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Timestamp: 2017-03-27 06:43:30+00:00

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Revista de Teledetección. 1997 Acerca de los Indices de Vegetación M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro Departarnent de Tennodin3.mica, Facultat de Física, Universitat de Valencia Dr. Moliner, 50. 46100 Burjassot, Valencia E-mail: M.Amparo.Gilabert@uv.es RESUMEN ABSTRACT En este trabajo se abordan los índices de vegeta- In this paper, the vegetation indices are considered ción desde un punto de vista docente, al objeto de from an educational perspective. Their physical explicar qué son y cuáles son las mejores que han meaning and the improvements introduced in their ido experimentando a lo largo de los últimos años. definitions along the recent years are emphasized. La interpretación y justificación de los principales The main vegetation indices are calculated for the índices de vegetación que han aparecido en la reflectance measurements from a laboratory ex-bibliografía para normalizar los efectos del suelo, periment and their functional utility is quantita-así como el estudio comparado de los mismos, se tively compared. realiza con ayuda de una serie de medidas radiomé- tricas correspondientes a una experiencia que se realizó en el laboratorio. PALABRAS CLAVE: Índices de vegetación, KEY WORDS: Vegetation indices, reflectance. reflectividad. (rasgos de absorción en función de los constituyen-INTRODUCCIÓN tes químicos de los materiales) lo que hace posible La Teledetección tiene por finalidad identificar y el reconocimiento de materiales en Teledetección. caracterizar los materiales de la superficie terrestre Al ser este tipo de absorción un proceso que está y los procesos que en ella ocurren a partir de la cuantizado, dichos rasgos se encuentran localiza-radiación electromagnética procedente de la mis- dos en longitudes de onda concretas, dependiendo ma, entendiendo por tal tanto la emitida por la de la presencia de determinados componentes en el propia superficie terrestre como la reflejada de la material, estando la intensidad de los mismos rela-que le llega del sol, prevaleciendo una sobre otra cionada de forma directa con la cantidad de dicho en función del intervalo espectral considerado. En componente (Baret, 1995), Así, por ejemplo, los la región óptica del espectro, o espectro solar (0.4- rasgos que son consecuencia de transiciones elec-3.0 µm), la radiación procedente de las superficies trónicas (como los debidos a la presencia de óxidos es la radiación solar reflejada. En general, cuando de hierro o a la presencia de clorofila) se localizan la radiación solar incide sobre un material, una en la región visible del espectro, mientras que los parte de la misma se refleja en la parte más super- debidos a transiciones de tipo rotacional (como los -ficial del mismo y el resto se propaga por su inter- del ion OH ) se producen en la zona del infrarrojo ior. Allí, parte es absorbida y el resto sufre un cercano (Figura 1). proceso de dispersión (en todas direcciones) de tal Es, por tanto, la distinta forma de interactuar la modo que parte de la energía dispersada emerge radiación electromagnética con la materia en fun-del material por la misma superficie por la que ción de λ la que determina la respuesta espectral penetró, sumándose así a la radiación reflejada en de las superficies naturales y posibilita su estudio. la capa superficial. La suma de estas dos contribu- Hay que añadir, sin embargo, que la reflectividad ciones constituye la radiación reflejada por el ma- de una superficie puede ser perturbada por la ac-terial y, juntamente con la irradiancia, permite ción de factores externos a la misma entre los que definir la reflectividad espectral del mismo, R . Es λ cabe destacar principalmente los relacionados con precisamente la dependencia de la reflectividad la configuración de la observación y la ilumina-con la longitud de onda A, juntamente con el ción, así como a la presencia de la propia atmósfe-hecho de que la reflectividad espectral está ínti- ra. mamente relacionada con la naturaleza del material Nº 8 – Diciembre 1997 1 de 10 M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro En concreto, la reflectividad de las cubiertas ve-getales viene determinada, además de por los fac-tores externos citados anteriormente, por las carac-terísticas ópticas y distribución espacial de todos sus constituyentes (incluyendo el suelo sobre el que se asienta la vegetación), así como por sus proporciones. En este contexto, el gran reto de la Teledetección consiste en estudiar la vegetación de una escena a partir de medidas de reflectividad con independencia de todos los factores que perturban 1 a la señal radiométrica, entre los que cabe resaltar Figura 1. Espectros de reflectividad típicos de vegetación y la reflectividad del suelo. Es decir, para establecer suelo, adquiridos