10. ALGUNAS APLICACIONES DE LA PERCEPCION REMOTA

Los avances tecnológicos de las últimas décadas en el campo de la percepción remota y de  sus cada vez más numerosas aplicaciones nos hacen desistir de intentar realizar acerca de  éstas una presentación sistemática y formal, sobre todo si queremos mantener el carácter  

introductorio de este trabajo. Ya en los capítulos anteriores, al referirnos a diversos  aspectos y procedimientos de la Percepción Remota los hemos ilustrado con algunos ejemplos de aplicación a casos de monitoreo de recursos terrestres. Para este capítulo final hemos elegido algunos temas de aplicación puntuales que creemos pueden ser de especial interés para quienes nos han acompañado hasta aquí. Estos temas son:

· Aplicaciones en agricultura.  · Temperaturas terrestres y marinas.  · Monitoreo de áreas de desastre.

Esta selección no pretende restar importancia a aplicaciones como urbanismo, geología y mineralogía, hidrología, estudios climáticos y atmosféricos, etc.

10.1 Aplicaciones en Agricultura. La percepción remota se ha convertido en una importante fuente de información en el manejo de la producción agrícola, no sólo a escalas locales sino a nivel global, particularmente para aquellas regiones en que el suministro de alimentos suele pasar por períodos críticos. En estas aplicaciones la percepción remota es particularmente empleada  para la identificación de cultivos así como analizar el estado de éstos, jugando para ello un papel primordial las características espectrales de las principales coberturas terrestres a que ya nos hemos referido en el Capítulo 4 del presente trabajo. 

Indices de vegetación. 

Vamos a referirnos a ciertas operaciones algebraicas efectuadas sobre los valores numéricos de los pixeles correspondientes sobre dos o más bandas pertenecientes a la misma escena. Entre las más importantes figuran las que conducen a evaluar los índices de  vegetación. Un índice de vegetación es un número generado por alguna combinación de 

bandas espectrales y que puede tener alguna relación con la cantidad de la vegetación presente en  un dado píxel de la imagen 
El más conocido es el Indice Diferencial de Vegetación Normalizado (NDVI – Normalized  Difference Vegetation Index)

Valores muy bajos de NDVI, del orden de 0.1, corresponden a áreas rocosas, arenosas o nevadas. Valores de 0.2 a 0.3 pueden corresponder a áreas pobres con arbustos o pasturas naturales. A partir de estos valores tendremos los niveles correspondientes apraderas, cultivos, forestaciones etc. dependiendo el valor alcanzado, que puede llegar hasta 0.6 y 0.8, del estado de desarrollo y sanidad de tales áreas. 
Es obvio, de acuerdo a lo expuesto en el Cap. 4, que el fundamento de la definición del NDVI radica en las características del espectro de los vegetales. En efecto, ya vimos (Fig. 11, pág. 9) que la radiación reflejada por una hoja en la región visible depende fundamentalmente de la radiación absorbida por los pigmentos de la hoja, mientras que en el infrarrojo cercano, en la región de 0.7 a 1.3 mµ, depende de la estructura interna de la hoja.  Para valores mayores de 1.3 mµ aparecen mínimos de reflectancia a 1.4, 1.9 y 2.7 mµ. El stress vegetal suele manifestarse cuando por efecto de factores como sequía, enfermedades, infección por plagas, etc., la hoja ve reducido su contenido de agua. Esto produce el colapso de las células del mesodermo inferior (Fig. 12, pág.9), lo cual reduce la reflectancia en el IR cercano, constituyendo un síntoma previsual de stress ya que suele manifestarse días e incluso semanas antes de que comiencen a apreciarse cambios visualmente o a través de la fotografía color convencional. El espectro vegetal de la Fig. 11 posee el aspecto típico del obtenido con un espectrómetro de laboratorio o bien con un sensor hiperespectral. Como los satélites más usuales actualmente son sólo multiespectrales no nos pueden suministrar una curva espectral con la alta resolución de un espectrómetro o un sensor hiperespectral. Sin embargo, con sus datos, por ejemplo con las 6 bandas visibles e infrarrojas del Landsat, podemos construir un espectro grosero como el de la Fig.87 que de algún modo refleja las características del espectro de laboratorio y que nos puede brindar mucha información acerca del estado de un cultivo, de una forestación, etc.  La curva a corresponde a pleno vigor vegetativo, la b representa una etapa más próxima a la  maduración y la c marca ya un estado de senescencia. Obsérvese el quiebre de las curvas a  aprox. 1.6mµ, que es un reflejo del contenido de agua de la hoja y permite diferenciar  claramente por el cambio de concavidad de la curva la transición a un estado de stress. Si se consideran los valores relativos de las reflectancias en el rojo y en el infrarrojo cercano  para cada banda se comprende que ocurrirá un notorio decrecimiento  del NDVI al pasar de la banda a a la c 

Algunos ejemplos de aplicación del NDVI 

· Seguimiento de una sequía. 

