Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación Proyecto: GCP/RLA/126/JPN, FAO

Información sobre Tierras Agrícolas y Aguas para un Desarrollo Agrícola Sostenible

Sistema para el Seguimiento y Análisis de Tierras mediante Teledetección

BASES TEÓRICAS Roberto Castro R. Pontificia Universidad Católica de Chile Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal [email protected]

Noviembre de 1999

Sistema para el seguimiento y Análisis de Tierras mediante Teledetección (TeleSAT)

Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación Proyecto: GCP/RLA/126/JPN, FAO

Información sobre Tierras Agrícolas y Aguas para un Desarrollo Agrícola Sostenible Akihide Enoki Enrique Castillo Horacio Merlet

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BASES TEÓRICAS

Roberto Castro R. Pontificia Universidad Católica de Chile Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal [email protected]

Noviembre de 1999

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ÍNDICE Pag.

1. 1.1 1.2 1.2.1 1.2.1.1. 1.2.1.2 1.2.1.3. 1.3 1.4 1.4.1 1.4.2 1.4.3 1.5. 1.5.1 1.5.2 1.5.3 1.6 1.6.1 1.6.1.1 1.6.1.2 1.6.1.3 1.6.1.4 1.6.1.5 1.6.1.6 1.6.1.7 1.6.1.8 1.6.1.9 1.6.2 1.6.2.1 1.6.2.2 1.6.2.3 1.6.2.4 1.6.3 1.6.4 1.6.5 1.6.6

INTRODUCCIÓN PRINCIPIOS DE TELEDETECCIÓN OBTENCIÓN DE IMÁGENES PRINCIPIOS FÍSICOS DE TELEDETECCIÓN Radiación Electromagnética. Principio y propiedades. Espectro electromagnético. Regiones del espectro según uso en teledetección. FUENTES DE ENERGÍA Y CUERPOS NATURALES ATMÓSFERA E INTERACCIÓN DE LA ENERGÍA Absorción Dispersión Emisión y refracción ESPECTRO ÓPTICO REFLECTIVO. Reflectividad espectral de los cuerpos. Transmisión Absorción RESPUESTA ESPECTRAL REFLECTIVA DE ELEMENTOS NATURALES Reflectividad de la vegetación. Absorción de los pigmentos Estructura fisiológica Efecto del ángulo de elevación solar y del sensor Contenidos de agua Efecto del suelo Efecto de la senescencia y enfermedades Efecto de la geometría de la cobertura Efecto de la fenología Factores externos Reflectividad de los suelos Contenido de humedad Textura Estructura Composición del suelo Reflectividad del sistema Suelo - Vegetación Reflectividad de los cuerpos de agua Reflectividad del hielo, nieve y nubes. Reflectividad de los materiales construidos por el hombre.

4 5 6 6 7 7 8 10 12 14 14 15 16 16 17 19 19 19 21 22 23 23 23 24 24 25 25 25 26 26 27 27 28 28 30 31 33 1

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33

1.7.1 1.7.2 1.7.3 1.7.4 1.8 1.9 1.9.1 1.9.2 1.9.3 1.9.4

RESPUESTA DE LOS RECURSOS TERRESTRES EN EL RANGO DE LAS MICRO-ONDAS (RADAR DE IMÁGENES) Resolución espacial. Angulo de depresión. Topografía y rugosidad del terreno. Propiedades físicas del terreno. TIPOS DE SISTEMAS DE TELEDETECCIÒN RESOLUCIÓN Y RECONOCIMIENTO Resolución espacial. Resolución espectral Resolución radiométrica Resolución temporal

2.

SEGUIMIENTO DE COBERTURAS VEGETACIONALES

44

2.1 2.2 2. 3 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.4

LA IMAGEN DIGITAL CORRECCIÓN GEOMÉTRICA ANÁLISIS VISUAL DE LAS IMÁGENES Tono Color Textura Contexto espacial TÉCNICAS DE TELEDETECCIÓN PARA EL ESTUDIO DEL SUELO Y COBERTURAS VEGETALES. Clasificación de imágenes Operaciones entre bandas Análisis de componentes principales (ACP). Índices vegetacionales Indice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) Índice de verdor visual (IVV) Indices espectrales del suelo Indice de brillo. Indice de rojo MÉTODOS PARA SEGUIMIENTO DE COBERTURAS VEGETALES (MULTIESTACIONALES Y MULTIANUALES) Comparación de cartografía temática Cambios con datos contínuos Análisis de regresión Análisis de vectores Composiciones digitales multitemporales Resta entre imágenes Resta normalizada Análisis de componentes principales Análisis de series multitemporales Desviación de una imagen respecto del promedio histórico Índice de verdor relativo (IVR)

44 46 47 48 48 51 51 52

1.7

2.4.1 2.4.2 2.4.3 2.4.4 2.4.4.1 2.4.4.2 2.4.5 2.4.5.1 2.4.5.2 2.5 2.5.1 2.5.2 2.5.2.1 2.5.2.2 2.5.2.3 2.5.2.4 2.5.2.5 2.5.2.6 2.5.3 2.5.3.1 2.5.3.2

35 35 37 37 38 39 39 41 42 42

52 55 56 58 59 61 61 62 62 63 64 65 65 66 67 68 69 70 72 72 72 2

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2.5.3.3 2.5.4

Análisis de componentes principales en series temporales Indicaciones generales BIBLIOGRAFÍA GLOSARIO

74 75 76 79

3

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SISTEMA DE INFORMACIÓN SOBRE TIERRAS Y AGUA PARA UN DESARROLLO SOSTENIBLE SEGUIMIENTO DE DEGRADACIÓN DE TIERRAS MEDIANTE TELEDETECCIÓN (TeleSAT)

BASES TEÓRICAS INTRODUCCIÓN La palabra teledetección deriva de la traducción dada por los franceses en 1967 al término inglés "remote sensing". No existe una definición única, sin embargo en la medida que esta disciplina ha ido madurando la definición se ha vuelto más robusta. Una aproximación a una definición más moderna es la siguiente: Teledetección es un conjunto de técnicas y conocimientos que forman parte de las ciencias espaciales, que se caracterizan por permitir el estudio de los recursos terrestres, a partir de datos registrados por sensores que se encuentran en plataformas terrestres, aéreas o satelitales, alejadas del propio objeto en estudio, mediante un método científico. La teledetección así definida se realiza considerando los siguientes elementos: una fuente de energía; un sistema sensor que capta la energía que interactúa con la superficie terrestre, la codifica, graba y envía a los sistemas de recepción; la cubierta terrestre, integrada por suelos, agua y vegetación; el sistema de recepción e interpretación de la información recibida de la plataforma de observación; un sistema intérprete para facilitar su estudio y evaluación. Por último, el usuario que analiza el conjunto de datos mediante un método que le permite transformar los datos en información, según los objetivos e hipótesis formuladas (Castro, 1997; Mather, 1987). La teledetección incluye la utilización de diversas fuentes de datos (figura 1), las que a su vez se integran en la tecnología de Información Geográfica (SIG), lo que permite organizar, integrar y analizar grandes cantidades de datos provenientes de distintas fuentes y modelarlos con fines prácticos.

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Figura 1. Ciclo de teledetección. Hoy en día es difícil concebir la utilización sistemática de los datos de teledetección sin la integración de sus resultados en un SIG. Esta forma de concebir la teledetección conlleva a entender que cada necesidad del usuario, expresada en objetivos claros, se puede satisfacer con medios adecuados, que a su vez determinan el tiempo de ejecución del proyecto y los niveles de precisión que se alcanzarán. Lo anterior se puede optimizar si se utilizan las fuentes de datos en forma sistémica, constituyendo metodologías que integren los datos puntuales de terreno con los de nivel regional o superiores (método multinivel). 1. PRINCIPIOS DE TELEDETECCIÓN La base física de la teledetección se encuentra en la capacidad de los sensores, para medir las respuestas espectrales de los objetos, sus variaciones espaciales y temporales. El estudio de los recursos territoriales y la medición de los campos energéticos de los cuerpos se centra en el empleo de longitudes de ondas electromagnéticas, que son codificadas en datos digitales y dispuestos en arreglos matriciales, basadas en una celda de tamaño conocido, como unidad de registro.

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1.1

OBTENCIÓN DE IMÁGENES

El primer elemento en el proceso de obtención de imágenes es contar con una fuente de energía que emita radiación electromagnética (sol), esta energía se transmite a través de un medio (atmósfera), a una determinada velocidad (de la luz), luego llega al objeto, el cual responde de acuerdo a sus características externas e internas, reflejando, absorbiendo o transmitiendo la energía incidente y, posteriormente vuelve a través del mismo medio de propagación, para incidir sobre el sensor, quien captura la radiancia y la transforma en formato digital (figura 1.1).

Figura 1.1 Componentes del Sistema de Teledetección Las características del sensor definen el tipo de datos a obtener. En el caso de una cámara fotográfica la energía será registrada en la emulsión de la película, creándose un registro análogo. En el caso de sensores multiespectrales electro-ópticos el registro será digital. Este procedimiento sencillo configura la fase de la "adquisición de datos", luego se realiza la interpretación de las imágenes, mediante un análisis visual o por un proceso de clasificación digital o combinando ambos métodos. 1.2 PRINCIPIOS FÍSICOS DE TELEDETECCIÓN La base física de la teledetección y las fotografías se encuentra en la capacidad de los sensores, para medir las respuestas espectrales de los objetos, sus variaciones espaciales y temporales. El estudio de los recursos territoriales y la medición de los campos energéticos 6

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de los cuerpos se centra en el empleo de longitudes de ondas electromagnéticas, que son codificadas en datos digitales y dispuestos en arreglos matriciales, basadas en una celda de tamaño conocido, como unidad de registro. La técnica de adquirir información de un objeto a distancia se apoya en la capacidad que tienen los materiales para reflejar o emitir energía. Las leyes que controlan la distribución de la energía son: la ley de Planck, que proporciona los valores de energía para un determinado cuerpo; la ley de Wien que establece una relación entre la longitud de onda que emite el cuerpo y la temperatura y, la ecuación de Steffan 2 Boltzmann que proporciona los valores de espectro-emitancia radiante en watt/cm /micrón. 1.2.1 Radiación Electromagnética. La radiación electromagnética se encuentra constituida por un flujo de longitudes de onda compuestas por dos vectores, uno magnético y otro eléctrico, perpendiculares entre sí, que se desplazan a una velocidad dada y con una determinada frecuencia, formando un campo de energía continuo, que para efectos de su comprensión se define entre las longitudes de onda Gamma y las longitudes de radio y TV. 1.2.1.1. Principio y propiedades. La energía electromagnética (EE) que se propaga a través del espacio, proveniente del sol, lo hace en forma de interacción entre campos eléctricos y magnéticos. Los primeros modelos que explican las propiedades de la EE fueron la teoría corpuscular de Newton y la teoría ondulatoria de Maxwell. Hoy en día se acepta ambas y se define la EE como toda la energía que se desplaza por el espacio a la velocidad constante de la luz y en forma armónica, es decir, en ondas repetitivas e igualmente espaciadas en el tiempo, de esta forma se considera también la teoría ondulatoria moderna de Maxwell y la teoría de los cuantos de energía. La teoría ondulatoria de Maxwell se refiere a la propagación y efectos ópticos de la EE., mientras que la teoría cuántica trata los aspectos de absorción y emisión de las moléculas de la radiación. Maxwell establece que la relación entre la velocidad de propagación de la radiación, su frecuencia y longitud de onda, cuando lo hace en el vacío, esta dada por: c=λ*f donde : 8 c = Velocidad de propagación de la luz ( 3x10 m/seg). λ = Longitud de onda. 7

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f = Frecuencia. La longitud de onda (λ), corresponde a la distancia lineal entre dos ondas sucesivas y se mide en unidades métricas. La frecuencia, corresponde al número de ondas que se propagan por unidad de tiempo, se mide en ciclos (número de ondas) por segundo (cps). Cuando la EE se propaga a través de un medio material la velocidad de propagación dependerá de las propiedades del material y del tamaño de la longitud de onda. La teoría cuántica viene a explicar interacciones con la materia. Se ha demostrado que la generación de ondas electromagnéticas ocurre en pequeños paquetes o series de ondas. Cada paquete transporta energía radiante (Q) proporcional a la frecuencia (f). De esta forma, todo objeto cuya temperatura sea mayor a 0 grados Kelvin emite EE y refleja en rangos de longitud de onda específica. Las ondas electromagnéticas se caracterizan por tener: Intensidad, Frecuencia o longitud de onda y Polarización. En cuanto a intensidad, la energía transmitida por la onda es proporcional al 2 2 cuadrado del campo eléctrico (E ) o del campo magnético (H ) en forma equivalente, 2 dado que son independientes. La intensidad se expresa en Watt/cm . La frecuencia se mide en ciclos por segundo (cps), cuya unidad es el Herz. Un 6 Mega Hertz (MHz) es igual a 10 cps. La longitud de onda se mide, en el sistema métrico, en unidades como Angstrom, micrón o micrómetro, nanómetro o milimicra, cm, metros, etc. En forma equivalente tenemos: -10

-8

-4

-1

1 Å = 10 m. = 10 cm. = 10 µm. = 10 nm. 4 3 4 1 µm = 10 Å = 10 nm. = 10 cm. 1.2.1.2 Espectro electromagnético. De acuerdo a las propiedades físicas de la radiación, el espectro electromagnético es un arreglo continuo de radiaciones, ordenado según longitud de onda o frecuencia. En términos de longitud se ha demostrado que se extiende desde angstroms hasta kilómetros. 4

20

La frecuencia fluctúa de 10 a 10 , correspondiendo a frecuencia altas, longitudes de onda menores. 8

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No existe forma de detectar todo el espectro, por lo cual se divide en regiones espectrales, siendo la subdivisión arbitraria, basada solamente en los medios disponibles para generar y detectar la energía. Los límites tampoco son fijos y se encuentran variaciones según los diversos autores. A continuación se presenta el espectro en un gráfico (Figura 1.2.1.2) según la American Society of Photogrametry (1975).

Figura 1.2.1.2 Espectro Electromagnético. Las diferentes regiones que se señalan en el espectro tienen distintas propiedades. -

Rayos Cósmicos y Gama. Tienen una longitud de onda menor a 0,03 nm, la radiación proveniente del sol es totalmente absorbida por la atmósfera y no es utilizable en teledetección.

-

Rayos X. Longitud de onda de 0,03 a 3 nm. Radiación que es absorbida completamente por los gases de la atmósfera, por lo que no es posible emplearla en teledetección. Se han construido emisores de rayos X para penetrar en los tejidos humanos.

-

Ultravioleta (U.V). Desde 3 µm a 4 µm. La radiación menor a 3 µm es absorbida por el ozono. En teledetección se utiliza la región comprendida entre 0,3 a 0,4 µm, llamada ultravioleta fotográfico, es detectable con película y fotodetectores especiales. 9

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-

Visible. Desde 0,4 a 0,7 µm. Rango de operación de la fotografía convencional.

-

Infrarrojo (I.R.) Rayo espectral desde 0,7 a 14 µm. La interacción con la materia varía según la longitud de onda. Las principales subregiones son:

a)

Infrarrojo reflejado: Desde 0,7 a 3 µm. Esta subregión se divide a su vez en infrarrojo cercano desde 0,7 a 1,3 µm e infrarrojo medio de 1,3 a 3,0 µm. Los sistemas fotográficos operan hasta 0,9 µm como límite máximo. Es energía reflejada y no entrega información sobre las propiedades térmicas de los materiales a las temperaturas normales de la superficie terrestre.

b)

Infrarrojo termal (llamado también lejano): Desde 3,0 a 14 µm., pero utilizable en dos ventanas, la primera de 3 a 5 y la segunda de 8 a 14 micrómetros. Las imágenes en esta región son obtenidas con barredores termales, sensores ópticomecánico, pero no con películas.

-

Micro-ondas: Región de 0,3 a 300 cm. La ventaja de estas longitudes reside en que pueden penetrar nubes, niebla y lluvias poco intensas. Se captan a través del radar y son entregadas como imágenes. Los sistemas comerciales trabajan en la actualidad con banda K (0,8 a 2,4 cm), banda X (2,4 a 3,75 cm) y banda L (15 a 30 cm). Las longitudes de onda superiores a las micro-ondas son utilizadas en transmisiones de radio, pero no son utilizadas en teledetección.

1.2.1.3. Regiones del espectro según uso en teledetección. La regiones del espectro, de acuerdo a los sensores usados y al tipo de radiación son : a) Región óptica reflectiva: comprende las longitudes de onda que dependen de la energía solar, desde el violeta al infrarrojo medio (0,2 a 2,3 µm.). b) Región emisiva o termal: se encuentra entre 8 a 14 µm. y corresponde a la zona donde se manifiesta con mayor intensidad la emisión de los cuerpos de la tierra que se caracterizan por una temperatura absoluta de alrededor a 300° K. c) Región de radiación reflejada en microondas: comprende las longitudes entre 0,1 cm a 1 m., en la cual funcionan los radares. Las regiones del espectro, clasificadas de acuerdo a su utilización en teledetección (Tabla 1.1) difieren de las definidas en el punto anterior (1.2.1.2).

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Tabla 1.1 Resumen de las regiones utilizables en teledetección Región

Banda

Longitud de onda

Ultravioleta

U.V. Intermedio U.V. Cercano (fotográfico)

0,280 a 0,315 µm. 0,315 a 0,380 µm.

