• Indexs: Cálculo de índices de vegetación, nieve, agua, etc

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Presentación y opciones

Esta aplicación permite calcular fácilmente un conjunto predefinido de índices de vegetación y otros índices de interés en teledetección. En caso que el índice de interés no esté disponible en este programa, se puede calcular a través de la aplicación CalcImg. También se puede utilizar CalcImg para reescalar los valores de salida.

Los índices son combinaciones de bandas espectrales que tienen como función realzar la contribución de ciertas componentes (típicamente la vegetación) observadas en la respuesta espectral de una superficie y atenuar la de otros factores como el suelo, las condiciones de iluminación o la atmósfera, los cuales pueden producir interferencias en la señal radiométrica.

El uso de cocientes e índices para discriminar la vegetación y sus característicasderiva del peculiar comportamiento radiométrico de la vegetación. La ventaja que tiene respecto al uso de bandas espectrales individuales es que muestran una mayor correlación con parámetros ecológicos y agronómicos como por ejemplo la biomasa, el índice de área foliar (LAI), etc.

Actualmente este programa tiene implementados los siguientes índices [se pueden encontrar explicaciones más detalladas de ellos en la obra de Pons y Arcalís (2012) consultable a través de las Referencias adicionales]:

Índices de vegetación implementados

DVI (differenced vegetation index, índice de vegetación diferencial):

Índice de vegetación obtenido a partir de la diferencia de reflectancias entre la región espectral del infrarrojo cercano y el rojo de un sensor.


DVI= 2.4 · ρ_IRc - ρ_R
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo.
Richardson, A.J., Wiegand, C.L. (1977) Distinguishing Vegetation from Soil Background Information. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43(12):1541-1552. https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/1977journal/dec/1977_dec_1541-1552.pdf

RVI (ratio vegetation index, índice de vegetación del cociente):

Índice de vegetación obtenido a partir del cociente simple entre la reflectancia en la banda del infrarrojo cercano y del rojo que se ha usado para estimaciones de biomasa e índice de área foliar (LAI) desde 1969. Originalmente se denominó vegetation index number (VIN) (Pearson and Miller 1972).


RVI= ρ_IRc / ρ_R
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R corresponde a la reflectancia en la región espectral del rojo.

El RVI toma valores entre 0 e infinito, siendo los valores más elevados los que indican una mayor cobertura de vegetación. Fue, junto al GVI (véase Pons y Arcalís, 2012, para detalles), uno de los primeros índices de vegetación propuestos.

Pearson, R.L., Miller, L.D. (1972) Remote mapping of standing crop biomass for estimation of the productivity of the shortgrass prairie, Pawnee National Grasslands, Colorado. Proceedings of the 8th International Symposium on Remote Sensing of the Environment II:1355-1379.

NDVI (normalized difference vegetation index, índice de vegetación de diferencia normalizada):

Índice de vegetación empleado en la medida del vigor de la vegetación a partir de la reflectancia en la región espectral del rojo y del infrarrojo cercano. Este índice de vegetación ha sido el más usado en teledetección de vegetación durante las últimas décadas. Fue utilizado por primera vez por Kriegler et al. (1969) y desarrollado por Rouse et al. (1973) a partir del análisis de datos de Landsat-MSS. Se encontró que, aunque el cociente simple (RVI) podía ser usado como una medida relativa de verdor, la localización y desviaciones cíclicas podían introducir un importante error. De esta manera se define el índice de vegetación de diferencia normalizada como:


NDVI= (ρ_IRc - ρ_R) / (ρ_IRc + ρ_R)donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo.

Un aspecto interesante de este índice frente al cociente simple es que toma valores entre -1 y 1 siempre que las variables se expresen en las mismas "unidades" (de hecho, en el mismo rango de variación), lo cual facilita notablemente su interpretación.

Este índice se ha usado para estimar gran número de variables: el índice de área foliar (LAI), el flujo neto de CO₂, la radiación fotosintéticamente activa absorbida por la planta (APAR), la productividad neta de la vegetación, el contenido de clorofila, la dinámica fenológica, la evapotranspiración potencial, la cantidad de lluvia recibida por la cubierta vegetal, etc. Las aplicaciones más habituales son: seguimiento de las condiciones de la cubierta vegetal a escala global, estudios de deforestación, desertización, detección de incendios, caracterización de biomas a escala global y prevención de sequía y riesgo de incendios forestales a partir del análisis de series multitemporales.

Kriegler, F.J., Malila, W.A., Nalepka, R.F., Richardson, W. (1969) Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition. Proceedings of the Sixth International Symposium on Remote Sensing of Environment, 97-131.

Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W. (1973) Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERT Symposium, NASA SP-351, I:309-317.https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19740022614/downloads/19740022614.pdf

Rouse, J.W., Haas, R.H., Deering, D.W., Schell, J.A. (1973) Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. NASA/GSFCT Type II Report. Remote Sensing Center, Texas A&M University, Greenbelt, Maryland. Page 76. https://core.ac.uk/download/pdf/80640125.pdf

TVI (transformed vegetation index, índice de vegetación transformado):

Índice de vegetación creado a partir de una transformación del NDVI que evita trabajar con valores negativos.


