Los índices radiométricos entran en la categoría de las transformaciones de las imágenes de satélite, consiste en realizar operaciones aritméticas entre bandas, tienen como fin resaltar diferencias entre coberturas, así como atenuar efectos atmosféricos o del suelo.
Los índices mas difundidos y diversos son los índices de vegetación, pero también existen índices para ayudar a discriminar el contenido de humedad y para evaluar características del suelo.
Los índices radiométricos han suscitado gran interés y son utilizados ampliamente con diversos fines, incluyendo la agricultura de precisión, por ejemplo, índices de vegetación como el NDVI ha sido correlacionado con múltiples parámetros que describen el estado de la planta, como el índice de área foliar, el porcentaje de superficie cubierta por el cultivo, el rendimiento potencial. En caracterizaciones de cuencas hidrográficas o balances hídricos el NDVI ha sido correlacionado con el coeficiente de cultivo. Los índices de vegetación también han sido utilizados exitosamente como insumos en procesos de clasificación de imágenes de satélite
Podríamos seguir enumerando muchas más aplicaciones de los diversos índices radiométricos, ¿pero cómo determinamos dichos índices y cuantos tenemos disponibles?
El cálculo de un índice radiométrico puede ser una operación muy fácil, por ejemplo, en el caso de los índices de vegetación, se enfocan en la diferencia entre una banda del visible y el infrarrojo cercano, una simple resta o división entre bandas nos permite obtener el resultado deseado, sin embargo, existen otros índices como el SAVI cuya determinación no es tan directa, ameritando tomas de decisiones con observaciones de campo o cálculos más complejos.
En esta oportunidad aprenderemos como determinar con un solo clic Dieciocho (18) índices radiométricos divididos en:
- Nueve (09) índices de vegetación: NDVI, TNDVI, RVI, SAVI, TSAVI , MSAVI, MSAVI2, GEMI, IPVI
- Cinco (05) índices de humedad: NDWI, NDWI2, MNDWI, NDPI, NDTI
- Cuatro (04) índices del suelo: RI, CI, BI, BI2
Para calcular dichos índices utilizaremos un Open Source especializado para el procesamiento de imágenes de satélite tanto ópticas como de radar SAR, llamado Orfeo Tool Box.
Orfeo Tool Box (OTB) es un proyecto Open Source para el procesamiento de imágenes de satélite de última generación. Ha sido desarrollado con el apoyo de una amplia comunidad geoespacial, puede procesar imágenes ópticas de alta resolución, imágenes multiespectrales y de radar a escalas de Terabytes. Cuenta con una amplia variedad de aplicaciones, ortorectificación o panshaperning, todas las formas de clasificación, procesamiento de imágenes SAR y mucho más.
Existen variadas formas de acceder a los algoritmos de OTB: configurando desde QGIS, Python, a través de la línea de comando, utilizando C++ ó una aplicación que se descarga con la librería llamada Monteverdi, en esta oportunidad enseñaremos como calcular los índices utilizando esta aplicación por ser la opción más sencilla.
Para ejecutar OTB en QGIS debes descargar la librería de la página oficial, la cual es un archivo Zip que descomprimes en el sitio de tu preferencia, luego debes configurar tu versión de QGIS, sin embargo, como seguro eres tan impaciente como yo te doy una opción directa, OTB genera un archivo denominado Monteverdi.bat, el cual se ejecuta con un sencillo clic.
Procedimiento:
Escenario propuesto.- imaginemos por un momento que estamos trabajando con el programa QGIS con el fin de realizar un procesamiento de imágenes del satélite LandSat8 para fines de evaluación de cultivos en una finca (pudiera ser cualquier otro estudio: identificar cobertura vegetal o la degradación en una cuenca).
Para ello supondremos que has descargado las imágenes de satélite, las has pre-procesado (para ello recomiendo el PlugIn SPC elaborado por Luca Congedo), posteriormente «cortaste» las bandas a tu área de estudio y finalmente hiciste combinación (Satck; pila) con las bandas de interés.
¡Si desconoces como realizar estos pasos puedes escribirnos y generaremos un tutorial para explicarlo!
En resumen contamos como insumo de entrada nuestra imagen compuesta, en este caso, como verán en la figura siguiente, se utilizara con fines de demostración una combinación con las bandas 2 (rango del azul), 3 (rango del verde), 4 (rango del rojo), 5 (rango del infrarrojo cercano), 6 (rango del infrarrojo medio o SWIR), 7 (rango del infrarrojo medio o SWIR).