Visible

Violeta Indigo Azul Verde Amarillo Naranja Rojo

0,380 a 0,446 µm. 0,446 a 0,464 µm. 0,464 a 0,500 µm. 0,500 a 0,578 µm. 0,578 a 0,592 µm. 0,592 a 0,620 µm. 0,620 a 0,700 µm.

Infrarrojo

Cercano Medio Termal (lejano)

0,7 a 1,3 µm. 1,3 a 3,0 µm. 3,0 a 14,0 µm.

Micro-onda (Mo)

0,3 a 300 cm.

Las diferencias con la clasificación del punto anterior se centra en las regiones siguientes: •

Región Fotográfica: De 0,3 a 0,9 µm, y corresponde al rango de sensibilidad de las películas fotográficas actualmente en uso. Se localiza en la ventana atmosférica comprendida entre 0,3 y 1,35 µm. Es el rango que se utiliza en fotografía multiespectral.

•

Región reflectiva (0,3 a 3,0 µm): Corresponde al rango donde los sensores captan la energía reflejada por los cuerpos naturales, incluye infrarrojo cercano y medio.

•

Región emisiva (3,0 a 14,0 µm): Los sensores captan la radiación emitida por los cuerpos en función de su temperatura; a temperaturas normales los cuerpos de la superficie emiten longitudes de ondas largas, por lo que sólo operan en esta región sensores térmicos. Se denomina también infrarrojo emisivo o termal.

•

Región óptica (0,3 a 15,0 µm): Comprende el rango de aplicación de los sistemas ópticos como lentes, prismas, espejos, de los barredores multiespectrales, siendo estos últimos los sensores de mayor amplitud de resolución espectral.

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1.3 FUENTES DE ENERGÍA Y CUERPOS NATURALES. Las fuentes de energía que se utilizan en teledetección son de dos tipos: fuentes naturales como el sol y fuentes construidas con fines específicos como es el caso del radar. Para explicarnos las propiedades de la energía producida por las fuentes naturales, se recurre frecuentemente al concepto teórico del cuerpo negro. Un cuerpo negro se encuentra en equilibrio térmico con el medio que lo rodea, absorbe toda la energía que recibe y vuelve a emitirla en forma integra (emisión máxima). Todo cuerpo emite radiaciones en función de su temperatura y transforma en calor la energía que absorbe. La intensidad y la distribución espectral de la radiación emitida depende de la temperatura del cuerpo y de su naturaleza (Figura 1.3)

Figura 1.3 Curvas de radiancia de un cuerpo negro a distintas temperaturas

La energía solar al llegar a la tierra en parte es reflejada, transmitida y absorbida por los distintos objetos y luego emitida, de acuerdo a las características físico-químicas de él y según las leyes que controlan la energía solar y que son las siguientes:

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(1) Ley de Plank : Proporciona el valor de radiancia de los cuerpos de acuerdo a :

λ r = C1 * E * λ - 5 * [ e (C2 /(T λ ))-1 ] donde:

(2)

λr = Radiancia. E = Emisividad. λ = Longitud de onda. C1 y C2 = Constante de Plank. T = Temperatura absoluta (ºK). e = Base logarítmica. Ley de Wien : Relaciona la longitud de onda y la temperatura absoluta de un cuerpo.

λ máx = C/T donde: C = 2,898 T = Temperatura absoluta (ºK) λmáx = Longitud de onda donde la relación es máxima. (3)

Ley de Stephan Boltzmann : Proporciona el valor de la emisividad radiante (W).

W = E * σ * T4 donde: σ = Constante de Boltzmann. E = Emisividad. T = Temperatura absoluta (ºK). W = Energía total emitida por unidad de superficie. Estas tres leyes explican el componente y el origen de las firmas espectrales que cada objeto produce una vez que la energía solar incide sobre él. La energía incidente, sin embargo, varía por otros factores como: hora del día, época del año, latitud, condiciones meteorológica, difracción y absorción atmosférica, factores que afectan la respuesta espectral final de los objetos. La energía que llega al objeto es la que se conoce como energía incidente y cuyo análisis se trata en los siguientes puntos.

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1.4 ATMÓSFERA E INTERACCIÓN DE LA ENERGÍA El estudio de la atmósfera es importante ya que influye en el paso de energía solar en dos etapas (fuente-objeto y objeto-sensor). El fenómeno de la interferencia atmosférica presenta limitaciones y ventajas para captar la energía reflejada o emitida. La interferencia es selectiva para cada longitud de onda y se debe a fenómenos de: absorción, difusión o dispersión, emisión, refracción y reflexión. 1.4.1 Absorción La absorción de la radiación electromagnética (R.E.M.) en la atmósfera se debe a las partículas de oxígeno (O2) y ozono (O3), agua, gas carbónico (CO2), oxígeno atómico (O), monóxido de carbono (CO), N2, NO, N2O, CH4, etc., que indica la irradiación espectral para la luz solar directa, antes y después de su paso por la atmósfera. Los coeficientes de absorción según las longitudes de onda varían en función de la altura y composición de la atmósfera. La región del ultravioleta es absorbida por O2, N2, O3, es decir, gran proporción de longitudes de onda inferiores a 0,3 µm. En el rango visible, el ozono (O3) produce absorción de λ de 0,6 µm y el oxígeno monocular (O) absorbe entre 0,69 y 0,76 µm. Del rango del infrarrojo, el vapor de agua absorbe parte de longitudes 0,7 - 0,8 - 0,9 - 1,1 - 1,4 - 1,9 - 2,7 - 3,2 - 6,3 y 14 µm. El gas carbónico, 1,6 - 2 - 2,7 - 4,3 y 15 µm. El oxígeno, 12,7 µm. En longitudes de onda mayor, el vapor de agua absorbe entre 1,63 a 13,5 mm, el ozono en 27 mm. y el oxígeno: 2,5 mm.

Figura 1.4.1 Absorción espectral de la atmósfera según longitud de onda 14

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La atmósfera absorbe gran parte de las radiaciones para las diferentes longitudes, como se presenta en la figura 1.4.1, pero es posible encontrar algunas bandas donde pasa un gran porcentaje de energía y es lo que se conoce como ventanas atmosféricas y que dan origen a las zonas del espectro donde se pueden emplear las técnicas de percepción remota, según se ilustra en el Tabla 1.2. Tabla 1.2 Ventanas atmosféricas Banda (micrómetro) 0,3 - 1,35 1,5 - 1,8 2,0 - 2,4 2,9 - 4,2

Nombre

Sensor

U.V. – Visible - I.R. I.R. I.R.

Fotográfico y barredor Óptico mecánico

I.R.

Barredor óptico-mecánico

I.R.

4,5 - 5,5 8,0 - 14 1 mm

I.R.

Sensores pasivos y activos de microondas

Microonda y radio

1.4.2 Dispersión La dispersión se produce por la presencia de partículas en la atmósfera, especialmente de gas, agua y humo. Según el tamaño de las partículas se pueden producir los siguientes tipos de dispersión: a) Dispersión de Rayleigh, cuando el tamaño de las partículas es menor a la longitud de onda. Se produce una pérdida de energía que aporta el color azul del cielo, es importante para el espectro visible. Se realiza entre los 5.000 a 10.000 metros de altura. b) Dispersión de Mie, cuando el tamaño de las partículas es aproximadamente igual al tamaño de la longitud de onda. se realiza bajo los 5.000 metros.

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c) Dispersión no selectiva, se produce cuando el tamaño de las partículas es mayor a la longitud de onda. Esta dispersión explica el color blanco de las nubes. Esta dispersión es producida por el vapor de agua, para longitudes de onda inferiores a 15 µm. 1.4.3 Emisión y refracción La atmósfera emite longitudes de onda correspondiente a las absorbidas, esta radiación se agrega a la útil, reduciendo el contraste de radiación de los objetos. La refracción se produce debido a que la atmósfera es un medio gaseoso, lo que hace que la propagación de las ondas no sea en línea recta. En general, podemos decir que los fenómenos atmosféricos hacen posible la iluminación de los lugares en forma indirecta. La estación del año, día y hora, son importantes porque varían el ángulo de incidencia de la energía solar. La cantidad de energía reflejada por los objetos, acentúa los fenómenos de interferencia atmosférica y aumenta o disminuye la cantidad de superficies bajo sombras.

1.5. ESPECTRO ÓPTICO REFLECTIVO. El flujo de radiación espectral incidente sobre la tierra es reflejado, absorbido y transmitido al interactuar con los objetos. La proporción de cada uno de estos procesos estará de acuerdo a la naturaleza de los objetos, tanto de sus propiedades internas como de su forma y características externas, como también de la longitud de onda de la energía incidente, del ángulo de iluminación (dependiente de la hora del día y estación del año) condiciones atmosféricas, influencia de las características topográficas y de la proximidad con otros objetos diferentes que modifican, agregando o restando energía. La reflectancia ocurre cuando la energía interactúa con una superficie no transparente, corresponde a la capacidad de la superficie de reflejar la energía incidente. Se mide mediante la reflectividad que es la relación entre el flujo incidente y el flujo de energía reflejada. La naturaleza de la reflectancia depende del tamaño de las irregularidades de la superficie en relación con la longitud de onda de la radiación considerada. Si la superficie es suave y el particulado o rugosidad es menor que la longitud de onda se produce una reflexión especular, la cual se caracteriza porque refleja la mayor parte de la energía en un flujo único, en el mismo ángulo de incidencia. Esto ocurre con los cuerpos de agua en calma, superficies con espejos y metales. En las superficies rugosas se produce una reflectividad en todas las direcciones, 16

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estas superficies se conocen como reflectores difusos, los que se comportan de acuerdo a la ley de Lambert que enunció que de una superficie perfectamente difusa se percibe un brillo que no cambia con el ángulo de observación. Esta ley es normalmente usada en teledetección para explicar el comportamiento de las superficies naturales, de esta forma, se puede hablar de superficies no lambertianas, mixtas y lambertianas. Un ejemplo de superficie no lambertiana es la cubierta vegetal de la vid (viñas), cuya reflectividad varia de acuerdo a la disposición de las cepas y del ángulo de observación. Se debe recordar siempre que la reflectividad de una superficie rugosa depende de la propia superficie en relación a la longitud de onda incidente y del ángulo de iluminación y que un objeto puede responder en forma especular, lambertiana o mixta. Las medidas de radiometría espectral que se realizan en teledetección, con instrumentos localizados a pocos metros del suelo, dependen tanto de la superficie reflectante como de las direcciones de iluminación y de observación, tal como se indica en la figura 1.5.

Figura 1.5 Geometría de una medida de reflectividad espectral Los sensores ubicados en plataformas espaciales, como por ejemplo el Thematic Mapper ™, a bordo del satélite Landsat 5 y 7, proporcionan medidas que están relacionadas con las obtenidas en el suelo mediante espectroradiómetros. No obstante, esta relación no es sencilla de establecer debido a los diferentes efectos perturbadores que alteran la señal al pasar a través de la atmósfera. 1.5.1

Reflectividad espectral de los cuerpos.

Las características de reflectancia, están íntimamente asociadas a la composición misma de los cuerpos naturales, tanto en sus propiedades químicas como físicas. 17

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Si un objeto absorbe toda la energía incidente se dice que es un cuerpo negro. El cuerpo negro es un cuerpo ideal en equilibrio termodinámico con su medio ambiente, absorbiendo totalmente la radiación que recibe y emite una radiación máxima en todas las longitudes de onda. Por otro lado, un cuerpo gris se define como aquel que no absorbe toda la radiación recibida, una parte es reflejada o transmitida. Por lo tanto, a igual temperatura, un cuerpo gris no emite tanto como un cuerpo negro. Así, se cumple siempre con la ley de conservación de la energía que se expresa en la siguiente relación : I=R+A+T donde: I = Energía incidente R = Energía reflejada A = Energía Absorbida T = Energía Transmitida En la naturaleza se encuentran cuerpos que absorben y reflejan en parte la energía y no en su totalidad, por lo cual tendremos: λ=PxH donde: λ = radiancia de un cuerpo P = reflectancia H = irradiación Se expresa así el retorno de energía obtenido de los diferentes objetos, la cual es medida por espectrómetros y radiómetros. Esta energía es la que puede ser captada por los sensores remotos y transformada en señal electrónica, valor numérico y finalmente llevada a imagen. Las características más estrechamente relacionadas con la proporción de energía que reflejan los cuerpos naturales son: las irregularidades de la superficie, el contenido de humedad, el color de la superficie y la composición química. Las irregularidades de la superficie condicionan en una alta proporción la reflexión de los cuerpos naturales. Como principio general puede establecerse que cuando éstas son de magnitud menor que la longitud de onda, se presenta reflexión especular, donde el ángulo de reflexión de la radiación es igual al ángulo de incidencia. Para irregularidades mayores que la longitud de onda, se presenta reflexión difusa. En la reflexión especular, normalmente casi la totalidad de la radiación es reflejada en determinada dirección; por tanto, puede bien llegar al sensor produciendo una señal sumamente fuerte como sucede generalmente en la fotografía aérea, o bien, 18

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desviarse completamente de la trayectoria del sensor y no producir ninguna señal. 1.5.2 Transmisión La transmisión de la radiación ocurre cuando esta pasa a través de una sustancia sin una atenuación significativa. La habilidad de un medio para transmitir energía se mide como la transmitancia (t): t = radiación transmitida / radiación incidente. En teledetección es importante en relación con las películas que utilizan las cámara aéreas y espaciales, como también en relación a los filtros que se deben usar para lograr el registro de determinadas bandas espectrales. Comúnmente se piensa que la transmisión esta ligada a los cuerpos transparentes como el agua, esto es porque la relacionamos con las longitudes de onda del visible, sin embargo existe transmisión en diferentes cuerpos en otras longitudes de onda. Es el caso de las hojas de los vegetales, las cuales son opacas a la región del visible pero transmiten una cantidad significativa de longitudes de onda del infrarrojo. 1.5.3 Absorción La absorción de la energía por los objetos depende de las características de cada uno, especialmente de la estructura interna y externa que le permiten la capacidad de retener la radiación incidente y transformarla en energía, la que sumada a la propia energía constituye su emisividad. Las superficies terrestres tienen diferentes grados de absorción, modificando la cantidad de energía reflejada. La absorción se mide por la absortividad que es la relación entre el flujo incidente y el absorbido por la superficie (flujo absorbido / flujo incidente).

1.6 RESPUESTA ESPECTRAL REFLECTIVA DE ELEMENTOS NATURALES En este punto se verá el comportamiento de las coberturas principales de la tierra, como son la vegetación, suelo y agua, en las tres regiones del espectro electromagnético de mayor uso en teledetección. La energía, al llegar al objeto, interactúa de diversas formas dependiendo de las características propias del objeto. De esta forma, tenemos que la Energía Incidente (I), puede ser Reflejada (R), parte Transmitida (T) y parte Absorbida (A) (figura 1.6).

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Figura 1.6. Interacción de Energía con la superficie terrestre El comportamiento teórico o la respuesta modelo de cada uno de los objetos con la interacción con la energía, expresada en la resultante de energía reflejada, en este caso, es lo que se llama FIRMAS ESPECTRALES, las cuales ayudan a identificar cada uno de los objetos de la superficie de la tierra, por cuanto cada uno de los objetos tiene una respuesta espectral única. Las firmas espectrales (figura 1.6.1 ) o curvas características son entonces representación de la energía reflejada en relación a las longitudes de onda, consideradas sin el efecto atmosférico de la trayectoria objeto-sensor, y medida en condiciones ideales de ángulo incidente.

Figura 1.6.1 Firmas Espectrales de Diferentes Coberturas 20

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En esta figura (1.6.1) se aprecia las firmas espectrales de cada elemento y como difieren estas, así como las longitudes de ondas donde las respuestas se hacen parecidas. Esto refuerza la necesidad de contar con sensores que puedan captar un número significativo de bandas espectrales. Se observa además, en que zonas del espectro cada objeto refleja mayor energía, dato que es de gran utilidad para la identificación y representación mediante la asignación de los colores primarios a cada una de las bandas y la selección óptima de las propias bandas espectrales a trabajar. En la región 0,7 a 0,9 micrómetros se muestra una marcada separación entre las curvas de vegetación, agua, suelo, por lo tanto, puede perfectamente tomarse esta región como básica, si se quiere establecer la separación entre estos tres cuerpos naturales. Las firmas espectrales son indicativas entonces, del comportamiento espectral de los distintos objetos en las diferentes bandas espectrales, por lo cual un conjunto de firmas, representativas de diferentes objetos indican en que bandas existe una mayor separabilidad espectral, haciendo más fácil su identificación en las imágenes y su respectiva clasificación. El conocimiento de la reflectividad se logra con mediciones en laboratorio o en el terreno, mediante instrumentos denominados radiómetros. Los datos obtenidos mediante estos instrumentos deben ser considerados en relación a los elementos externos que afectan los datos que se obtienen por los sensores espaciales. Estos son: atmósfera, ángulo de iluminación solar, ángulo de observación del sensor, estado fenológico en el caso de los vegetales, época del año, ubicación geográfica, calibración espectral y radiométrica del sensor, cambios en la humedad, etc. 1.6.1 Reflectividad de la vegetación. La cobertura vegetacional esta conformada por un conjunto de hojas que se disponen y agrupan de formas diferentes, la cual puede ser medida por el LAI (índice de área foliar) que es la superficie total de hojas por superficie de terreno. El tipo de reflectancia de una hoja es Lambertiana. Una hoja esta constituida por diferentes capas de materia orgánica de estructura fibrosa, las cuales contienen diferentes tipos de pigmentos como la clorofila a y b, xántofilas, carotenos y otros, poseen una estructura fisiológica compleja y contenidos de agua variable, dependiendo de la especie y de las condiciones del sitio donde se desarrollan, como también de las características fenológicas de la propia hoja. La cantidad de energía que es reflejada, absorbida y transmitida en las diferentes longitudes de onda por las hojas, depende de otros factores, aparte de los mencionados anteriormente, como son la respuesta espectral del suelo, presencia de vegetación senescente, elevación angular del sol y del sensor, la geometría de la propia cobertura de los 21

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cultivos y los cambios fenológicos. La reflectancia espectral de la cobertura vegetacional varia con la longitud de onda, reflejando más en ciertas longitudes de onda que en otras. En la figura 1.6.2. se presenta la curva de reflectividad típica de la vegetación sana.

