Project Details
Description
Los cambios no planificados de la vegetación en el paisaje pueden afectar fuertemente el funcionamiento de los ecosistemas, influyendo
en la sostenibilidad territorial. Además, actualmente falta una comprensión integral de estos cambios, incluidas sus magnitudes,
ubicaciones, tiempos y factores impulsores desde una perspectiva estructural y funcional. Para abordar este reto, DynaFun tiene como
objetivo mejorar la comprensión y el seguimiento de los cambios en la vegetación de la Península Ibérica a través de dos enfoques
diferentes: la exploración de cambios estructurales en los tipos de usos y cubiertas del suelo (LULC) y la exploración de cambios
funcionales basados en los atributos (EFA) y tipos (EFT) funcionales de ecosistemas. El proyecto desarrolla un enfoque coordinado, con
dos subproyectos complementarios e interrelacionados (SP1 y SP2) que se centran, respectivamente, en estas perspectivas estructurales
y funcionales. Está organizado en cinco objetivos principales que abordan: (O1) mejorar los métodos de teledetección para refinar la
calidad y la solidez en el seguimiento de las trayectorias LULC y analizar sus tendencias espaciales y temporales a medio plazo; (O2)
desarrollar un enfoque mejorado de la dinámica de los EFT basado en indicadores derivados de sensores remotos, como productividad,
estacionalidad y fenología, y examinar su coherencia en áreas sin cambios de cubierta; (O3) refinar la definición y combinación de un
conjunto de impulsores de cambio biofísicos y socioeconómicos que afectan las perspectivas tanto estructurales como funcionales y
comparar su relevancia en la dinámica LULC y EFT; (O4) realizar un análisis profundo de los vínculos entre LULC y la dinámica EFA-EFT,
centrándose en detectar cambios de cubierta no permanentes como señales de alerta temprana de cambios en LULC; y (O5) mejorar la
comunicación y la transferencia de conocimiento a la sociedad mediante el uso de innovadores clientes y servidores de mapas que
compartan datos siguiendo los principios de encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización (FAIR), siguiendo el Green
Deal Data Space de la estrategia Digital Europea. La perspectiva estructural llevada a cabo por el SP1 requiere coherencia de las
trayectorias de cambio de LULC y la espacialización de sus impulsores de cambio. Se evitarán las típicas clasificaciones erróneas
mejorando las correcciones radiométricas en zonas con baja irradiancia incidente. En este ámbito, la combinación de drones y
espectrorradiometría de campo es prometedora. Para lograr este objetivo, dada la falta de bandas en el infrarrojo de onda corta en la
mayoría de sensores de drones, se crearan bandas sintéticas. Los nuevos algoritmos considerarán las capas de incertidumbre generadas
en el proceso de clasificación para mejorar los mapas plurianuales. Los impulsores de cambio se perfeccionarán con métodos de relleno
de datos faltantes para obtener mapas climáticos armonizados espacio-temporales o introduciendo la densidad óptica a partir de satélites
meteorológicos en los mapas de radiación solar. En los factores socio-económicos, el trabajo a escalas más detalladas mejorará la
distribución espacial de las variables, generalmente proporcionada a nivel municipal. DynaFun también investigará los desfases
temporales entre causas y efectos lo cual debería mejorar el poder explicativo de los impulsores de cambio junto con indicadores de
dinámicas como velocidad, aceleración y conectividad.
en la sostenibilidad territorial. Además, actualmente falta una comprensión integral de estos cambios, incluidas sus magnitudes,
ubicaciones, tiempos y factores impulsores desde una perspectiva estructural y funcional. Para abordar este reto, DynaFun tiene como
objetivo mejorar la comprensión y el seguimiento de los cambios en la vegetación de la Península Ibérica a través de dos enfoques
diferentes: la exploración de cambios estructurales en los tipos de usos y cubiertas del suelo (LULC) y la exploración de cambios
funcionales basados en los atributos (EFA) y tipos (EFT) funcionales de ecosistemas. El proyecto desarrolla un enfoque coordinado, con
dos subproyectos complementarios e interrelacionados (SP1 y SP2) que se centran, respectivamente, en estas perspectivas estructurales
y funcionales. Está organizado en cinco objetivos principales que abordan: (O1) mejorar los métodos de teledetección para refinar la
calidad y la solidez en el seguimiento de las trayectorias LULC y analizar sus tendencias espaciales y temporales a medio plazo; (O2)
desarrollar un enfoque mejorado de la dinámica de los EFT basado en indicadores derivados de sensores remotos, como productividad,
estacionalidad y fenología, y examinar su coherencia en áreas sin cambios de cubierta; (O3) refinar la definición y combinación de un
conjunto de impulsores de cambio biofísicos y socioeconómicos que afectan las perspectivas tanto estructurales como funcionales y
comparar su relevancia en la dinámica LULC y EFT; (O4) realizar un análisis profundo de los vínculos entre LULC y la dinámica EFA-EFT,
centrándose en detectar cambios de cubierta no permanentes como señales de alerta temprana de cambios en LULC; y (O5) mejorar la
comunicación y la transferencia de conocimiento a la sociedad mediante el uso de innovadores clientes y servidores de mapas que
compartan datos siguiendo los principios de encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización (FAIR), siguiendo el Green
Deal Data Space de la estrategia Digital Europea. La perspectiva estructural llevada a cabo por el SP1 requiere coherencia de las
trayectorias de cambio de LULC y la espacialización de sus impulsores de cambio. Se evitarán las típicas clasificaciones erróneas
mejorando las correcciones radiométricas en zonas con baja irradiancia incidente. En este ámbito, la combinación de drones y
espectrorradiometría de campo es prometedora. Para lograr este objetivo, dada la falta de bandas en el infrarrojo de onda corta en la
mayoría de sensores de drones, se crearan bandas sintéticas. Los nuevos algoritmos considerarán las capas de incertidumbre generadas
en el proceso de clasificación para mejorar los mapas plurianuales. Los impulsores de cambio se perfeccionarán con métodos de relleno
de datos faltantes para obtener mapas climáticos armonizados espacio-temporales o introduciendo la densidad óptica a partir de satélites
meteorológicos en los mapas de radiación solar. En los factores socio-económicos, el trabajo a escalas más detalladas mejorará la
distribución espacial de las variables, generalmente proporcionada a nivel municipal. DynaFun también investigará los desfases
temporales entre causas y efectos lo cual debería mejorar el poder explicativo de los impulsores de cambio junto con indicadores de
dinámicas como velocidad, aceleración y conectividad.
Status | Active |
---|---|
Effective start/end date | 1/09/24 → 31/12/27 |