We mapped 22 soil ecogroups and 66 ecological mapping systems (EMSs), essentially current vegetation, for eight coastal counties in South Texas, from Refugio and Aransas County south to the Mexican border. We used supervised classification to extract land cover from 10-m resolution Sentinel-2 satellite imagery. We accessed Lidar point cloud information to derive vegetation height and then use it to distinguish among herbaceous, shrubland, and woodland-forest EMS types. We derived elevation and potential ponding information from Lidar. We created image objects (uniform polygons), from Sentinel-2 data, and attributed land cover, soil ecogroup, vegetation height, elevation, and ponding potential to the objects. We used those attributes of image objects to model EMS types. We completed heads-up modification of both land cover and EMS modeling results by using aerial photograph interpretation to improve results. The agreement between EMS-mapped type and 643 field-collected plots was >75%. The most abundant EMS types included Coastal and Sandsheet: Deep Sand Grassland (10.7% of the region); Native Invasive: Mesquite-Mixed Shrubland (5.0%); Gulf Coast: Coastal Prairie (4.6%); and South Texas: Sandy Mesquite Savanna Grassland (4.4%). The EMS results are nine times better resolution than currently available maps, and use of height to identify EMS type by distinguishing among herbaceous, shrubland, and woodland types enhanced mapping beyond what has been previously accomplished. The new EMS dataset will facilitate analysis of the distribution of habitats and modeling of species of conservation concern that are tied to EMS types or vegetation landscape patterns. Finer resolution EMS type maps can be combined with improved soil ecogroup maps to facilitate better identification of appropriate vegetation management and restoration options at resolutions that are useful to land managers.
Se crearon 22 mapas de ecogrupos de suelo y 66 sistemas de mapeo ecológico (EMS; por sus siglas en inglés). Estos incluyeron temas sobre vegetación de ocho condados de la costa del sur de Texas, ubicados desde el sur de los condados_de Refugio y Aransas hasta la frontera con México. Utilizamos clasificación supervisada para extraer la cobertura del suelo a partir de imágenes satelitales Sentinel-2 con una resolución de 10 m. Accedimos a información de nubes de puntos Lidar para obtener la altura de la vegetación, la cual fue utilizada para distinguir entre tipos de EMS de herbáceas, matorrales y bosques. Obtuvimos información de elevación y de posibles encharcamientos a partir de Lidar. Creamos objetos de imagen (polígonos uniformes) a partir de datos Sentinel-2, y atribuimos cobertura de suelos, ecogrupo de suelo, altura de vegetación, elevación y potencial estancamiento de agua. Utilizamos esos atributos e imagen para modelar tipos de EMS. Completamos la modificación visual tanto de la cobertura de suelos como de los resultados de modelado de EMS utilizando la interpretación de fotografías aéreas para mejorar los resultados. El acuerdo entre el tipo de EMS mapeado y las 643 parcelas recolectadas en el campo fue superior al 75%. Los tipos de EMS más abundantes incluyeron Costa y Láminas de Arena: Pastizal de Arena Profunda (10.7% de la región), Invasora Nativa: Matorral de Mezquite/Mixto (5.0%), Costa del Golfo: Pradera Costera (4.6%), y el Sur de Texas: Sabana de Mezquite Arenoso (4.4%). Los resultados de EMS tienen una resolución nueve veces mejor que los mapas actualmente disponibles, y el uso de la altura para identificar el tipo de EMS al distinguir entre herbáceos, matorrales y bosques mejoró el mapeo más allá de lo que se ha logrado previamente. El nuevo conjunto de datos de EMS facilitará el análisis de la distribución de hábitats y el modelado de especies de importancia para la conservación vinculadas a tipos de EMS o a patrones de paisaje de vegetación. Los mapas EMS de mayor resolución pueden combinarse con mapas mejorados de ecogrupos de suelos para facilitar una mejor identificación de opciones de manejo y restauración de vegetación útiles para los gestores de tierras.