Figura 1.6.2 Firma Espectral de la Vegetación Como indica la figura 1.6.2, se puede resumir para las diferentes regiones espectrales lo siguiente: - Región del visible (0,4 a 0,7 µm.): alta absortancia, baja reflectancia y transmitancia, debido a los pigmentos.. - Región del infrarrojo cercano (0,7 a 1,3 µm.): absortancia baja, reflectancia media-alta y transmitancia media. En este rango, la reflectividad crece notablemente debido a la escasa absorción de las plantas por su estructura fisiológica. - Región del infrarrojo medio (1,3 a 3,0 µm.): absortancia media-alta, reflectancia media, transmitancia baja. En esta región, el agua contenida en la hoja es la responsable de la baja reflectividad, dado que en esta región el agua presenta un máximo de absorción. 1.6.1.1 Absorción de los pigmentos Las plantas contienen cuatro pigmentos principales, la clorofila a y b, B caroteno y xantofila, todos los cuales absorben la energía en el visible para realizar los procesos de fotosíntesis como se indicó en la figura 1.6.2. En esta figura se observa una baja reflectividad de la vegetación en las zonas del espectro visible correspondientes al azul (0,4 µm) y al rojo (0,7 µm) dada por la presencia de clorofila a y b, las cuales son responsables de la absorción en estas longitudes de onda. Los carotenos y xantofilas lo hacen con las longitudes del verde (0,55 µm) y algunas longitudes más largas. 1.6.1.2 Estructura fisiológica 22

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La discontinuidad del índice de refracción entre las partes de la hoja determina la reflectancia en el infrarrojo. Esta discontinuidad ocurre entre membranas y el interior del citoplasma, entre células individuales y espacios de aire del mesófilo esponjoso. La combinación de los pigmentos y la estructura fisiológica de la hoja produce propiedades características de la reflectancia, como: baja reflectancia en el rojo y en el azul; reflectancia media en el verde y alta en el infrarrojo. Las diferencias de reflectancia entre especies depende del grosor de la hoja que afecta la cantidad de pigmentos contenidos y la estructura fisiológica. Por ejemplo hojas gruesas como las de las coníferas tienden a absorber más y a reflejar poco, a diferencia de las hojas palmadas y delgadas que absorben poco y reflejan más, por ello, este tipo de hojas se identifican con tonos más claros que las de coníferas. 1.6.1.3 Efecto del ángulo de elevación solar y del sensor Dado que la vegetación no refleja en todas las direcciones de la misma forma, el ángulo de elevación solar y del sensor respecto de la cobertura vegetacional, tienen un efecto en la reflectancia de ella. La variabilidad de la respuesta espectral de una plantación, depende del tamaño del área observada por el sensor lo que depende a su vez, de la altura del sensor. La variabilidad de la respuesta de la vegetación es, en general, mayor con ángulos de elevación solar bajos mientras que se mantiene constante durante alrededor de dos horas cerca del mediodía. Son dos los factores que influyen, el primero es la capacidad de absorción de las hojas, la cual es mayor cuando la luz le llega en forma vertical y menor, a medida que le toca en forma más tangencial. El segundo factor es la cantidad de sombras que se producen a mayor inclinación solar, disminuyendo la reflectancia de las longitudes de onda del visible y del infrarrojo. El ángulo de elevación del sensor determina la cantidad de energía que se va a registrar. Al moverse el sensor de la vertical se registra una menor cantidad de suelo y mayor proporción de vegetación. Por ejemplo una variación de 10 grados de la vertical implica una variación en el registro de la reflectancia de las longitudes de onda del rojo y del infrarrojo cercano de 28 a 40 %. 1.6.1.4 Contenidos de agua En el infrarrojo medio, la respuesta espectral de la vegetación está determinada por su contenido hídrico. El agua contenida en la vegetación presenta una alta absorción en las longitudes de onda de 1,4 µm, 1,9 µm y 2,7µm lo que significa una baja reflectividad por parte de la vegetación en estos valores. Como se ha visto, el grado de absorción de la radiación solar por la vegetación se relaciona con su contenido hídrico, a su vez con la turgencia de las células y con el grosor de las hojas. Al disminuir su humedad o turgencia, aumenta su reflectividad y disminuye su 23

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absorción en el infrarrojo medio. En este rango, se tiene entonces, a mayor turgencia menor reflectividad y a menor turgencia mayor reflectividad.

Figura 1.6.3 Firma espectral de la vegetación y del suelo en relación a su contenido de humedad En la figura 1.6.3 se presenta las firmas espectrales del suelo en relación a contenidos de humedad de 0 a 4% , entre 9 y 12% y 22 a 32 %, además de la respuesta de la vegetación en relación a su contenido hídrico. 1.6.1.5 Efecto del suelo El suelo afecta la reflectancia de la vegetación, disminuyéndola y aumentándola según se trate de suelos de tonos claros u oscuros. Los suelos oscuros producen una alteración de las longitudes de onda del rojo, aumentando los índices foliares. La reflectancia de los suelos de tonos claros inciden en una correlación menor entre el LAI y la reflectancia del infrarrojo, subestimándolo. 1.6.1.6 Efecto de la senescencia y enfermedades En la vegetación senescente y/o enferma los pigmentos disminuyen, por lo cual se produce un aumento en la reflectancia de las longitudes del azul y rojo y en menor medida en el infrarrojo (figura 1.6.4) lo que da como resultado una disminución de los índices de vegetación como el de resta y el índice normalizado.

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70

60

Reflectividad (%)

50

40 Hoja Sana Hoja Enferma 30

20

10

2,8

2,7

2,6

2,5

2,4

2,3

2,2

2

2,1

1,9

1,8

1,7

1,6

1,5

1,4

1,3

1,2

1

1,1

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0 Longitud de Onda

Figura 1.6.4 Firma Espectral de Vegetación Sana y Enferma 1.6.1.7 Efecto de la geometría de la cobertura La geometría del cultivo determina la cantidad de luz solar que es interceptada y que interacciona con la vegetación y con el suelo. El efecto de la disposición de la cobertura esta en función del ángulo solar, produciéndose alteraciones en la reflectancia por la cantidad de sombras que se producen, disminuyéndola por predominancia de la reflectancia del suelo. 1.6.1.8 Efecto de la fenología La reflectividad de una cubierta vegetal depende en gran medida de su estado fenológico, es decir, del grado de crecimiento o madurez de la vegetación. Es importante considerar de igual forma, los eventos externos que afectan las cubiertas vegetales y que determinan cambios en sus respuestas normales, como por ejemplo enfermedades fitosanitarias, golpes de calor, sequías, etc. 1.6.1.9 Factores externos Como factores externos que afectan la reflexión en las plantas, se consideran: deficiencias de agua, deficiencias de nutrientes del suelo, salinidad del suelo, depósitos de minerales, variaciones estacionales, factores climáticos. 25

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Los factores externos afectan la reflectancia de las hojas y de las plantas en su conjunto, debido a que producen cambios en: pigmentación, estructura del mesófilo, contenido de agua y propiedades de la superficie de la hoja. La proporción de radiación reflejada por una cubierta vegetal está además afectada por otros factores como: - Variabilidad de la radiación solar según factores atmosféricos y condiciones diurnas y nocturnas. - Transformaciones de la radiación electromagnéticas a nivel de superficie de suelo. - Variables de la cobertura aérea y orientación de las hojas. - Indices de cobertura foliar. 1.6.2 Reflectividad de los suelos Las propiedades espectrales de los suelos difieren considerablemente de aquellas de la vegetación, dado que la mayoría de los sensores captan información sobre la capa superficial de la tierra. Sólo donde el suelo está expuesto es posible captar información directa sobre éste, como por ejemplo, áreas áridas, semiáridas o subárticas, o bien, en zonas recién preparadas para la siembra o erosionadas. Donde exista cualquier tipo de cobertura, será ésta la que condicione la reflexión de energía electromagnética. Los factores que condicionan la reflexión de energía en los suelos son el contenido de humedad, textura, estructura y composición del suelo. 1.6.2.1 Contenido de humedad Los cambios en el contenido de humedad, se reflejan directamente en las curvas de reflectancia de los suelos. Al aumentar el porcentaje de humedad del suelo ocurre una disminución de la reflectancia para todas las longitudes de onda. Es necesario advertir que la información obtenida por los sensores puede, a veces, no ser representativa de la humedad del suelo, ya que la situación normal es que después de humedecido, el suelo puede secarse rápidamente en la capa puramente superficial y conservar un contenido de humedad considerablemente mayor a unos pocos centímetros de profundidad, el cual no será detectado, ya que el sensor solo capta las condiciones de la superficie, excepto los sistemas de radar con longitudes de onda relativamente largas. Los suelos secos se caracterizan por presentar un aumento de su reflectividad a medida que aumenta la longitud de onda.

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1.6.2.2 Textura La textura juega un papel importante en el comportamiento espectral de los suelos, debido a su influencia en la capacidad de retención de humedad como a la influencia que ejercen el propio tamaño de las partículas sobre la reflectividad (Figura 1.6.5).

Figura 1.6.5 Firmas espectrales del suelo en relación a su textura. En términos generales, el tamaño de las partículas influye en la proporción de radiación reflejada por los suelos en relación inversa a su tamaño. A mayor diámetro de las partículas menor proporción de reflectancia. En el caso de suelos arcillosos, aun en el caso de poca humedad, su reflectividad está influida por la curva de absorción del agua. En cambio, para los suelos arenosos su reflectividad es independiente de la curva de absorción del agua, siempre que la humedad del suelo no sea alta. En condiciones de laboratorio, las curvas de reflectancia para diversas texturas presentan formas muy similares, tanto en la región visible como en el infrarrojo cercano y medio. 1.6.2.3 Estructura Las superficies de suelo uniformes tienen reflectancia más alta que las superficies irregulares. En condiciones de campo, los suelos recién arados tienen 27

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agregados de tamaño relativamente grande, esta aspereza de la superficie tiende a reducir la radiación reflejada por el suelo. Al completar las labores de preparación (rastrillado y nivelación) se produce un incremento de la reflexión, como consecuencia de la suavización de la superficie. Se han encontrado igualmente (Orlov, 1963) que los suelos con pérdida de su estructura reflejan un 15% a 20% más radiación que los suelos bien estructurados. En todos los casos la forma de la curva de reflectancia y su decrecimiento, representa una curva paralela a la inicial. 1.6.2.4 Composición del suelo La materia orgánica es el componente que en forma más directa condiciona la reflexión en los suelos. Experimentalmente, se ha demostrado que al destruir la materia orgánica en los suelos se produce un incremento en el nivel de radiación reflejada, situación que también se manifiesta en condiciones de campo. Otros constituyentes que influyen en las propiedades espectrales de los suelos son la presencia de óxidos de Fe, concentraciones notables de calcio, u otras sales que pueden acumularse en la superficie o afectar el desarrollo de la cobertura vegetal. Estos componentes influyen en las propiedades espectrales de los suelos, en tanto afecten el color en la superficie. Así las concentraciones de calcio, producen suelos blanquecinos cuya reflectancia es mayor que la de los suelos rojos derivados de óxidos de Fe; los suelos negros ricos en materia orgánica, presentan los menores porcentajes de reflectancia. 1.6.3 Reflectividad del sistema Suelo - Vegetación El suelo de fondo de un cultivo, sobre el cual se orientan y distribuyen las mismas, constituye un elemento reflectante muy importante en la determinación de la reflectividad global del cultivo. Las curvas de reflectancia del suelo y la vegetación pueden estar muy próximas en algunos rangos del espectro electromagnético y aún cruzarse, tal es el caso del rango visible (0,4 a 0,7 mm) donde la curva de la vegetación verde ocupa un rango intermedio entre la curva de los suelos orgánicos y arcillosos. En esta situación es bastante difícil discriminar suelo de vegetación. Por ello es necesario utilizar una región del espectro donde las curvas estén más separadas, tal como sucede en el infrarrojo, como se ilustra en la figura 1.6.6.

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Figura 1.6.6 Firmas espectrales de suelo y vegetación. Algunos suelos que conservan contenidos relativamente altos de humedad, pueden presentar curvas de reflectancia muy similares a las de vegetación en el infrarrojo medio, como se presenta en la figura 1.6.7 a.

Figura 1.6.7 a. Relación entre contenido de humedad del suelo y de la vegetación En esta figura (1.6.7a) se observa una mayor respuesta espectral de hojas secas de maíz que las de un suelo arcilloso en estas mismas condiciones de humedad. En la práctica, esta situación se puede traducir en una baja separabilidad de estas dos clases. 29

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Los suelos arenosos por el contrario, conservan menos humedad, y sus curvas difieren notoriamente de las correspondientes a la vegetación.

Figura 1.6.7 b) Relación entre contenido de humedad del suelo y de la vegetación En el caso de los suelos arcillosos que aún después de secados al aire conservan bastante humedad en su estructura interna y para todas las longitudes de onda, su reflectancia es menor que la vegetación, como se observa en la figura 1.6.7 b). 1.6.4 Reflectividad de los cuerpos de agua La reflectividad de los cuerpos de agua, al igual que la vegetación y el suelo, varía con la longitud de onda de acuerdo con las interacciones que tienen lugar entre ella y la radiación solar. En los cuerpos de agua pura, la radiación incidente es transmitida o absorbida en gran proporción (figura 1.6.8). La reflexión es considerablemente menor si se compara con la situación de la vegetación y los suelos. La reflexión en los cuerpos de agua, es con mucha frecuencia de tipo especular, ya que su superficie generalmente es muy uniforme, por lo tanto, en las irregularidades superficiales tienen magnitud menor que la mayoría de las longitudes de onda. Cuando la superficie es disturbada, el fenómeno equivale a un incremento en las irregularidades superficiales, por tanto, se presenta una notoria variación en las propiedades de reflexión.

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Figura 1.6.8 Curvas de absorción del agua y reflectividad de la vegetación. Otro fenómeno significativo en los cuerpos de agua es la dispersión, la cual está condicionada en gran parte por las partículas disueltas o en suspensión, tales como partículas minerales y orgánicas, algas, plancton y las moléculas del agua misma. Esta radiación que ha sido dispersada es captada por los instrumentos sensores y registrada. Por tanto, la imagen se forma predominantemente como resultado de este fenómeno y no como resultado de la reflexión que se presenta en otros cuerpos naturales. En las grandes masas de agua, las diversas longitudes de onda presentan diferentes índices de transmisión para las longitudes de onda corta. En la región azul y verde, la transmisión será mayor y por ende habrá mayor absorción que en el rojo donde la transmisión es absolutamente menor, con el correspondiente incremento en la absorción; en el infrarrojo cercano la absorción es prácticamente total, por tanto, la transmisión será nula. Estos fenómenos explicarían los colores azul a verde de las grandes masas de agua limpia. La radiación transmitida sufre una fuerte dispersión, presentando color azul. Las aguas costeras de los océanos son producto de la absorción selectiva por materiales disueltos más no depende de dispersión selectiva. 1.6.5 Reflectividad del hielo, nieve y nubes. Las nubes, el hielo y la nieve, reflejan en muy alta proporción la radiación tanto en el rango visible como en el infrarrojo cercano. En el rango visible e infrarrojo cercano del espectro, la reflectancia del hielo es similar a la producida por las nubes. La diferencia entre estos cuerpos se basa esencialmente en la forma, textura y 31

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especialmente persistencia y movimiento; las nubes son más móviles y cambian más rápidamente en forma y tamaño; el hielo permanece por más tiempo y su desplazamiento es mínimo; además, generalmente se observan grietas y fracturas. En la región termal es más fácil la identificación del hielo, ya que presenta picos de reflectancia en 3.2 µm y 13 µm., también se han observado picos de reflexión a 4.5 µm.) (figura 1.6.9).

Figura 1.6.9 Reflectividad de la nieve y hielo En forma similar a lo que ocurre con el hielo, la reflectancia de la nieve es muy similar a la de las nubes en el intervalo espectral de 0,5 - 1,1 µm. (parte del espectro visible e infrarrojo cercano). Sin embargo, son diferenciables en el rango del infrarrojo medio, especialmente en los intervalos espectrales de 1,55 - 1,75 y 2,10 - 2,35µm. En estas bandas, las nubes tienen una gran reflectividad y aparecen blancas en la imagen, a diferencia de la nieve que aparece negra dado que en estos intervalos tiene una reflectancia muy pequeña. La nieve seca refleja aproximadamente el 90% de la radiación en la región visible e infrarrojo cercano; cuando se encuentra húmeda, la reflectancia es ligeramente menor. Estas propiedades hacen que la apariencia de la nieve en las imágenes sea también muy similar a las nubes; en imágenes de gran altitud, la presencia de sombras proyectadas por las nubes, permite establecer claramente la diferencia entre ambos cuerpos. Para el estudio de cubiertas como el hielo o la nieve se recomienda utilizar las micro-ondas. La razón estriba en que un objeto emite en longitudes de ondas cada vez más cortas cuanto mayor es su temperatura; por ello, sólo las cubiertas más frías emiten de forma apreciable en longitudes de onda tan largas como las micro-ondas.