TVI= √(NDVI + 0.5)
donde:
NDVI es el índice de vegetación de diferencia normalizada. En la implementación de MiraMon, los valores de NDVI en el rango [-1,0.5] se asignan a 0.
Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W. (1973) Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERT Symposium, NASA SP-351, I:309-317.https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19740022614/downloads/19740022614.pdf

Rouse, J.W., Haas, R.H., Deering, D.W., Schell, J.A. (1973) Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. NASA/GSFCT Type II Report. Remote Sensing Center, Texas A&M University, Greenbelt, Maryland. Page 76. https://core.ac.uk/download/pdf/80640125.pdf

PVI (perpendicular vegetation index, índice de vegetación perpendicular):

Índice de vegetación basado en el hecho que la reflectancia en el IRc y el rojo varían conjuntamente, y en sentido contrario, con el aumento de la densidad de la vegetación, y que estas variaciones conllevan que un punto situado sobre la línea de base del suelo en el que se incremente la cantidad de vegetación se separe de la línea en sentido ascendente y hacia la izquierda.


PVI= (ρ_IRc - γ·ρ_R - δ) / √(γ² + 1)
donde
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
γ y δ son la pendiente y la ordenada en el origen, respectivamente, de la línea de base del suelo.

El resultado puede tomar valores muy diversos, y, por tanto, es difícil establecer unos márgenes concretos, si bien como aproximación puede decirse que valores de PVI negativos corresponden a zonas de agua, valores de PVI al entorno de cero corresponden a suelos desnudos y valores de PVI positivos corresponden a zonas de vegetación activa.

Algunas limitaciones de este índice son el hecho que puede variar en función de la geometría de observación y que es sensible a la dispersión atmosférica.

Richardson, A.J., Wiegand, C.L. (1977) Distinguishing Vegetation from Soil Background Information. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43(12):1541-1552. https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/1977journal/dec/1977_dec_1541-1552.pdf

WDVI (weighted difference vegetation index, índice de vegetación de diferencia ponderada):

Índice de vegetación que modula la respuesta del índice NDII (véase Pons y Arcalís, 2012, para detalles).


WDVI= ρ_IRc - γ·ρ_R
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
γ es la pendiente de la línea de base del suelo.

El resultado puede tomar valores muy diversos, y, por tanto, es difícil establecer unos márgenes concretos, si bien como aproximación puede decirse que valores del WDVI negativos corresponden a zonas de agua, valores en torno a cero corresponden a suelo desnudo y valores positivos corresponden a vegetación activa, aumentando el vigor de la vegetación cuanto mayor es el valor obtenido.

Clevers, J.G.P.W. (1989) Application of a weighted infrared-red vegetation index for estimating leaf Area Index by Correcting for Soil Moisture. Remote Sensing of Environment, 29(1):25-37. https://doi.org/10.1016/0034-4257(89)90076-X

SAVI (soil adjusted vegetation index, índice de vegetación ajustado al suelo):

Índice que pretende minimizar el efecto del suelo en el resultado del cálculo de los índices de vegetación anteriormente explicados, especialmente en superficies parcialmente recubiertas (zonas secas y áridas).


SAVI= (1 + L) · (ρ_IRc - ρ_R) / (ρ_IRc + ρ_R + L)
donde
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
L es una constante de ajuste de la influencia del suelo que depende de la cobertura de vegetación y que puede tomar un valor comprendido entre 0 y 1. A menudo se utiliza L = 0 para zonas con densidad de vegetación muy alta, L = 0.5 para zonas con densidad de vegetación intermedia y L = 1 para zonas con muy poco recubrimiento vegetal. Cuando L = 0, el SAVI es exactamente igual al NDVI.

El SAVI presenta valores comprendidos entre -1 y 1. Valores del SAVI negativos corresponden a zonas con muy baja cubierta de vegetación, con valores cercanos a -1 cuando se trata de suelos desnudos o agua, mientras que valores positivos corresponden a zonas con vegetación activa, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Huete, A.R. (1988) A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3):295-309. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X

TSAVI (transformed soil adjusted vegetation index, índice de vegetación transformado ajustado al suelo):

Variación del índice SAVI para contemplar el efecto del brillo del suelo.


TSAVI= γ · (ρ_IRc - γ · ρ_R - δ) / [ρ_R + γ · ρ_IRc - γ · δ + κ · (1 + γ²)]
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
γ y δ son la pendiente y la ordenada en el origen, respectivamente, de la línea de base del suelo
κ representa un factor de ajuste para minimizar el efecto del suelo, que los autores recomiendan aplicar con valor de 0.08.

El TSAVI toma valores entre 0 y 1. Valores de TSAVI cercanos a cero corresponden al suelo desnudo y valores cercanos a 1 (por lo general superiores a 0.70) corresponden a zonas con vegetación activa.

Este índice está muy indicado para regiones semiáridas, donde la humedad del suelo y la cobertura de vegetación son muy bajas.

