Los 6 Índices de Vegetación para completar el NDVI

La vegetación constituye uno de los componentes del medio físico de la mayor importancia para el equilibrio del medio ambiente. Por un lado, se trata de un recurso con un valor intrínseco (agricultura, pastos, bosques). Por otro lado, la cubierta vegetal juega un papel decisivo para el adecuado mantenimiento de otros muchos recursos (fauna, suelos, paisaje).

Mediante el análisis multitemporal de imágenes de satélite, es posible hacer un seguimiento de la evolución de las diferentes comunidades vegetales y de los cultivos agrícolas. Los Índices de Vegetación son combinaciones de las bandas espectrales registradas por los satélites de Teledetección, cuya función es realzar la cubierta vegetal en función de su respuesta espectral y atenuar los detalles de otros componentes como el suelo, la iluminación, etc.

Los Índices de Vegetación, son pues imágenes calculadas a partir de operaciones algebraicas entre distintas bandas espectrales. El resultado permite obtener una nueva imagen donde se destacan gráficamente determinados píxeles relacionados con parámetros de las coberturas vegetales: densidad, índice de área foliar y actividad clorofílica.

Cada Índice de Vegetación tiene sus limitaciones. El NDVI es sensible a los efectos del suelo y la atmósfera es, por ello, que se recomienda aplicar índices adicionales para un análisis más preciso de la vegetación.

En este post, vamos a mostrarte los 6 Índices de Vegetación más completos para mejorar y complementar el análisis del NDVI.

EVI (Índice de Vegetación Mejorado)

El Enhanced vegetation index (EVI) o Índice de Vegetación Mejorado intenta expresar los efectos atmosféricos calculando la diferencia de radiancia entre las bandas del Azul y Rojo y nos permite monitorizar el estado de la vegetación en caso de altas densidades de biomasa.

El proceso resulta ser similar al cálculo del NDVI salvo que, en esta ocasión requerimos, además, la banda correspondiente al Azul del espectro visible. La fórmula de cálculo es la siguiente:

Este Índice de Vegetación es útil para analizar áreas de la Tierra con grandes cantidades de clorofila (como los bosques tropicales), y preferiblemente con efectos topográficos mínimos (regiones no montañosas).

 

SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo)

El SAVI o Índice de Vegetación Ajustado al Suelo fue diseñado para minimizar las influencias del brillo del suelo. Su creador, Huete, agregó un factor de ajuste del suelo L a la ecuación de NDVI para corregir los efectos del ruido del suelo (color del suelo, humedad del suelo, variabilidad del suelo a través de la región, etc.), que tienden a afectar a los resultados.

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Este Índice de Vegetación se utiliza para el análisis de cultivos jóvenes, para regiones áridas con vegetación escasa (menos del 15% del área total) y superficies expuestas del suelo.

ARVI (Índice de Vegetación Resistente a la Atmósfera)

Como su propio nombre indica, el ARVI o Índice de Vegetación Resistente a la Atmósfera es el primer índice de vegetación que es relativamente propenso a los factores atmosféricos (como el aerosol). La fórmula del ARVI inventada por Kaufman y Tanré está básicamente corregida sobre el NDVI para los efectos de dispersión atmosférica en la reflectancia de la banda Roja mediante el uso de mediciones en longitudes de onda de la banda Azul.

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Su uso suele enfocarse sobre regiones con alto contenido de aerosol atmosférico (por ejemplo, lluvia, niebla, polvo, humo, contaminación del aire).

GCI (Índice de Clorofila Verde)

En Teledetección, el GCI o Índice de Clorofila Verde se usa para estimar el contenido de clorofila de las hojas en varias especies de plantas. El contenido de clorofila refleja el estado fisiológico de la vegetación; disminuye en plantas estresadas y, por lo tanto, puede usarse como un evaluador de la vigorosidad de las plantas.

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Este Índice de Vegetación es útil para monitorear el impacto de la estacionalidad, el estrés ambiental o, también, la aplicación de los pesticidas en su efecto sobre la salud de las plantas.

SIPI (Índice de Pigmentación Insensible a la Estructura)

El SIPI o Índice de Pigmentación Insensible a la Estructura es bueno para el análisis de la vegetación con la estructura variable del dosel. Estima la relación de carotenoides a clorofila: las señales de mayor valor de la vegetación estresada.

La fórmula de cálculo es la siguiente:

Podemos utilizarlo para monitorear la salud de las plantas en regiones con alta variabilidad en la estructura del dosel o el índice de área foliar, para la detección temprana de enfermedades de las plantas u otras causas de estrés.

Imagen obtenida del programa EOS Land Viewer.

Land Viewer es una plataforma de imágenes de satélite que permite buscar, procesar y obtener información valiosa de los datos de satélite para abordar problemas comerciales reales.

• Procesamiento en tiempo real.
• Herramientas analíticas inteligentes.
• Compatibles con otras herramientas SIG.

NBR (Índice de Calcinación Normalizado)

El NBR o Índice de Calcinación Normalizado se utiliza para calcular o identificar cuantitativamente las áreas calcinadas. Este índice se focaliza en mediciones en las longitudes de onda NIR y SWIR. La vegetación saludable muestra una alta reflectancia en el NIR, mientras que las áreas de vegetación recientemente quemadas se reflejan altamente en el SWIR. Este índice se ha vuelto especialmente instrumental en los últimos años a medida que las condiciones climáticas extremas (como la sequía de El Niño) causan un aumento significativo en los incendios forestales que destruyen la biomasa forestal.

El uso típico del NBR en el campo de la agricultura y la silvicultura es la detección de incendios activos, el análisis de la severidad del área calcinada y el monitoreo de la supervivencia de la vegetación tras el incendio.

Extra: dNBR (Diferencia Índice de Calcinación Normalizado)

El dNBR nos permite calcular la diferencia entre dos imágenes, antes y después del incendio, lo que nos da idea de la gravedad de la calcinación

La fórmula de cálculo es la siguiente:

 

Para una evaluación precisa de la gravedad del incendio deberíamos comparar estos valores de dNBR con la medición in situ. Podríamos monitorear la recuperación de la vegetación repitiendo el cálculo de NBR y dNBR de las imágenes adquiridas varios meses después del incendio.

¿Y cómo los calculo?

GRASS dispone de un algoritmo denominado i.vi, que calcula diferentes tipos de Índices de Vegetación, así como también SAGA y su algoritmo Vegetation index.

Este geoproceso permite calcular los siguientes índices: arvi, dvi, evi, evi2, gvi, gari, gemi, ipvi, msavi, msavi2, ndvi, ndwi, pvi, savi, sr, vari, wdvi.

Orfeo Toolbox, en su integración con QGIS, también nos permite calcular dichos índices mediante su algoritmo RadiometricIndices.

Y, por supuesto, también puedes emplear la Calculadora ráster de QGIS para introducir la fórmula manualmente, tal y como te las hemos expuesto en nuestro post.

A su vez, el plugin Semi-Automatic Classification plugin, también nos permite, mediante su Calculadora de bandas, el cálculo de los índices NDVI, EVI y NBR.

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