Amidst ongoing extinction trends, effective wildlife conservation demands a comprehensive understanding to devise and evaluate management and restoration strategies. Monitoring plays a crucial role in conservation efforts, enabling the acquisition of critical data to assess population and habitat status, and to identify conservation priorities and opportunities for targeted interventions. Traditionally, conservationists and wildlife researchers have relied on field-based monitoring, which can be resource-intensive and constrained by human limitations. Consequently, resulting datasets are susceptible to several biases and often lack the level of complexity required to address intricate conservation issues.
Advances in conservation technology are increasingly facilitating the collection of rich and unbiased datasets with reduced sampling efforts. Satellite technologies are transforming the remote monitoring of wildlife movements and habitats across wide spatiotemporal scales. Various sensors on satellites now offer free spatial information on land and vegetation covers globally, allowing detailed characterizations of critical wildlife habitats almost in real-time. Additionally, animal-borne GPS devices with automated data transmission enable remote and real-time wildlife tracking, expanding our ability to study animal movements. Both these technologies generate complex datasets that require innovative analytical methods to harness their full potential. Despite their increasing availability in fields like remote sensing, movement ecology, habitat selection and connectivity, examples of their direct application and evaluation of their effectiveness in conservation and wildlife research remain scarce.
This thesis addresses this gap by assessing the conservation of three endangered wildlife species through the analysis of remotely sensed imagery and wildlife GPS tracking data. This research employs a variety of advanced statistical approaches, including machine learning, continuous-time movement models, and step selection functions, aiming to provide novel and practical insights for conservation, unachievable using traditional datasets. To achieve this, we: (i) assessed the potential of open-source high-resolution satellite imagery to characterize the habitat and corridor network of the African elephant (Loxodonta africana) in the dynamic Kilombero Valley (Tanzania); (ii) evaluated the performance of Cantabrian brown bear (Ursus arctos) habitat and connectivity models trained with freely and globally available satellite imagery compared to models constructed using high-resolution cartography regionally restricted to Europe and Spain; (iii) explored the movement ecology of translocated Iberian lynxes (Lynx pardinus) born in captivity, contrasting their behaviour with that of wild-born individuals through the analysis of GPS tracking data; and (iv) investigated the effect of specific movement phases on the habitat selection process of the Iberian lynx.
Our findings support the suitability of open-source satellite imagery to characterize habitat and corridor networks with high spatial resolution but also highlight the need for high thematic resolutions, often accessible at regional or national scales or through the combination of spatial data sources. GPS data provided key information to evaluate reintroduction success, revealing that reintroduced lynxes mostly established home ranges but showed some behavioural differences with free-ranging lynxes. Moreover, movement phases significantly influenced the lynx habitat selection, highlighting the need to consider only dispersals for connectivity modelling. The thesis demonstrates how using either or the combination of satellite technologies (remote sensing and GPS telemetry), in conjunction with advanced analytical methods, is instrumental in improving our understanding of animal ecology, underscoring their crucial role in addressing contemporary challenges in wildlife conservation.
RESUMEN
Dadas las altas tasas de extinción, es necesario contar con conocimiento preciso para diseñar estrategias de conservación eficaces. El monitoreo desempeña un papel crucial en la conservación, permitiendo la adquisición de datos necesarios para evaluar el estado de las poblaciones y sus hábitats, así como para identificar prioridades para aplicar medidas de conservación. Gestores e investigadores a menudo realizan un monitoreo basado en trabajo de campo, que suele demandar muchos recursos y estar limitado por las capacidades humanas. Por ello, los datos resultantes son susceptibles a varios sesgos y frecuentemente carecen del nivel de detalle necesario para abordar complejos problemas de conservación.
Nuevas mejoras tecnológicas en la conservación están facilitando cada vez más la recolección de grandes bases de datos sin sesgo y a coste reducido. Los avances en satélites están transformando el monitoreo remoto de la fauna y sus hábitats a amplias escalas espacio-temporales. Varios satélites ofrecen información espacial gratuita sobre tipos de cubiertas y vegetación a escala global, permitiendo caracterizaciones detalladas de hábitats prácticamente sin demora. Además, los dispositivos GPS con transmisión de datos automatizada permiten el seguimiento remoto y en tiempo real de los animales, ampliando nuestra capacidad para estudiar sus movimientos. Ambas tecnologías generan conjuntos de datos complejos que requieren métodos innovadores para aprovechar todo su potencial. A pesar de su creciente disponibilidad en campos como la teledetección, la ecología del movimiento, la selección de hábitats y la conectividad, los ejemplos de su aplicación directa y evaluación en la conservación de la fauna son escasos.