Baret, E., Guyot, G., Major, D. J. (1989) A vegetation index which minimizes soil brightness effects on LAI and APAR estimation. Proceedings of the 12th Canadian Symposium on Remote Sensing, Vancouver, Canada, 1355-1358. https://doi.org/10.1109/IGARSS.1989.576128

Baret, E., Guyot, G. (1991) Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment. Remote Sensing of Environment, 35:161-173. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90009-U

MSAVI-1 (modified soil adjusted vegetation index - 1, índice de vegetación ajustado al suelo modificado - 1):

Variación del índice SAVI, con un factor de ajuste L que no es constante, sino que es una función que varía inversamente con la presencia de vegetación.


MSAVI= (1 + L) · (ρ_IRc - ρ_R) / (ρ_IRc + ρ_R + L)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
L es un parámetro de ajuste de la influencia del suelo, factor que a su vez depende de γ, que es la pendiente de la línea de base del suelo, del NDVI y del WDVI:
L = 1 - 2 · γ · NDVI · WDVI
L puede tomar valores comprendidos entre 0 y 1. Valores cercanos a 0 corresponden a zonas con densidad de vegetación alta, mientras que valores cercanos a 1 corresponden a zonas con muy poco recubrimiento vegetal. Cuando L = 0, el MSAVI-1 es exactamente igual al NDVI.

El MSAVI-1 toma valores comprendidos entre -1 y 1. Valores del MSAVI-1 negativos corresponden a zonas con muy baja cobertura de vegetación, con valores cercanos a -1 cuando se trata de suelos desnudos, mientras que valores positivos corresponden a zonas con vegetación activa, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Qi, J., Chehbouni, A., Huete, A.R., Kerr, Y.H., Sorooshian, S. (1994). A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment, 48:119-126. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90134-1

MSAVI-2 (modified soil adjusted vegetation index - 2, índice de vegetación ajustado al suelo modificado - 2):

Variación del índice SAVI.


MSAVI-2= (2 · ρ_IRc + 1 - √[(2 · ρ_IRc + 1)² - 8 (ρ_IRc - ρ_R)])/2
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo.

El resultado puede tomar valores muy diversos y, por tanto, es difícil establecer unos márgenes concretos, si bien como aproximación puede decirse que el MSAVI-2 toma valores negativos en zonas con una cobertura de vegetación muy baja y positivos en zonas con vegetación activa, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Qi, J., Chehbouni, A., Huete, A.R., Kerr, Y.H., Sorooshian, S. (1994). A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment, 48:119-126. https://doi.org/10.1016/0034-4257(94)90134-1

TWVI (two-axis adjusted vegetation index, índice de vegetación ajustado a dos ejes):

Índice de vegetación que mejora algunos aspectos del índice PVI y del SAVI a partir de estudiar la complejidad de la línea de base del suelo, sobre todo cuando la distancia D entre un píxel de suelo sin vegetación y la línea de base del suelo es grande.


TWVI= (1 + L)·[(ρ_IRc - ρ_R - Δ) / (ρ_IRc + ρ_R + L)]
donde:
Δ= √ 2 · e^(-K·LAI)· D
y:
D= (ρ_{IRc_suelo} - γ · ρ_{R_suelo} - δ) / √ (1 + γ²)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
ρ_{IRc_suelo} es la reflectancia del suelo en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_{R_suelo} es la reflectancia del suelo en la región espectral del rojo
γ y δ son la pendiente y la ordenada en el origen, respectivamente, de la línea de base del suelo,
L es una constante de ajuste de la influencia del suelo que puede tomar un valor entre 0 y 1. Un valor cercano a 0 corresponde a zonas con densidad de vegetación alta, mientras que un valor cercano a 1 corresponde a zonas con muy poco recubrimiento vegetal,
K es un coeficiente de extinción relacionado con el ángulo de distribución de las hojas,
LAI es el índice de área foliar.

El TWVI requiere conocimientos preliminares del área de estudio, en particular del LAI y de las reflectancias del suelo.

Xia, L. (1994) A two-axis adjusted vegetation index (TWVI). International Journal of Remote Sensing, 15(7):1447-1458. https://doi.org/10.1080/01431169408954176

ARVI (atmospherically resistant vegetation index, índice de vegetación atmosféricamente resistente):

Índice de vegetación obtenido a partir de la mejora del NDVI frente al efecto de la absorción y dispersión atmosférica. Propone sustituir la banda roja por una banda roja-azul, que tiene en cuenta los diferentes efectos atmosféricos en estas dos regiones espectrales. Estos efectos se acentúan en los píxeles más alejados del nadir y en el caso de observaciones oblicuas, como sucede los extremos laterales de las imágenes de los sensores MODIS y en otros sensores con un gran FOV.


ARVI= (ρ_IRc - ρ_RB) / (ρ_IRc + ρ_RB)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia aparente (techo de la atmósfera) en la región espectral del IRc
ρ_RB es la reflectancia aparente en la banda combinada de las bandas roja y azul, de acuerdo con la fórmula:
ρ_RB= ρ_R - η·(ρ_B - ρ_R)

donde:
ρ_R es la reflectancia aparente en la región espectral del rojo
ρ_B es la reflectancia aparente en la región espectral del azul
η (eta, escrito γ en el artículo original) es un corrector atmosférico que cuando vale 0 hace que el ARVI sea igual al NDVI; la investigación original de Kaufman y Tanré (1992) demostró que η = 1 es un compromiso adecuado para la mayoría de las aplicaciones de teledetección terrestres, especialmente aquellas centradas en la vegetación en atmósferas con partículas de aerosoles de tamaño pequeño y moderado (por ejemplo, aerosoles antropogénicos y humo) y en ambientes con partículas grandes, pero muy secos (Sahel), y que valores cercanos a 2 no son adecuados.