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1.6.6 Reflectividad de los materiales construidos por el hombre. En el proceso de interpretación, es necesario identificar los objetos y rasgos que pueden servir como guía para la localización de las unidades en los mapas temáticos o bien para establecer las diferencias entre estos y los cuerpos naturales, tal como sucede en estudios urbanos. Los metales presentan notorias diferencias entre sí, según la forma como reflejan la radiación electromagnética. Materiales de ocurrencia común como la pintura blanca y pintura de aluminio, pueden diferenciarse claramente tanto en el rango visible como en el infrarrojo cercano. Entre los metales, el oro y la plata tienen niveles de reflexión muy próximos tanto en el rango visible como en el infrarrojo, pero el acero presenta una curva bastante distanciada de los demás metales; es importante observar la mayor reflectancia del aluminio en relación con el acero en las regiones visibles e infrarrojo, ya que son materiales de construcción, que pueden encontrarse en condiciones normales no así el oro y la plata. Las pinturas juegan un papel importante, especialmente en estudios urbanos, ya que muchos objetos construidos por el hombre están recubiertos por pintura; no sólo el color de la pintura utilizada sino también el substrato sobre el cual se aplica, tiene influencia en la reflexión de la radiación electromagnética, especialmente en el infrarrojo, así la reflectancia del mismo tipo de pintura es mayor si se aplica sobre aluminio que aplicarla sobre un substrato negro. El concreto presenta niveles de reflexión variables según factores como el uso y la humedad; así, el usado en aeropuertos presenta reflexión menor a causa de los derramamientos (acumulación) de aceite a través de los años; la humedad también reduce el porcentaje de energía reflectada. Los materiales asfálticos tienen reflectancia relativamente alta en la región visible y ultravioleta.

1.7 RESPUESTA DE LOS RECURSOS TERRESTRES EN EL RANGO DE LAS MICRO-ONDAS (RADAR DE IMÁGENES) La teledetección permite hoy en día obtener información de la superficie terrestre en una forma muy variada. Es así como se dispone de cámaras convencionales, sensores infrarrojos, barredores multiespectrales, magnetómetros y radares.

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Entre estos sensores el radar presenta sus propias características, que lo distinguen de casi todos los demás sistemas de percepción remota. Entre las más importantes se pueden mencionar las siguientes: -

E1 radar opera en una región del espectro electromagnético diferente a otros sensores, por lo tanto también mide diferentes características del terreno, como se presentó en la figura 1.2.1.2, en puntos anteriores.

-

E1 radar puede operar con ángulos de depresión bajos, suministrando una excelente impresión del relieve que facilita su interpretación y frecuentemente suministra datos únicos debido al efecto de sus sombras.

-

Desde el punto de vista de su geometría, es un sensor preciso y un medio muy rápido de obtener una visión general de conjunto.

-

La adquisición de datos por radares formadores de imágenes, no se ve significativamente afectada por limitaciones ambientales puesto que puede operar bajo condiciones climáticas adversas, en lugares y bajo circunstancias difíciles que no pueden ser superadas por otro sistema de percepción remota.

-

Dependiendo de su longitud de onda, puede penetrar la vegetación y también los primeros centímetros de suelo.

-

Por ser un sensor activo puede operar de día o de noche o a cualquier hora del día, facilitando los rendimientos durante su adquisición.

-

E1 radar permite adquirir imágenes en las cuales la información geomorfológica se encuentra naturalmente resaltada, facilitando la interpretación de temas que tiene íntima relación con las características geomorfológicas.

Las radiaciones emitidas por el radar son reflejadas por los objetos y recibidas nuevamente por la antena del sistema. Los factores más importantes que determinan la intensidad y dirección de las ondas reflejadas de radar, se pueden agrupar en los que dependen de las características del sistema de radar; en los factores relacionados con la topografía y rugosidad de1 terreno y, por último, en los relacionados con las propiedades físicas del terreno (figura 1.7.1).

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Figura 1.7.1 Factores que afectan las ondas reflejadas de RADAR 1.7.1 Resolución espacial. E1 tamaño mínimo del terreno ("pixel") que puede ser diferenciado por un sistema de radar determina el que éste aparezca o no en una imagen. Si su dimensión es menor a los valores teóricos de resolución establecidos, los objetos no aparecen en la imagen. 1.7.2 Angulo de depresión. La mayoría de los radares que producen imágenes emiten la señal oblicuamente como se presenta en la figura 1.6.1. La inclinación de la superficie reflejada y el ángulo de incidencia de la radiación, determinan la dirección e intensidad de la señal reflejada.

Figura 1.7.2 Angulo de depresión y retorno de energía

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Una superficie rugosa produce reflexión difusa de una intensidad relativamente uniforme sin considerar la dirección de barrido o ángulo de depresión del sistema de radar. Dispersa la energía incidente en todas direcciones, causando una reflexión de poca energía hacia la antena. Una superficie plana refleja la energía incidente en una dirección, actuando como un espejo. Si la superficie plana está en ángulo recto con el rayo de energía incidente, e1 retorno de energía hacia la antena será intenso; si la superficie se encuentra a cualquier otro ángulo, este retorno será nulo. El retorno relativamente uniforme de una superficie quebrada (aspera) decrece un poco a bajos ángulos de depresión debido al doble recorrido en distancia. La figura 1.7.3 muestra que con valores bajos e intermedios del ángulo de depresión, la reflexión especular producida por el terreno plano hace que retorne poca o ninguna energía a la antena.

Figura 1.7.3 Angulo de depresión y retorno de energía A1gunos objetos de la superficie terrestre como un camino o sembrado con maíz presentan una reflexión difusa en la región de microondas. Otras formas como áreas de cemento son reflectores especiales. Las superficies planas de agua son reflectores especulares por excelencia y como generalmente el ángulo de vista con el haz de energía emitido por la antena no es un ángulo recto, entonces producen una reflexión especular que no regresa a la antena. Como resultado las imágenes de ríos, lagos, etc., obtenidas con SLAR aparecerán completamente negras. Contrariamente, la relación de superficies horizontales y verticales por ejemplo, un edificio situado después de una carretera, pueden en conjunto actuar como un reflector de esquina retornando a la antena gran parte de la energía incidente. Tales

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superficies aparecen en las imágenes de radar miles de veces más brillantes que superficies difusas de igual tamaño. 1.7.3 Topografía y rugosidad del terreno. Es conveniente establecer la diferencia entre rugosidad de la superficie y relieve topográfico, el cual es medido en metros y cientos de metros e incluye colinas, montañas, valles y cañones, formas que aparecen en las imágenes por medio de sombras y tonos muy claros. La rugosidad promedio de la superficie dentro de un "pixel" en el terreno, determina la intensidad de retorno para ese pixel. La rugosidad del terreno está determinada por las formas texturales de la superficie tales como hojas, ramas, arena, grava y guijarros. Las superficies pueden ser agrupadas en categorías de rugosidad (Sabins 1978): a. Superficie plana la cual refleja toda la energía incidente de radar con un ángulo de reflexión igual y opuesto al ángulo de incidencia. b. Una superficie rugosa que dispersa en forma difusa la energía en todos los ángulos. c. Una superficie de rugosidad intermedia lo cual refleja parte de la energía incidente y dispersa en forma difusa al resto de la energía. 1.7.4 Propiedades físicas del terreno. Las propiedades de las superficies naturales que controlan sus respuestas espectrales de radar son principalmente la rugosidad de la superficie y el contenido de humedad. La geometría y la constante dieléctrica de los objetos son las dos características físicas que más influyen sobre la reflexión de las ondas de radar. Sin embargo, las propiedades dieléctricas por si mismas son muy poco consideradas en la interpretación de las imágenes. La profundidad de penetración de las ondas de radar en el suelo varía inversamente con la constante dieléctrica de los materiales y directamente con la longitud de onda. Un incremento en la constante dieléctrica aumenta la reflectividad de la superficie. Por lo tanto, una superficie húmeda refleja más rápido la energía de radar que una superficie seca. Es difícil medir la constante dieléctrica, de los materiales naturales y pocos valores han sido publicados. Si la señal de radar penetra la superficie terrestre, la señal reflejada será función de los parámetros tanto superficiales como internos del objeto. Esto es lo que sucede cuando una capa de vegetación refleja las ondas de radar, ya que en general también el terreno produce reflexión. 37

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1.8 TIPOS DE SISTEMAS DE TELEDETECCIÒN Un sistema de teledetección requiere al menos de tres componentes: foco energético, superficie terrestre y sensor. Los dos primeros fueron tratados en el punto referente a principios físicos. En este punto se abordará el estudio de las características del sensor y de la plataforma que lo sustenta. La clasificación de los sensores remotos ha sido hecha por diversos autores con criterios diferentes que no son excluyentes, entre los más frecuentes se tiene la clasificación según la fuente emisora, que considera la forma de recibir la energía procedente de las distintas cubiertas. En este sentido se habla de dos tipos de sensores: a) Sensores pasivos: Reciben la energía emitida, incidente o reflejada por fuentes externas a ellos. Es el caso de las fotografías, barredor multiespectral, etc. (figura 1.8.1).

Figura 1.8.1 Sistema Pasivo reflectivo b) Sensores activos: Tienen una fuente de energía propia de manera que emiten energía electromagnética en dirección al objeto y luego detectan la energía reflejada, como por ejemplo el radar (figura 1.8.2)

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Figura 1.8.2 Sistema Activo reflectivo Antes de analizar cada uno de estos sensores, se analizará previamente algunos conceptos que les afectan a todos y son muy útiles para centrar su rango de aplicaciones a distintos problemas medioambientales.

1.9 RESOLUCIÓN Y RECONOCIMIENTO La resolución es un aspecto fundamental a considerar en un sistema sensor (entendiendo por ello tanto el sensor como la plataforma que lo mantiene). Podemos definir la resolución como la capacidad de un sensor de discriminar información de detalle. Está referida a la temporalidad, espectrabilidad, radiometría y, discriminación espacial. 1.9.1 Resolución espacial. La resolución espacial de un sensor hace referencia a la porción de la superficie terrestre de la cual obtiene información y se determina por: Campo de visión instantánea (IFOV), el campo de observación y pixel. El tamaño del pixel define la capacidad de un sensor para distinguir los objetos en el plano espacial y es, en definitiva, el que determina la resolución espacial del sensor. Sin embargo, esta resolución, no depende exclusivamente del tamaño del pixel sino que varía según características del objeto como geometría y contraste del objeto, resolución radiométrica, iluminación, claridad de la atmósfera, efecto de los pixeles vecinos. En el caso de una fotografía, depende de la longitud focal de la cámara y de la distancia a la superficie fotografiada. En fotografía se expresan líneas por unidad de longitud (líneas/mm) que pueden ser observadas por el ojo humano en determinadas condiciones de iluminación y ampliación. 39

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En la figura 1.9.1 se observa que a medida que aumenta el tamaño del pixel o disminuye la resolución espacial del sensor, es más difícil identificar el objeto.

a) 1m; b) 5 m; c) 10 m y d) 30 m. Figura 1.9.1 Resolución Espacial A la inversa, en la medida que la resolución es mayor, la identificación de los objetos se hace más precisa. En los sensores ópticos-electrónicos, se utiliza el concepto de IFOV (Instantaneous Field of View) para definir la resolución espacial; se trata de la sección angular observada en un determinado momento a partir de un punto de vista concreto. La unidad de medida más usual del IFOV es la distancia sobre el terreno correspondiente a esa sección angular. Se trata de la mínima unidad de observación que puede verse en una imagen, y se denomina, como ya hemos indicado, pixel. La resolución espacial de un sensor óptico-electrónico depende de múltiples factores, como son la altura orbital, la velocidad de exploración o de barrido de un área y el número de detectores que contienen el sensor. En el caso de las imágenes generadas por barredores multiespectrales como el Thematic Mapper o MSS entre otros sensores, la resolución espacial se encuentra determinada por el tamaño del pixel o celda mínima de registro, normalmente corresponde a metros cuadrados. La resolución espacial de los sensores que actualmente se encuentran en funcionamiento es variable, y depende de la misión para lo que se diseñaron. Como es lógico, al aumentar la resolución espacial se aumenta también el número de datos a procesar, por lo que suele estar inversamente relacionado con el tamaño del área cubierta en cada imagen. Si se trata de operar sobre grandes superficies, es conveniente contar con sensores de menor resolución que en estudios locales. Por ejemplo, los satélites meteorológicos precisan recabar información sobre grandes áreas, ya que se pretende con ellos realizar estudios globales; así, el satélite europeo Meteosat, que envía una imagen completa de la Tierra cada 30 minutos, posee una resolución de 5x5 km, ya que está dedicado a observar la dinámica atmosférica a escala planetaria, y no precisa discriminar 40

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objetos más pequeños. En el caso de sensores dedicados a la observación de recursos terrestres, como el Landsat TM, la resolución es significativamente mayor (30x30 metros por celda), ya que las aplicaciones de este sensor pueden ir dedicadas a la observación de cubiertas cuya extensión puede llegar a ser muy pequeña, por ejemplo cultivos, cursos de agua, procesos de erosión etc. 1.9.2 Resolución espectral Es la capacidad de un sensor para discriminar diversos rangos espectrales (bandas) o porciones del espectro electromagnético. Esta capacidad está relacionada directamente con las características del sensor y limitada por las zonas de absorción de la atmósfera. Hace referencia al número de bandas espectrales que puede discriminar el sensor como también el ancho que éstas poseen. A mayor resolución espectral que posea un sensor, podrá discriminar mejor entre cubiertas, ya que éstas se comportan de manera distinta según la banda del espectro que se considere. La definición del ancho de las bandas debe tener en cuenta las cubiertas que se pretenden observar, y qué fenómenos son más interesantes para la misión del sensor. Si las bandas son muy amplias, se perderá información sobre determinadas regiones del espectro para determinadas cubiertas, ya que una banda muy amplia daría lugar a un valor promedio.

Figura 1.9.2 Resolución Espectral En la figura 1.9.2 se presenta la discriminación espectral que es realizada por los sensores multiespectrales de los satélites LANDSAT (TM) y SPOT (PAN) de distintas cobertura terrestres. En el caso del SPOT - PAN se puede apreciar que este sensor discrimina en una banda del espectro visible, la que no es capaz de diferenciar las distintas coberturas. En forma contrastada se presenta el TM que tiene la capacidad de discriminar en seis bandas reflectivas, permitiendo una mayor discriminación de las cubiertas. Una cámara de fotos convencional posee una resolución espectral muy baja, ya que sólo registra información en las bandas visibles, mientras que los sensores ópticoelectrónicos pueden distinguir otras regiones del espectro, como el infrarrojo cercano, 41

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medio y térmico. 1.9.3

Resolución radiométrica

Es la sensibilidad del detector para diferenciar pequeños cambios en la energía reflejada o en la radiancia que recibe. Por ejemplo, un sensor de mala resolución radiométrica sería el sensor que sólo es capaz de captar los objetos en blanco y negro y no los grises. En el caso de los sensores fotográficos, la resolución radiométrica es la cantidad de niveles de gris que pueden aparecer sobre la película. Los sensores óptico-electrónicos codifican la información en formato digital, es decir, asignan un valor entero a cada pixel en que se divide la imagen; el rango de esos valores, denominados Niveles Digitales (ND), es variable. Lo normal es que se codifiquen en 256 niveles (0 a 255), aunque existen sensores capaces de discriminar hasta 1024 niveles (por ejemplo, el NOAA-AVHRR).

16 ND

8 ND

4 ND

Figura 1.9.3 Resolución Radiométrica La figura 1.9.3 presenta el aumento de niveles de gris en la medida que se pasa de 4 ND a 16 ND, marcando así la diferencia radiométrica en cada una de estas imágenes. 1.9.4

Resolución temporal

Es la capacidad de un sistema para producir imágenes de un mismo sitio en diversos períodos de tiempo. Indica la frecuencia de cobertura de un sistema sensor. Está relacionada con la altura de observación y la velocidad de la órbita, así como con el campo de visión que ofrezca el sensor. Al igual que en los tipos de resolución antes vistos, la misión con que se programó el sensor marca su frecuencia de adquisición.

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Sector Valparaíso 1986

Sector Valparaíso 1997

Figura 1.9.4 Resolución Temporal La figura 1.9.4 muestra dos imágenes de satélite LANDSAT sensor TM como un ejemplo de los cambios ocurridos en un mismo sitio en el transcurso de una década. Una periodicidad adecuada permite realizar seguimientos y detectar los cambios que experimenta el sitio. Para los satélites meteorológicos, es preciso contar con una repetitividad alta, ya que se está observando un fenómeno (la atmósfera) por definición cambiante. Es el caso de los satélites de este tipo como el Meteosat, que proporciona imágenes cada 30 minutos y el NOAA-AVHRR cada 4 horas. Por el contrario, los sensores orientados a exploración de los recursos naturales ofrecen una repetitividad mucho más baja, en el rango de dos a cuatro semanas. En general, los sensores que se emplean en teledetección obligan a tomar en cuenta otros factores como : - Altura de la plataforma donde se ubica el sensor - Tipo de sensor - Area cubierta - Precisión métrica de la imagen - Método para colectar y transmitir la información De todo lo expuesto dependerá la detectabilidad, es decir, la habilidad de un sistema (sensor-intérprete) para captar la presencia de una señal, como también el reconocimiento, es decir, la identificación de una señal, que consiguientemente lleva a en una interpretación posterior a la clasificación de ella.