Esta tesis busca abordar esta falta de conocimiento evaluando la conservación de tres especies en peligro de extinción mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de seguimiento de GPS. Esta tesis emplea una variedad de enfoques estadísticos avanzados con el objetivo de proporcionar información avanzada y útil para la conservación. Para ello, evaluamos el potencial de las imágenes satelitales de alta resolución y de acceso libre para caracterizar el hábitat y los corredores del elefante africano (Loxodonta africana) en el Valle de Kilombero (Tanzania); evaluamos el rendimiento de los modelos de hábitat y conectividad del oso pardo cantábrico (Ursus arctos) ajustados con imágenes satelitales disponibles globalmente y de forma gratuita, en comparación con modelos construidos utilizando cartografía de alta resolución regionalmente restringida a Europa y España; exploramos la ecología del movimiento de linces ibéricos (Lynx pardinus) reintroducidos procedentes de varias poblaciones y de cautividad, contrastando su comportamiento con el de individuos no translocados a través del análisis de datos GPS; e investigamos el efecto de las fases de movimiento en la selección de hábitat del lince ibérico.
Nuestros resultados respaldan el uso de las imágenes satelitales para caracterizar hábitats y redes de corredores con alta resolución espacial, pero también destacan la necesidad de conseguir altas resoluciones temáticas, a menudo accesibles a escala regional o nacional o mediante la combinación de fuentes de datos espaciales. Los datos GPS proporcionaron información clave para evaluar el éxito de las reintroducciones, ya que revelaron que los linces reintroducidos establecieron áreas de campeo, pero también presentaron comportamientos distintos a los linces silvestres. Además, las fases de movimiento influyeron significativamente en la selección de hábitat del lince, destacando la necesidad de considerar solo las dispersiones para la modelización de la conectividad. Esta tesis demuestra cómo la teledetección y la telemetría, en combinación con métodos analíticos avanzados, son fundamentales para mejorar nuestra comprensión de la ecología animal, lo cual es esencial para afrontar los retos actuales en la conservación de la fauna.
Amidst ongoing extinction trends, effective wildlife conservation demands a comprehensive understanding to devise and evaluate management and restoration strategies. Monitoring plays a crucial role in conservation efforts, enabling the acquisition of critical data to assess population and habitat status, and to identify conservation priorities and opportunities for targeted interventions. Traditionally, conservationists and wildlife researchers have relied on field-based monitoring, which can be resource-intensive and constrained by human limitations. Consequently, resulting datasets are susceptible to several biases and often lack the level of complexity required to address intricate conservation issues.
Advances in conservation technology are increasingly facilitating the collection of rich and unbiased datasets with reduced sampling efforts. Satellite technologies are transforming the remote monitoring of wildlife movements and habitats across wide spatiotemporal scales. Various sensors on satellites now offer free spatial information on land and vegetation covers globally, allowing detailed characterizations of critical wildlife habitats almost in real-time. Additionally, animal-borne GPS devices with automated data transmission enable remote and real-time wildlife tracking, expanding our ability to study animal movements. Both these technologies generate complex datasets that require innovative analytical methods to harness their full potential. Despite their increasing availability in fields like remote sensing, movement ecology, habitat selection and connectivity, examples of their direct application and evaluation of their effectiveness in conservation and wildlife research remain scarce.
This thesis addresses this gap by assessing the conservation of three endangered wildlife species through the analysis of remotely sensed imagery and wildlife GPS tracking data. This research employs a variety of advanced statistical approaches, including machine learning, continuous-time movement models, and step selection functions, aiming to provide novel and practical insights for conservation, unachievable using traditional datasets. To achieve this, we: (i) assessed the potential of open-source high-resolution satellite imagery to characterize the habitat and corridor network of the African elephant (Loxodonta africana) in the dynamic Kilombero Valley (Tanzania); (ii) evaluated the performance of Cantabrian brown bear (Ursus arctos) habitat and connectivity models trained with freely and globally available satellite imagery compared to models constructed using high-resolution cartography regionally restricted to Europe and Spain; (iii) explored the movement ecology of translocated Iberian lynxes (Lynx pardinus) born in captivity, contrasting their behaviour with that of wild-born individuals through the analysis of GPS tracking data; and (iv) investigated the effect of specific movement phases on the habitat selection process of the Iberian lynx.