Este índice toma valores comprendidos entre -1 y 1. Valores negativos del índice corresponden a zonas de agua, valores cercanos a cero corresponden al suelo desnudo y valores positivos corresponden a zonas de vegetación, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Optativamente, es posible indicar el tratamiento de los píxeles de la banda RB calculada durante el proceso cuando éstos están fuera del rango [0,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /RB_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /RB_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /RB_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

También es posible indicar el tratamiento de los píxeles cuando el índice obtenido está fuera del rango [-1,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /IDX_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /IDX_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /IDX_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

Importante: este índice, debido a que trabaja con reflectancias aparentes (o incluso en radiancias aparentes), no debe aplicarse a imágenes que han sido corregidas radiométricamente con el fin de obtener reflectancias a nivel de objeto (en la parte inferior de la atmósfera).

Kaufman, Y.J., Tanré, D. (1992) Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS. IEEE Trans. on Geosciences and Remote Sensing, 30(2):261-270. https://doi.org/10.1109/36.134076

SARVI (soil adjusted and atmospherically resistant vegetation index, índice de vegetación ajustado al suelo y atmosféricamente resistente):

Índice de vegetación que corrige la radiancia del rojo por efecto de los aerosoles incorporando la banda del azul, e introduce otra corrección para minimizar la contribución del suelo. Es una combinación de los índices ARVI y SAVI.


SARVI= (1 + L) · (ρ_IRc - ρ_RB) / (ρ_IRc + ρ_RB + L)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia aparente (techo de la atmósfera) en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_RB es la reflectancia aparente combinada de las dos regiones espectrales del rojo y del azul, que se calcula:
ρ_RB= ρ_R - η·(ρ_B- ρ_R)

donde:
ρ_R es la reflectancia aparente en la región espectral del rojo
ρ_B es la reflectancia aparente en la región espectral del azul
η (eta, escrito γ en el artículo original) es un corrector atmosférico que cuando vale 0 hace que el ARVI sea igual al NDVI; la investigación original de Kaufman y Tanré (1992) demostró que η = 1 es un compromiso adecuado para la mayoría de las aplicaciones de teledetección terrestres, especialmente aquellas centradas en la vegetación en atmósferas con partículas de aerosoles de tamaño pequeño y moderado (por ejemplo, aerosoles antropogénicos y humo) y en ambientes con partículas grandes, pero muy secos (Sahel), y que valores cercanos a 2 no son adecuados.

L es una constante de ajuste de la influencia del suelo que puede tomar un valor comprendido entre 0 y 1. A menudo se toma L = 0 para zonas con densidad de vegetación muy alta, L = 0.5 para zonas con densidad de vegetación intermedia y L = 1 para zonas con muy poco recubrimiento vegetal. Cuando L = 0, el SARVI es exactamente igual al ARVI.

Este índice toma valores comprendidos entre -1 y 1. Valores negativos del índice corresponden a zonas de agua, valores cercanos a cero corresponden al suelo desnudo y valores positivos corresponden a zonas de vegetación, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Optativamente, es posible indicar el tratamiento de los píxeles de la banda RB calculada durante el proceso cuando éstos están fuera del rango [0,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /RB_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /RB_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /RB_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

También es posible indicar el tratamiento de los píxeles cuando el índice obtenido está fuera del rango [-1,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /IDX_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /IDX_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /IDX_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

Importante: este índice, debido a que trabaja con reflectancias aparentes (o incluso en radiancias aparentes), no debe aplicarse a imágenes que han sido corregidas radiométricamente con el fin de obtener reflectancias a nivel de objeto (en la parte inferior de la atmósfera).

Kaufman, Y.J., Tanré, D. (1992) Atmospherically resistant vegetation index (ARVI) for EOS-MODIS. IEEE Trans. on Geosciences and Remote Sensing, 30(2):261-270. https://doi.org/10.1109/36.134076

TSARVI (transformed soil atmospherically resistant vegetation index, índice transformado de suelo-vegetación atmosféricamente resistente):

Este índice es una variante del índice SARVI que considera el efecto del brillo del suelo.


