¿Sabía que hay al menos otros 100 índices espectrales, además del NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), que se utilizan ampliamente para analizar la vegetación?
Cada índice es básicamente una combinación (fórmula) determinada de propiedades de reflectancia medidas mediante sensor (contenido de agua, contenido de clorofila, pigmentación, etc.) en 2 o más longitudes de onda que revelan características particulares de la vegetación. A medida que los sensores mejoran, los satélites de observación de la Tierra proporcionan a los expertos en observación remota nuevos datos para nutrir sus investigaciones y mejorar los análisis existentes.
Vamos a echar un vistazo más de cerca a los nuevos índices de LandViewer y aprender qué conocimientos útiles pueden añadir a su análisis habitual basado en el índice NDVI.
Cada índice tiene sus limitaciones. El NDVI es sensible a los efectos del suelo y la atmósfera, por lo que se recomienda aplicar índices adicionales para un análisis más preciso de la vegetación.
SAVI
¿Qué es el índice SAVI? El Índice de Vegetación Ajustado al Suelo fue diseñado para minimizar las influencias del brillo del suelo. Su creador, Huete, añadió un factor de ajuste del suelo L a la ecuación del NDVI para corregir los efectos del ruido del suelo (color del suelo, humedad del suelo, variabilidad del suelo entre regiones, etc.), que tienden a afectar a los resultados.
Fórmula del índice de vegetación SAVI:
SAVI = ((NIR – Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)
Dato clave: La L es una variable. Sus valores van de -1 a 1, dependiendo de la cantidad de vegetación verde presente en la zona. Para realizar el análisis de teledetección de las zonas con vegetación verde alta, L se fija en 0 (en cuyo caso los datos del índice SAVI serán iguales a los del NDVI); mientras que las regiones con vegetación verde baja requieren L=1.
Cuando utilizarlo: para el análisis de cultivos jóvenes; para regiones áridas con vegetación escasa (menos del 15% de la superficie total) y superficies de suelo expuestas.
imagen de índice SAVI
Cálculo de SAVI a partir de una imagen de Sentinel 2 sobre los pivotes de riego en Arabia Saudí.
ARVI
Como su nombre indica, el Índice de Vegetación Resistente a la Atmósfera es el primer índice de vegetación que es relativamente sensible a los factores atmosféricos (como partículas). La fórmula del índice ARVI inventada por Kaufman y Tanré es básicamente el NDVI corrigiendo los efectos de la dispersión atmosférica en el espectro de reflectancia roja utilizando las mediciones en longitudes de onda azules.
Fórmula del índice de vegetación ARVI:
ARVI = (NIR – (2 * Red) + Blue) / (NIR + (2 * Red) + Blue)
Dato clave: En comparación con otros índices, el índice ARVI es también más resistente a los efectos topográficos, lo que lo convierte en una herramienta de vigilancia muy eficaz para las regiones montañosas tropicales, a menudo contaminadas por el hollín procedente de la agricultura de tala y quema.
Cuando utilizarlo: para regiones con alto contenido de partículas atmosféricas (por ejemplo, lluvia, niebla, polvo, humo o contaminación atmosférica).
EVI
¿Qué es el EVI? El Índice de Vegetación Mejorado fue inventado por Liu y Huete para corregir simultáneamente los resultados del NDVI cuando hay influencias atmosféricas y respecto a las señales de fondo del suelo, especialmente en zonas con una cubierta vegetal densa. El rango de valores para el EVI es de -1 a 1, y para la vegetación sana varía entre 0,2 y 0,8.
Fórmula del índice de vegetación EVI:
EVI = 2.5 * ((NIR – Red) / ((NIR) + (C1 * Red) – (C2 * Blue) + L))
Dato clave: El índice EVI contiene los coeficientes C1 y C2 para corregir la dispersión de partículas presentes en la atmósfera y L para ajustar el fondo del suelo y la cubierta. Los analistas principiantes del SIG pueden sentirse confundidos con los valores que deben utilizarse y por la forma de calcular el índice de vegetación mejorado para los diferentes datos de los satélites. Tradicionalmente, para el sensor MODIS de la NASA (para el que se desarrolló el índice EVI) C1=6, C2=7,5, y L=1. En caso de que se pregunte cómo se ve el Índice de Vegetación Mejorado utilizando los datos de Sentinel 2 o Landsat 8, puede utilizar los mismos valores o simplemente usar Crop Monitoring, que además permite descargar los resultados.
