ndices de vegetacin Lectura asignada http www uprm

Índices de vegetación Lectura asignada: http: //www. uprm. edu/biology/profs/chinea/gis/l ectesc/pettorelli_e 2005. pdf Ver también páginas 233 -245 del Manual de Idrisi, y http: //www. ciesin. org/docs/005 -419. html

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Índices de vegetación • La abundancia o la condición de la vegetación afecta la respuesta espectral en un píxel. • Los índices de vegetación nos permiten estimar la abundancia o condición de la vegetación utilizando datos espectrales.

Índices de vegetación • Los índices de vegetación más simples que se han utilizado son la respuesta espectral en ciertas bandas. • Por ejemplo, se han informado correlaciones entre cobertura vegetal con bandas de MSS desde 0. 33 para MSS 7 (2 da infrarroja de MSS) hasta 0. 88 para MSS 6 (1 ra infrarroja de MSS).

Índices de vegetación • Tipos de índice más efectivos: – 1. basados en pendiente, – 2. basados en distancia, – 3. por transformaciones ortogonales.

Respuesta espectral

Índices de vegetación • Existen diferencias espectrales notables entre la vegetación y otros componentes de la superficie terrestre. • Esas diferencias en respuesta espectral aumentan a medida que la vegetación se hace más densa o más productiva.

Cambios espectrales en campo de cultivo NIR R

Indices basados en pendiente • RATIO = NIR / RED – Problemas de iluminación variable se minimizan – Susceptible a división por cero – La escala de medida no es lineal y la distribución no es normal

Indices basados en pendiente • NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) • NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED) – Problemas de iluminación variable se minimizan – Problemas de división por cero se reducen considerablemente – Escala de medida es lineal y fluctúa entre -1 y +1

Indices basados en distancia

Componentes de respuesta espectral en un píxel • La reflectancia determinada en un píxel es una combinación de las reflectancias de todos los objetos presentes en ese lugar del terreno. • Un área con mezcla de vegetación y suelo va a afectar la reflectancia de acuerdo a las proporciones de estos 2 componentes. • Es más importante hacer esta distinción entre suelo y vegetación en áreas áridas o semiáridas.

Determinación de la línea de suelo • Si determinamos la relación entre la reflectancia en las bandas roja e infrarroja cercana para píxeles que sólo presenten suelo raso obtendremos una línea: la línea de suelo. • Factores como humedad del suelo provocan diferentes combinaciones de reflectancias en estas bandas.

Línea de suelo Reflectancia en R e IR de píxeles sin vegetación

Componentes de la línea de suelo

Transformaciones ortogonales • Se pueden obtener con PCA. • Existen índices de este tipo para los que se han asignado coeficientes según los datos de un lugar: transformación “tasseled cap” (gorro de borla). • La ecuación para el componente de Verdor usando datos de MSS: • GVI = -0. 39 MSS 4 - 0. 56 MSS 5 + 0. 60 MSS 6 + 0. 49 MSS 7

Transformaciones ortogonales (PCA)

Componentes obtenidos de TM

Transformación gorro de borla “Tasseled cap”

Transformación gorro de borla

Correlación cobertura

Brillo, verdor y humedad

PCA 1, 2 y 3

¿Cuál utilizar, PCA o tasseled cap? • Aunque las 2 imágenes anteriores varían en los colores se parecen en el contraste entre clases de cobertura principales: carreteras, cultivos, urbano, bosques. • Se debe a que PCA y Tasseled Cap se obtienen con procedimientos parecidos. • Tasseled cap es apropiado para áreas cultivadas. • PCA es conveniente bajo otras condiciones.