INDICES DE VEGETACION

MSAVI1 Modified Soil-Adjusted Vegetation Index 1. ▫ MSAVI2 Modified Soil-Adjusted Vegetation Index 2. ▫ WDVI Weighted Difference Vegetation Index ...
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ÍNDICES DE VEGETACION

Monitoreo de la vegetación mediante técnicas de percepción remota (2010)

NASA Serie de Satélites (1972) 

LANDSAT 1-3, con sensores MSS (Multispectral Scaner Systems).

LANDSAT 4-5, con sensores TM (Thematic Maper). 



Establecer la relación existente entre la respuesta radiométrica de las coberturas vegetales

El intervalo espectral de la vegetación verde

λ 0,4 - 2,5 µm, proveyó las bases para que se realicen mediciones de mediante sensores remotos

Relación con la Vegetación Verde 

Las regiones:



λ 0,4 - 0,7 µm  Concentración de pigmentos en las hojas



λ 0,74 - 1,1 µm  Densidad de hojas verdes Proyectadas



λ 1,3 - 2,5 µm  Agua líquida presente

λ 0,4 - 0,7 µm

Sub Intervalo - λ 0,62 - 0,68 µm 

se logra el mayor contraste espectral



permite inferir in situ, el grado de absorción de la clorofila del follaje de la planta

λ 0,74 - 1,1 µm



Sub Intervalo - λ 0,79 - 0,90 µm



Se utiliza para evitar problemas de absorción de bandas por el vapor de agua en atmósfera

λ 1,3 - 2,5 µm 

SubIntervalo - λ 1,55 - 1,75 µm



SubIntervalo - λ 2,1 - 2,3 µm



Se utilizan para evitar problemas de absorción de bandas por el vapor de agua en atmósfera, logrando el mayor contraste en contenido de agua del follaje y el background

Rojo  λ 0,6 - 0,7 µm

IR

 λ 0,75 - 1.1 µm

BANDAS del SENSOR LANDSAT -TM Espectro electromagnético m 0.4 Banda 1

0.7

Banda 2 Banda 3 Banda 4

0.8

1.0

Visible

Infrarrojo Cercano

1.2 1.4 1.6

Banda 5

1.8

2.0 Banda 7

2.2

Infrarrojo Medio

2.4 2.6 3.0 4.0 6.0 8.0 10.0

Banda 6

12.0 14.0

Infrarrojo Térmico

Índice de vegetación 

Son las diferentes relaciones y combinaciones (algoritmos), entre bandas de los sensores remotos

Jensen (1996)

Jordan (1969)

Ratio = Near IR / R

Pearson & Miller (1972)



Ratio Vegetation Index 



RVI = R/NIR

Ratio Vegetation Number 

VIN = NIR/R

Colwell (1973)

Bidireccional Reflectancia espectral

Ratio = IR/R

Rouse (1974) Landsat MSS 





Vegetation Index

VI = MSS7-MSS5/MSS7+MSS5

Transformed Vegetation Index 

TVI = √ IV +0.5

80% Vegetación Verde 20 % Vegetación Muerta



 



 





52% Vegetación Verde 48 % Vegetación Muerta

100% Vegetación Muerta

Conclusiones 

Para el monitoreo de vegetación, Las diferentes relaciones entre bandas Roja e IR, fueron superiores y a las diferentes relaciones entre bandas Verde y Roja.

Índices de Vegetación significativamente sensibles a la cantidad o biomasa de vegetación fotosintéticamente activa

Ratio = IR/R Square root Ratio = √IR/R Diff = IR-R VI = (IR-R)/(IR+R) TVI = √IV + 0.5

Clasificación de IV Jackson & Huete (1991) Baret & Guyot (1991)



Basados en la pendiente



Estos índices son simples combinaciones aritméticas que permiten enfocar los contrastes entre la respuesta de los patrones espectrales de la vegetación en las porciones R e NIR del espectro electromagnético.

  

   

RATIO NDVI RVI NRVI TVI CTVI TTVI

Simple Ratio Normalized Difference Vegetation Index Ratio Vegetation Index Normalized Ratio Vegetation Index Transformed Vegetation Index Corrected Transformed Vegetation Index Thiam's Transformed Vegetation Index

Los basados en la perpendicular distancia en relación a la línea del suelo.