Cuando utilizarlo: para analizar áreas de la Tierra con grandes cantidades de clorofila (como selvas tropicales) y, preferiblemente, con efectos topográficos mínimos (regiones no montañosas).
LAI
El índice de área foliar (LAI) es uno de los parámetros más útiles para medir la vegetación, independientemente del área o bioma. Es el cociente del área total de las hojas de una planta entre el área del suelo que dicha planta ocupa; es decir, una planta con un valor LAI de 2 indica que sus hojas pueden llegar a cubrir 2 veces un área determinada.
Además, es un buen indicador de biomasa y resistencia vegetal. Son las hojas las productoras del 90% de la biomasa (o materia seca) de la planta y, a su vez, una importante fuente de los carbohidratos que se producen durante la fotosíntesis. Por tanto, este índice puede ayudar a obtener información muy valiosa sobre la planta, por ejemplo, la absorción de radiación o el balance hídrico de la planta. No es de extrañar que multitud de estudios sobre agricultura incluyan mediciones de este índice.
Fórmula del índice de vegetación LAI:
LAI = Área foliar / Área de tierra que abarca ese vegetal
Dato clave: Para calcular LAI se usa un mayor número de bandas que en NDVI y se tiene en cuenta el mapa de los tipos de cobertura de la superficie de la Tierra. Los valores de LAI se suelen situar entre 0 y 3,5 aproximadamente, pero si la imagen contiene pixeles sobresaturados por culpa de elementos brillantes, el valor del índice puede llegar a superar 3,5, por lo que es necesario enmascarar nubes y elementos brillantes antes de aplicar LAI.
Cuando utilizarlo: Para evaluar el estado de los cultivos, así como un parámetro de entrada a la creación de un modelo para predecir la productividad.
NDWI
El Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI) es un índice que, apoyándose en variaciones en la radiación del infrarrojo cercano y la luz verde visible, sirve para destacar y delinear masas de agua abierta. También permite obtener lecturas sobre la cantidad de humedad que posee el suelo, así como el contenido de agua de la vegetación.
Fórmula del índice de vegetación NDWI:
NDWI = (Green – NIR) / (Green + NIR)
Dato clave: El NDWI puede obtenerse mediante el infrarrojo cercano (NIR) y el infrarrojo de onda corta (SWIR). Con SWIR, la reflectancia muestra los cambios en el contenido de agua de la planta y el mesófilo de sus hojas; por su lado, con NIR la reflectancia enseña la estructura interna de la planta y la cantidad de materia seca de ésta, pero no su contenido de agua. Al combinar ambos, se mejora la precisión en la medición del contenido de agua de la planta.
Cuando utilizarlo: detección de tierras agrícolas inundadas; distribución de las inundaciones en el campo; detección de tierras agrícolas de regadío; distribución de humedales.
NBR
¿Qué es el índice NBR? Por definición, es el Índice Normalizado de Calcinación, que se utiliza para resaltar las áreas quemadas después de un incendio. La ecuación del índice de vegetación NBR incluye mediciones en ambas longitudes de onda NIR y SWIR: la vegetación sana muestra una alta reflectancia en el espectro NIR, mientras que las áreas recientemente quemadas se reflejan altamente en el espectro SWIR. El índice NBR se ha vuelto especialmente útil en los últimos años, ya que las condiciones climáticas extremas (como la sequía de El Niño) causan un aumento significativo de los incendios forestales que destruyen la biomasa forestal.
Para realizar el cálculo del índice de vegetación NBR, se necesita una imagen ráster que contenga las bandas del infrarrojo cercano y del infrarrojo de onda corta; por ejemplo, una imagen de satélite recogida por Landsat 7, Landsat 8, MODIS, etc. El rango de valores de este índice está entre 1 y -1.
Fórmula del índice de vegetación NBR:
NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)
Dato clave: Es una práctica común evaluar la extensión y severidad de un incendio con la diferencia relativa del NBR (delta Normalized Burn Ratio), que ha mostrado una mejor respuesta a los cambios en el paisaje causados por el fuego. Es la diferencia entre el NBR calculado a partir de una imagen de un área antes del incendio y el NBR calculado a partir de una imagen tomada inmediatamente después de dicho incendio. Además, está el índice NBR Térmico 1, que incluye la banda térmica para mejorar el NBR y proporcionar una diferenciación más precisa entre la tierra quemada y la no quemada.
Cuando utilizarlo: el uso típico del índice NBR para la agricultura y la silvicultura es la detección de incendios activos, el análisis de la gravedad del fuego y el estudio de la supervivencia de la vegetación después de la quema.
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