próximo tutorial 5-7 vegetation analysis in arid environments
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Próximo tutorial 5-7Vegetation Analysis in Arid
Environments
Índices de vegetación
Lectura asignada:
http://www.uprm.edu/biology/profs/chinea/gis/lectesc/pettorelli_e2005.pdf
Ver también páginas 233-245 del Manual de Idrisi, y
http://www.ciesin.org/docs/005-419/005-419.html
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 MSS7 (2da infrarroja de MSS) hasta 0.88 para MSS6 (1ra 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
RATIO de pasto verde
RATIO de suelo
RATIO de pasto muerto
Diferencias en RATIO
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• Esas propiedades del índice no son adecuadas
para su análisis estadístico.
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 porque la vegetación no cubre todo el terreno.
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 sueloReflectancia 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 = -0.39MSS4 - 0.56MSS5 + 0.60MSS6 + 0.49MSS7
Transformaciones ortogonales (PCA)
Componentes obtenidos de TM
Transformación gorro de borla“Tasseled cap”
Transformación gorro de borla
Correlación con cobertura de vegetación
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 paisajes mayormente cultivados.
• PCA es conveniente para paisajes bajo otras condiciones.