Índices de vegetación

Lectura asignada:

Interpreting vegetation indices (ver enlace en página escondida debajo de Tutorial 5-7)

Ver también páginas 89-101 de la Guía 2 de Idrisi, y

http://www.ciesin.org/docs/005-419/005-419.html

Índices de vegetación

• La abundancia de vegetación afecta la respuesta espectral en un píxel.

• Los índices de vegetación nos permiten estimar la abundancia de 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 hasta 0.88 para MSS6.

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

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 fluctua

entre -1 y +1

Componentes de respuesta espectral en un píxel

• La reflectancia determinada en un píxel es el promedio 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.

Determinación de la línea de suelo

• Si determinamos la relación entre la reflectancia en 2 bandas para píxeles que sólo presenten suelo raso obtendremos una línea: la línea de suelo.

Línea de suelo

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 tipos de datos: transformación “tasseled cap” (gorro de borla).

• Por ejemplo, la ecuación para el componente de Brillo usando datos de MSS:

• MSBI = 0.4MSS4 + 0.6MSS5 + 0.6MSS6 + 0.2MSS7

Transformaciones ortogonales (PCA)

Componentes obtenidos de TM

Transformaciones ortogonales

• Por ejemplo, la ecuación para el componente de Brillo usando datos de MSS:

• MSBI = 0.4MSS4 + 0.6MSS5 + 0.6MSS6 + 0.2MSS7

Ejes de brillo, verdor y humedad

3 ejes ortogonales principales

Correlación con cobertura

Brillo, verdor y humedad

PCA 1, 2 y 3

PCA o tasseled cap

• Aunque las 2 imágenes anteriores varían en los colores se parecen mucho en el contraste entre clases de cobertura principales (carreteras, cultivos, urbano, etc.).

• Se debe a que PCA y Tasseled Cap son procedimientos análogos.

Tasseled cap

Planos de vegetación y suelo

Humedad del suelo y eje de humedad