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2. SEGUIMIENTO DE COBERTURAS VEGETACIONALES

Los métodos de seguimiento de la vegetación basados en técnicas de teledetección, requieren el conocimiento de conceptos ligados a la interpretación visual de imágenes satelitales y a las técnicas y métodos de procesamiento digital específicos para el estudio del suelo y coberturas vegetales. En este capitulo se presentan conceptos sobre imágenes digitales, visualización, corrección geométrica, análisis visual, clasificación digital e índices espectrales, para terminar con los métodos de teledetección para seguimiento de coberturas vegetacionales. 2.1

LA IMAGEN DIGITAL

Una imagen de satélite es una imagen digital, no una fotografía, y su proceso de adquisición es sensiblemente diferente del empleado por las cámaras convencionales. Como ya hemos visto, el sensor convierte la energía detectada en un rango de valores numéricos, enteros, que habitualmente está comprendido entre 0 y 255. En consecuencia, cada número que es parte de la matríz numérica que constituye la imagen, corresponde a la radiancia recibida por el sensor para una parcela concreta del terreno y en una banda espectral determinada. Al visualizar la imagen, ese valor numérico se expresa como un valor de gris para cada celda (figura 2.1a).

Figura 2.1a. Imagen Digital En los sensores de exploración electrónica, los más habituales entre los satélites de recursos naturales, se registra la radiancia proveniente de la superficie a intervalos regulares. Este intervalo viene marcado por la resolución espacial del sensor (por ejemplo, si se tratara del sensor Landsat-TM, se recogería la radiancia en un intervalo de 30 x 30 metros). Para 44

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cada una de esas parcelas se registra un valor numérico, que es una codificación digital de la energía recibida para dicha parcela, o mejor dicho, tantos valores numéricos como bandas registra el sensor ( ya que la energía recibida se descompone en diversas longitudes de ondas). El valor numérico que codifica la radiancia detectada para cada píxel se denomina Nivel Digital (ND). El rango de ND para cada píxel depende de la resolución radiométrica del sensor, esto es de su sensibilidad para distinguir variaciones de radiancia recibida. Habitualmente, el rango de ND se sitúa entre 0 y 255 (256 valores distintos, lo que permite almacenarlo en un byte). En consecuencia, una imagen de satélite es una matriz digital de tres dimensiones. Las dos primeras hacen referencia a la localización espacial de cada píxel (línea, columna), y la tercera representa su localización espectral (a que banda espectral corresponde). Normalmente, el archivo que contiene una imagen digital se compone de una cabecera y una lista de números, los ND, tan larga como celda contenga la imagen. La cabecera de este fichero ofrece información esencial para que el computador conozca dónde colocar cada ND: número de columnas y de filas, número de bytes por píxel, además del origen de coordenadas y tamaño del píxel. Cada imagen digital, como hemos visto, consta de tantas matrices como bandas fueron detectadas por el sensor, por ejemplo, una imagen digital proporcionada por el sensor TM del satélite Landsat se compondría de siete matrices (figura 2.1b).

Figura 2.1b. Organización de datos en una imagen digital En resumen, cada ND, indica la codificación digital de la energía recibida de una determinada parcela del terreno y banda del espectro, la que depende de las características radiativas de la cubierta presente en esa parcela, por ello, los ND sirven como base para la interpretación digital de las imágenes. 45

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Dado que una imagen de satélite es un conjunto de números enteros, puede aplicarse sobre ellas diversas operaciones matemáticas, modificar la geometría de la imagen, hacer combinaciones aritméticas entre bandas, o agrupar los ND de una imagen en conjuntos homogéneos para obtener una clasificación. Debido al carácter matricial de una imagen de satélite, ésta puede quedar también definida por sus estadísticas elementales, representadas en un histograma, el que nos proporcionan información de gran interés para su interpretación, así como para abordar operaciones de realce o transformación adecuadas al tipo de trabajo que vayamos a realizar. 2.2 CORRECCIÓN GEOMÉTRICA Una imagen de satélite no es un mapa; no se puede medir distancias, ni calcular superficies sobre ellas, ni comparar los resultados que se obtengan al tratarlos con otras fuentes, de manera fiable, a no ser que se lleve a cabo una corrección geométrica, es decir, que se aplique un sistema de proyección y se georreferencie, colocando sus datos en concordancia con la realidad del terreno. Como se sabe, un geoide como la Tierra, no es desarrollable sobre un plano, por lo que para representarla en forma gráfica, de mapa, debe aplicarse una proyección, que siempre da lugar a deformaciones. Exactamente lo mismo ocurre con una imagen de satélite, que geométricamente es una proyección azimutal central, en la que los errores se van acumulando de manera radial desde el nadir hacia los bordes. Las deformaciones debido a la curvatura de la Tierra son mayores en una imagen de satélite que en la fotografía aérea, por la mayor cantidad de terreno que cubren. Para resolver este problema, además de los propios errores en la adquisición, se emplean técnicas digitales, que permiten relacionar la geometría de una imagen con la de un mapa (figura 2.2)

Figura 2.2. Adquisición de puntos de control imagen y mapa. El objetivo de la corrección geonétrica es generar una nueva imagen, en la que los 46

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pixeles o celdas se sitúen en una nueva posición, determinada por las coordenadas del sistema de proyección utilizado un mapa de referencia; dicho de otra manera, la imagen corregida resultante debería mostrar una disposición de los objetos idéntica a la que aparece en el mapa que utilizamos para su corrección; de esta forma, la imagen puede ser superpuesta a un mapa de manera que sobre ella puedan medirse distancias o áreas y se elimine la distorsión originada por las condiciones de observación. En algunos casos, de acuerdo con el objetivo de la investigación, será necesario la superposición de dos o más imágenes de la misma zona, pertenezcan estas o no al mismo sensor. Este es el caso de los estudios multitemporales, en donde es necesario que las celdas de las distintas fechas se superpongan con precisión, de lo contrario, podría detectarse cambios entre imágenes que fueran debidos no a modificaciones reales de la cubierta o uso del suelo, sino simplemente a un mal ajuste entre ellas. Las correcciones geométricas son esenciales para generar mosaicos, es decir unir varias imágenes contiguas para configurar un sector más amplio o fronterizo a varias adquisiciones. 2. 3

ANÁLISIS VISUAL DE LAS IMÁGENES

Si cada ND es una codificación digital de señal analógica (intensidad de energía), resulta muy conveniente poder observar también en términos analógicos el fruto de las distintas operaciones digitales. El análisis visual puede entonces, utilizar elementos como textura, estructura, emplazamiento o ubicación contextual, factores de análisis que son posible de aplicar en el tratamiento digital, como se observa en la figura 2.3.

Figura 2.3 Criterios de visualización de imágenes La figura indica la complejidad de la interpretación en la medida que se pasa a considerar elementos relacionados con la propia imagen a factores de análisis que dependen del propio objeto en estudio y de las características ambientales en que se encuentra. En un 47

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trabajo de interpretación los denominados factores de interpretación se analizan en conjunto, tanto en los procesos de análisis deductivos como inductivos 2.3.1 Tono El tono hace referencia a la intensidad de energía recibida por el sensor para una determinada banda del espectro, es decir, se relaciona estrechamente con el comportamiento espectral de las distintas cubiertas, para la banda particular del espectro sobre la que se está trabajando. La visualización en tonos de gris constituye una primera aproximación visual a una imagen, por su indudable parecido, al menos en las formas que pueden apreciarse con la resolución espacial del sensor, a una fotografía aérea tradicional. A través de la interpretación se puede reconocer variadas categorías por el contraste de tonos en distintas bandas del espectro. La vegetación se visualiza en tonos oscuros en las bandas visibles y muy claros en el infrarrojo cercano, en cambio el agua presenta tonos oscuros en ambas y los suelos descubiertos ofrecen tonos blancos en los dos (figura.2.3.1).

Figura 2.3.1 Bandas del rojo e infrarrojo cercano (Landsat TM, 1998) 2.3.2 Color Comparando la visualización de la imagen en tonos de gris y en una sola banda con la visualización de imágenes en color, esta última constituye un salto cualitativo, puesto que permite llevar a cabo el análisis de cada imagen teniendo en cuenta la información proporcionada por varias de las bandas que la componen, además de añadir el color como elemento de interpretación visual, que siempre ayuda a la mejor discriminación de las diferentes cubiertas (el ojo humano aprecia mejor el contraste entre colores que entre niveles 48

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de gris). El número de composiciones en color que se puede generar es proporcional a la resolución espectral del sensor. Los colores resultantes dependerán de las bandas que se designen y del color primario aplicado a cada una. El sentido temático de cada composición, como es lógico, dependerá de ambas decisiones. Si se pretende realzar la discriminación de la nieve y las nubes, por ejemplo, será conveniente incluir bandas del visible e infrarrojo cercano. Si la intención es reforzar las cubiertas vegetales, el infrarrojo cercano será un componente insustituible, mientras los infrarrojos medios y el rojo serán los más convenientes para ciertos tipos de suelos. Asimismo, también puede incluirse en las composiciones en color el resultado de ciertas operaciones aritméticas con las imágenes como los cocientes o el análisis de componentes principales. Una de las composiciones en color más utilizadas en teledetección es el falso color convencional o infrarrojo convencional, que se obtiene desplazando el rango espectral del color natural hacia longitudes de ondas más largas. En otras palabras, se asigna el color azul a la banda verde del espectro, el verde a la banda roja, y el rojo al infrarrojo cercano tal como se presenta en la figura 2.3.2. Si se compara esta imagen con las de tonos grises, se observa que proporcionan mayor información: los diversos tonos rojos indican las áreas de alta actividad vegetativa (alta reflectividad en el infrarrojo cercano, banda 4 del Landsat TM), las áreas urbanas aparecen en tonos azulados, y las superficies de agua en tono negros. Los diversos grados de cobertura vegetal quedan expresados así por la cantidad de rojo que puede encontrarse en cada celda.

Figura 2.3.2. Landsat TM, 4, 3, 2 (RGB) 1998. A continuación se entregan dos ejemplos más de composición en color. Las bandas 7, 4 y 1 del Landsat TM corresponden a las bandas del infrarrojo medio, infrarrojo cercano y al azul respectivamente, si se asignan estas al espacio RGB se tiene como resultado la 49

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figura 2.3.3. Esta combinación principalmente suelo.

se utiliza para destacar características geológicas,

Al combinar las bandas 4, 5, 2 (RGB) del Landsat TM correspondientes a las bandas del infrarrojo cercano, infrarrojo medio y verde visualizamos una imagen en donde se destacan los sectores con mayor contenido de humedad. (figura 2.3.4).

Figura 2.3.3 Composición falso color. Bandas 7, 4, 1 (R,G,B) del TM.

Figura 2.3.4 Composición falso color. Bandas 4, 5, 2 (RGB) del TM.

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2.3.3 Textura La textura de una imagen está referida al contraste espacial entre los distintos elementos presentes en la imagen y procede de la relación entre el tamaño de los objetos y la resolución del sensor. Se relaciona con la aparente rugosidad o suavidad de una región de la imagen. La imagen de la figura 2.3.5 presenta a la izquierda el Club Hípico de Santiago de Chile y a su derecha el Parque O’Higgins. Se diferencian las distintas texturas que poseen los pastos (1), los árboles del parque (2), el pavimento de la elipse del parque (3) y la zona urbana que los rodea (4).

Figura 2.3.5 Análisis visual de Textura 2.3.4 Contexto espacial El contexto espacial relaciona la localización de las cubiertas de interés con elementos vecinos de la imagen. En la figura 2.3.6 el color rojo se relaciona con coberturas vegetacionales. En el primer caso (a) es la forma y el contexto que corresponde a un valle agrícola lo que permite inferir la identificación de estos elementos como cultivos con riego central. En el segundo caso (b) la forma y el contexto (trama urbana) que rodea el elemento, es lo que identifica a este elemento como una cancha de golf.

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(a)

(b)

Figura 2.3.6 Contexto espacial 2.4 TÉCNICAS DE TELEDETECCIÓN PARA EL ESTUDIO DEL SUELO Y COBERTURAS VEGETALES. 2.4.1 Clasificación de imágenes Para la mayor parte de los usuarios de la teledetección, la clasificación supone la fase culminante del tratamiento digital de imágenes. Este papel protagonista viene dado por la misma naturaleza de la teledetección espacial. Los ND adquiridos por el sensor no tienen sentido en sí mismos, sino en cuanto son interpretables; esto es, convertibles a categorías que supongan un mejor conocimiento del territorio. Esta interpretación se puede realizar visualmente, sobre reproducciones fotográficas de las imágenes, o digitalmente, empleando la potencia y rapidez de cálculo que proporciona un computador. El fruto de la clasificación digital es una cartografía e inventario de las categorías objeto de estudio. La información multiespectral se condensa, en definitiva, en un documento cartográfico y en unas tablas estadísticas, que definen la localización y ofrecen el inventario de superficies de las categorías de interés. La clasificación digital sigue cauces análogos a los que emplea la fotointerpretación. En esta técnica, en primer lugar el intérprete identifica cada cubierta, de acuerdo a una serie de criterios: tono, textura, forma, disposición, etc., tal y como aparecen en unos fotogramas tipo. Posteriormente, delimita sobre el resto de las fotografías las zonas que se corresponden con ese patrón previamente definido. En otras palabras, asigna a cada categoría, determinadas superficies, en función de la semejanza de éstas con el patrón- tipo identificado previamente, por último, verifica sobre el terreno la interpretación realizada.

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Este es también el esquema de la clasificación digital. Basta traducir los criterios analógicos por digitales, por cuanto se realiza sobre los ND, valores de reflectividad, albedo u otro valor físico presente en la imagen. En una clasificación se pueden distinguir las siguientes fases: (i) definición digital de las categorías (fase de entrenamiento), (ii) distribución de las celdas de la imagen en una de esas categorías (fase de asignación), y (iii) comprobación y verificación de resultados. La fase de entrenamiento pretende definir digitalmente las categorías temáticas de interés, con objeto de que el computador sea capaz de discriminarlas automáticamente. Tradicionalmente se han dividido los métodos de la clasificación en dos grupos: supervisado y no supervisado, de acuerdo a la forma en que son obtenidas las estadísticas de entrenamiento. El método supervisado parte de un conocimiento previo del terreno, a partir del cual se seleccionan las muestras para cada una de las categorías. Estas muestras se denominan campos de entrenamiento y son ingresadas mediante mesa de digitalización o se delimitan sobre la pantalla del computador. Deben definir adecuadamente a la clase temática que caracterizan, por lo que es importante que estén bien situados (no en zonas fronterizas con otras cubiertas) y correspondan a áreas que realmente tenían ese tipo de cubierta cuando se adquirió la imagen. Por su parte, el método no supervisado discrimina, mediante una búsqueda automática, los grupos de valores homogéneos dentro de la imagen. Queda al usuario, en este caso, la labor de encontrar correspondencias entre esos grupos y sus categorías de interés. Habitualmente, el computador genera esos grupos espectrales mediante algoritmos de agrupación automática (clustering), señalando el usuario únicamente algunos parámetros de control (números de grupos, criterios de convergencia entre grupos, criterio de separabilidad, etc.). Independientemente del método empleado en definir la fase de entrenamiento, antes de abordar el proceso de clasificación propiamente dicho, conviene reflexionar sobre la discriminalidad de las categorías seleccionadas. En otras palabras, es preciso evaluar la viabilidad de que esas categorías puedan clasificarse sin grave riesgo de error. Si se comprueba que dos o más son muy similares, habría una gran probabilidad de confusión entre ellas, por lo que resultaría aconsejable: (i) confirmar si las estadísticas de entrenamiento (clases digitales que deben corresponder a la clase temática) han sido correctamente deducidas; (ii) adoptar una leyenda más general, con nuevas categorías que supongan una mezcla de las que ofrecen mayor riesgo de confusión; (iii) recabar información auxiliar o imágenes de otras fechas. Existen varios métodos - tanto gráficos como numéricos- para evaluar las estadísticas de entrenamiento. Entre los gráficos, el más elemental es un diagrama, donde figuran, en abcisas, las bandas que intervienen en el análisis, mientras en ordenadas los ND medios de cada categoría. Este gráfico sirve para observar posibles solapes entre categorías 53

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y, por tanto, para evaluar el riesgo de que puedan confundirse en la clasificación posterior. En cuanto a métodos numéricos puede calcularse la separabilidad estadística, considerando los valores de las medidas y desviaciones típicas de cada categoría. Una vez evaluadas las clases generadas en la fase de entrenamiento comienza propiamente tal, la clasificación de la imagen. En esta fase, el computador asigna las celdas de la imagen a una de las categorías previamente definidas. Los criterios más comunes para realizar esta asignación son: (i)

Mínima distancia. En este método, el píxel se asigna a la clase más cercana, considerando la distancia espectral que tiene con los centros de clase señalado anteriormente.

