The Henslow's Sparrow (Centronyx henslowii) is a grassland bird species that overwinters in the southeastern United States and is a species of conservation concern due to population declines primarily caused by habitat loss. Henslow's Sparrows often overwinter in marginal habitats, such as powerline rights-of-way (ROWs), clear cuts, and field edges that provide some of their desired habitat characteristics, such as low-to-no tree cover and a diverse herbaceous understory. Using remote sensing methods, we evaluated the habitat characteristics of Henslow's Sparrow–occupied ROWs in southeastern Georgia. We calculated 22 satellite imagery metrics from Sentinel 2-L2 10 m resolution imagery, including single-pixel variables (e.g., Enhanced Vegetation Index, EVI) as well as “image texture” metrics that represent spatial heterogeneity. Using Random Forest models, we evaluated whether satellite imagery metrics could be used to discriminate between Henslow's Sparrow used areas (delineated from telemetry data) and surrounding available areas. Satellite imagery metrics were successful in predicting habitat characteristics in the ROWs (as evaluated by out-of-bag error and 3 goodness-of-fit tests), with image texture metrics performing better than single-pixel metrics. Image texture metrics were 9 of the top 10 most important predictors of habitat use in the best performing model that had a 500 m available buffer around use areas (out-of-bag error rate 21.21%). The most important image texture metric, cluster shade, was positively correlated with tree cover; Henslow's Sparrows were more likely to use areas with intermediate levels of cluster shade. From our results, we concluded that image texture metrics derived from 10 m satellite imagery could be used to predict sites that have suitable overwintering habitat for Henslow's Sparrows, but only at coarse resolutions and broader extents (hundreds of meters to kilometers). Therefore, this tool could be used to identify other ROWs (and possibly non-ROWs) with habitat that may support this and other declining grassland species.

El gorrión Centronyx henslowii es una especie de ave de pastizal que pasa los inviernos en el sudeste de Estados Unidos con preocupación de conservación debido a declives de población causados por la pérdida de hábitat. Los gorriones Centronyx henslowii por lo general pasan el invierno en hábitats marginales, como áreas con derechos de vía de líneas de alta tensión (ROWs), claros de bosque y bordes de áreas que proporcionen algunas de las características de hábitat que desean, como baja o nula cobertura vegetal y un sotobosque herbáceo. Usando métodos de sensores remotos, evaluamos las características de hábitat de áreas ROWs en Georgia del sudeste. Calculamos 22 métricas a partir de imágenes de satélite Sentinel 2-L2 de 10 m de resolución, incluyendo variables de pixel único (como Indice de Vegetación Aumentada, EVI) así como métricas de “textura de imagen” que representan la heterogeneidad espacial. Usando modelos de Random Forest, evaluamos si las métricas de imagen satelital podían ser utilizadas para distinguir entre las áreas usadas por los gorriones Centronyx henslowii (delimitadas por datos de telemetría) y áreas disponibles circundantes. Las métricas de imágenes satelitales fueron exitosas en predecir características de hábitat en las ROWs (al ser evaluadas con una prueba de error fuera de bolsa y 3 pruebas de bondad de ajuste) en las que las métricas de textura de imagen tuvieron mejor desempeño que las métricas de pixel único. Las métricas de textura de imagen representaron 9 de los 10 predictores más importantes de uso de hábitat en el modelo de mejor desempeño que tenía disponible un buffer de 500 m alrededor de las áreas usadas (tasa de error fuera de bolsa de 21.21%). La métrica de textura más importante de textura, sombra agrupada (cluster shade), estaba positivamente correlacionada con cobertura vegeral; A partir de nuestros resultados, concluimos que las métricas de textura de la imagen derivadas de imágenes satelitales a 10 m pueden ser usadas para predecir sitios que sirvan de hábitat para que los gorriones Centronyx henslowii pasen el invierno pero solamente a resoluciones gruesas y escalas amplias (de cientos de metros a kilómetros). Por lo tanto, esta herramienta podría ser usada para identificar otras ROWs (y posiblemente no-ROWs) cuyo hábitat puede apoyar a esta y a otras especies de pastizal en declive.

Palabras clave: derecho de vía, disturbio lineal, habitat, imágenes satelitales, pastizal, Random Forest, textura de imagen