mediante un espectrorradiómetro GER SIRIS.una relación biunívoca entre la medida efectuada por Teledetección y los parámetros biofísicos que caracterizan una cubierta vegetal, es necesario el 90% de la información relativa a la vegetación derivar algún parámetro (magnitud secundaria) a está contenida en las bandas r e irc; éste es el mo-partir de la reflectividad (magnitud primaria) que tivo por el que algunos autores (Bannari et al., normalice la influencia de todos los factores per- 1995) definen los IV s restringiéndolos a combina-turbadores antes mencionados de forma que, ciones de estas dos bandas solamente: la roja, idealmente, esta magnitud secundaria adopte el fuertemente correlacionada con el contenido en mismo valor para una cantidad de vegetación dada clorofila y la infrarroja, controlada por el LAI (leaf aunque ésta se asiente sobre suelos con propieda- area index o índice de superficie foliar) y la densi-des ópticas distintas o la medida se realice bajo dad de vegetación verde. diferentes condiciones atmosféricas. La solución a Sin pretender hacer un review, pues ya existen este problema se ha abordado tradicionalmente en algunos muy buenos en la bibliografía (Bannari et Teledetección a partir del diseño de los denomina- al., 1995; Elvidge & Chen, 1995; Baret & Guyot, dos índices de vegetación. De forma genérica se 1991; Perry & Lautenschlager, 1980), a continua-podría definir un índice de vegetación (IV) como ción vamos a proceder a enumerar los IVs más un parámetro calculado a partir de los valores de la importantes en la actualidad. Hay que mencionar reflectividad a distintas longitudes de onda y que que, durante los últimos veinte años, se han publi-pretende extraer de los mismos la información cado cerca de cuarenta IVs; la selección que pre-relacionada con la vegetación minimizando la sentamos viene determinada, principalmente, por influencia de perturbaciones como las debidas al la frecuencia de aparición de los mismos en la suelo y a las condiciones atmosféricas. El índice de literatura. Entre los distintos autores surgen fuertes vegetación ideal ha sido descrito por Jackson et al. discrepancias a la hora de enumerar las ventajas y (1983) como "aquél particularmente sensible a la desventajas de los distintos índices. Conviene cubierta vegetal, insensible al brillo y color del señalar que, en la mayoría de los casos, las valida-suelo y poco afectado por la perturbación atmosfé- ciones que se efectúan no tienen carácter universal rica, los factores medioambientales y las geometrí- por estar restringidas a un conjunto muy particular as de la iluminación y de la observación". Eviden- de datos experimentales. Algunos intentos se han temente, el IV ideal no existe y los IVs definidos realizado para generalizar el problema. Por ejem-hasta el momento tienen en común el uso de los plo, Rondeaux et al. (1996) realizan un estudio de valores de reflectividad en las zonas espectrales distintos tipos de cubiertas vegetales sobre distin-del rojo (r) e infrarrojo cercano (irc). Esto es fácil tos tipos de suelos de fondo y condiciones de ilu-de comprender si observamos nuevamente la Figu- minación mediante modelos de simulación de la ra 1 y comprobamos el diferente comportamiento reflectividad. Sin embargo, se puede afirmar que espectral que presentan la vegetación verde y el cuál índice de vegetación es el más apropiado es suelo en dichas zonas espectrales: la retlectividad una cuestión todavía abierta y pendiente de un de la vegetación pasa de un mínimo relativo en el análisis más profundo. rojo correspondiente a la banda de absorción de la Los IVs publicados hasta el momento se presen-clorofila a un máximo absoluto en el infrarrojo tan agrupados bajo distintos tipos de clasificacio-cercano que es consecuencia de las dispersiones nes. Así, por ejemplo, Bannari et al. (1995) hablan múltiples de la radiación por el interior de la es- de índices de primera y segunda generación, mien-tructura celular; la reflectividad del suelo, sin em- tras que Rondeaux et al. (1996) los clasifican en bargo, presenta también una tendencia ascendente índices intrínsecos y en índices que utilizan la línea entre estas dos regiones espectrales pero mucho del suelo (la cual será definida más adelante). En más suave. Se puede decir que, aproximadamente este trabajo, los reagruparemos en índices de baja resolución espectral (que comprenden a todos los anteriores y que hacen uso de los valores de reflec-1 Entendemos que son factores "perturbadores" todos aquellos que no tividad integrados en bandas de unos cientos na-están relacionados con las partes vegetales del sistema, dado que la nómetros de anchura) y en índices de alta resolu-vegetación es nuestro centro de atención. 