High accuracy Land Use Land Cover (LULC) maps for detecting agricultural drought effects in rainfed agro-ecosystems in central Mexico

Satellite remote sensing provides a synoptic view of the land and a spatial context for measuring drought impacts, which have proved to be a valuable source of spatially continuous data with improved information for monitoring vegetation dynamics. Many studies have focused on detecting drought effects over large areas, given the wide availability of low-resolution images. In this study, however, the objective was to focus on a smaller area (1085 km²) using Landsat ETM+ images (multispectral resolution of 30 m and 15 m panchromatic), and to process very accurate Land Use Land Cover (LULC) classification to determine with great precision the effects of drought in specific classes. The study area was the Tortugas-Tepezata sub watershed (Moctezuma River), located in the state of Hidalgo in central Mexico. The LULC classification was processed using a new method based on available ancillary information plus analysis of three single date satellite images. The newly developed LULC methodology developed produced overall accuracies ranging from 87.88% to 92.42%. Spectral indices for vegetation and soil/vegetation moisture were used to detect anomalies in vegetation development caused by drought; furthermore, the area of water bodies was measured and compared to detect changes in water availability for irrigated crops. The proposed methodology has the potential to be used as a tool to identify, in detail, the effects of drought in rainfed agricultural lands in developing regions, and it can also be used as a mechanism to prevent and provide relief in the event of droughts.

Teledetekcja zapewnia synoptyczny ogląd Ziemi i kontekst przestrzenny do pomiarów efektów susz, co okazało się cennym źródłem ciągłych danych dla monitorowania dynamiki roślinności. Wiele badań koncentrowało się na śledzeniu skutków suszy na rozległych obszarach ze względu na łatwą dostępność obrazów o małej rozdzielczości. Celem przedstawionej pracy była jednak analiza mniejszego obszaru (1085 km²) z użyciem zdjęć Landsat ETM+ (wielospektralna rozdzielczość 30 m, panchromatyczna – 15 m) oraz przeprowadzenie dokładnej klasyfikacji użytkowania i pokrycia powierzchni terenu (ang. Land Use Land Cover – LULC) z zamiarem określenia z dużą dokładnością skutków suszy w poszczególnych klasach. Terenem badań była Tortugas-Tepezata zlewnia II rzędu rzeki Moctezuma, zlokalizowana w stanie Hidalgo w środkowym Meksyku. Klasyfikację LULC przeprowadzono z użyciem nowej metody bazującej na dostępnych dodatkowych informacjach i analizie trzech zdjęć satelitarnych wykonanych w różnym czasie. Opracowana na nowo metodyka LULC zapewniła dokładność w granicach od 87,88 do 92,42%. Spektralne wskaźniki dla roślinności i wilgotności gleby oraz roślin wykorzystano do wykrycia anomalii w rozwoju roślinności spowodowanych suszą. Ponadto zmierzono i porównano powierzchnię zbiorników wodnych w celu sprawdzenia zmian w dostępności wody do nawadniania upraw. Proponowana metodyka może służyć jako narzędzie szczegółowej identyfikacji skutków suszy w zasilanych opadowo obszarach rolniczych oraz jako mechanizm zapobiegania i łagodzenia skutków suszy.