TSARVI= γ_RB·(ρ_IRc - γ_RB · ρ_RB - δ_RB) / [γ_RB· ρ_IRc + ρ_RB - γ_RB · δ_RB + κ·(1 + γ _RB²)]
donde:
ρ_IRc es la reflectancia aparente (techo de la atmósfera) en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_RB es la reflectancia aparente en la banda combinada de las bandas roja y azul, de acuerdo con la fórmula:
ρ_RB= ρ_R - η·(ρ_B- ρ_R)

donde:
ρ_R es la reflectancia aparente a la región espectral del rojo
ρ_B es la reflectancia aparente a la región espectral del azul
η (eta, escrito γ en el artículo original) es un corrector atmosférico que cuando vale 0 hace que el ARVI sea igual al NDVI; la investigación original de Kaufman y Tanré (1992) demostró que η = 1 es un compromiso adecuado para la mayoría de las aplicaciones de teledetección terrestres, especialmente aquellas centradas en la vegetación en atmósferas con partículas de aerosoles de tamaño pequeño y moderado (por ejemplo, aerosoles antropogénicos y humo) y en ambientes con partículas grandes, pero muy secos (Sahel), y que valores cercanos a 2 no son adecuados.

γ_RB y δ_RB son, respectivamente, la pendiente y la ordenada en el origen de la línea de base del suelo en el espacio espectral rojo-azul y del IRc, definida por:
ρ_IRc = γ_RB · ρ _RB + δ_RB
Nota: el parámetro γ del TSARVI no es el parámetro η que se utiliza para calcular la banda RB en el ARVI, SARVI y TSARVI.
κ representa un factor de ajuste para minimizar el ruido del suelo, que los autores recomiendan aplicar con valor de κ = 0.08.

Este índice toma valores comprendidos entre -1 y 1. Valores negativos del índice corresponden a zonas de agua, valores cercanos a cero corresponden al suelo desnudo y valores positivos corresponden a zonas de vegetación, aumentando el vigor de la vegetación cuanto más cercano a 1 es el valor obtenido.

Optativamente, es posible indicar el tratamiento de los píxeles de la banda RB calculada durante el proceso cuando éstos están fuera del rango [0,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /RB_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /RB_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /RB_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

También es posible indicar el tratamiento de los píxeles cuando el índice obtenido está fuera del rango [-1,1]. El tratamiento puede ser "Asignar sindatos" (valor por defecto, que puede ser explicitado con /IDX_CRITERI=ND en la línea de comando), "Acotar entre [0,1]" (indicado con /IDX_CRITERI =LIM en la línea de comando), "Permitir cálculo libre" (indicado con /IDX_CRITERI=IGNOR en la línea de comando).

Importante: este índice, debido a que trabaja con reflectancias aparentes (o incluso en radiancias aparentes), no debe aplicarse a imágenes que han sido corregidas radiométricamente con el fin de obtener reflectancias a nivel de objeto (en la parte inferior de la atmósfera).

Bannari, A., Morin, D., He, D.C. (1994) High spatial and spectral resolution remote sensing for the management of the urban environment. First International Airborne Remote Sensing Conference and Exhibition, Strasbourg, France, III:247-260.

AVI (angular vegetation index, índice de vegetación angular):

Índice de vegetación basado en el ángulo definido entre las reflectancias a 555 nm, 670 nm y 870 nm correspondientes a las regiones espectrales del verde, el rojo y el IRc, respectivamente, del sensor IRR del instrumento ATSR- 2 del ERS-2, que caracteriza la absorción de la clorofila, para normalizar los efectos de los suelos y de la atmósfera y mantener la sensibilidad con las propiedades de la vegetación.


AVI= 2 · (π - (a₁ + a₂)) / π
donde:
a₁= tan^-1 [((λ_IRc - λ_R) / λ_R) / (ρ_IRc - ρ_R)]
a₂= tan^-1 [((λ_R - λ_V) / λ_R) / (ρ_V - ρ_R)]
donde:
λ_V, λ_R y λ_IRc corresponden a los centros de las regiones espectrales del verde, el rojo y el infrarrojo cercano, respectivamente, que se obtienen de los metadatos
ρ_V, ρ_R y ρ_IRc corresponden a las reflectancias en las regiones espectrales del verde, el rojo y el infrarrojo cercano, respectivamente.
La función tan^-1 devuelve el ángulo en radianes. Según los autores, los datos resultan escalados entre 0 y 1.
Plummer, S.E., North, P.R., Briggs, S.A. (1994) The angular vegetation index: an atmospherically resistant index for the second along track scanning radiometer (ATSR-2). Proceedings of the Sixth International Symposium Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing, 717-722, Val d'Isère, France.

GEMI (global environment monitoring index, índice de seguimiento global del medio ambiente):

Índice propuesto para imágenes del sensor AVHRR de NOAA con la finalidad de obtener un conocimiento global de la vegetación en todo el planeta. Es un índice no lineal que minimiza el efecto del suelo y de la atmósfera.


GEMI= η · (1 - 0.25·η) - (ρ_R - 0.125) / (1 - ρ_R)
donde:
η= [2· (ρ²_IRc - ρ²_R) + 1.5 · ρ_IRc + 0.5· ρ_R] / (ρ_IRc + ρ_R + 0.5)
donde
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo.
Pinty, B., Verstraete, M.M. (1992) GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites. Vegetatio, 101:15-20. https://doi.org/10.1007/BF00031911

NDWI-MF (normalized difference water index - McFeeters, índice de agua de diferencia normalizada - McFeeters):

El NDWI fue propuesto McFeeters (1996) para delinear las masas de agua abiertas como lagos y embalses, y mejorar su detección en las imágenes de satélite.


