastó la idoneidad del SMA para la clasificación del kelp con otros índices de vegetación (NDVI, EVI, FAI). La validación se realizó utilizando fotografías aéreas de dron de los doseles de kelp. Las herramientas de análisis diferentes resultaron en hasta un 35 % de diferencia en la estimación de la cobertura de kelp. La precisión general (66-82 %) de la clasificación del kelp siguió el orden FAI < EVI < NDVI.
Giant kelp Macrocystis pyrifera is a brown alga with extensive global distribution, however, recent evidence suggests that its dynamics presents high degree of regional variability. In southern Chilean fjord region, largely unexplored kelp forests are currently being threatened by global change and human impacts. High -resolution satellite (Sentinel -2) imagery was used to describe temporal and spatial distribution patterns of kelp beds in Yendegaia Fjord (Beagle Channel) using Spectral Mixture Analysis (SMA), and to characterize water optical gradients of this habitat strongly influenced by river runoff from a melting glacier. The suitability of SMA for kelp classification was contrasted with other vegetation indices (NDVI, EVI, FAI). Validation was made using drone aerial photographs of kelp canopies. Different analysis tools resulted in up to 35 % difference in kelp coverage estimation. The overall accuracy (66 -82 %) of kelp classification followed an order FAI