2 de 10 Nº 8 – Diciembre 1997 Acerca de los Indices de Vegetación ción espectral, que definiremos más adelante y La Tabla 1 resume las medidas experimentales. que, como veremos, continúan utilizando la zona Más detalles de la experiencia se pueden encontrar roja y del infrarrojo cercano del espectro, pero no en García-Haro et al. (1996) y García-Haro (1994). en forma de bandas sino haciendo uso del espectro Insistimos nuevamente en que la experiencia no de reflectividad continuo. Algunas veces, no se tiene carácter general porque no medimos sobre incluyen propiamente bajo la denominación de suelos distintos sino sobre un único suelo que se va índices de vegetación, pero coincidimos con algu- oscureciendo paulatinamente, es decir, sólo cam-nos autores (Elvidge & Chen, 1995) al considerar- biamos el brillo del suelo, pero no sus rasgos de los perfectamente englobados por la misma, ya que absorción. Además, por realizarse la experiencia son tratamientos matemáticos encaminados a reali- en el laboratorio, no hay perturbación atmosférica zar la contribución de la vegetación en la señal y las geometrías de iluminación y de observación radiométrica y a atenuar la influencia del suelo permanecen constantes. (Gilabert, 1990). Con este trabajo, restringido a un conjunto de LAI CARBON r(%) irc(%) datos experimentales que después detallaremos, no 0.0013.717.4pretendemos señalar las ventajas e inconvenientes 0.24 10.7 19.3 de los distintos índices sino comentar cómo viene 0.567.3419.02condicionado el diseño de los mismos e ilustrar su 0.940.0 g/m 6.0120.6capacidad para correlacionar con la cantidad de 1.304.9322.6vegetación y normalizar la influencia (exclusiva-1.70 4.31 23.5 mente) del brillo del suelo. No se mencionarán 2.40 3.1426.7aquellos índices cuyo diseño ha sido motivado 0.007.519.15para corregir la señal radiométrica de los efectos 0.246.2412.1atmosféricos y de las condiciones de iluminación 0.56 5.22 15.7 2(véase, por ejemplo, el review de Bannari et al., 16 g/m 0.944.3617.31995), dado que no se disponía de datos experi-1.303.9320.9mentales a tal efecto. 1.703.8021.92.40 2.91 25.9 0.00 4.374.94PROCEDIMIENTO EXPERIMENTAL 0.245.24 10.3 En la experiencia diseñamos 21 plots que co-0.563.7413.4rrespondían a 7 valores de LAI, entre O (suelo 20.9440 g/m 3.3015.5desnudo) y 2.4 (cubierta vegetal densa) sobre tres 1.30 3.3119.7tipos de suelo. Los plots eran macetas de inverna-1.703.36 21.5 dero (de dimensiones 29 cm x 42 cm), en cuyos 2.40 3.0025.7huecos se introdujeron plantas de Quercus ilex, repartidas uniformemente. Las plantas presentaban Tabla 1 Detalles relativos a las medidas experimentales una altura entre 20 y 30 cm. El sustrato original efectuados en los plots (valor del LAI, del recubrimiento de carbón del suelo y de la reflectividad en las bandas del rojo y presentaba un claro dominio de arcillas rojas, y fue del infrarrojo cercano, expresadas en %). recubierto con dos cantidades distintas de carbón con el fin de alterar sus propiedades ópticas (en concreto, su brillo), obteniendo tres tipos de sue-DISEÑO Y CALCULO DE INDICES los: original, cubierto con una cantidad intermedia 2 DE VEGETACION de carbón (16 g/m ) y completamente ennegrecido 2con carbón (40 g/m ). Índices de vegetación de baja resolución espectral Las medidas del factor de reflectividad, que se realizaron en laboratorio para evitar su posible Estos índices reciben este nombre porque utili-dependencia con las condiciones medioambienta- zan valores de reflectividad en "bandas anchas" de les, se hicieron desde el nadir con el espectrorra- unos cientos de nanómetros, es decir, como aqué-diómetro SIRIS, utilizando como referencia un llas con las que habitualmente operan los sensores blanco Spectralon (Labsphere). Se hicieron tres a bordo de los satélites operativos actualmente. réplicas de cada medida y se tomó el valor medio. En el plano de reflectividad irc-r, los puntos que Asimismo, se aplicaron filtros para reproducir las representan a superficies desnudas se distribuyen, ventanas espectrales del sensor TM. En concreto, con mayor o meno dispersión en función de la se utilizaron las bandas TM3 (r) y TM4 (irc). Las variación experimentada por los parámetros que medidas del LAI se obtuvieron mediante un determinan la reflectividad de los suelos que se LICOR-2000 LAI Canopy Analyzer, que utiliza un representan (color, brillo, humedad, rugosidad...), a método indirecto basado en la transmisividad de la lo largo de una línea recta. Esta línea recta se de-radiación solar difusa a través de la cubierta vege- nomina línea del suelo: tal (Welles and Norman, 1991). irc = a·r + b [1] suelo sueloNº 8 – Diciembre 1997 3 de 10 M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro donde a y b son, respectivamente la pendiente y medida que el LAI aumenta, disminuye la disper-la ordenada en el origen de la misma (Figura 2). sión entre puntos de LAI idéntico, de modo que Evidentemente, cuanto menos varíen los paráme- para el valor máximo de LAI (2.4) los puntos prác-tros que influyen en la reflectividad del suelo, ticamente coinciden, lo cual indica que la