NDWI-MF= (ρ_V - ρ_IRc) / (ρ_V + ρ_IRc)
donde:
ρ_V es la reflectancia en la región espectral del verde
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano.

Con este índice las superficies de agua tienen valores positivos, mientras que la superficie de la tierra y la vegetación posen valores de 0 o negativos.

Este índice corresponde al NDWI¹ del Diccionari terminològic de teledetecció de Pons y Arcalís (2012).

McFeeters, S.K. (1996) The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17:1425-1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714

NDWI-OT (normalized difference water index - Ouma & Tateishi, índice de agua de diferencia normalizada - Ouma & Tateishi):

El índice NDWI-OT es otra de las muy diversas aproximaciones a índices para delimitación de masas de agua, en este caso una utilizada por Ouma & Tateishi (2006) como parte de una aproximación llamada WI. En concreto el NDWI-OT (que en la terminología de los autores se llama NDWI₃), usa las bandas del IRoc y el IRc (bandas 5 y 4 de los sensores TM/ETM+) para delimitar la línea de costa de las masas de agua de forma rápida.


NDWI-OT= (ρ_IRoc - ρ_IRc) / (ρ_IRoc + ρ_IRc)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_IRoc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo de onda corta.
Ouma, Y.O., Tateishi, R. (2006) A water index for rapid mapping of shoreline changes of five East African Rift Valley lakes: an empirical analysis using Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing, 27:3153-3181. https://doi.org/10.1080/01431160500309934

EVI (enhanced vegetation index, índice de vegetación mejorado):

El índice EVI obtiene respuesta de las variaciones estructurales del dosel vegetal incluyendo el índice de área foliar (LAI), tipo y arquitectura del dosel y etc. El índice EVI fue desarrollado para optimizar la señal de la vegetación con sensibilidad mejorada para altas densidades de biomasa. Esta optimización se logra al separar la señal proveniente de la vegetación de la señal de la influencia atmosférica.


EVI= G · (ρ_IRc - ρ_R) / (ρ_IRc + C₁ · ρ_R - C₂ · ρ_B + L)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
ρ_B es la reflectancia en la región espectral del azul
C₁ y C₂ son dos coeficientes de corrección de los efectos de dispersión atmosférica de los aerosoles, generalmente empleados con valores de C₁=6 y C ₂=7.5
L es una constante de ajuste de la influencia del suelo, generalmente empleado con valor L = 1
G es un factor de ganancia (gain factor), inicialmente establecido con valor de G=2.0 (Huete et al., 1999), pero posteriormente generalmente empleado con valor de G=2.5 (Huete et al., 2002; Glenn et al., 2008). Si se desea obtener el índice calculado con un valor de G=2.0, se puede multiplicar el ráster resultante por 2/2.5, o por 0.8.

Este índice toma valores entre 0 y 1, más cercanos a 1 cuanto mayor sea el vigor de la vegetación.

A partir del año 2000, y tras el lanzamiento de los dos sensores MODIS en los satélites Terra y Aqua, el EVI ha sido adoptado como un producto estándar de la NASA y se ha hecho muy popular entre sus usuarios por su capacidad de eliminar el ruido de fondo, así como la saturación, problema característico del NDVI en zonas de alta densidad de vegetación.

Glenn, E., Huete, A.R., Nagler, P., Nelson, S. (2008) Relationship Between Remotely-sensed Vegetation Indices, Canopy Attributes and Plant Physiological Processes: What Vegetation Indices Can and Cannot Tell Us About the Landscape. Sensors, 8(4):2136-2160. https://doi.org/10.3390/s8042136

Huete, A.R, Justice, C., van Leeuwen, W. (1999) MODIS Vegetation Index (MOD 13) Algorithm Theoretical Basis Document, Version 3. https://modis.gsfc.nasa.gov/data/atbd/atbd_mod13.pdf

Huete, A.R, Didan, K., Miura, T., Rodriquez, E., Gao, X., Ferreira, L. (2002) Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83:195?213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2

AFRI2.1 (aerosol free vegetation index 2.1, índice de vegetación libre de aerosoles 2.1):

El índice AFRI_2.1 se desarrolla a partir del NDVI y usa la banda del infrarrojo de onda corta (IRoc), de 2.1 µm, en lugar de la del rojo para reducir los efectos de los aerosoles. Se propone con la banda ρ_2.1 de MODIS y la banda del infrarrojo cercano, ρ_IRc.


AFRI_2.1= (ρ_IRc - 0.5 · ρ_2.1) / (ρ_IRc + 0.5 · ρ_2.1)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_2.1 es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo de onda corta, de 2.1 µm, del MODIS.

La ventaja del índice AFRI se basa en la capacidad de las bandas del IRoc de penetrar en la columna atmosférica, incluso con la presencia de humo y sulfatos. Por lo tanto estos índices tienen una funcionalidad para la evaluación de la vegetación en presencia de humo, polución antrópicas o erupciones volcánicas. Se debe tener en cuenta que en condiciones de cielos claros con baja influencia atmosférica estos índices se encuentran altamente correlacionados con el NDVI.