(ii)

Paralelepípedos. En este criterio, se señala un área de dominio en torno a cada categoría (normalmente considerando su media y desviación típica). Si un determinada celda se sitúa en esos márgenes, queda clasificado como tal; en caso contrario, se interroga sobre su pertenencia a la siguiente categoría. Si no puede asignarse a ninguna, queda como no clasificado.

(iii)

Máxima probabilidad. Esta regla de clasificación parte de considerar la distribución de los ND en distintas categorías como sujetas a una distribución normal. En consecuencia, dados los ND de un determinada celda, puede calcularse la probabilidad de pertenencia a cada una de las categorías previamente definidas, asignándose a aquéllas con que cuenta una mayor probabilidad de pertenencia.

Independientemente del método empleado en la clasificación digital, los resultados se almacenan en una nueva imagen, similar a las originales, en cuanto a estructura y tamaño, pero con la importante diferencia de que el ND de cada celda no corresponde a un valor de radiancia, sino a la categoría temática a la que se asignó. En definitiva, obtenemos una nueva matríz numérica, similar a la original aunque de dos dimensiones, pues se ha condensado la información espectral (varias bandas) en una sola. Esa nueva imagen puede ser el producto final del trabajo, o servir como estadío intermedio de un proyecto más amplio, en donde la teledetección se combine con otro tipo de variables (figura 2.4.1)

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Figura 2.4.1 Fundamentos de la clasificación Esta nueva imagen puede dar lugar a dos tipos de productos: cartográficos y estadísticos. En el primer caso, se trata de convertir la imagen clasificada en un mapa; en el segundo, de realizar un inventario a partir de los ND que componen esa imagen.

2.4.2 Operaciones entre bandas El formato digital de una imagen de satélite permite, como ya se ha comentado en algún punto anterior, la realización de muy diversas operaciones aritméticas entre bandas: sumar, restar o dividir, píxel a píxel, los ND de ambas bandas. El resultado de cualquiera de las operaciones es una nueva banda con el mismo tamaño y estructura de las originales. Sin embargo, sus ND ya no responden a la radiancia media de los materiales obtenida por el sensor, sino que corresponden a valores sintéticos. Una de las operaciones más utilizadas es la división de bandas (figura 2.4.2, tomada de Chuvieco, 1996). Esta operación es extremadamente útil para obtener índices vegetacionales e índices para fines de exploración minera . Se han ensayado, por ejemplo, cuocientes entre el infrarrojo medio y el cercano, para aislar las cubiertas vegetales de las rocas, y entre la banda roja y la azul, para aquellos materiales con importante presencia de limonita.

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Figura 2.4.2 División de Bandas La división de bandas también se utilizan para reducir el efecto atmosférico y topográfico, permitiendo la comparación de datos multitemporales.

2.4.3

Análisis de componentes principales (ACP).

El objetivo del Análisis de Componentes Principales (ACP) es resumir un grupo de variables en un nuevo conjunto, más pequeño, sin perder una parte significativa de la información original. Esta capacidad de síntesis ha sido la base de la aplicación del ACP en teledetección. La adquisición de imágenes sobre bandas adyacentes del espectro, implica con frecuencia detectar una información redundante, puesto que los tipos de cubierta tienden a presentar un comportamiento similar en regiones próximas del espectro. Por ello, las medidas realizadas en una banda pueden presentar una importante correlación con las deducidas de otra, haciendo una, o varias de ellas, prácticamente irrelevantes. En este contexto, el ACP permite sintetizar las bandas originales, creando unas nuevas bandas -los componentes principales de la imagen-, que recojan la mayor parte de la información original. Esta síntesis resulta muy conveniente cuando se pretende abordar un análisis multi-temporal (Deering,1990), o cuando se intentan seleccionar las tres bandas más adecuadas para una composición en color (Holm et al, 1989). El análisis se inicia calculando la matriz de correlación entre las bandas que intervienen en el proceso. Esto es ya una primera medida de la redundancia que existe en los datos, puesto que una alta correlación entre dos bandas implica que la información contenida en ellas es muy similar. 56

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A partir de la matriz de varianza-covarianza, se extrae los eigenvalores para cada uno de los componentes. Los autovalores expresan la longitud de cada uno de los nuevos componentes, y, en última instancia, la proporción de información original que retienen. En principio, el ACP deduce tantos componentes como bandas originales. Sin embargo, el autovalor va disminuyendo progresivamente, del primero a los últimos, pues se pretende maximizar sucesivamente la varianza extraída en el análisis. La varianza original explicada por cada componente se calcula como la proporción de su autovalor frente a la suma de todos los autovalores. De igual forma, para calcular las ecuaciones que sirven para obtener las nuevas imágenes, se precisa contar con los coeficientes de la transformación. Ambos aspectos, pueden abordarse a partir de los autovectores. El autovector indica la ponderación que debe aplicarse a cada una de las bandas originales para obtener el nuevo CP. Dicho brevemente, equivale a los coeficientes de regresión en una transformación lineal estándar, siendo las bandas de la imagen las variables independientes, y los CP las dependientes. En resumen, esta matriz, junto al análisis visual de los componentes resultantes, resulta ser clave para interpretar los resultados, dando un sentido temático a cada uno de los componentes (figura 2.4.3).

Figura 2.4.3 Análisis de Componentes Principales En la figura (2.4.3), se muestran dos bandas, donde la variabilidad de cada una se encuentra expresada en la proyección de la nube de datos sobre los respectivos ejes, una vez que se realiza la transformación ACP la totalidad de la variancia de ambas imágenes se expresa en el eje mayor de la elipse (A), sintetizándose así los datos de las dos bandas en una nueva banda que corresponde al primer componente. El resultado de un ACP se puede analizar visualmente, comparando las bandas resultantes con las bandas originales, o mediante el análisis de los valores estadísticos (matrices de correlación y variabilidad). En este sentido, mientras mejor correlación existe entre dos bandas mayor es la similitud de información que contienen y mientras menor sea la correlación mayor es el aporte de cada banda. La composición de bandas que se debe elegir es aquella que represente la mayor parte de la información original, eliminando las que 57

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aporten información similar. Cuando se aplica el ACP a más de tres bandas, como es el caso de las imágenes TM (5 o más bandas), sólo los primeros componentes son significativos, puesto que en el primero se encuentra el porcentaje de mayor variabilidad correspondiente a la totalidad de las bandas, mientras que en los siguientes componentes, la información que se representa corresponde a porcentajes bajos de variabilidad, generalmente asociados a clases temáticas particulares. El Análisis de Componentes Principales, con datos de diferentes fechas, constituye un instrumento adecuado para el análisis de cambios multitemporales, detección de cambios, o para realzar elementos de interés en una imagen, tal como se presentará más adelante. 2.4.4 Índices vegetacionales Para estudiar la cobertura vegetacional e independizarla de los factores que distorsionan su observación, se han desarrollado los denominados índices de vegetación (IV). Estos índices tratan de aislar el componente vegetal de la respuesta del suelo y del agua. Tabla 2.1 Indices vegetacionales Indices de Definición vegetación Ratio vegetation RVI = irc/r index Perpendicular PVI = irc-a-r-b 2 Vegetation index √ a +1 Soil Adjusted SAVI = ( irc - r ) ρ ρ (1+L) vegetation index ρirc +ρ r + l Transformed TSAVI = _a - ( ρirc - a - r - b )_ SAVI 2 r + a - ρirc - a * b - x ( 1 + a ) Modified SAVI MSAVI = 2 irc + 1 - √ 2 irc + 12- 8( irc - r) ρ ρ ρ ρ 2 Optimized SAVI OSAVI = irc - r/ irc + r + Y

ρ

ρ ρ

ρ

Autor y año Pearsons & Miller (1972) Richardson & Wiegand (1977) Huete (1988) Baret y (1991)

Guyot

Qi et al. (1994) Rondeaux (1996)

Los valores constantes de a y b corresponden a la pendiente y ordenada en el origen de la línea de suelo irc suelo = a*r suelo + b

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Diversas son las expresiones matemáticas que se han desarrollado con estos fines, desde simples restas de las bandas del infrarrojo cercano y la del rojo, hasta complejas ecuaciones normalizadas (tabla 2.1), sin embargo el índice más utilizado es el denominado índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). El NDVI (Normalized Difference Vegetation Índex) se ha perfeccionado por distintos autores, simplificándolo o buscando variaciones que lo ajusten a determinadas condiciones de sitio. Sin embargo por sus resultados y simplicidad sigue siendo un índice válido y el de mayor aplicación en estudios de vegetación. Por otro lado, existen índices que toman como base el NDVI y a partir de él parametrizan la vegetación con el fin de estudiar el seguimiento de esta. Un ejemplo de estos índices es el denominado índice de verdor visual (IVV). 2.4.4.1 Indice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) Este índice corresponde a un cociente y se apoya en la particular propiedad espectral de la vegetación en el rojo e infrarrojo cercano, el cual permite discriminar masas vegetales. La actividad fotosintética a causa de los pigmentos presentes en las hojas de las plantas absorbe una cantidad de energía en la banda del rojo (0,6 a 0,7 micrómetros) y refleja en el infrarrojo cercano (0,7 a 1,1 micrómetros). La diferencia entre estas permite separar las clases de vegetación, e inferir sobre su estado fitosanitario. El NDVI se obtiene de la siguiente forma: NDVI = IRc - R / IRc + R Esto es la diferencia entre la banda del infrarrojo cercano menos el rojo dividido entre infrarrojo cercano mas el rojo. En el caso del sensor Thematic Mapper (TM) del satélite Landsat, el rojo corresponde a la banda 3 y el infrarrojo corresponde a la banda 4. Para el sensor HRV (Haute Resolution Visible) del satélite SPOT el rojo e infrarrojo corresponden a las bandas 2 y 3 respectivamente. La resultante de esta operación presenta tonos claros ( valores altos) en los lugares donde el índice de vegetación es alto (vegetación sana) y valores más bajos donde la vegetación es más rala o se encuentra enferma. Proporciona, además, una serie de tonos intermedios que pueden dar una idea de los cultivos o vegetación natural que se encuentran en la imagen (figura 2.4.4).

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Figura 2.4.4 Indice de Vegetación Diversas relaciones se han encontrado entre el NDVI y factores como biomasa, cobertura vegetal, cantidad de precipitación, producción, etc. A modo de ejemplo, en ensayos realizados en África por Davenport y Nicholson (1989), evalúan las interrelaciones del NDVI y la lluvia, en diez cubiertas vegetacionales diferentes: cuatro zonas boscosas, dos de selva, cuatro de arbustos, matorrales y praderas. Determinaron que el rango del NDVI es sensible a la variación interanual de las lluvias, esta relación identificada es de carácter lineal y la correlación entre el volumen anual y el NDVI integrado en el mismo lapso de tiempo para 65 estaciones reportadas, es de 0,89. Los índices vegetacionales se han explorado también para la medición del índice de área foliar (IAF) y la radiación fotosintéticamente activa fijada por las plantas. Utilizando modelos de intercepción de radiación. Stockle (1991) propone un modelo para simular la intercepción de radiación apoyado en la estructura física de la planta, definida por la inclinación, orientación y localización de los elementos foliares. Este es un modelo simplificado e incorpora otras determinantes como la distribución elipsoidal de los elementos foliares, la acomodación y tendencias del dosel o de las copas, tipo e inclinación de la hoja, el grosor de las copas y el ángulo azimutal. En un articulo publicado por Baret y Guyot, (1991), sobre los limites y potencialidades de los índices vegetacionales para la estimación del Índice de Área Foliar (IAF) y la radiación fotosintéticamente activa absorbida, señalan el hecho que la mayoría de los índices de vegetación combinan información contenida en las bandas del rojo y el infrarrojo. Estos índices se establecen para minimizar el efecto de factores externos en los datos espectrales y poder derivar de ellos información tal como el IAF, la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida entre otros. En términos generales, el NDVI se ha constituido en una valiosa herramienta en la estimación de la productividad primaria de algunas coberturas vegetales y la 60

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productividad de algunas cosechas (figura 2.4.5).

Figura 2.4.5 NDVI 2.4.4.2 Índice de verdor visual (IVV) Es un índice relativo, porcentual, respecto al monto total de la vegetación que se encuentra en el momento del estudio. Se obtiene como el cociente entre el NDVI y el NDVI máximo local, expresado en porcentaje. Se determina como sigue: IVV = ( NDVI /NDVImax ) * 100 Este índice ajusta los valores del NDVI a nivel local, su aplicación a diversos estudios a entregados resultados satisfactorios y de mayor relevancia que el propio NDVI (Tapia y Castro, 1999). 2.4.5

Indices espectrales del suelo

Entre los índices utilizados con mayor frecuencia en estudios de suelo, se encuentran los siguientes:

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2.4.5.1 Indice de brillo. Tiene la finalidad de diferenciar el estado de los diferentes tipos de suelos. Este índice relaciona, en el caso de imágenes Landsat, las bandas del azul, verde y rojo.

SQR ((Azul)2 + (Verde)2 +( Rojo)2 ) SQR 3 Para las imágenes SPOT se utiliza el índice de brillo modificado, que relaciona las bandas del verde, rojo e infrarrojo cercano como se expresa a continuación: SQR (( Verde)2 + (Rojo)2 + (Infrarojo)2) SQR3 2.4.5.2 Indice de rojo Se expresa como el cociente entre el rojo al cuadrado y el verde al cuadrado multiplicado por cien: Índice de Rojo = Rojo2 / Verde2 * 100 Esta ligado a los colores del suelo, especialmente destaca los suelos con color rojo y se ha probado que tiene una relación lineal con la tabla munssel.

Figura 2.4.6. Relación entre los índices de brillo y de rojo

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En la figura 2.4.6 se puede visualizar la relación entre los dos índices del suelo. Se aprecia la distribución de los distintos tipos de suelos obtenidos para la zona del Valle de Limarí (Pouget et al, 1997).

2.5

MÉTODOS PARA SEGUIMIENTO DE COBERTURAS VEGETALES (MULTIESTACIONALES Y MULTIANUALES).

Las metodologías para estudiar la dinámica de cambios de cobertura vegetacional normalmente deben responder a las preguntas ¿Qué cambio ha ocurrido entre determinadas fechas? ¿Cuánto cambió?, ¿Dónde cambió? y ¿A qué cambió?. De igual modo se puede preguntar a una serie de fechas ¿Cuál es la situación de la ultima fecha respecto de los datos históricos (máximos, mínimos, media)? y de esta forma conocer la tendencia de los recursos vegetacionales. Entre las técnicas que se utilizan para análisis de cambios y responder estas preguntas, se encuentran la comparación de cartografía temática, el estudio de datos continuos provenientes de sensores remotos y los estudios de series temporales con los mismos datos anteriores. En el caso de la comparación de la cartografía temática, esta debe estar debidamente categorizada entre las fechas de interés y deben ser comparables. Esto significa que el mapa debe ser de la misma zona y realizado con similar metodología, incluyendo los tipos de clases. Para ello se requiere contar con mapas confiables entre las fechas que se desea analizar los cambios. Tal metodología es correcta entre fechas próximas (uno o dos años). Por su parte, los estudios de datos continuos tienen su base en datos satelitales o aéreos y permiten, en la actualidad, obtener la dinámica de cambios vegetacionales en forma continua de un territorio e incluso detectar las variaciones al interior de unidades homogéneas, como es el caso de los huertos de un predio frutícola o de rodales de bosques. En ambos casos, los estudios se basan en técnicas como: composiciones multitemporales y posterior análisis visual; en restas entre imágenes de distintas fechas; en la comparación de índices normalizados, con valores absolutos determinados en una escala conocida; en análisis factorial de componentes principales de los elementos de un paisaje, registrados mediante datos digitales; en análisis de regresión entre datos de distintas fechas y por último, en vectores multitemporales. En el caso específico de seguimiento de cobertura vegetacional, en cuanto a su decrecimiento o crecimiento, las metodologías utilizan con mayor frecuencia los índices de vegetación, especialmente el Indice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), los índices de verdor visual (IVV), el índice perpendicular de vegetación (PVI), el índice de suelo transformado y ajustado. 63

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Por otro lado, el análisis de cambios temáticos se apoya principalmente en la metodología de la Tabulación Cruzada (Cross Tabulation). En el caso de estudios de series temporales se trata de detectar tendencias y cambios en la dinámica de esas tendencias, para ello se utiliza la comparación respecto de los umbrales máximos y mínimos o respecto de los valores medios. 2.5.1 Comparación de cartografía temática Esta metodología consiste en determinar los cambios de cobertura y uso actual del suelo considerando dos mapas, de distintas fechas pero en épocas similares, con el fin de obtener la cuantificación y distribución de las clases que cambiaron y a que cambiaron, así como las zonas estables dentro de un área bajo estudio. Se recomienda que las fechas a analizar no tengan una diferencia mayor a dos años (aproximadamente) en zonas de alto dinamismo, para evitar cambios intermedios que pueden afectar el resultado final y sobre los cuales no se tiene conocimiento. Los mapas pueden provenir de distintas fuentes, sean estas interpretaciones de registros aéreos o satelitales, con técnicas visuales, digitales o mixtas, lo importante es que los mapas sean comparables, esto significa que las clases correspondan a una misma definición y se encuentren codificadas con la misma nomenclatura y se encuentren en formato digital, raster o vectorial. La técnica utilizada para obtener los cambios entre las distintas fechas corresponde a la Tabulación Cruzada, proceso estadístico que permite obtener un nuevo mapa con los cambios, los orígenes y el destino temático de ellos, así como las clases estables que no cambian entre fechas. El resultado de la tabulación cruzada (CROSSTAB), es una tabla y/o un mapa (ver guía práctica) donde se señalan, en el caso del mapa, nuevas unidades como resultado de todas las combinaciones posibles entre el número total de clases de ambos mapas, conociéndose para cada una de ellas el origen y el destino. Cuando el origen y el destino son la misma clase, esta se ha mantenido estable. En el caso del resultado tabular, ejemplo que se muestra en la figura tabla 2.2 los datos en diagonal indican las unidades sin cambio, mientras que los cruces están indicando el origen y destino de cada clase. Para la obtención de buenos resultados es de vital importancia que los mapas de ambas fechas se encuentren bien determinados, tanto en su clasificación como en la exactitud.