Realizan correcciones: descalibrado del sensor, efectos atmosféricos, condiciones de visualización del sensor, geometría de iluminación solar, y de la variación de humedad, color y brillo del suelo

 

 

 

 

   

PVI Perpendicular Vegetation Index PVI1 Perpendicular Vegetation Index 1 PVI2 Perpendicular Vegetation Index 2 PVI3 Perpendicular Vegetation Index 3 DVI Difference Vegetation Index AVI Ashburn Vegetation Index SAVI Soil-Adjusted Vegetation Index TSAVI1 Transformed Soil-Adjusted Vegetation Index 1 TSAVI2 Transformed Soil-Adjusted Vegetation Index 2 MSAVI1 Modified Soil-Adjusted Vegetation Index 1 MSAVI2 Modified Soil-Adjusted Vegetation Index 2 WDVI Weighted Difference Vegetation Index

Transformación Ortogonal Jackson & Huete (1991)



Este grupo aborda una transformación de las bandas espectrales disponibles para formar un nuevo set de datos no correlacionadas, PCA

NASA (1979)



NOAA, Sensor AVHRR,

SIG Análisis Multivariado (ACP) 



Monitoreo de la vegetación global

PCA Justice et al. (1985)

Kogan (2001) Monitoring Drought 

El índice de Condición de Vegetación (VCI) VCI = (NDVI - NDVImin)/(NDVImax - NDVImin)*100

Es un indicador del estado de la cobertura vegetal en función de los NDVI máximos y mínimos de varios años consecutivos.

Drought

Severe Moisture and Thermal Vegetation Stress

Vegetation Health, Mid-July 2006

Vegetation Health, surface condition

Peters (2003) Monitoring Drought 

Precipitation Standarized Index (SPI) and its relationship with NDVI



Palmer Drought Severity Index (PDSI) and its relationship with NDVI

Fenología El estudio de los eventos periódicos del ciclo de vida de las plantas (brotación, floración, fructificación) influenciados por fluctuaciones climáticas

Brotación

Floración

Maduración

Coloración

Influencias climáticas a corto plazo • Por la variación estacional de la precipitación y la temperatura (El Niño o su fase inversa La Niña) • Los cambios en las coberturas de la tierra por actividades antrópicas (Deforestación)

Influencias climáticas a largo plazo •El cambio climático global (> temperatura) •Perturbaciones antrópicas de gran magnitud

NDVI, 2009

Precipitación Anual Acumulada (SMN)

900

850 800 750 700

650 600 550 500

450 400 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Fenología a partir de sensores remotos Permite interpretar las fases fenológicas generales análogas de la estación de crecimiento como: Inicio del verde Pico del verde Fin del verde Longitud Amplitud Tiempo Integrado VI Tasa de Crecimiento

UMBRALES 0.8 0.7

NDVI

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

INICIO

FIN

0 JA F S

OM N AD M E FJ M JA A MY SJN OJL NA

D

Months

 



Ampliamente utilizados por ser faciles de aplicar Los umbrales son arbitrarios, los define el investigador Hay gran variación entre diferentes coberturas

Southwest Virginia

Northeastern Maine

Death Valley

Corn/Soy belt Central Illinois

Tundra Northern Alaska

230,00 NDVI BOSQUE 210,00

190,00 170,00 150,00 130,00 110,00 1 2 3 4 5 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Bosque Chaqueño semiárido

TASA RELATIVA DE CRECIMIENTO

TRC = IV T2 – IV T1 / T2 – T1 NDVI BOSQUE

PENDIENTE BOSQUE

5 220,00

4 200,00

3

2

180,00

1 160,00 0

140,00 -1 120,00

-2

100,00

-3 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

Regresión Lineal IV T2 = m IV T1 + b NDVI BOSQUE

PENDIENTE REGRESS

1,3 220,00 1,2

1,1

200,00

1 180,00 0,9

160,00

0,8 0,7

140,00

0,6 120,00 0,5 100,00

0,4 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

Growing Degree Days

Series Temporales

T1 T2

Tn

Pixel j; k Tn

T1 T2

Tn

NDVI ratio = (NDVI - NDVI min) / (NDVI max - NDVI min) 1

NDVIratio

0.8

• 50% umbral más utilizado

0.6 0.4 0.2 0

A SF OM N AD M E FJ M JA A MY SJN OJL NA D

J

Months  

El rápido crecimiento es más importante que la ocurrencia de los primeros brotes. Reduce la probabilidad de confundir a menores umbrales suelo-vegetación.

PICO DE VERDE 50% UMBRAL

Clasificación de las coberturas de

África, mediante PCA Tucker et al. (1985)

20 08 0 20 8 01 08 s 0 20 8 21 08 s 0 20 9 11 08 s 0 20 9 21 08 s 1 20 0 01 08 s 1 20 0 21 08 s 1 20 1 01 08 s 1 20 1 11 08 s 1 20 1 21 08 s 1 20 2 11 08 s 1 20 2 21 09 s 0 20 1 01 09 s 0 20 1 21 09 s 0 20 2 01 09 s 0 20 2 21 09 s 0 20 3 01 09 s 0 20 3 21 09 s 0 20 4 11 09 s 0 20 4 21 09 s 0 20 5 01 09 s 0 20 6 21 09 s 0 20 8 01 09 s 0 20 8 11 09 s 08 21 s CMP 1

-0.2

-0.4

-0.6 CMP 2 CMP 3

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

Muchas Gracias