Karnieli, A., Kaufman, Y.J., Remer, L., Wald, A. (2001) AFRI Aerosol free vegetation index. Remote Sensing of Environment, 77(1):10-21. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00190-0

AFRI1.6 (aerosol free vegetation index 1.6, índice de vegetación libre de aerosoles 1.6):

El índice AFRI_1.6 se desarrolla a partir del NDVI y usa las bandas del infrarrojo de onda corta (IRoc), de 1.6 µm, en lugar de la del rojo para reducir los efectos de los aerosoles. Se propone con la banda ρ_1.6 de MODIS y la banda del infrarrojo cercano, ρ_IRc.


AFRI_1.6= (ρ_IRc - 0.66 · ρ_1.6) / (ρ_IRc + 0.66 · ρ_1.6)
donde:
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano
ρ_1.6 es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo de onda corta, de 1.6 µm, del MODIS.

La ventaja del AFRI se basa en la capacidad de las bandas del IRoc de penetrar en la columna atmosférica, incluso con la presencia de humo y sulfatos. Por lo tanto estos índices tienen una funcionalidad par la evaluación de la vegetación en presencia de humo, polución antrópicas o erupciones volcánicas. Hay que tener en cuenta que en condiciones de cielos claros con baja influencia atmosférica estos índices se encuentran altamente correlacionados con el NDVI.

Karnieli, A., Kaufman, Y.J., Remer, L., Wald, A. (2001) AFRI Aerosol free vegetation index. Remote Sensing of Environment, 77(1):10-21. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00190-0

PRI (photochemical reflectance index, índice de reflectancia fotoquímica):

El PRI es un índice de eficiencia fotosintética de la vegetación útil en la estimación del balance de carbono en los ecosistemas mediterráneos.


PRI= (ρ₅₃₁ - ρ₅₇₀) / (ρ₅₃₁ + ρ₅₇₀)
donde:
ρ₅₃₁ y ρ₅₇₀ corresponden a las reflectancias en las longitudes de onda 531 nm y 570 nm, respectivamente. Estas longitudes de onda pueden verse ligeramente modificadas en función del sensor, la especie, etc.

En efecto, el bosque mediterráneo perennifolio presenta una estacionalidad muy baja en índices de vegetación como el NDVI o el EVI, a pesar de tener una gran estacionalidad de la fijación del carbono. En estos casos, el PRI permite detectar qué parte de la capacidad de fijación del carbono se ha hecho efectiva.

El PRI está relacionado con el uso de la radiación, con valores comprendidos entre -1 y 1, crecientes cuando se incrementa la eficiencia fotosintética.

Gamon, J., Peñuelas, J., Field, C. (1992) A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency. Remote Sensing of Environment, 41:35-44. https://doi.org/10.1016/0034-4257(92)90059-S

NDSI (normalized difference snow index, índice de nieve de diferencia normalizada):

Índice que permite la detección de la cubierta nival.


NDSI= (ρ_V - ρ_IRoc) / (ρ_V + ρ_IRoc)
donde:
ρ_V y ρ_IRoc corresponden a las reflectancias en la región espectral del verde y del IRoc, respectivamente, ya que la nieve es muy reflexiva en el visible y, en cambio, absorbente en el infrarrojo de onda corta. En el caso de datos del sensor TM se utiliza como IRoc la banda 5.

Valores del NDSI superiores a 0.4 corresponden habitualmente a zonas con cubierta nival, aunque a menudo es necesario ajustar el valor en función de la imagen para reducir los errores de omisión y de comisión.

Varios autores recomiendan aplicar máscaras en zonas de sombras y de lagos para evitar la confusión con áreas innivadas.

Dozier, J. (1989) Spectral signature of alpine snow cover from the Landsat Thematic Mapper. Remote Sensing of Environment, 28:9-22. https://doi.org/10.1016/0034-4257(89)90101-6

BI (brightness index, índice de brillo):

Índice empleado en el estudio de las condiciones de los suelos (color, humedad y estructura), especialmente en las regiones áridas y semiáridas.


BI= √(ρ²_R + ρ²_IRc)
donde:
ρ_R es la reflectancia en la región espectral del rojo
ρ_IRc es la reflectancia en la región espectral del infrarrojo cercano.

Al no tratarse de un índice normalizado, el resultado no está acotado superiormente por ninguna constante. Valores altos del BI indican una mayor reflectancia, situación que corresponde a suelos secos, descubiertos y de color claro.

El uso de este índice está recogido en la página 81 de la tesis doctoral de:

Rapinel, S. (2012) Contribution de la télédétection à l'évaluation des fonctions des zones humides: de l'observation à la modélisation prospective. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00731169/document.

Existe otro índice con la misma denominación pero con diferente formulación (pág. 27 del texto impreso), donde se añade a la suma el cuadrado de la reflectancia en la banda del verde:

Escadafal, R., Bacha, S. (1995) Strategy for the Dynamic Study of Desertification. Proceedings of the ISSS International Symposium, Ouagadougou, Burkina Faso, 6-10:19-34. https://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_6/colloques2/010008392.pdf

Por último, se utiliza una formulación similar (ecuación 2), pero con las bandas del verde y rojo, seguramente menos informativa por la alta correlación habitual entre estas bandas, en el trabajo de:

Marques, M.J., Alvarez, A., Carral, P., Sastre, B., Bienes, R. (2020) The use of remote sensing to detect the consequences of erosion in gypsiferous soils Water Conservation Research, 8:383-392. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.10.001.