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Tabla 2.2 Tabulación cruzada, uso actual del suelo de 1997 y 1999 1997 Ciudad Agrícola Bosque Matorral ralo Matorral denso

1999 Agrícola

Ciudad 1 1

Bosque

3 5

1 1

Los resultados de la tabla indican que el matorral no existe en 1999 y las unidades que existían en 1997 fueron ocupadas por la expansión de la ciudad y por la agricultura. El bosque se mantiene estable. 2.5.2 Cambios con datos continuos Las técnicas en este caso son variadas. En el caso de la vegetación específicamente, se apoyan fuertemente en la comparación de índices espectrales, especialmente en los denominados índices de vegetación. A continuación se expondrán en forma sucinta las distintas técnicas y, con mayor detención las que se sugieren realizar en forma operativa. 2.5.2.1 Análisis de regresión Las técnicas de regresión se emplean para estimar valores de una variable de interés a partir de otra que esté fuertemente asociada con ella. El grado de asociación se mide a partir de observaciones comunes a ambas variables, a partir de las cuales se ajusta una función que las relaciona numéricamente. La función lineal es una de las más utilizadas en los análisis de regresión, en la cual la variable a estimar (dependiente) se calcula a partir de la variable independiente, de la siguiente forma: Y = a + bX donde x es la variable independiente e y la variable dependiente. El símbolo denota que la ecuación de regresión indica un valor estimado de la variable dependiente y. Este valor es más o menos cercano al original cuanto mayor sea la relación lineal entre x e y. Estas desviaciones llamadas “residuales” indican la calidad del ajuste. La aplicación del análisis de regresión en seguimiento de cambios temporales es utilizado para detectar cuales son los niveles digitales (ND) de la segunda fecha, caso de que no hubieran ocurrido cambios entre ambas fechas. Se expresa como sigue: ND t2 = a + b * ND t1 65

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Si se hubiera producido cambios en el periodo, los ND reales de la segunda fecha presentarán valores alejados de los estimados por la regresión (altos residuales). 2.5.2.2 Análisis de vectores El Análisis Multitemporal de Cambio vectorial apunta a la necesidad de examinar como las características cambian continuamente en el tiempo. Dos acercamientos visuales a este problema son la secuencia de tiempo y perfil en el tiempo. Este tipo de análisis refleja principalmente la dirección del cambio entre imágenes. Por ejemplo si un pixel cambia su cobertura entre dos fechas, también modificará su emplazamiento espectral. La magnitud del cambio queda expresado en la longitud del vector que separa ambos puntos (espectralmente hablando). Por su parte, el sentido del cambio, (ascendente o descendente) estará dado por el aumento o disminución del ND respectivamente. La tarea de identificar las tendencias apunta al hecho de que los Sistemas de Información Geográfica no están bien desarrollados para el análisis de cambio. Nuestra preocupación es la habilidad para analizar tendencias en el tiempo con datos espaciales. La tendencia es considerada significante sólo si muestra coherencia espacial además de coherencia temporal. Beller (1991) usa la noción de un evento temporal. Un evento espacial/temporal es un evento que tiene extensión espacial y temporal. En el contexto de sets de imágenes múltiples, la técnica de vectores multitemporales también puede ser usada para expresar la diferencia entre dos series de tiempo con datos con una sola banda. Por ejemplo, para caracterizar el cambio en niveles de biomasa vegetal entre dos años, Kajiwara y Tateishi (1990) usaron el NDVI (Indice de Diferencia de vegetación Normalizada) de 12 meses con imágenes para cada año como 12 bandas describiendo patrones de respuesta temporal. El componente de distancia del cambio vectorial fue posteriormente evaluado tomando la raíz cuadrada de la suma del cuadrado de las diferencias entre cada par de imágenes mensuales para los dos años. Algunos estudios indican que habría aparecido una fuerte correlación entre la variabilidad del fenómeno medido y el componente de distancia del cambio vectorial. Por ejemplo, con datos de NDVI, los trópicos tienden a mostrar más cambio, debido a que éstos eran más variables. Esta relación entre la variabilidad y el componente de distancia del cambio vectorial está relacionada al problema de registro temporal. Es sabido que se necesita un registro temporal fuerte entre imágenes de manera que los pixeles coincidan en el proceso de cambio vectorial. Sin embargo, muchas de éstas técnicas también son sensibles a que nivel los pixeles corresponden en el tiempo. El problema aquí es que el tiempo cronológico no necesariamente coincide con el tiempo desarrollado en el fenómeno medido. Si, por ejemplo, la estación lluviosa llega un mes tarde, toda la secuencia de meses va a quedar fuera de sincronización con respecto al ciclo de 66

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crecimiento comparado con un año normal. Esto se verá reflejado en el componente de distancia como un cambio substancial. Sin embargo, no es un cambio per se, pero los ciclos de crecimiento de los dos años no coincidirán. 2.5.2.3 Composiciones digitales multitemporales Esta técnica se basa en comparar visualmente los tonos de gris o color de imágenes de distintas fechas. Como ya hemos revisado en puntos anteriores, una imagen digital se puede asignar para su visualización a uno de los tres colores primarios aditivos, rojo, verde o azul, de esta forma si asignamos imágenes de distintas fechas a estos tres colores, la visualización final estará en correspondencia con los cambios que se han producido entre las fechas bajo estudio. Un ejemplo de lo anterior se muestra en la figura 2.5.1 donde se ha combinado en el espacio RGB la bandas del Infrarrojo cercano asignado al color del rojo, la banda del rojo asignada al color verde, ambas correspondientes al año 1998, y la banda del infrarrojo cercano correspondiente al año 1996 asignada al color azul.

Figura 2.5.1 Composición Multitemporal. En esta composición las zonas quemadas en el año 1996 y con vegetación en el año 1998 se visualizan de color amarillo debido a que el valor radiométrico más bajo corresponde a la banda infrarroja del año 1996, mientras que las bandas del rojo e infrarrojo cercano del año 1998 tienen valores más altos y similares (debido al escaso aumento vegetacional). Por el contrario, el color magenta, corresponde a presencia de vegetación vigorosa en ambos años de comparación.

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2.5.2.4 Resta entre imágenes Esta técnica consiste en restar imágenes de dos fechas, previamente corregidas, permitiendo discriminar las áreas en donde se han producido cambios en el periodo de estudio. En la imagen resultante, las áreas con cambio positivo (aumento de los ND) se presentarán en tonos más claros, las zonas con cambio negativo (disminución de los ND) en tonos oscuros y en tonos intermedios aquellas áreas que no variaron (valores cercanos a cero). Este tipo de análisis se utiliza más frecuentemente sobre índices de vegetación. Como se señaló anteriormente, los índices de vegetación son combinaciones entre las bandas roja e infrarrojo cercano del espectro, que tienden a enfatizar determinados parámetros vitales de la vegetación, y están claramente correlacionados con su vigor vegetativo: contenido de clorofila, biomasa, evapotranspiración, productividad, etc. (Sellers, 1989). Se ha indicado que las zonas sin vegetación tienden a presentar una mayor reflectividad en la banda del rojo del espectro visible y una alta reflectividad en el banda del infrarrojo cercano, normalmente esta última banda es utilizada para estudiar la vegetación. En la figura 2.5.2 se presenta una resta entre dos bandas del infrarrojo cercano correspondientes a una imagen de 1996 y otra de 1998 respectivamente. En tono blanco corresponde a la zona de mayor cambio vegetacional entre ambas fechas, esta misma zona se muestra en color rojo. Esta zona corresponde a una zona quemada en el año 96, la que posteriormente en el año 98 aparece con vegetación, por crecimiento de una plantación artificial.

Figura 2.5.2 Resta entre las bandas del IRc de 1998-1996

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2.5.2.5 Resta normalizada Como se vio anteriormente, la diferencia entre imágenes es una técnica de fácil aplicación para detectar cambios entre fechas. Sin embargo, la técnica anterior entrega diferencias absolutas y no refleja la significación del cambio frente a los valores originales. Por ello, es conveniente emplear cocientes multitemporales que ofrecen una valoración temporal al cambio. En el caso de estudios vegetacionales, la detección de cambios multitemporales resulta apropiada de estudiarse mediante la comparación de los índices de vegetación (NDVI). Al tratarse de una magnitud absoluta, donde es anulando el efecto atmosférico. Los índices de vegetación son de gran utilidad para evaluar la dinámica vegetal entre dos o más fechas de referencia, determinando como algoritmo la normalización de las restas de los NDVI obtenidos para dos fechas (Castro, 1993), de la siguiente forma: (NDVI(t1) - NDVI(t2) NDVIC = (------------------------------- + 1) * 100 (NDVI(t1) + NDVI(t2) La diferencia normalizada entre los NDVI entre dos imágenes entrega información sobre los cambios ocurridos entre ambas imágenes. Tales cambios se expresan en un aumento o disminución de la cantidad de vegetación en el intervalo de tiempo transcurrido. Como ejemplo de aplicación, se presenta un análisis de cambio entre los años 1996 y 1987, en la figura 2.5.3.

Figura 2.5.3 NDVIC. Valparaíso. Utilizando esta misma metodología, se ha derivado a la utilización del 69

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índice de verdor visual (IVV) (ver 2.4.4.2), el cual a resultado tener una mayor relación con las coberturas vegetacionales a nivel local, lo que se debe a la definición del índice. El IVV entrega una valoración relativa (porcentual) de cada valor de NDVI en relación al máximo valor de NDVI que se encuentra en la zona bajo estudio. De tal forma, si se obtiene el IVV para dos fechas diferentes y posteriormente se le aplica una resta normalizada, el resultado expresa de una manera más robusta el cambio real que se produce entre ambas fechas. El paso siguiente en la metodología de cambios es obtener los límites de cambios significativos y los moderados, correspondiendo estos últimos, normalmente al crecimiento natural de la vegetación. En el caso de la zona de Valparaíso (figura 2.5.2) los límites se fijaron en torno de los valores medios, considerando las desviaciones estándares, de esta forma se obtuvieron las clases: sin cambio, disminución moderada, disminución fuerte, aumento moderado, aumento fuerte. 2.5.2.6 Análisis de componentes principales Como se vio en puntos anteriores (ver 2.4.3), el análisis de componentes principales (ACP) puede relacionar los índices vegetacionales (IV) o el acumulado estacional, el índice de área foliar (IAF), la radiación fotosintéticamente activa y fijada, la fitomasa seca y la producción económica. Esta técnica también puede aplicarse a la detección de cambios entre dos fechas de referencia, obteniendo los componentes para el conjunto de las dos imágenes, y extrayendo aquellos que ofrezcan una clara disimetría entre ellas (por ejemplo, cargas positivas en una fecha y negativas en otra). Los ejes que albergan la mayor parte de la variancia total, los primeros componentes, son los menos interesantes para deducir cambios, puesto que expresan características comunes a las diversas fechas. Por el contrario, los componentes intermedios, muestran aspectos particulares de cada una de ellas, por lo que resultan idóneos para detectar cambios (Richards, 1984). En el caso de análisis de cambios vegetacionales las bandas más apropiadas son la banda del Infrarrojo cercano, infrrojo medio y la del verde (TM4, TM5, TM2). Para calcular las ecuaciones que sirven para obtener las nuevas imágenes, se precisa contar con los coeficientes de la transformación. Ambos aspectos, pueden abordarse a partir de los autovectores. El autovector indica la ponderación que debe aplicarse a cada una de las bandas originales para obtener el nuevo CP. Dicho brevemente, equivale a los coeficientes de regresión en una transformación lineal estándar, siendo las bandas de la imagen las variables independientes, y los CP las dependientes. 70

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En resumen, esta matriz, junto al análisis visual de los componentes resultantes (seis), resulta ser clave para interpretar los resultados, dando un sentido temático a cada uno de los componentes.

Figura 2.5.4. Análisis multitemporal mediante ACP En la figura 2.5.4 se muestra dos imágenes (en infrarojo color) correspondientes a los años 1996 y 1998, se puede apreciar los cambios que el paisaje ha tenido entre ambas fechas. De estas imágenes se tomaron las bandas correspondientes al verde y al infrarrojo cercano de ambas fechas, sobre estas se realizó el análisis de componentes principales (ACP), que arrojó como resultado lo siguiente: a) El primer componente (ACP1) concentró el 68 % de la varianza b) segundo componente (ACP2) temáticamente correspondió a la respuesta y variabilidad espectral del año 96 c) tercer componente (ACP3) entregó las zonas de cambio negativo ocurridas entre ambas fechas d) finalmente, el cuarto componente (ACP4) retuvo sólo los datos correspondientes a los cambios vegetacionales negativos y positivos entre ambas fechas. El componente ACP4 se muestra en tonos de grises en la figura 3.5.4 y se puede apreciar en tonos negros las zonas quemadas en 1996 que aumentaron de vegetación en 1998 y en tonos blancos los sectores que en 1996 tenían vegetación y que en 1998 aparece eliminada.

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2.5.3 Análisis de series multitemporales Mientras las técnicas analizadas anteriormente parecen ser valiosas para la comparación de imágenes, existen pocos métodos para casos donde muchas series de tiempo están siendo examinadas. En este caso, se trabaja con una gran secuencia de imágenes logrando examinar las tendencias y cambios en la dinámica estacional o la abstracción de las anomalías significativas de la tendencia general. A continuación se describirá en forma breve las técnicas más aplicadas en análisis de series temporales, algunas utilizan bases similares a las revisadas pero en un contexto diferente. 2.5.3.1 Desviación de una imagen respecto del promedio histórico Se asume que las áreas con cambio son identificadas por el contraste en relación al promedio o a las condiciones características. Dado ese tipo de imagen, la desviación de cualquier tipo con respecto al promedio puede ser cuantificada como una simple diferencia. Una posibilidad sería producir una imagen promedio (por ejemplo, simple promedio) sobre todas las series. Esto permitiría un cambio para cualquier imagen específica a ser evaluada, restándola del promedio. Una alternativa a la imagen promedio, es el primer componente del Análisis de Componentes Principales. Cuando una serie de imágenes de una banda que difieren sólo en el tiempo son agregadas al Análisis de Componentes Principales, el primer componente representa el peso de la suma de éstas imágenes. Varios estudios indican que el primer componente parece entregar una imagen integrada o “característica” o “típica” sobre las series (Townhend, Goff y Tucker, 1985; Lodwick, 1979). Sin embargo, para usar esta imagen característica es necesario convertir las unidades al rango original. Para componentes desestandarizados (donde la transformación se basa en la matriz de varianza/covarianza) esto puede ser logrado dividiendo cada pixel por la suma de los elementos autovectores en la matriz de transformación. El resultado es el promedio de las bandas originales que pueden ser usadas, como una imagen promedio simple, como una imagen característica a partir de la cual cualquier imagen individual puede ser restada para examinar cuanto se aleja de lo normal. 2.5.3.2 Índice de verdor relativo (IVR) El índice de verdor relativo (IVR), parte de un set histórico de datos y establece el cambio entre cobertura vegetales en un intervalo de tiempo. Indica el verdor de cada pixel en relación al rango de NDVI observado en el intervalo de tiempo transcurrido. Este índice resulta en tomar varias imágenes y obtener el mayor valor, por pixel, de entre cada una de ellas, en lo que dice relación con su NDVI. Se expresa de la siguiente forma: ND - Ndmin 72

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IVR =

*100

Ndmax. - Ndmin Donde: ND: Indice de Vegetación observado para la fecha en estudio Ndmin: Valor del Índice de Minoría del pixel (mínimo valor de la serie en estudio). Ndmax: Valor del Índice de Mayoría del pixel (máximo valor de la serie en estudio). Esta técnica se utiliza para minimizar, en las imágenes de NDVI, la contaminación por nubes, los efectos de la geometría de la observación y de la iluminación y, por último, la perturbación atmosférica. Índice de Mayoría Se basa en retener el máximo valor de un pixel dado, que presenta de entre los valores de una secuencia temporal no muy alta. Este índice resulta en tomar varias imágenes y sacar el mayor valor, por pixel de entre cada una de ellas, en lo que dice relación con su NDVI. Indice de Minoría Se obtiene de igual forma que el índice anterior, pero en este caso, el dato a extraer es el valor mínimo de cada pixel de los índices de vegetación de la serie.