influen-menor será la dispersión de los puntos que confi- cia de las propiedades ópticas del suelo en la re-guran la línea del suelo y con mayor precisión no flectividad del sistema disminuye a medida que podrá determinar la ecuación de la misma. aumenta la densidad vegetal y es mínima cuando el A medida que crece vegetación sobre un tipo de LAI es máximo. (iv) Si trazáramos líneas que suelo determinado (por ejemplo, el A, en la Figura conectaran los puntos con idéntico valor de LAI (2), disminuye la reflectividad en el rojo y aumenta (isolíneas de vegetación) se comprobaría que las en el infrarrojo cercano, por lo que el punto van mismas no son paralelas a la línea del suelo ni separándose de la línea del suelo en sentido ascen- tampoco convergen en el origen. dente y hacia la izquierda (A'). Cuando esto tiene Esta última característica es muy importante y lugar sobre cualquier tipo de suelo, aparece en el vamos a ver a continuación las implicaciones que plano de irc-r el denominado triángulo de reflecti- tiene en el diseño de índices de vegetación. De vidades, característico de la presencia de vegeta- momento ya se puede entrever que un buen índice ción. La distancia de cada uno de estos puntos a la de vegetación será aquél que dé lugar a una familia línea del suelo será, por tanto, proporcional a la de isolíneas (con valor de índice constante) similar cantidad de vegetación. En este contexto, el diseño a la de isolíneas de vegetación. de índices consistiría en definir una métrica con la Vamos a considerar los índices de vegetación 2que medir la distancia de los puntos representati- fundamentales , que se resumen, por otra parte, en vos de cubiertas vegetales a la línea del suelo. la Tabla 2. Figura 2. Esquema de la línea del suelo, definida en el planode reflectividades irc-r: El punto A corresponde a un suelodesnudo y el A’ al mismo suelo recubierto con una ciertacantidad de vegetación. Antes de pasar a enumerar los distintos índices veamos cuál es el triángulo de reflectividades de nuestros datos experimentales, que viene represen- Tabla 2. Indices de vegetación estudiados en el presentetrabajo tado en la Figura 3 conjuntamente con la línea del suelo (irc=-0.009+1.34r). Hay que hacer notar que Pearson & Miller (1972) son los pioneros de esta aunque el triángulo de reflectividades obtenido es historia al proponer el primer índice; el " Ratío específico para nuestro conjunto de datos, en gene-Vegetatíon Index" (RVI) que, como su nombre ral se obtienen triángulos semejantes que poseen indica es el cociente entre las dos bandas citadas características idénticas. anteriormente (véase Tabla 2). Posteriormente, En dicha figura se han representado los puntos Rouse et al. (1974) propusieron el "Normalized con igual cantidad de vegetación (LAI idéntico) Difference Vegetation Index" (NDVI), que es la con el mismo símbolo, aunque se asienten sobre diferencia normalizada de las dos bandas, y cuyo suelos de distinto brillo, es decir, con un recubri-rango de variación, al estar normalizado, queda miento de carbón diferente. Son de destacar las comprendido entre -1 y +1. Este es el índice más siguientes características: ampliamente utilizado a lo largo de la corta histo-(i) Se puede definir fácilmente la línea de suelo, ria de la Teledetección. Las razones parecen ser de dado que tenemos tres puntos (círculos negros), tipo práctico: su cálculo matemático es sencillo pero, obviamente, el carácter de esta línea no es (después veremos expresiones para índices más universal sino específico para el conjunto de datos considerado. (ii) A medida que crece la vegetación (LAI en aumento) los puntos se separan de la línea 2 Utilizaremos la nomenclatura en inglés, tal como aparecen publica-de suelo en el sentido antes mencionado. (iii) A dos en la bibliografía 4 de 10 Nº 8 – Diciembre 1997 Acerca de los Indices de Vegetación complejas) y, aunque sensible todavía al suelo de a una familia de líneas paralelas a la línea del suelo fondo y a las condicioes atmosféricas, parece serlo (véase Figura 5 y Apéndice). Este índice funciona menos que el RVI. El hecho de que tanto el RVI muy bien en ocasiones, pero presenta la desventaja como el NDVI sean sensibles a las propiedades de depender de la precisión con que se determine ópticas del suelo se entiende fácilmente recurrien- la línea del suelo que, en ocasiones, como había-do a la Figura 3. Los dos índices (ver Apéndice) mos explicado, presenta una elevada dispersión. dan lugar a isolíneas convergentes en el origen y, Huete (1988) tuvo la idea de considerar que las por lo tanto, no son paralelas a las isolínea se vege- isolíneas de vegetación no eran ni paralelas a la tación (Figura 4). línea del suelo ni convergentes en el origen, sino Si se considera, por el contrario, que las isolí- que eran convergentes pero en un punto situado neas de vegetación son, en primera aproximación, sobre la bisectriz de la región negativa