INDICES DE VEGETACION A PARTIR DE IMAGENES HIPERESPECTRALES

10.1.3 Indices de vegetación a partir de imágenes hiperespectrales De los índices de vegetación bidimensionales (ej. NDVI) hemos pasado a los Ndimensionales (ej. Tasseled Cap, que utiliza 6 bandas del Landsat). Una extensión de estos últimos lo constituyen los índices obtenidos a partir de imágenes hiperespectrales, es decir, obtenidas con sensoresde elevada resolución espectral que permiten recoger información terrestre no en unas pocos canales  espectrales, como el SPOT o el LANDSAT, sino en un gran número de ellos, pudiendo  llegar a 200 o más. Los espectros así obtenidos son comparables a los espectros  obtenidos con los espectrómetros en el laboratorio. Originalmente los sensores  hiperespectrales se montaron en plataformas aéreas, como el AVIRIS (airborne visible / infrared imaging spectrometer) de la NASA, puesto en servicio en 1989 y que posee  210 canales que operan entre 0.4 y 2.45 µm con anchos de bandas de 10 nm. Un sensor de características similares (Hyperion) se encuentra a bordo del satélite EO-1 de la NASA,  lanzado en noviembre del 2000. La Fig. 99 permite comparar la resolución espectral de un espectro multiespectral (LANDSAT) y uno hiperespectral (EO-1 Hyperion) en el caso de una cubierta vegetal terrestre: 

El potencial analítico que ofrecen las imágenes obtenidas con sensores hiperespectrales es  obvio, y una de sus grandes posibilidades es el procesamiento en derivadas de las curvas  espectrales, que permite reducir la influencia de interferencias. 

Veamos un ejemplo. En la  Fig. 100 se esquematizan los espectros del suelo y del vegetal así como del espectro resultante de la adición de ellos, que es el espectro que realmente registra el sensor del satélite.

Consideremos sólo la región espectral entre aproximadamente 0.625 y 0.770 um. En el  intervalo elegido el espectro del suelo puede considerarse prácticamente lineal ( y = ax + b).  La Fig 101 permite comprobar cómo la derivación permite eliminar la influencia del suelo. 
Estas propiedades de las derivadas podemos aplicarlas a: 

1. Al análisis del “borde rojo” del espectro de los vegetales. Dicho borde corresponde al punto de inflexión que se produce entre el rojo y el IR cercano en el espectro de los vegetales verdes. Los desplazamientos de su posición se han asociado a cambios fenológicos y al stress vegetal. La posición del borde rojo puede determinarse con  precisión ubicando el máximo de la derivada primera del espectro. V. Fig. 102(a) 

2. Calculo de un nuevo índice de vegetación:

Supongamos que el sensor hiperespectral está recibiendo radiación reflejada por un  cultivo junto con la reflejada por el suelo de los surcos intermedios o reflejada por el  suelo mismo debajo del follaje y que atraviesa nuevamente la cubierta vegetal en  dirección al sensor. Esta situación se representó gráficamente en la Fig. 100. Se propuso emplear la integral de la derivada segunda como un índice de vegetación para eliminar la influencia del suelo (Fig. 102(b).

Las consideraciones que anteceden permiten prever un amplio campo de investigación en la  evaluación de las cubiertas vegetales basado en las posibilidades que nos abre la modalidad  hiperespectral de las plataformas satelitales.

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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

 

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