The International Union for Conservation of Nature's Red List of Threatened Species (RLS) is the key global tool for objective, repeatable assessment of species' extinction risk status, and plays an essential role in tracking biodiversity loss and guiding conservation action. Satellite remote sensing (SRS) data sets on global ecosystem distributions and functioning show exciting potential for informing range-based RLS assessment, but their incorporation has been restricted by low temporal resolution and coverage of data sets, lack of incorporation of degradation-driven habitat loss, and noninclusion of assumptions related to identification of changing habitat distributions for taxa with varying habitat dependency and ecologies. For poorly known mangrove-associated Cuban hutias (Mesocapromys spp.), we tested the impact of possible assumptions regarding these issues on range-based RLS assessment outcomes. Specifically, we used annual (1985-2018) Landsat data and land-cover classification and habitat degradation analyses across different internal time series slices to simulate range-based RLS assessments for our case study taxa to explore potential assessment uncertainty arising from temporal SRS data set coverage, incorporating proxies of (change in) habitat quality, and assumptions on spatial scaling of habitat extent for RLS parameter generation. We found extensive variation in simulated species-specific range-based RLS assessments, and this variation was mostly associated with the time series over which parameters were estimated. However, results of some species-specific assessments differed by up to 3 categories (near threatened to critically endangered) within the same time series, due to the effects of incorporating habitat quality and the spatial scaling used in RLS parameter estimation. Our results showed that a one-size-fits-all approach to incorporating SRS information in RLS assessment is inappropriate, and we urge caution in conducting range-based assessments with SRS for species for which habitat dependence on specific ecosystem types is incompletely understood. We propose novel revisions to parameter spatial scaling guidelines to improve integration of existing time series data on ecosystem change into the RLS assessment process.
La Lista Roja de Especies Amenazadas (LREA) de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza es la herramienta mundial más importante para la evaluación objetiva y repetible del estado de riesgo de extinción de una especie y juega un papel esencial en el seguimiento de la pérdida de la biodiversidad y en la orientación de las acciones de conservación. Los conjuntos de datos obtenidos por telemetría satelital (SRS) sobre la distribución y funcionamiento de los ecosistemas globales tienen un potencial emocionante para informar las evaluaciones de la LREA basadas en la extensión de la distribución de la especie, pero su incorporación dentro de los estudios ha estado restringida por la baja resolución temporal y la poca cobertura de los conjuntos de datos, la falta de inclusión de la pérdida de hábitat causada por la degradación y la nula inclusión de las suposiciones relacionadas con la identificación del cambio de hábitat de distribución para los taxones con una ecología y una dependencia por el hábitat variantes. Analizamos el impacto de las posibles suposiciones con respecto a los tres temas anteriores sobre los resultados de la evaluación de la LREA basada en la distribución de la jutía cubana (Mesocapromys spp.), una especie poco conocida y asociada con manglares. Específicamente, usamos los datos anuales (1985-2018) de Landsat y de la clasificación del uso de suelo y los análisis de degradación del hábitat en diferentes porciones de series temporales internas para simular las evaluaciones de la LREA basadas en la extensión para nuestro taxón de estudio y así explorar la incertidumbre potencial de la evaluación que surge de la cobertura del conjunto de datos SRS temporales. También incorporamos sustitutos de (cambio en) la calidad del hábitat y suposiciones sobre la escala espacial de la extensión del hábitat para la generación de parámetros de la LREA. Encontramos una variación extensa en las evaluaciones simuladas de la LREA específicas de especie y basadas en la extensión. Esta variación estuvo principalmente asociada con la serie temporal sobre la cual se estimaron los parámetros. Sin embargo, los resultados de algunas evaluaciones específicas de especie difirieron hasta en tres categorías (de casi amenazada hasta en peligro crítico) dentro de la misma serie temporal debido a los efectos de la incorporación de la calidad del hábitat y la escala espacial usadas en la estimación de parámetros de la LREA. Nuestros resultados muestran que un enfoque genérico para incorporar la información de SRS en la evaluación de la LREA es inapropiado e instamos precaución al realizar evaluaciones basadas en la extensión con datos SRS para especies cuya dependencia de hábitat por tipos específicos de ecosistemas no está entendida por completo. Proponemos que existan revisiones novedosas de las pautas para los parámetros de las escalas espaciales y así mejorar la integración de los datos existentes de series temporales sobre el cambio en el ecosistema dentro de los procesos de evaluación de RLS. Identificación de las Posibilidades y las Dificultades para la Realización de Evaluaciones de la Lista Roja de la UICN a partir de Información de Hábitat Detectada Remotamente con base en la Información sobre Mamíferos Cubanos Poco Conocidos.
Keywords: Landsat; Mesocapromys; degradación del hábitat; habitat degradation; hutia; jutía; manglar; mangrove; remote sensing; telemetría.
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