del plano paralelas a la línea del suelo (que no es exactamen- irc ± r, es decir, en r=-l e irc=-l , siendo l =l (lo 1 2 1 2te cierto como vimos en nuestro caso en particu- cual tampoco es completamente cierto en todos los lar), la distancia perpendicular de los puntos a la casos). Considerando l=l +l , definió el "Soil-1 2misma vendría dada por el "Perpendicular Vegeta- Adjusted Vegetation Index" (SAVI), cuya expresión tion Index" (PVI), introducido por Richardson & aparece en la Tabla 2. Este índice es muy parecido Wiegand (1977) y reescrito por Jackson et al. al NDVI (por lo tanto, también da lugar a una fami-(1980). Este índice, como se observa en la Tabla 2, lia de rectas convergentes), salvo por el parárnetro introduce en su definición la pendiente a y la orde- l, cuya misión, como se ha mencionado, es despla-nada b en el origen de la línea del suelo y da lugar zar el punto de convergencia de las isolíneas a la región negativa del espacio r/irc. La expresión va multiplicada por (1 +l) para mantener el rango de variación de este índice similar al del NDVI. Dis-tintas pruebas efectuadas con este índice ponen de manifiesto que normaliza mejor la influencia del suelo que los índices anteriores (Huete & Warrick, 1990). La principal desventaja que presenta este índice es la indeterminación inherente al parámetro l que, en principio, puede presentar un rango de variación desde 0 hasta + ∞ aunque Huete reco-mmiienda enda ttoommaar un valoor ir igualgual a 1 para densiddades ades Figura 3. Triángulo de reflectividades, con la correspondientelínea del suelo, de los datos experimentales considerados en el de vegetaciación bajas, 0.5 para valón bajas, 0.5 para valoores res iinntteermrmediedioos s yy trabajo. 0.25 para alta densidad. Esto sugiere que para optimizar la l del SAVI se requiere a priori infor-mación relativa al LAI (de hecho Bausch (1993) encuentra para el maíz l=f(IAI)) lo cual no es fre-cuente, sobre todo si se trabaja a escala global y regregiioonnaal ml meeddiianante imte imágágenenes des dee satélite. La Figuurra a 66 m muuestra las isoestra las isolínlíneas deas dee SAVI SAVI constconstaantnte para un e para un valor de l=0.5. Al partir del momento de la introducción del SAVI, los índices de vegetación toman un mayor auge y son numerosos los que se introducen nue-vos, la mayor parte de ellos correspondiendo a modificaciones sucesivas del SAVI (se denominan ppoorr ello ello lo los ds dee la "familia ilia SAVI)SAVI),, alal objet objeto de opto de optii--Figura 4. Isolíneas de AVI constante y de NDVI constante. Lossímbolos representan los valores de LAI que se indicaron en la Figura 5. Isolíneas de PVI constante. Los símbolos repre-figura 3. sentan los valores de LAI que se indicaron en figura 3. Nº 8 – Diciembre 1997 5 de 10 M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro mizar el valor del parámetro l para darle una apli-cabilidad más general. Por citar alguno, tendríamos el "Transformed SAVI" (TSAVI), introducido por Baret & Guyot (1991) y el "Modified SAVI" (MSAVI), por Qi et al. (1994). Más recientemente ha aparecido el OSA VI, introducido por Rondeaux et al. (1996). Todos ellos aparecen definidos en la Tabla 2. El primero de ellos introduce nuevamente los parámetros de la línea del suelo, y la variable X para minimizar al máximo los efectos del suelo. Los autores aconsejan tomar un valor de 0.08. En relación a esta variable se podrían repetir los co-mentarios efectuados anteriormente con relación a la l del SAVI. El MSAVI resulta de incluir en la fórmula del SAVI una dependencia explícita de la l con la cantidad de vegetación. Finalmente, el OSA VI es como un SAVI sin el factor de normalización 1+l, y en el que se ha tomado l ≡Y Los autores recomiendan en este caso tomar Y=0.16. Se puede ver también que este índice es similar al TSAVI también, sin más que tomar a=1 y b=0. Evidente-mente, cuánto se ajusten estos índices al conjunto experimental de datos va a depender de lo apropia-da que sea la selección de la variable l, X o Y. Figura 7. Espectros de reflectividad (a) y de la primeraIndices de alta resolución espectral derivada (b) correspondientes a plots con un suelo-2dado (recubrimiento de carbón de 16 gm ) y distintos valores de LAI. La resolución espectral de los datos convencio-nales de Teledetección, con anchura de banda de zar las derivadas sucesivas de los espectros en ≈100 nm, presenta limitaciones cuando el espectro función de la longitud de onda (Gilabert et al., de reflectividad del material de interés muestra 1997; O'Haver, 1979), dado que permiten recono-cambios no graduales o rasgos característicos muy cer mejor algunos rasgos de los mismos (con inde-finos en determinadas longitudes de onda. En este pendencia del "brightness" del espectro) así como con texto, puede ser de gran interés la utilización resolver solapamientos de características espectra-de datos de alta resolución espectral (bandas