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Índice de vegetación

Promedio mensual de NDVI para Australia, del 1 de diciembre de 2012 al 31 de mayo de 2013 [ 1 ] Un índice de vegetación ( IV ) es una transformación de imágenes espectrales de d...

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Promedio mensual de NDVI para Australia, del 1 de diciembre de 2012 al 31 de mayo de 2013 [ 1 ]

Un índice de vegetación ( IV ) es una transformación de imágenes espectrales de dos o más bandas de imagen diseñada para mejorar la contribución de las propiedades de la vegetación y permitir comparaciones espaciales y temporales fiables de la actividad fotosintética terrestre y las variaciones estructurales del dosel . [ 2 ] [ 3 ]

Existen numerosos índices de vegetación (IV), muchos de ellos funcionalmente equivalentes. Muchos de estos índices se basan en la relación inversa entre la reflectancia roja y la del infrarrojo cercano, asociada a la vegetación verde saludable. Desde la década de 1960, los científicos han utilizado la teledetección satelital para monitorear las fluctuaciones de la vegetación en la superficie terrestre. Las mediciones de los atributos de la vegetación incluyen el índice de área foliar (IAF), el porcentaje de cobertura verde, el contenido de clorofila , la biomasa verde y la radiación fotosintéticamente activa absorbida (APAR).

Históricamente, los índices de vegetación (IV) se han clasificado según diversos atributos, como el número de bandas espectrales (2 o más); el método de cálculo (razón u ortogonal), dependiendo del objetivo requerido; o su desarrollo histórico (clasificados como IV de primera generación o IV de segunda generación). [ 4 ] Para comparar la efectividad de diferentes IV, Lyon, Yuan et al. (1998) [ 5 ] clasificaron 7 IV según sus métodos de cálculo (sustracción, división o transformación racional). Gracias a los avances en la tecnología de teledetección hiperespectral, ahora se dispone de espectros de reflectancia de alta resolución, que pueden utilizarse con los IV multiespectrales tradicionales. Además, se han desarrollado IV para su uso específico con datos hiperespectrales, como los índices de vegetación de banda estrecha.

Usos

Los índices de vegetación se han utilizado para:

Índice de tipos de vegetación

Índice de vegetación multiespectral

NDVI a través de Landsat 8 aplicado al área urbana de Ponta Grossa , sur de Brasil.
  • Índice de Vegetación de Relación (RVI): Definido como la relación entre las luces Roja e Infrarroja Cercana de imágenes multiespectrales [ 18 ].
  • Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI): El índice de teledetección más utilizado [ 19 ] que calcula la relación entre la diferencia y la suma de las bandas del infrarrojo cercano y el rojo de las imágenes multiespectrales. Normalmente toma valores entre -1 y +1. Se utiliza principalmente en el monitoreo de la dinámica de la vegetación [ 20 ] , incluyendo la cuantificación de la biomasa.
  • Transformación de tapa con borla de Kauth-Thomas: Un índice de mejora espectral que transforma la información espectral de datos satelitales en características espectrales [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]
  • Índice infrarrojo
  • Índice de diferencia normalizada del agua
  • Índice de vegetación perpendicular
  • Vegetación sobre suelo desnudo
  • Índice de estrés hídrico: Un índice espectral que mide el nivel de estrés hídrico en las hojas [ 24 ].
  • Índice de contenido de agua en las hojas (LWCI) [ 25 ]
  • Índice MidIR
  • Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI): una forma ajustada del NDVI desarrollada para minimizar los efectos del brillo del suelo en los índices espectrales de vegetación, particularmente en áreas de alta composición del suelo [ 26 ].
  • SAVI modificado: Se aplica principalmente en áreas con valores bajos de NDVI.
  • Índice de vegetación resistente a la atmósfera
  • Índice de vegetación resistente al suelo y a la atmósfera
  • Índice de Vegetación Mejorado (EVI): Muy similar al NDVI. La única diferencia es que corrige el ruido de fondo atmosférico y del dosel, particularmente en regiones con alta biomasa.
  • Nuevo índice de vegetación
  • Índice de vegetación libre de aerosoles
  • Índice de vegetación triangular
  • Razón simple reducida
  • Índice visible resistente a la atmósfera
  • Índice de Diferencia Normalizada de Áreas Construidas
  • Índice de Vegetación de Diferencia Ponderada (WDVI)
  • Fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida (FAPAR)
  • Índice de verdor de diferencia normalizada (NDGI)
  • Índice de estrés hídrico de la vegetación y la temperatura (TVWSI) [ 27 ]

Índice de vegetación hiperespectral

Con la llegada de los datos hiperespectrales , se han desarrollado índices de vegetación específicamente para este tipo de datos.