Our findings support the suitability of open-source satellite imagery to characterize habitat and corridor networks with high spatial resolution but also highlight the need for high thematic resolutions, often accessible at regional or national scales or through the combination of spatial data sources. GPS data provided key information to evaluate reintroduction success, revealing that reintroduced lynxes mostly established home ranges but showed some behavioural differences with free-ranging lynxes. Moreover, movement phases significantly influenced the lynx habitat selection, highlighting the need to consider only dispersals for connectivity modelling. The thesis demonstrates how using either or the combination of satellite technologies (remote sensing and GPS telemetry), in conjunction with advanced analytical methods, is instrumental in improving our understanding of animal ecology, underscoring their crucial role in addressing contemporary challenges in wildlife conservation.
RESUMEN
Dadas las altas tasas de extinción, es necesario contar con conocimiento preciso para diseñar estrategias de conservación eficaces. El monitoreo desempeña un papel crucial en la conservación, permitiendo la adquisición de datos necesarios para evaluar el estado de las poblaciones y sus hábitats, así como para identificar prioridades para aplicar medidas de conservación. Gestores e investigadores a menudo realizan un monitoreo basado en trabajo de campo, que suele demandar muchos recursos y estar limitado por las capacidades humanas. Por ello, los datos resultantes son susceptibles a varios sesgos y frecuentemente carecen del nivel de detalle necesario para abordar complejos problemas de conservación.
Nuevas mejoras tecnológicas en la conservación están facilitando cada vez más la recolección de grandes bases de datos sin sesgo y a coste reducido. Los avances en satélites están transformando el monitoreo remoto de la fauna y sus hábitats a amplias escalas espacio-temporales. Varios satélites ofrecen información espacial gratuita sobre tipos de cubiertas y vegetación a escala global, permitiendo caracterizaciones detalladas de hábitats prácticamente sin demora. Además, los dispositivos GPS con transmisión de datos automatizada permiten el seguimiento remoto y en tiempo real de los animales, ampliando nuestra capacidad para estudiar sus movimientos. Ambas tecnologías generan conjuntos de datos complejos que requieren métodos innovadores para aprovechar todo su potencial. A pesar de su creciente disponibilidad en campos como la teledetección, la ecología del movimiento, la selección de hábitats y la conectividad, los ejemplos de su aplicación directa y evaluación en la conservación de la fauna son escasos.
Esta tesis busca abordar esta falta de conocimiento evaluando la conservación de tres especies en peligro de extinción mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de seguimiento de GPS. Esta tesis emplea una variedad de enfoques estadísticos avanzados con el objetivo de proporcionar información avanzada y útil para la conservación. Para ello, evaluamos el potencial de las imágenes satelitales de alta resolución y de acceso libre para caracterizar el hábitat y los corredores del elefante africano (Loxodonta africana) en el Valle de Kilombero (Tanzania); evaluamos el rendimiento de los modelos de hábitat y conectividad del oso pardo cantábrico (Ursus arctos) ajustados con imágenes satelitales disponibles globalmente y de forma gratuita, en comparación con modelos construidos utilizando cartografía de alta resolución regionalmente restringida a Europa y España; exploramos la ecología del movimiento de linces ibéricos (Lynx pardinus) reintroducidos procedentes de varias poblaciones y de cautividad, contrastando su comportamiento con el de individuos no translocados a través del análisis de datos GPS; e investigamos el efecto de las fases de movimiento en la selección de hábitat del lince ibérico.
Nuestros resultados respaldan el uso de las imágenes satelitales para caracterizar hábitats y redes de corredores con alta resolución espacial, pero también destacan la necesidad de conseguir altas resoluciones temáticas, a menudo accesibles a escala regional o nacional o mediante la combinación de fuentes de datos espaciales. Los datos GPS proporcionaron información clave para evaluar el éxito de las reintroducciones, ya que revelaron que los linces reintroducidos establecieron áreas de campeo, pero también presentaron comportamientos distintos a los linces silvestres. Además, las fases de movimiento influyeron significativamente en la selección de hábitat del lince, destacando la necesidad de considerar solo las dispersiones para la modelización de la conectividad. Esta tesis demuestra cómo la teledetección y la telemetría, en combinación con métodos analíticos avanzados, son fundamentales para mejorar nuestra comprensión de la ecología animal, lo cual es esencial para afrontar los retos actuales en la conservación de la fauna. Read More
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