de les. Ciertamente esto es así porque la primera deri-algunos nanómetros de anchura), que permiten vada muestra máximos donde en el espectro origi-identificar y resolver rasgos más finos en los es- nal aparecían puntos de inflexión y la segunda pectros. Tal sería el caso, por ejemplo, de las me- derivada los muestra donde inicialmente se produ-didas realizadas con espectrorradiómetros a nivel cía un rasgo de absorción, esto es, un mínimo de de suelo o las procedentes de imágenes del reflectividad. AVIRIS. La riqueza espectral de estos datos puede En concreto, para el caso de la vegetación, la l." explotarse al máximo recurriendo a técnicas pro- derivada de los espectros permite identificar el pias de espectroscopía, ampliamente utilizadas, por denominado límite rojo (red edge) y calcular algu-otra parte, en otros campos de investigación como nas magnitudes asociadas al mismo (posición, es el caso de la química analítica o la ciencia de amplitud, área...), cuya función es similar a la de materiales. Una de estas técnicas consiste en anali- los índices de vegetación vistos anteriormente, es decir, realzan la contribución de la vegetación en la señal radiométrica y normalizan la influencia del suelo de fondo. Recordemos que el límite rojo (Horler et al., 1983) es la zona de transición en la curva de reflectividad de la vegetación entre el mínimo en el rojo, asociado a la absorción por clorofila, y el máximo en el infrarrojo cercano (originado por la dispersión de la radiación por el interior de la estructura celular de las hojas) (entre 650 y 800 nm). Entre ambas regiones espectrales existe, por lo tanto, un punto de inflexión que, en Figura 6. Isolíneas de SAVI constante para l=0.05. Los el espectro correspondiente a la primera derivada, símbolos representan los valores de LAI que se indicaron en aparece como un máximo. Esta característica es la figura 3. exclusiva de los espectros de vegetación y no apa-6 de 10 Nº 8 – Diciembre 1997 Acerca de los Indices de Vegetación rece para nada en los espectros de suelo. La utili- ESTUDIO COMPARADO DE LOS dad del límite rojo se ilustra, por ejemplo, en los DIVERSOS INDICES trabajos de Gilabert et al. (1996), Danson & La Figura 8 nos muestra ocho gráficos corres-Plummer (1995) y Filella & Peñuelas (1994). pondientes a la relación de cada uno de los índices Veamos el límite rojo de los datos radiométricos estudiados con el LAI. En dicha figura los círculos citados anteriormente. En este apartado, se trabaja-blancos corresponden a los plots con el suelo ori-rá con los espectros medios representativos de ginal, esto es, sin recubrimiento de carbón, mien-cada plot, no con los valores obtenidos al aplicar tras que las cruces corresponden al recubrimiento los filtros de las bandas TM. La Figura 7(a) nos intermedio y los círculos negros al máximo recu-muestra estos espectros para el caso de un recu-brimiento. brimiento de carbón de 16gm-2 y para las longitu-Aunque no nos Vamos a ocupar en este trabajo des de onda comprendidas entre 500 y 800 nm. de estudiar las correlaciones índice/LAI, se puede Se observa una disminución progresiva de la re-afirmar que la mayoría de los índices de vegeta-flectividad en el rojo (aumento concentración ción presentan una dependencia exponencial con clorofila) y un aumento en el infrarrojo próximo. respecto al LAI, del tipo IV = A-B exp (-C.LAI), en En la Figura 7(b) se muestran las primeras deriva-donde A representa el valor de índice cuando el das de los mencionados espectros. En este caso se LAI →∞,esto es, el valor de saturación, B es la observa que el valor del máximo aumenta a medi-diferencia entre A y el valor del índice correspon-da que lo hace el LAI, mientras que la longitud de diente al suelo desnudo, y C está relacionado con onda de este máximo sólo sufre ligeras variacio-la extinción de la radiación a través de la cubierta nes. vegetal (Haret et al., 1989; Gilabert et al., 1996). Los parámetros asociados al límite rojo estudia-En algunos casos, el valor del LAI a partir del cual dos en este caso son: (i) la amplitud de la onda de se produce la saturación del índice no se encuentra la derivada (valor del máximo de la curva) y (ii) el dentro del rango de valores estudiados, por lo que área encerrada por la misma entre 680 y 780 nm la relación entre el índice y el LAI se puede consi-(Filella and Peñuelas, 1994). Dado que en este derar, aproximadamente lineal. Esta es la razón del caso han resultado ser redundantes, a partir de diferente comportamiento que se observa en las ahora consideraremos exclusivamente el primero. distribuciones de puntos de la figura 8. Por ejem-Ambos parámetros pueden, en principio, conside-plo, rarse como índices de vegetación, dado que resul-podríamos citar al PVI como un índice que pre-tan ser proporcionales al LAI de los plots. En otros senta, dentro del rango de variación, una depen-trabajos, sobre todo cuando se estudia la evolución