Índice de vegetación

Promedio semestral del índice NDVI para Australia, del 1 de diciembre de 2012 al 31 de mayo de 2013 ^[1]

Un índice de vegetación ( VI ) es una transformación de imágenes espectrales de dos o más bandas de imágenes diseñada para mejorar la contribución de las propiedades de la vegetación y permitir comparaciones espaciales y temporales confiables de la actividad fotosintética terrestre y las variaciones estructurales del dosel . ^{[2] [3]}

Existen muchos índices de variación, muchos de los cuales son funcionalmente equivalentes. Muchos de ellos utilizan la relación inversa entre la reflectancia roja y la del infrarrojo cercano asociada con una vegetación verde saludable. Desde la década de 1960, los científicos han utilizado la teledetección por satélite para monitorear la fluctuación de la vegetación en la superficie de la Tierra. Las mediciones de los atributos de la vegetación incluyen el índice de área foliar (LAI), el porcentaje de cobertura verde, el contenido de clorofila, la biomasa verde y la radiación fotosintéticamente activa absorbida (APAR).

Históricamente, los VI se han clasificado en función de una serie de atributos, entre los que se incluyen el número de bandas espectrales (2 o más de 2); el método de cálculo (ratio u ortogonal), según el objetivo requerido; o por su desarrollo histórico (clasificados como VI de primera generación o VI de segunda generación). ^[4] Con el fin de comparar la eficacia de los diferentes VI, Lyon, Yuan et al. (1998) ^[5] clasificaron 7 VI en función de sus métodos de cálculo (sustracción, división o transformación racional). Debido a los avances en la tecnología de teledetección hiperespectral, ahora se encuentran disponibles espectros de reflectancia de alta resolución, que se pueden utilizar con VI multiespectrales tradicionales. Además, se han desarrollado VI para su uso específico con datos hiperespectrales, como el uso de índices de vegetación de banda estrecha.

Usos

Los índices de vegetación se han utilizado para:

• examinar las tendencias climáticas ; ^[6]
• Estimar el contenido de agua de los suelos de forma remota; ^{[7] [8]}
• monitorear la sequía ; ^{[9] [10] [11]}
• programar el riego de los cultivos , ^[12] manejo de los cultivos; ^[13]
• Monitorizar la evaporación y la transpiración de las plantas . ^[14]
• evaluar los cambios en la biodiversidad ^[15]
• clasificar la vegetación ^[16]
• Detección y cuantificación de enfermedades de los cultivos ^[17]

Índice de tipos de vegetación

Índice de vegetación multiespectral

NDVI a través de Landsat 8 aplicado al área urbana de Ponta Grossa , sur de Brasil

• Índice de vegetación proporcional (RVI): definido como la relación entre las luces roja e infrarroja cercana de imágenes multiespectrales ^[18]
• Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI): el índice de teledetección más utilizado ^[19] que calcula la relación entre la diferencia y la suma entre las bandas de infrarrojo cercano y rojo de imágenes multiespectrales. Normalmente toma valores entre -1 y +1. Se utiliza principalmente en el seguimiento de la dinámica de la vegetación, ^[20] incluida la cuantificación de la biomasa.
• Transformación de borlas de Kauth-Thomas: un índice de mejora espectral que transforma la información espectral de datos satelitales en características espectrales ^{[21] [22] [23]}
• Índice infrarrojo
• Índice de agua de diferencia normalizada
• Índice de vegetación perpendicular
• Verdor sobre el suelo desnudo
• Índice de estrés hídrico: índice espectral que mide el nivel de estrés hídrico en las hojas ^[24]
• Índice de contenido de agua en las hojas (LWCI) ^[25]
• Índice MidIR
• Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI): una forma ajustada del NDVI desarrollada para minimizar los efectos del brillo del suelo en los índices de vegetación espectral, particularmente en áreas con alta composición del suelo ^[26]
• SAVI modificado: se aplica principalmente en áreas con medidas NDVI bajas.
• Índice de vegetación resistente a la atmósfera
• Índice de vegetación resistente a la atmósfera y al suelo
• Índice de vegetación mejorado (EVI): muy similar al NDVI. La única diferencia es que corrige el ruido de fondo atmosférico y del follaje, en particular en regiones con alta biomasa.
• Nuevo índice de vegetación
• Índice de vegetación libre de aerosoles
• Índice de vegetación triangular
• Razón simple reducida
• Índice de resistencia atmosférica visible
• Índice acumulado de diferencia normalizada
• Índice de vegetación de diferencia ponderada (WDVI)
• Fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida (FAPAR)
• Índice de verdor de diferencia normalizada (NDGI)
• Índice de estrés hídrico por temperatura y vegetación (TVWSI) ^[27]

Índice de vegetación hiperespectral

Con la llegada de los datos hiperespectrales , se han desarrollado índices de vegetación específicamente para datos hiperespectrales.

• Índice de vegetación de diferencia normalizada de banda discreta
• Índice de amarillez
• Índice de reflectancia fotoquímica
• Índice de agua de diferencia normalizada de banda discreta
• Determinación de la posición del borde rojo
• Predicción del contenido de clorofila en los cultivos
• Índice de distancia de momento (MDI)

Índices avanzados de vegetación

Con la aparición del aprendizaje automático , se pueden utilizar ciertos algoritmos para determinar índices de vegetación a partir de datos. Esto permite tener en cuenta todas las bandas espectrales y descubrir parámetros ocultos que pueden ser útiles para fortalecer estos índices de vegetación. Así, pueden ser más robustos frente a variaciones de luz, sombras o incluso imágenes no calibradas si estos artefactos existen en los datos de entrenamiento.

• Síntesis de índices de vegetación mediante programación genética ^[28]
• Un enfoque de computación blanda para seleccionar y combinar bandas espectrales ^[29]
• DeepIndices: índices de teledetección basados ​​en la aproximación de funciones mediante aprendizaje profundo ^[30]

Véase también

• Coeficiente de cultivo

Referencias

1. Datos descargados de la "Oficina Australiana de Meteorología".el 13 de junio de 2018, mapeado en R 14 de junio de 2018
2. Huete, A.; Didan, K.; Miura, T.; Rodríguez, EP; Gao, X.; Ferreira, LG (2002). "Resumen del desempeño radiométrico y biofísico de los índices de vegetación MODIS". Teledetección del medio ambiente . 83 (1–2): 195–213. Bibcode :2002RSEnv..83..195H. doi :10.1016/S0034-4257(02)00096-2.
3. Carlos, Pérez Gutiérrez; Muñoz Nieto, Ángel Luis. Teledetección: Nociones y Aplicaciones (en español). España. pag. 144.ISBN​ 978-84-611-1613-3. Recuperado el 17 de octubre de 2024 .
4. Bannari, A.; Morin, D.; Bonn, F.; Huete, AR (1995-08-01). "Una revisión de los índices de vegetación". Revisiones de teledetección . 13 (1–2): 95–120. doi :10.1080/02757259509532298. ISSN  0275-7257.
5. Lyon, John G (1998). "Un experimento de detección de cambios utilizando índices de vegetación". Ingeniería fotogramétrica y teledetección : 143–150. CiteSeerX 10.1.1.462.2056 . 
6. Eklundh, L.; Olsson, L. (2003). "Tendencias del índice de vegetación para el Sahel africano 1982-1999". Geophysical Research Letters . 30 (8): 1430. Bibcode :2003GeoRL..30.1430E. doi : 10.1029/2002GL016772 . ISSN  0094-8276. S2CID  129096989.
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