  • Índice de vegetación de diferencia normalizada de banda discreta
  • Índice de amarillez
  • Índice de reflectancia fotoquímica
  • Índice de diferencia normalizada de agua de banda discreta
  • Determinación de la posición del borde rojo
  • Predicción del contenido de clorofila en los cultivos
  • Índice de distancia de momento (MDI)

Índices avanzados de vegetación

Con la aparición del aprendizaje automático , ciertos algoritmos pueden utilizarse para determinar índices de vegetación a partir de datos. Esto permite tener en cuenta todas las bandas espectrales y descubrir parámetros ocultos que pueden ser útiles para mejorar dichos índices. De este modo, pueden ser más robustos frente a variaciones de luz, sombras o incluso imágenes sin calibrar, si estos artefactos están presentes en los datos de entrenamiento.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Datos descargados de la "Oficina Australiana de Meteorología" .El 13 de junio de 2018, mapeado en R el 14 de junio de 2018.
  2. ↑ Huete, A.; Didan, K.; Miura, T.; Rodriguez, EP; Gao, X.; Ferreira, LG (2002). "Descripción general del rendimiento radiométrico y biofísico de los índices de vegetación MODIS". Remote Sensing of Environment . 83 ( 1– 2): 195– 213. Bibcode : 2002RSEnv..83..195H . doi : 10.1016/S0034-4257(02)00096-2 .
  3. ↑ Carlos, Pérez Gutiérrez; Muñoz Nieto, Ángel Luis. Teledetección: Nociones y Aplicaciones (en español). España. pag. 144.ISBN​  978-84-611-1613-3. Consultado el 17 de octubre de 2024 .
  4. ↑ Bannari, A.; Morin, D.; Bonn, F.; Huete, AR (1995-08-01). "Una revisión de los índices de vegetación". Remote Sensing Reviews . 13 ( 1– 2): 95– 120. doi : 10.1080/02757259509532298 . ISSN 0275-7257 . 
  5. ↑ Lyon, John G (1998). "Un experimento de detección de cambios utilizando índices de vegetación". Photogrammetric Engineering and Remote Sensing : 143–150 . CiteSeerX 10.1.1.462.2056 . 
  6. ↑ Eklundh, L.; Olsson, L. (2003). "Tendencias del índice de vegetación para el Sahel africano 1982-1999" . Geophysical Research Letters . 30 (8): 1430. Bibcode : 2003GeoRL..30.1430E . doi : 10.1029/2002GL016772 . ISSN 0094-8276 . S2CID 129096989 .  
  7. ↑ Gillies, RR; Kustas, WP; Humes, KS (1997). "Una verificación del método del 'triángulo' para obtener el contenido de agua del suelo superficial y los flujos de energía a partir de mediciones remotas del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y la superficie e". International Journal of Remote Sensing . 18 (15): 3145– 3166. Bibcode : 1997IJRS...18.3145G . doi : 10.1080/014311697217026 . ISSN 0143-1161 . 
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  9. ↑ Peters, AJ; Walter-Shea, EA; Ji, L.; Vliia, A.; Hayes, M.; Svoboda, MD (2002). "Monitoreo de sequía con índice de vegetación estandarizado basado en NDVI" (PDF) . Photogrammetric Engineering & Remote Sensing . 68 (1): 71–75 . Recuperado el 16 de mayo de 2018 .
  10. ↑ Kogan, FN (1995). "Aplicación del índice de vegetación y la temperatura de brillo para la detección de sequías". Advances in Space Research . 15 (11): 91– 100. Bibcode : 1995AdSpR..15k..91K . doi : 10.1016/0273-1177(95)00079-T . ISSN 0273-1177 . 
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