dencia lineal con respecto al LAI, y al NDVI como fenológica de una cubierta vegetal, el parámetro aquél en el que se observa más claramente la satu-del límite rojo que resulta ser más sensible a la ración. Esto le resta validez a este índice dado que, misma es su posición, es decir, la longitud de onda por una parte, para valores bajos de LAI se ve en la que se produce el máximo en la derivada de fuertemente influenciado por el tipo de suelo y, por la reflectividad, la cual va sufriendo un corrimiento hacia valores más altos en la época de crecimiento del otra parte, para valores un poco más altos de LA! cultivo y hacia valores más bajos en la senescencia alcanza rápidamente la saturación, lo que implica (Gilabert et al., 1996). cierta incertidumbre al estimar dicho parámetro En el siguiente apartado se realizará un estudio com- biofísico a partir de medidas radiométricas. parado de la potencia para normalizar la influencia del Por todo lo dicho en apartados anteriores, un ín-suelo de todos los índices considerados. dice de vegetación será tanto más efectivo cuando, (i) para un valor de LAI dado, menor sea la sepa-Figura 8. Indices de vegetación estudiados en función del LAI de los plots. Los símbolos hacen referencia al tipo de suelo, correspondiendolos círculos blancos a las medidas realizadas sobre el suelo original, las cruces al recubrimiento intermedio con carbón y los círculos negros al recubrimiento máximo. Nº 8 – Diciembre 1997 7 de 10 M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro ración entre los tres puntos correspondientes a los donde σ hace referencia a la desviación típica laidistintos suelos y, simultáneamente, (ii) cuanto de los valores del índice para un LAI determinado mayor sea el intervalo de variación total del índice y IV su valor medio. Un índice estará tanto más laientre los valores extremos del LAI. Dado que cada normalizado respecto a la influencia del suelo uno de los índices considerados presenta un rango cuanto menor sea esta magnitud. Sin embargo, de variación diferente, es interesante definir alguna dicha magnitud no tiene en cuenta la característica magnitud que permita su comparación objetiva y (ii). Por este motivo, la magnitud que introducire-que tenga en cuenta las dos características (i) y (ii) mos aquí para valorar la eficacia de un índice será que acabamos de mencionar. Una magnitud que se puede considerar para σlai [4] T(LAI) = x 100cuantificar la eficacia de un índice de vegetación σes la siguiente (LePrieur et al., 1994): donde hace referencia a la desviación entre los σlai maxvalores máximo y mínimo del índice considerado, [Max IV(LAI) - min IV(LAI)] d(LAI)∫ teniendo en cuenta todo su intervalo de variación. [2] lai minC = X100 Esta magnitud nos indicará para cada valor del IV (LAI ) -IV(LAI )max minLAI la eficacia del IV considerado, siendo la mis- ma inversamente proporcional al valor de T, es donde la integral del numerador representa el decir, cuanto más pequeña sea T más eficaz se área encerrada entre los valores máximo y mínimo puede considerar el índice. Se observa que tanto C del índice de vegetación para los diferentes tipo de como T tienen un significado muy similar (ambas suelo dentro de todo el rango de variación de valo-decrecen a medida que aumenta la eficacia del res de LAI. El denominador es la diferencia entre índice), pero la primera establece una valoración los valores medios del índice de vegetación para global del índice para todo el rango de LAI consi-los valores extremos del LAI. Esta magnitud nos derado, mientras que la segunda establece una indica cual es la eficacia del IV considerado, en valoración del índice en función del LAI. promedio, para todo el rango de variación de los valores del LAI. Cuanto mayor sea dicha eficacia, menor será el valor de C. La Tabla 3 presenta los valores de la magnitud C para todos los índices considerados. INDICE C (%)RVI 20 NDVI 20 PVI 10 Figura 9. Valores de la magnitud T(definida en el texto [4] en SAVI 9 función del LAI para todos los índices de vegetación estudia-TSAVI 8 dos. MSAVI 10 OSAVI 6 La Figura 9 es una representación de esta última RE 3 magnitud en función del LAI. Se observa que para valores intermedios de la cantidad de vegetación Tabla 3. Eficacia de los índices de vegetación estudiados a través de la magnitud C (%). (LAI=O.6-1.7), que es cuando los efectos de la dispersión múltiple de la radiación por el interior Se observa la menor eficacia de los índices RVI de la masa vegetal son mayores y, por lo tanto, y NDVI para normalizar el efecto del suelo y su mayor es la influencia del suelo, los índices de menor sensibilidad a la presencia de vegetación. vegetación tradicionales RVI y NDVI presentan los Los índices más efectivos teniendo en cuenta todo valores más altos, indicando una eficacia menor en el intervalo de variación del LAI resultan ser, en cuanto a su poder de normalización de la perturba-este