Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
https://dx.doi.org/1...arrow_drop_down
https://dx.doi.org/10.26262/he...
Other literature type . 2020
License: CC BY NC SA
Data sources: Datacite
addClaim

���������������������� �������������������� ������ �������������� ������������������-���������������� ������ ��. ������������ ���� ���������� ������������������ ������ ������ ������������������ Google Earth Engine

���������������������� �������������������� ������ �������������� ������������������-���������������� ������ ��. ������������ ���� ���������� ������������������ ������ ������ ������������������ Google Earth Engine

Abstract

�� �������������������� ������ ������������������ ������ ������������������ ���������� ���������������������� ������ ������ �������� ���������� �������������������� ������������������ ���� ������������������ �� ���������������� ������ ������ ���� ������������������������ ���� �������������� ������������������������������ ������ �������������������� ���� �������� ���������������������� ��������������������, ������������������ ������ ���� ������������ ������ �������������������� �������������� ������ ��������������. ������������������������������ ���� ���������������������� ������������������ Google Earth Engine ���������������������������� ������ ���� �������������� ���������������� 1985-2018 �������������� ���������������������� ������ ������������ ������������������ NDVI ������ �������������� ���������������� ������ �������������������� ���������������� Landsat ������ ���������������������� �������������������� ������������������ (��������������������, ��������������/���������������� ����������������������) ���� ������������ ������������������ 5 �������������� ������������������������ (����) ������ ��. ��������������. ���� ���������� ������ ���������������������� �������������������� �� ��������-�������������� �������������� ������ ��DVI ������ ������ �������������������� �������������������� ���� �������������� ���������������� �������������������������� ������ ���� �������������� �������������� ������, �������������������������������� �������������� ���������� ������ ���������������������� ������ NDVI ���� ������ ����-���������������������� ������������ Mann-Kendall ���� �������������� ������������������������������ ������ ���������� ���������� �������������������� ������ �������������� ������ NDVI ���� �������� ���������������������� �������������������� �������� ���������������� ������������������ �������������������� ������ ������������������ ������������������ ��������������������������. �� �������� �������� ������ NDVI ������ ���������������� ������������������ �������������������� ������������ ������ 0.48 ���� 0.67 ������ ���� ������������ ������ ���������������� ��������������, ������ ���������������� �������������� �������������� ���������������������� �������� ���� ������������������ �������������������� �������������� ������. �������������� ���� ���� ������������������������ ������ �������������� Mann-Kendall ���� 78% ������ ������������������������������ ������ NDVI ������ ���������������� �������������� ���������������������� �������������������� ������������������ ������������ �������� (tau>0, p<0.05) ������ ���� �������������� ���������������� 1985-2018, ���� �������� ���������� �������������� 0.005/��������. ���� �������������� ���������������� ������ ���������������� �������������� ���������� ������ ������������������ �������� �������� ������ ������ �������������������� ������������������ Kendall tau (��� 0.60) ������ ������������������ ���� �������������������� ������������ ����������������������. ���� ���������� �������������� ���������� ������ �������������������� �������������������� ������ ���������������������� ���������������������� ���������������� ������������ ������ �������������� ���������������� 1985-2018, ������ ���� ���������� �������� ������ ������������������ ���������������� ���������� �������� ������ ���� �������� ������ ������ 34 ��������. �� �������������������� ������ �� ���������������� ���������������������� ���������� ���� ������ �������������������� �������������������� ������ ������������������ ������������������ ���� ���� ������������ NDVI, �� ���������� ���������������� �������������� ���� ���� �������������������� �������� ������ ���� ���������� ������������������. ���� �������������� ���������������� ������������������ �������������� ������������ ���������� �������������������� ���� ������ ���������������� ���������������������� (���0.62), ������ ���� ������������-�������������������� ���� ���� �������������������� (0.67).

Vegetation serves several important functions in the biosphere and for this reason it is of great importance to assess long-term vegetation dynamics and their relationship with climatic factors, especially under future climate change. The cloud-based Google Earth Engine platform was used to construct annual time-series of growing season NDVI for the time period 1985-2018 based on Landsat satellite data and annual time-series of gridded climate data (precipitation, min/max temperature) that cover five Water Districts in Northern Greece. Based on these data the spatiotemporal vegetation and climate dynamics were studied at different spatial scales (Water District and land cover), the non-parametric Mann-Kendall test was used to assess vegetation trend at pixel level and finally vegetation-climate interactions were explored through correlation analysis and multiple linear regression. The average growing season NDVI for the entire study area showed an increase over the years from 0.48 (1985) to 0.67 (2018). Also, all land cover classes exhibited the same behavior. The Mann-Kendall trend test results revealed that 78% of the area is under statistically significant positive trend (tau>0, p<0.05) for the time period 1985-2018, with an average rate of 0.005/year. Forest-covered areas had the higher values of statistical parameter Kendall tau (��� 0.60) and showed great spatial homogeneity. The annual average values of all climatic factors demonstrated an increase during the period 1985-2018, having above average values in the last decade. Precipitation and minimum temperature are the two most important climatic drivers of NDVI, with variations in correlation according to location and land cover type. Forest-covered areas exhibited positive correlation with minimum temperature (���0.62), while moors and heathland with rainfall (0.67).

Keywords

���������������������� ���������������������� ������������������, Vegetation dynamics, �������������� ������������, Trend analysis, ���������������� ������ ������������������, NDVI, �������������� ������������������ NDVI, Time series remote sensing, Google Earth Engine

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Upload OA version
Are you the author of this publication? Upload your Open Access version to Zenodo!
It’s fast and easy, just two clicks!