Durante los meses de noviembre de 1999 a marzo de 2000 se produjo en Uruguay una intensa sequía. Esta fue seguida desde nuestra estación de rastreo de El Pinar a través de imágenes NOAA de 1 km de resolución y calculando los índices de vegetación. Las imágenes obtenidas se representa en la secuencia de la Fig. 88

· Seguimiento de cultivos 

Las Figs. 89 a 91 de la pág. 82 muestran una secuencia de imágenes temporales de algunas arroceras a lo largo de un pequeño sector del Río Cuareim cerca y al NNW de la  ciudad de Artigas. Las imágenes cubren aproximadamente 14 km x 14 km y fueron  extraídas de una imagen Landsat standard de 185 km x 185 km. Junto a cada imagen se  muestra la foto del estado de desarrollo de una pequeña arrocera cuya posición se indica en la imagen (ensayo de La Escuela Agraria de Artigas). 
La Fig. 89, corresponde al 30-11-98, y la arrocera de referencia posee un NDVI de 0.1 0.2. Se observan otras áreas (blancas) cuyos índices son prácticamente cero y con  menores desarrollo que la de referencia. 
En la Fig. 90 se muestra la situación al 01-01-99 y puede observarse cómo el NDVI de la  referencia ha aumentado a aprox. 0.7, observándose que algunas áreas blancas han  elevado su NDVI, algunas notoriamente. Obviamente se trata de otras arroceras en  diferentes estados de evolución.  En la Fig. 91 el NDVI de referencia a aumentado a 0.8-0.9 y también otras arroceras han  aumentado notoriamente sus índices. 
Vemos cómo la percepción remota ofrece la posibilidad de monitorear el estado de los  cultivos y, estando las imágenes georreferenciadas también permitirá calcular las áreas  cultivadas. 

· Monitoreo a nivel global 

Los ejemplos anteriores son de carácter localizado. Sin embargo existen actualmente satélites como los de la serie NOAA y TERRA (Ver en la página 17 de este trabajo nuestros comentarios sobre Satélites Meteorológicos y Agrometeorológicos así como acerca de Los Nuevos Satélites Para la Observación de la Tierra) que en el marco de programas de monitoreo permanente de la superficie terrestre como por ejemplo el programa EOS (Earth Observation System) de la NASA, suministran información permanente sobre cambios en las coberturas terrestres. Entre los productos que estos programas suministran se encuentra el NDVI a nivel global. Estos productos están disponibles en Internet en resoluciones espaciales de 250m a 1 km por pixel. Uno de los sitios más apropiados para bajarlos es el 
Earth Observing System Data Gateway 

http://edcimswww.cr.usgs.gov./pub/imswelcome/

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Aplicaciones prácticas de la percepción remota satelital

INDICE DEL TUTORIAL:

1- INTRODUCCION A LA PERCEPCION REMOTA

2. NATURALEZA DE LAS RADIACIONES ELECTROMAGNÉTICAS

3. INTERACCION DE LA RADIACION CON LA MATERIA Y ORIGEN DE LOS ESPECTROS

4. INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.
   INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE (continuación)
   LA REFLECTANCIA EN LOS VEGETALES
   LA REFLECTANCIA EN EL AGUA

5. INTERACCIONES ATMOSFERICAS

6. LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES
    LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES (continuación)
    SATELITES METEOROLOGICOS Y AGROMETEOROLOGICOS
    LOS NUEVOS SATELITES PARA LA OBSERVACION DE LA TIERRA
    RECEPCION Y TRANSMISION DE LA INFORMACION SATELITAL

7. SENSORES
    7.1. Consideraciones generales
    SENSORES (continuación)
    7.2 Naturaleza de los detectores
    SENSORES: BANDAS ESPECTRALES LANDSAT TM y SPOT HRVIR
    7.3 Estudio de dos casos: LANDSAT y SPOT
    7.4 Resolución
       7.4.1 Resolución espacial
       7.4.2 Resolución espectral
       7.4.3 Resolución radiométrica
       7.4.4 Resolución temporal
   7.5 Escala y resolución espacial.

8. ESTRUCTURA DE LAS IMÁGENES DIGITALES
    ESTRUCTURA DE LAS IMAGENES DIGITALES (continuación)

9. PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES SATELITALES
    PROCESAMIENTO DE LAS IMAGENES SATELITALES (continuación)
    9.2 Realces
       9.2.2 Filtrado espacial
       9.2.3 Análisis por Componentes Principales
       9.2.4 Combinaciones de color
               Combinaciones de color (continuación)
    IMAGENES SATELITALES - CLASIFICACION
    9.3 Clasificación
         Clasificación (continuación)
            9.4.1 Clasificación supervisada
            9.4.1.2 Clasificador por paralelepípedos.
            9.4.1.3 Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood)
   Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood) - (continuación)
         9.3.2 Clasificación no supervisada
         9.3.3 Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión
   Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión (continuación)
         9.3.4 Otros métodos de clasificación
            9.3.4.1. Clasificador de red neuronal artificial
                        Clasificador de red neuronal artificial (continuación)
            9.3.4.2 Clasificadores difusos (fuzzy classifiers)

10. ALGUNAS APLICACIONES DE LA PERCEPCION REMOTA
     10.1 Aplicaciones en Agricultura.
         10.1.2 Indices N-dimensionales “Tasseled Cap”
         10.1.3 Indices de vegetación a partir de imágenes hiperespectrales
         10.2.1 Generalidades sobre el infrarrojo térmico
         10.2.2 Aplicaciones del infrarrojo térmico
             10.2.2.1 Temperatura del mar
             10.2.2.2 Temperatura terrestre
    10.3 Monitoreo de áreas de desastre
         10.3.1 Algunos ejemplos típicos
         10.3.2 El monitoreo a escala global de desastres

APENDICE I : NOCIONES BASICAS SOBRE SENSORES DE RADAR

APENDICE II: BIBLIOGRAFIA SUGERIDA

 

OTROS ITEMS DE INTERES

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