EVALUATING REMOTE SENSING TECHNIQUES FOR MONITORING GRASSLAND DEGRADATION

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14393/RCG2610777541

Keywords:

Grassland degradation, Spectral unmixing, Vegetation indices, Google Earth Engine, Sustainable grazing

Abstract

Ecosystem degradation is one of the most significant environmental challenges worldwide. In particular, grassland degradation poses serious threat to agricultural productivity, species diversity, and soil stability. This study aimed to compare the applicability of two remote sensing techniques – the Linear Spectral Mixture Model (LSM) and the Grassland Degradation Index (GDI) – in assessing and characterizing the degree of grassland degradation. The results revealed that the GDI exhibited higher overall accuracy than the LSM, with an accuracy rate of 73.4% compared to 63.1% for LSM. The GDI also yielded a higher Kappa coefficient (0.61), relative to the LSM (0.50). Furthermore, the GDI recorded higher F1 scores across all evaluated classes, indicating an enhanced capacity to identify true positives and minimize false positives and negatives. Both techniques demonstrated satisfactory performance and may serve as valuable tools to support grassland restoration and sustainable management studies.

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Author Biographies

  • Pamela Boelter Herrmann, Federal University of Rio Grande do Sul

    Mestre e Doutoranda em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É Especialista em Informações Espaciais Georreferenciadas pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS). É Engenheira Ambiental (Cruzeiro do Sul) Bacharel em Gestão Ambiental (UERGS).

  • Tatiana Mora Kuplich, National Institute for Space Research

    Possui graduação em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, especialização em Organização do Espaço (DESS em Aménagement des Territoires) pela Université Toulouse II na França, Mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE, São José dos Campos) e PhD. pela School of Geography da University of Southampton na Inglaterra.

  • Victor Fernandez Nascimento, Federal University of ABC

    graduação em Geografia pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp) Campus de Ourinhos com intercâmbio na Universidad de Santiago de Compostela na Espanha. Mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental da Unesp de Bauru e o doutorado em Ciência do Sistema Terrestre no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) em São José dos Campos, SP. Realizou parte do doutorado na California Polytechnic State University nos EUA. Fez Pós-doutorado no Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

  • Cássio Adílio Hoffmann Oliveira, Universidade Estadual do Rio Grande do Sul

    Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Ambiente e Sustentabilidade da Universidade Estadual do Rio Grande do Sul (UERGS) na linha de pesquisa de conservação e manejo da biodiversidade. Bacharel em Gestão Ambiental pela Universidade Estadual do Rio Grande do Sul (UERGS).

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Published

2025-10-14

Issue

Vol. 26 No. 107 (2025): Outubro

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Artigos

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Copyright (c) 2025 Pamela Boelter Herrmann, Tatiana Mora Kuplich, Victor Fernandez Nascimento, Cássio Adílio Hoffmann Oliveira

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How to Cite

HERRMANN, Pamela Boelter; KUPLICH, Tatiana Mora; NASCIMENTO, Victor Fernandez; OLIVEIRA, Cássio Adílio Hoffmann. EVALUATING REMOTE SENSING TECHNIQUES FOR MONITORING GRASSLAND DEGRADATION. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 26, n. 107, p. 129–144, 2025. DOI: 10.14393/RCG2610777541. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/77541. Acesso em: 5 dec. 2025.