6 INDICES ESPECTRALES SUPERIORES AL NDVI PARA COMPLEMENTAR EL ANALÍSIS DE VEGETACIÓN. 

23.06.2020

¿Sabía que hay al menos otros cien índices espectrales, además del NDVI (Índice de vegetación de diferencia normalizada), que se utilizan ampliamente para analizar la vegetación?

Cada índice es básicamente una cierta combinación (fórmula) de las propiedades de reflectancia medidas por sensores (contenido de agua, contenido de clorofila, pigmento, etc.) a 2 o más longitudes de onda que revelan características particulares de la vegetación. A medida que los sensores avanzan, los satélites de observación de la Tierra proporcionan a los expertos en teledetección nuevos datos para impulsar su investigación y mejorar el análisis existente.

Echemos un vistazo más de cerca a los nuevos índices LandViewer y aprendamos qué información útil pueden agregar a su análisis regular basado en NDVI.

Cada índice tiene sus limitaciones. NDVI es sensible a los efectos del suelo y la atmósfera, por eso 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, agregó un factor de ajuste del suelo L a la ecuación de NDVI para corregir los efectos del ruido del suelo (color del suelo, humedad del suelo, variabilidad del suelo a través de la región, etc.), que tienden a afectar los resultados.

Fórmula del índice de vegetación SAVI: 

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

Hecho clave: L es una variable. Sus valores oscilan entre -1 y 1, dependiendo de la cantidad de vegetación verde presente en el área. Para ejecutar el análisis de detección remota de áreas con vegetación verde alta, L se establece en cero (en cuyo caso los datos del índice SAVI serán iguales a NDVI); mientras que las regiones de baja vegetación verde requieren L = 1.

Cuándo usar: para el análisis de cultivos jóvenes; para regiones áridas con vegetación escasa (menos del 15% del área total) y superficies expuestas del suelo.

ARVI

Como su nombre indica, el índice de vegetación resistente a la atmósfera es el primer índice de vegetación, que es relativamente propenso a los factores atmosféricos (como el aerosol). La fórmula del índice ARVI inventada por Kaufman y Tanré está básicamente corregida por NDVI para los efectos de dispersión atmosférica en el espectro de reflectancia roja mediante el uso de mediciones en longitudes de onda azules.

Fórmula del índice de vegetación ARVI:

ARVI = (NIR - (2 * Red) + Blue) / (NIR + (2 * Red) + Blue)

Hecho clave: en comparación con otros índices, el índice de agricultura ARVI también es más robusto a los efectos topográficos, lo que lo convierte en una herramienta de monitoreo altamente efectiva para las regiones montañosas tropicales, a menudo contaminadas por el hollín proveniente de la agricultura de tala y quema.

Cuándo usar: para regiones con alto contenido de aerosol atmosférico (por ejemplo, lluvia, niebla, polvo, humo, contaminación del aire).

EVI

¿Qué es el EVI? El Índice de Vegetación Mejorada fue inventado por Liu y Huete para corregir simultáneamente los resultados de NDVI para las influencias atmosféricas y las señales de fondo del suelo, especialmente en áreas de dosel denso. El rango de valores para EVI es de -1 a 1, y para vegetación saludable varía entre 0.2 y 0.8.

Fórmula de EVI:

EVI = 2.5 * ((NIR - Red) / ((NIR) + (C1 * Red) - (C2 * Blue) + L))

Dato clave: EVI contiene los coeficientes C1 y C2 para corregir la dispersión de aerosoles presente en la atmósfera, y L para ajustar el suelo y el fondo del dosel. Los analistas principiantes de SIG pueden estar confundidos por los valores que deben usarse y cómo calcular el índice de vegetación mejorado para diferentes datos satelitales. Tradicionalmente, para el sensor MODIS de la NASA (cuyo índice EVI fue desarrollado para) C1 = 6, C2 = 7.5 y L = 1. En caso de que se pregunte cómo ver el Índice de vegetación mejorado utilizando los datos de Sentinel 2 o Landsat 8, use los mismos valores o simplemente use el Control de cultivos, que también permite descargar los resultados.

Cuándo usar: para analizar áreas de la Tierra con grandes cantidades de clorofila (como los bosques lluviosos), y preferiblemente con efectos topográficos mínimos (no regiones montañosas).

GCL

En la teledetección, el índice de clorofila verde se usa para estimar el contenido de clorofila de la hoja en varias especies de plantas. El contenido de clorofila refleja el estado fisiológico de la vegetación; disminuye en plantas estresadas y, por lo tanto, puede usarse como una medida de la salud de las plantas.

Fórmula del índice GCI:

GCI = (NIR) / (Green) - 1

Hecho clave: Se puede lograr una mejor predicción de la cantidad de clorofila con el índice de vegetación GCI mediante el uso de sensores satelitales que tengan NIR amplio y longitudes de onda verdes.

Cuándo usar: para controlar el impacto de la estacionalidad, el estrés ambiental, los pesticidas aplicados en la salud de las plantas.

SIPI

El índice de pigmento insensible a la estructura es bueno para el análisis de la vegetación con la estructura variable del dosel. Estima la relación de carotenoides y clorofila: su valor aumenta conforme se incrementa el estrés en la vegetación.

Fórmula del índice SIPI:

SIPI = (NIR - Blue) / (NIR - Red)

Hecho clave: los valores altos de SIPI (aumento de carotenoides y disminución de clorofila) son a menudo un indicador de enfermedad de las plantas, que se asocia con la pérdida de clorofila en las plantas.

Cuándo usar: para monitorear la salud de las plantas en regiones con alta variabilidad en la estructura del dosel o el índice de área foliar, para la detección temprana de enfermedades de las plantas u otras causas de estrés.

NBR

¿Qué es el índice NBR? Por definición, es la relación de quemado normalizada que se utiliza para resaltar las áreas quemadas después del incendio. La ecuación del índice de vegetación NBR incluye mediciones en las longitudes de onda NIR y SWIR: la vegetación saludable muestra una alta reflectancia en el espectro NIR, mientras que las áreas de vegetación recientemente quemadas se reflejan altamente en el espectro SWIR. El índice de incendios NBR se ha vuelto especialmente instrumental en los últimos años a medida que las condiciones climáticas extremas (como la sequía de El Niño) causan un aumento significativo en los incendios forestales que destruyen la biomasa forestal.

Para realizar el cálculo del índice de vegetación NBR, se necesita una imagen de trama que contenga las bandas de infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta, que puede ser una imagen de satélite recopilada por Landsat 7, Landsat 8, MODIS, etc. El rango de valores está entre 1 y -1.

Fórmula del índice espectral NBR:

NBR = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)

Dato clave: es una práctica común evaluar la extensión y gravedad de las quemaduras con el indice NBR (relación de quema normalizada delta) relativamente diferenciada, que ha mostrado la correlación más alta a los cambios en el paisaje causados por incendios. Se utiliza 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 la quemadura. Además, existe el índice NBR Thermal 1, que incluye la banda térmica para mejorar NBR y proporcionar una diferenciación más precisa entre la tierra quemada y la no quemada.

Cuándo usarlo: el uso típico del índice NBR para la agricultura y la silvicultura es la detección de incendios activos, el análisis de la severidad de la quemadura y el monitoreo de la supervivencia de la vegetación después de la quemadura.


Fuente: Earth Observing System (eos.com)

Enlace al artículo original: https://eos.com/blog/6-spectral-indexes-on-top-of-ndvi-to-make-your-vegetation-analysis-complete/