PARENT SESSION
Poster Session 3 / Sesion Carteles 3: Production Systems / Sistemas de Produccion
Thursday, January 12 / Jueves, 12 de Enero, 6:00 - 7:30 pm, Salon Yucatan, Lobby Level, Fiesta Americana

Managing vegetation dynamics: Soil-geomorphic maps, state-and-transition models, and remote sensing.

Bestelmeyer, Brandon ^*,1, Monger, H.Curtis ², Ancira, Ernesto ³, Herrick, Jeffrey ¹, Steele, Caiti ¹, Treviño , Rosendo ⁴, ¹ USDA Agricultural Research Service, Las Cruces, NM, USA² New Mexico State University, Las Cruces, NM, USA³ Universidad Autónoma de Aguascalientes, Aguascalientes, Aguascalientes, México⁴ USDA Natural Resources Conservation Service, Albuquerque, NM, USA

ABSTRACT- Vegetation mapping via remote sensing tools is a useful and cost-effective approach for understanding current land use and species habitat patterns, but has limited utility in predicting the future state of vegetation. We describe a new approach that we are developing in the southwestern United States and northern Mexico. This approach couples data-supported, conceptual state-and-transition models with soil-geomorphic mapping and remote sensing of vegetation states to provide maps of potential vegetation and their likely future state under different management scenarios. Soil maps are critical components of this approach that are often unattainable, so we describe an approach to classifying geomorphology-based land types based on landforms and remote-sensed imagery in arid to semiarid zones. The resulting maps reflect management hazards and opportunities for agroecosystem restoration that are not addressed in conventional vegetation maps.

SPANISH ABSTRACT- El uso de sensores remotos para hacer mapas de la vegetación es una estrategia útil y rentable en la descripción de patrones del uso de la tierra y del hábitat de especies. Sin embargo, su utilidad en la predicción de estado futuro de la vegetación es muy baja. Describimos una estrategia nueva que desarrollamos en el suroeste de los Estados Unidos y en el norte de México. Esta estrategia se une modelos conceptuales que tiene base en datos del campo con las mapas y imágenes de sensores remotos de estados de vegetación para hacer mapas de vegetación potencial. También, producimos predicciones del estado probable de la vegetación en el futuro bajo varios sistemas de manejo. Mapas de los suelos son componentes importantes de esta estrategia, pero son muy poca disponibles. Por eso, describimos una estrategia para clasificar la tierra usando indicadores geomorfológicos que se puede distinguir en imágenes de sensores remotos. Las mapas que resultan de este proceso reflejan riesgos de manejo y oportunidades para la rehabilitación de agro-ecosistemas que no se presentan mapas de vegetación convencionales.