Figura 2.5.5 Análisis de tendencia de cambio entre tres fechas

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En la figura 2.5.5 se presentan los resultados del análisis de series con el IVR. En este caso se tomaron tres años, similares fechas y los mapas resultantes indican las tendencias al mínimo y máximo histórico de las fechas que se estudiaron. El primer mapa resultante corresponde a la tendencia del año 1987 y el segundo mapa a la del año 1996. 2.5.3.3 Análisis de componentes principales en series temporales Ninguna de las técnicas discutidas hasta ahora permite abstraer los cambios de una serie de tiempo como un todo, por ejemplo, tomar una serie de tiempo como un grupo e incurrir en los mayores problemas que han ocurrido en ese período. El análisis de los componentes principales, sin embargo, sugiere un método. En una serie de estudios realizados en Australia (Lodwick, 1979, Byrne y Crapper, 1980; Richardson y Milne, 1983), examinaron los cambios multitemporales entre dos series de datos usando Componentes Principales. En estos estudios se encontró que los elementos cambiantes tendían a aparecer como componentes menores. En estos casos, sin embargo, los componentes principales trabajan con variaciones a partir de dos fuentes – varianza espectral y varianza temporal. ¿Qué ocurre cuando sólo se considera la varianza temporal? Townshend, Goff y Tucker (1985) usaron este tipo de procedimiento con índices de vegetación NDVI multitemporal de imágenes de Africa, pero la usaron para explorar la sub-dimensión (por ejemplo, los factores mayores en NDVI) de las imágenes en vez del cambio. En una serie de experimentos conducidos por distintos autores, el análisis de componentes principales fue utilizado para examinar cambios en datos reales y estimados. En el primer caso, fueron analizadas un año de imágenes de NDVI mensuales de Africa (1988). Los componentes principales estandarizados (Singh y Harrison, 1985) calcula los autovalores y los autovectores de una matriz de correlación en vez de una matriz de varianza-covarianza. El efecto es entregar cada imagen de igual peso, sin importar las diferencias en variabilidad (Lodwick, 1979). En estos estudios se encontró que los elementos de cambio tendieron a aparecer en los componentes secundarios. Sin embargo, en estos casos, los componentes principales están operando con variación de dos fuentes, varianza espectral y varianza temporal. En el primer componente produjo un índice de vegetación característico integrado para el año completo. El segundo componente produjo el primer componente de cambio. El segundo componente debe ser ortogonal a la imagen típica del índice de vegetación. Por lo tanto, esta muestra lo que es atípico, por ejemplo, cambio. En este caso, el segundo componente fue negativamente correlacionado con Diciembre hasta Mayo y positivamente correlacionado con Junio hasta Noviembre. Claramente describe la dicotomía de invierno-verano. El tercer componente fue negativamente correlacionado con los meses de Marzo hasta Julio y positivamente correlacionado con los meses de Agosto hasta Febrero. Por lo tanto, el tercer componente describe primavera y otoño. 74

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Uno de los elementos claves del análisis anterior es que la correlación de los componentes con las imágenes originales muestra una fuerte coherencia temporal. De hecho, puede argumentarse que cualquier cambio necesita mostrar ambas, coherencia espacial y temporal de manera de ser juzgado como un cambio en vez de una variación consecuente. La coherencia se refiere a la tendencia de un cambio a permanecer en el tiempo y en el espacio. En el segundo y tercer componente, mostraron un fuerte coherencia ya que las correlaciones positivas y negativas fueron calculadas en grupos de 6 meses. Los componentes remanentes, no mostraron mucha coherencia, correlaciones negativas y positivas muy pequeñas fueron seguidas la una de la otra en orden aleatorio. Como resultado, se interpretó que no hubo cambios substanciales en los datos. La buena característica de este Análisis de Componentes Principales es que la serie de imágenes pueden ser examinadas como un todo y los cambios pueden ser investigados de manera progresiva de mas a menos significantes. Adicionalmente, las correlaciones de las imágenes individuales con cada componente, pueden ayudar en la interpretación cuando los cambios ocurran. 2.5.4 Indicaciones generales De todo lo expuesto resulta evidente que existen distintos caminos para obtener el seguimiento de las coberturas vegetacionales y uso actual del suelo a través del tiempo, más aún, existen muchos aspectos que deben ser investigados y cada metodología debe ser adaptada y considerada en el contexto local que se aplique, valorizada y evaluada de acuerdo a los resultados que se obtengan. En opinión de los autores, este es un camino legitimo y propio de cada usuario, no obstante, de acuerdo a la experiencia y reportes sobre el tema, metodologías operativas en países similares, indican que el seguimiento mediante el NDVI y el IVV entregan resultados aceptables a los propósitos de los planificadores agrícolas, especialmente el IVV, por cuanto considera el comportamiento local de la vegetación bajo estudio. Finalmente y de igual forma, el Análisis de Componentes Principales (ACP), como método de seguimiento multitempopral entrega resultados acorde con las diversas situaciones de variabilidad del paisaje que se deseen estudiar. En este contexto, lo expuesto en este cuaderno constituye la base teórica para comprender las metodologías en que se basa la interface de seguimiento (TeleSAT) que acompaña este texto. El conjunto de módulos de análisis que integra TeleSAT resultan ser una combinación que permite realizar el trabajo de cuantificación y análisis de cambios en una determinada zona de una manera sencilla, sin necesidad de ser un usuario especializado en procesamiento de datos digitales.

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GLOSARIO

ALTITUD: (Fotografía aérea). Distancia vertical de un objeto o punto sobre un plano de comparación usualmente sobre el nivel del mar. ANCHO DE BARRIDO: Ángulo plano total o distancia lineal en terreno cubierta por un barredor multiespectral en la dirección perpendicular al desplazamiento de la plataforma. BYTES: Término que define un grupo de 8 dígitos binarios (bitios o bit), permite representar una letra o un carácter de un lenguaje que emplea dos clases diferentes, ejemplo: No - Si, Falso Verdadero, Apagado - Encendido, 1 - 0. COMPACT AIRBONE SPECTROGRAPHIC IMAGER (CASI): Es un sensor aerotransportado, óptico y multiespectral, basado en una barra de CCD (dispositivo por acoplamiento de carga) que le permite registrar diferentes longitudes de onda que van desde 430 nm a 950 nm y programar la configuración de las regiones espectrales de acuerdo a los requerimientos del usuario. CONTRASTE: (Fotografía). La diferencia entre áreas luminosas y sombras, en un negativo el contraste lo determina la relación de densidades de las partes comparadas. CORRECCION GEOMETRICA: Eliminar errores geométricos en una imagen de tal manera que esté de acuerdo con determinado sistema de coordenadas. Esto involucra la creación de una nueva imagen digital por remuestreo de la imagen original. También se le llama transformación geométrica. CORRECCIÓN RADIOMÉTRICA: Proceso de ajuste de los datos originales registrados por un sensor con el fin de corregir los sesgos que se introducen por desequilibrio de los detectores o por mal funcionamiento del sistema, por la atmósfera u otras variaciones del medio ambiente. Es un proceso importante para la obtención de información correlacionada con datos biofísicos.

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CORRECCION ATMOSFERICA : Restauración de medidas de radiación que compensa los efectos de dispersión y absorción de la radiación electromagnética por la atmósfera. DETECTOR POR ACOPLAMIENTO DE CARGA (CCD): Es un dispositivo en el cual los electrones son almacenados en la superficie de un semiconductor arreglado de tal forma que la carga eléctrica a la salida de uno proporciona el estimulo de entrada del otro, dispositivo normalmente utilizado en barredores optoelectrónicos. DESPLAZAMIENTO POR RELIEVE: La diferencia en la posición de un punto sobre o abajo del plano de posición de ese punto, referido a la perspectiva de una fotografía aérea. DIFERENCIA DE PARALAJE: La diferencia en el paralaje absoluto de dos puntos localizados en un par estereoscópico de fotografías aéreas. Usualmente usado en la determinación de la diferencia en elevación de los objetos. ESCALA: Es la relación entre una distancia medida en un mapa o una fotografía aérea y la correspondiente en el terreno. Suele representársele como un número fraccionario; Escala pequeña, la que posee el mayor denominador 1/35.000, 1/60.000. Escala mayor, aquella cuyo denominador es menor 1/20.000; 1/3.000, etc. FILTRO DIGITAL: Se aplican en procesamiento de imágenes y corresponden a un procedimiento matemático para discriminar los valores de los pixeles en función de la frecuencia espacial asociada. FORMATO DIGITAL: Arreglo de datos en una unidad central de procesamiento en formato de bit, bytes o palabras.

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FOTOGRAFIA: La producción de imágenes sobre superficies sensibles al efecto actínico de la luz. GANANCIA : Término general que se usa para expresar un aumento de la potencia de una señal en su transmisión de un punto a otro. La ganancia generalmente se expresa en decibeles. También se le llama factor de ganancia. 2.- En radar se da dos usos a este término: a).Ganancia de antena o factor de ganancia, que es la relación entre la potencia de transmisión a lo largo del eje del haz y la potencia de un radiador isotrópico que transmite la misma potencia total. b).- Ganancia de receptor que es el aumento que le da el receptor a una señal. GEOCENTRICO : Relativo a la tierra como centro. 2.- Medido desde el centro de la tierra. GEOCODIFICACION: Referencia o posición geográfica para la ubicación de los datos de una imagen. GEODESIA: La ciencia que trata matemáticamente de la determinación de la forma y dimensiones de la tierra en base a mediciones directas como triangulación, nivelación y observaciones gravimétricas. También determina él campo de gravedad externo de la tierra y trata en menor grado de la estructura interna de la tierra. GEOIDE : La superficie equipotencial en el campo de gravedad terrestre que coincide con el nivel del mar teóricamente quieto que se extiende continuadamente a través de los continentes. La dirección de la gravedad es perpendicular al geoide en cualquier punto. El geoide es la superficie de referencia para observaciones astronómicas de posición y para la nivelación geodésica.

INTERPRETACION: El acto de examinar imágenes con el propósito de identificar objetos y juzgar su significación.

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IMAGEN : 1. Contraparte óptica de una persona o cosa producida por una lente, espejo u otro sistema, óptico, en la que cada punto del objeto tiene su correspondiente en la imagen desde el cual los rayos divergen o parece que divergen. 2.- La escena reproducida por un recepptor de televisión u otro medio similar. 3.- La copia de una información contenida en una cinta, disco, tarjeta perforada u otro medio de grabación de un sistema, cuando dicha copia se presenta en un medio diferente (papel, película., tubo de rayos catódicos, etc.). IMAGEN A FALSO COLOR : 1. Una imagen el¡ la que los colores del objeto no son reales. La película infrarroja produce imágenes falso color, ya que la exposición al infrarrojo se representa como rojo, la roja como verde y la verde como azul. 2.- Imagen creada en un laboratorio fotográfico, partiendo de las transparencias fotográficas en blanco y negro de una cámara o sensor multiespectral, realizando exposiciones sucesivas sobre tina película a color, con diferentes filtros e intensidades de luz. También se llama composición a falso color y puede ser producida en un monitor color empleando idependientemente sus respectivos cañones de electrones. IMAGEN DE ALCANCE INCLINADO : En radar, una imagen en la cual los objetos están ubicados en posiciones que corresponden a sus distancias de alcance inclinado medidas desde la trayectoria de la aeronave. (Slant range image) IMAGEN DE ALCANCE TERRESTRE: Imagen de radar de vista lateral, en la cual los objetos en la elevación de referencia, están ubicados a distancias correspondientes a su separación en el terreno. IMAGENES DE RADAR: Imagen de un objeto o de una región terrítorial obtenidas por medio de un radar. También se le llama mapa de radar. IMAGEN DIGITAL : Caracterización discreta de una escena formada por celdas con determinados niveles radiométricos, como tal puede estar formada por un conjunto de bandas en cuyo caso se conoce como imagen digital multiespectral.

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LUZ ACTINICA: Una parte del espectro que provoca cambios químicos y que ocurre en las emulsiones fotográficas sensibles. La luz que forma imágenes sobre material foto sensible, la porción azul o violeta del espectro se considera como la banda de luz actínica. El valor actínico también depende de la sensibilidad de las emulsiones. MAPA BASE: Mapa auxiliar construído o adoptado para controlar en diversos grados de precisión, la transferencia de la información anotada sobre aerofotografías o imágenes. MULTIESPECTRAL: Se refiere normalmente a imágenes satelitales o sensores para indicar que se cubre o registra dos o más bandas espectrales del espectro electromagnético, es decir dos o más espacios distintos de longitudes de onda o frecuencias de la energía electromagnética.

NANÓMETRO (nm): Unidad de longitud igual a un mil millonésimo de metro. ORIENTACION: Acomodo respecto a cualquier detalle. La posición en la cual se coloca una imágen respecto a un observador, un mapa, etc PIXEL: Es la contracción de "picture element", corresponde al elemento básico que forma una imagen satelital, definido en un sistema de coordenadas por su posición en filas y columnas, más un valor temático o radiométrico. Representa la superficie mínima que puede registrar un determinado sensor de la superficie terrestre. PARALAJE: El desplazamiento aparente de posición de un objeto con respecto a un punto de referencia o sistema, causado por un movimiento en el punto de observación. PELICULA INFRARROJA: Película blanco y negro o en color, cubierta con una emulsión especial sensible a las 83

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ondas de luz "infrarroja-corta". La luz azul es eliminada con el uso de un filtro profundo se usa para fotografiar a través de poca humedad aprovechando la facultad de penetración de la luz infrarroja y en la detección de camuflaje para distinguir entre vegetación viva y vegetación muerta o un pigmento verde artificial. PELICULA ORTOCROMATICA: Literalmente, una película preparada para registrar valores tonales correspondientes a los tonos de la naturaleza. En la práctica, es una película sensible a ondas azules y verdes, pero no rojas. PELICULA PANCROMATICA.: Es una película sensible a longitudes de onda de 400 a 700 micrones o sea el espectro completo de la luz visible, incluyendo el anaranjado y el rojo. PLANO DE REFERENCIA: Aquel en relación al cual se determina la posición de objetos o elementos (ej. altura sobre el nivel del mar). PROYECCION: Conjunto de ejes sistemáticamente dibujados sobre una superficie plana para representar los paralelos y meridianos de la tierra o de una porción de la superficie terrestre, puede construirse geométricamente o mediante cálculos. PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES: Manipulación computarizada de los valores numéricos-digitales de una imagen. PROCESO POR ADICION DE COLORES : Un método para crear todos los colores por la combinación en varias proporciones de los tres colores primarios (azul, verde y rojo). También se le llama proceso por adición. PROCESO SUSTRACTIVO PARA OBTENClÓN DE COLORES : Método para crear todos los colores por sustracción de luz en varias proporciones de los tres colores sustractivos primarios que son el cyan, magenta y amarillo. RASTER: Tipo de estructura de datos espacial donde la unidad básica del sistema de almacenamiento 84

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de la información es la celda o pixel. Estructura normal en diversos sistemas de información geográfica y única en los sistemas de adquisición y procesamiento de imágenes. REFLECTANCIA: Relación entre la energía radiante reflejada por un cuerpo y la incidente a él. Razón entre irradiancia y radiancia expresada en porcentaje. RESOLUCIÓN ESPECTRAL: Es la capacidad de un sensor remoto para registrar datos en distintas partes o bandas del espectro electromagnético, caracterizando con mayor o menor precisión un determinado fenómeno de la superficie de la tierra. RESOLUCIÓN ESPACIAL: Capacidad de un sistema de teledetección para registrar una unidad mínima espacial o de distancia de la superficie terrestre. También se puede definir como la mínima distancia entre dos objetos que puede diferenciar en el terreno un sensor, se expresa en metros, metros cuadrados y en radianes. RGB (Red, Green, Blue): Síntesis del color por adición producido por la combinación de tres bandas que se asignan a los tres colores primarios (Rojo, Verde y Azul). SENSOR: Cualquier dispositivo que registra radiación electromagnética u otro tipo de energía y la presenta de forma apropiada para decodificarla y obtener información útil. SISTEMA DE POSICIONAMIENTO GLOBAL POR SATÉLITE (GPS): Corresponde a una constelación de satélites norteamericanos y rusos que permiten, mediante un receptor de la señal, ubicar un punto de la tierra en coordenadas x, y, z, con precisiones altamente confiables, permiten de igual forma la navegación marítima y el tránsito aéreo. SYSTEME PROBATOIRE D'OBSERVATION DE LA TERRE (SPOT): Proyecto de teledetección espacial del gobierno Francés en colaboración con Bélgica y Suecia, el proyecto mantiene en órbita un satélite con sensores de exploración por empuje denominados HRV (Haute Resolution Visible).

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TEXTURA: En una fotografía aérea corresponde a la frecuencia y disposición de los cambios tonales registrados en la emulsión. En imágenes tales cambios son dados por los valores de los pixeles. La textura se puede clasificar en gruesa, media y fina. UNIVERSAL TRANSVERSAL MERCATOR (UTM): Proyección cartográfica para representar la tierra basada en un sistema de coordenadas rectangulares que tienen su origen un meridiano central (según huso que corresponda, existen 60) y en el ecuador. Para Chile los husos corresponden al 18 y 19. VECTOR: Estructura de almacenamiento de datos en sistemas de información geográfica que representan la información como vectores, cuyos elementos básicos son los puntos, las líneas y los polígonos. Es un sistema que define las distintas unidades temáticas por las coordenadas de sus bordes. En general los elementos geográficos se representan como una serie de coordenadas X, Y o X, Y, Z. VISION ESTEREOSCOPICA: (estero visión). La aplicación de visión binocular, la cual permite observar un objeto simultáneamente desde dos perspectivas diferentes. VISION PSEUDOSCOPICA: Efecto inverso de la visión estereoscópica, en este caso aparecen los valles como montañas y las montañas como valles.

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