caso en particular, el SAVI, el TSAVI, el ción que introduce el suelo en la señal. Se pone de OSAVI y el RE (el valor máximo de la primera manifiesto la limitación de estos índices en zonas derivada del espectro en la longitud de onda co- que presentan vegetación dispersa. El PVI, sin rrespondiente al red edge o límite rojo). embargo, parece funcionar mejor, posiblemente a En la bibliografía aparece también la magnitud que se ha podido definir con suficiente precisión REN (Relative Equivalent Noise), introducida por en este caso la línea del suelo. El SAVI y el MSAVI Baret & Guyot (1991) y que se define como parecen presentar cierta sensibilidad al suelo para valores bajo de vegetación, pero aumentan consi-σlai [3] derablemente su eficacia para valores mayores del REN(LAI) = x 100IVlai LAI. Por su parte, el TSAVI, el OSAVI y el "red edge" RE (haciendo referencia al máximo de la primera derivada en este punto) presentan valores 8 de 10 Nº 8 – Diciembre 1997 Acerca de los Indices de Vegetación particularmente buenos prácticamente en todo el Despejando la y: rango de variación del LAI. 1 + NDVI y = x1 − NDVICOMENTARIOS De la valoración global de las dos magnitudes 1 + NDVIk(NDVI) ≡Si definimos un parámetro estudiadas para cuantificar la eficacia de los índi- 1 −NDVI ces de vegetación considerados, se podría concluir (sin ánimo de generalizar) que el OSAVI, el TSAVI, la ecuación anterior se puede escribir como el SAVI y el RE parecen ser los índices más ade- cuados para nuestro conjunto de datos experimen-tales en particular. Hay que tener en cuenta que y = k(NDVI)x mientras que el OSAVI y el SAVI se pueden calcu- lar con independencia de la ecuación de la línea de que da lugar a una familia de isolíneas de pen-suelo, para calcular el TSAVI hace falta una buena diente variable y convergentes en el origen. determinación de la misma, lo cual en este caso ha Por último, el PVI se podrá expresar como sido posible pero no lo es en general. Por otra parte, se pone de manifiesto también la ventaja de | y −Aax −b| PVI =disponer del espectro de reflectividad, que permite 2a +1calcular los parámetros del límite rojo que tan buenos resultados han dado en este estudio. No 2m ≡ a +1obstante, las limitaciones de este índice es que sólo Definiendo la constante y despejando se puede aplicar cuando se dispone de datos de alta la variable dependiente se obtiene resolución espectral y que matemáticamente re- quiere más tiempo de cálculo. y = ax + (b+mPVI) = y + mPVI sueloConviene insistir nuevamente en que estas con- clusiones no poseen carácter universal, lo cual sólo que es la ecuación de una recta paralela a la línea sería posible si el estudio comparado se hubiera de suelo cuya distancia a dicha línea aumenta realizado en base a un conjunto de datos experi- proporcionalmente al índice PVI. Dando valores al mentales más completo. Sin embargo, el estudio mismo se obtiene una familia de rectas paralelas a realizado sí ha servido para alcanzar el objetivo del la línea de suelo. trabajo que presentamos al principio, es decir, para discutir, desde un punto de vista docente, la pro-BIBLIOGRAFIA blemática asociada a la funcionalidad de los índi-ces de vegetación e ilustrarla con un ejemplo con- BANNARI, A., MORIN, D., BONN, F. y HUETE, A. creto. R. 1995. A review of vegetation indices. Remote Sens-ing Reviews. 13: 95-120. BARET, F., GUYOT, G. y MAJOR, D. J. 1989. Crop APÉNDICE biomass evo1ution using radiometric measurements. Photogrammetria. 43: 241-256. Consideremos el plano x-y, donde y hace referen-BARET, F. y GUYOT, G. 1991. Potentia1s and 1imits cia a la reflectividad en el infrarrojo cercano (irc) y of vegetation indices for LAI and APAR assessment. x a la del rojo (r). Según esta nomenclatura, el Remote Sensing of Environment. 35: 161-173. índice RVI se escribe como: BARET, F. 1995. 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The red edge De forma análoga, el NDVI se expresa como position and shape as indicator of plant chlorophyll content, biomass and hydric status. International y −x NDVI = Journal of Remote Sensing. 15: 1459-1470. y + xGARCIA-HARO, F. J. 1994. Inversión de un modelo lineal de reflectividad para la extracción de paráme-Nº 8 – Diciembre 1997 9 de 10 M. A. Gilabert, J. González-Piqueras, J. García-Haro tros relacionados con la vegetación en paisajes semi- turbid atmospheres. Remote Sensing of Environment. áridos. Tesis de Licenciatura. Universitat de Valencia. 13: 187-208. GARCIA-HARO, F. J., GILABERt, M. A. Y MELIA, J. LEPRIEUR, D., VERSTRAETE, M. M. y PINTY, B. 1996. Linear spectral mixture modelling to estimate 1994. Evaluation of the performance of various vege-vegetation amount from optical spectral data. Interna- tation indices to retrieve cover from AVHRR data. tional Journal of Remote Sensing. 17: 3373-3400. Remote Sensing Reviews. 10: 265-284. GILABERT, M. A. 1990. 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