Temporal and spatial changes in grassland transpiration detected using Landsat TM and ETM+ imagery

The water deficit index (WDI) derived from Landsat imagery was used to detect temporal and spatial changes in grassland transpiration. The WDI, which estimates relative evapotranspiration rates based on meteorological data and the relation between surface reflectance and temperature, has been successfully applied over heterogeneous terrain with little a priori information. In this study, WDI was derived from a 10-year, Landsat-4 thematic mapper (TM), Landsat-5 TM, and Landsat-7 enhanced thematic mapper plus (ETM+) data series of the Walnut Gulch Experimental Watershed in Arizona during the summer monsoon period. Our study showed that measurements of surface reflectance and temperature from the three sensors could be combined without sacrificing product accuracy. WDI was correlated (R2 = 0.73) with grassland transpiration measured by in situ instruments. Further, WDI varied temporally and spatially with variations in plant transpiration related to antecedent rainfall and slope aspect. WDI was compared with a measure of plant-available soil moisture (the antecedent retention index, ARI), which was derived from an hourly record of precipitation and runoff, obtained from rain gauges and flumes located in the watershed. Results showed that a nonlinear relation between WDI and ARI was significant but weak (R2 = 0.45) and implied that WDI was the more sensitive indicator of vegetation condition. Ultimately, the WDI approach may be used as a viable tool to monitor grassland condition over heterogeneous regions. Résumé. L’indice WDI (water deficit index) dérivé des images Landsat a été utilizé pour détecter les changements temporels et spatiaux de la transpiration dans les prairies. Le WDI, qui estime le taux d’évapotranspiration relative à partir des données météorologiques et de la relation entre la réflectance de surface et la température, a été appliqué avec succès au-dessus de reliefs hétérogènes avec peu d’informations a priori. Dans cette étude, le WDI a été dérivé d’une série de données TM (thematic mapper) de Landsat-4 et Landsat-5 et ETM+ de Landsat-7 acquises sur une période de dix ans audessus du bassin versant expérimental de Walnut Gulch (Walnut Gulch Experimental Watershed), en Arizona, durant la période de mousson d’été. Notre étude a démontré que les mesures de réflectance de surface et de température dérivées des trois capteurs pouvaient être combinées sans sacrifier la précision du produit. Le WDI était corrélé (R2 = 0,73) avec la transpiration dans les prairies mesurée au moyen d’instruments in situ. De plus, le WDI variait temporellement et spatialement suivant les variations de la transpiration des plantes reliées à des précipitations antérieures ou au degré de pente. Le WDI a été comparé à une mesure de l’humidité du sol disponible à la plante (l’index ARI, antecedent retention index) dérivée d’enregistrements horaires de précipitation et de ruissellement acquis au moyen de pluviomètres et de canaux jaugeurs situés dans le bassin versant. Les résultats ont démontré qu’il existait une relation non-linéaire significative mais faible (R2 = 0,45) entre le WDI et le ARI laissant supposer que le WDI constitue un indicateur plus sensible de la condition de la végétation. Éventuellement, l’approche WDI pourrait être utilizée comme outil viable pour le suivi des conditions des prairies dans des régions hétérogènes. [Traduit par la Rédaction]