Nota: Se suele atribuir referencias a este índice que son erróneas o que usan en realidad otras aproximaciones (combinaciones lineales como el brillo de la transformación Tasseled Cap, etc). Para evitar confusiones y pérdidas de tiempo a los usuarios de MiraMon, a continuación se facilita una referencia que NO tiene relación con el índice 24 que está implementado en esta aplicación:

Escadafal, R., Belghith, A., Ben Moussa, H. (1994) Indices spectraux pour la dégradation des milieux naturels en Tunisie aride. 6ème Symposium International Mesures Physiques et Signatures en Télédétection. ISPRS-CNES https://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_5/b_fdi_20-21/26946.pdf [esta página contiene una fórmula sin sentido y, además, da una referencia que tampoco está relacionada].

NDWI-Chen (normalized difference water index [vegetation moisture] - Chen, Huang, Jackson, índice de agua de diferencia normalizada [humedad de la vegetación]- Chen, Huang, Jackson):

Índice propuesto por Chen y colaboradores en 2005 para determinar el contenido de agua en la vegetación con datos del sensor MODIS. Se basa en la absorción del agua en el IRoc y se calcula:


NDWI-Chen= (ρ_IRc - ρ_IRoc) / (ρ_IRc + ρ_IRoc)
donde:
ρ_IRc y ρ_IRoc corresponden a la reflectancia en la región espectral centrada en 858 nm y 1640 (o 2130) nm, respectivamente; formulado así, el NDWI toma valores entre ligeramente negativos y 1 en función del contenido de agua de la vegetación.

Este índice corresponde al explicado en la entrada NDWI² de Diccionari terminològic de teledetecció de Pons y Arcalís (2012). El USGS lo denomina NDMI (por sus siglas en inglés, puede consultarse https://www.usgs.gov/landsat-missions/normalized-difference-moisture-index).

Chen, D., Huang, J., Jackson, T.J. (2005) Vegetation water content estimation for corn and soybeans using spectral indices derived from MODIS near- and short-wave infrared bands. Remote Sensing of Environment, 98:225-236. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.07.008

El programa Indexs solicita los nombres de los ficheros correspondientes a las bandas del infrarrojo cercano, rojo y, eventualmente, del azul o de otras bandas espectrales. También puede solicitar que se le proporcionen los coeficientes de las ecuaciones, los cuales varían en función del índice utilizado.

Los valores sindatos de las imágenes originales se guardan como sindatos en la imagen de salida. Todas las indeterminaciones numéricas (raíces negativas, divisiones entre cero, etc) se resuelven escribiendo un sindatos en el ráster resultante, excepto para el TVI, donde tiene sentido asignar un cero por el hecho de corresponder a un valor saturado. Si se desea que el TVI asigne sindatos al resultado en caso de raíz negativa, de ejecutarse la fórmula en CalcImg.

Esta aplicación soporta todos los formatos ráster de MiraMon, como entrada, ya seancomprimidos o no, y genera un ráster de tipo "real-RLE" cuando todos los ficheros de entrada están comprimidos en formato RLE, y de tipo "real" (sin comprimir) en el resto de los casos.

Referencias adicionales:

Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., Huete, A. (1995) A review of vegetation indices. Remote Sensing Reviews, 13:95-120. https://doi.org/10.1080/02757259509532298

Bariou, R., Lecamus, D., Le Henaff, F. (1985) Indices de végétation. Dossiers de télédétection, 2, Presses Universitaires de Rennes.

Haboudane, D., Miller, J.R., Pattey, E., Zarco-Tejadada, P.J., Strachan, I.B. (2004) Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote Sensing of Environment, 90:337-352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.013

Jackson, R.D., Huete, A.R. (1991) Interpreting vegetation indices. Preventive Veterinary Medicine, 11:185-200.https://doi.org/10.1016/S0167-5877(05)80004-2

Marco-Dos Santos, G., Meléndez-Pastor, I., Navarro-Pedreño, J., Gómez-Lucas, I. (2019) A Review of Landsat TM/ETM based Vegetation Indices as Applied to Wetland Ecosystems. Journal of Geographical Research, 2(1):35-49. https://doi.org/10.30564/jgr.v2i1.499

Perry, C.R., Lautenschlager, L.F. (1984) Functional equivalence of spectral vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 14:169-182. https://doi.org/10.1016/0034-4257(84)90013-0

Pons X, Arcalís A (2012) Diccionari terminològic de teledetecció. Enciclopèdia Catalana i Institut Cartogràfic de Catalunya, Barcelona. 597 p. ISBN: 978-84-412-2249-6. https://www.termcat.cat/ca/Diccionaris_En_Linia/197

Xue, J., Su, B. (2017) Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications. Journal of Sensors, ArticleID 1353691, 17 pages. https://doi.org/10.1155/2017/1353691

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