El área de estudio es una granja estudiada con anterioridad (poligonal con el borde negro), ubicada en una zona rural de Venezuela, la imagen a utilizar corresponde a la etapa de preparación para la posterior siembra de maíz y arroz, se muestra una composición falso color 4, 3, 2, al oeste se pueden observar unos tonos rojos correspondiendo a una asociación de matorrales con bosque secundario, el resto del predio presenta tonos grises por ser áreas recién rastreadas, sin cobertura vegetal
Imagen LandSat8 Path 005 Row 053, del 27 de Junio del 2017, composición Falso Color (4,3,2)
¡Determinar el índice NDVI en QGIS utilizando la calculadora de bandas fue una tarea sencilla pero cuando quise calcular otros índices y para varias imágenes, más complicado! el programa OTB fue una gran ayuda. BIEN, ¿teniendo lista nuestra imagen como procedemos?, aquí los pasos bien detallados!!:
1.- En el explorador de Windows ubica el directorio donde descomprimiste el archivo Zip que contiene la librería OTB, entra en ella y ejecuta la aplicación Monteverdi.
Se despliega un dialogo de comandos de MSDOS (¡no la cierres ni te metas con ella!) y luego aparece la caja de dialogo de la aplicación
2.- Para abrir nuestra imagen sencillamente seleccionas el botón en forma de carpeta ubicado en la parte superior izquierda, luego navegas por el directorio y seleccionas la imagen
3.- Luego de esto aparece la imagen en pantalla, vamos a desplegarla en falso color 4,3,2, esto es importante para conocer como el programa OTB identifica nuestras bandas, para ello hacemos clic sobre la pestaña «Color Setup»
4.- Si hacemos clic sobre el cañón rojo vemos como han sido numeradas las bandas: Banda 2= 0; Banda 3= 1; Banda 4= 2, Banda 5 = 3, Banda 6= 4, Banda 7= 5. Coloquen en rojo el valor 3, en verde 2 y en azul 1; de esta forma tendremos la composición falso color 4, 3, 2
5.- Como podrán ver la configure en la composición falso color similar a como la vimos en QGIS.
6.- Para acceder a los algoritmos primero tenemos que activarlos para ello nos vamos al menú View y luego seleccionamos la opción «OTB-Applications Browser»
7.- Esto descubrirá una nueva pestaña sobre la que haremos un clic y nos mostrara la gran diversidad de procesos que podemos hacer con OTB
8.- Si descendemos encontraremos la opción que utilizaremos llamada «Radiometric Index», hacemos clic sobre ella
9.- Se nos despliega la caja de dialogo para calcular los índices, para cargar la imagen de entrada sencillamente arrastramos nuestra imagen que está en la parte inferior hasta la opción «Input Image«,otra alternativa es darle clic a la opción Input Image y seleccionarla.
En «Ouput Image» le damos un nombre y ubicación a nuestra imagen de salida, es decir, el archivo raster que contendrá los índices calculados
10.- Configuramos las bandas comenzando desde el número 1, asegúrense que todos los números aparezcan en negritas, Luego sencillamente seleccionamos todos los índices (utilizando la tecla Shift o Ctrl) que deseemos calcular.
11.- Esto nos genera un archivo raster de salida con extensión .tif que corresponde a una imagen combinada de 18 bandas que son nuestros 18 índices, dicha imagen ya podemos desplegarla en QGIS en paleta pseudocolor para visualizar cada índice de forma individual o si lo deseamos hacer composiciones con dichos índices.
Si desean hacer un trabajo más organizado les aconsejo seleccionar un índice a la vez y guardarlo con su respectivo nombre, pero como les prometí de esta forma han generado los 18 índices empaquetados en un solo raster
A modo de comprobación pueden comparar las estadísticas de la imagen generada por OTB denominada «Indices_radC», con el NDVI calculado con la calculadora Raster de QGIS («ndviQGISC»), como pueden observar los valores son iguales.
Al entrar a las propiedades de la imagen de índices radiométricos generada por OTB («Indices_radC») podemos ver que el NDVI corresponde a la primera banda de las 17 restantes, cada banda representa un índice radiométrico en el orden que nos da OTB
12.- Finalmente les dejo un comodín adicional, como tenemos un raster con la combinación de los 18 índices ahora podemos fácilmente crear una composición con cualquier combinación y ver que resalta
Como ejemplo, en la figura podemos ver una composición de un índice de vegetación en rojo, de humedad en verde y de suelo en Azul, específicamente: TNDVI cañón Rojo, NDWI2 cañón Verde y BI cañón Azul
Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com
Buenas tardes!! Sr Luis Graterol estoy interesado en este articulo, le agradeceria si usted me ayudaria con un tutorial para el preprocesamiento de las imagenes satelitales y calcular algunos de lo indices en la libreria Monteverdi . Esto me serviria en la determinacion del uso de suelos en un estudio que estoy haciendo en una cuenca hidrografica en el estado Lara, en Venezuela. Me gustaria alguna respuesta suya.
Saludos, Victor el articulo es un Tutorial de como realizar el calculo de los indices, si sigues los pasos lo lograras.
Te quiero preguntar como hacer un indice vegetativo(ndvi) con una imagen radar(sentinel1A)
No puedes generar un indice NDVI con sentinel1 porque son imágenes de radar. Las imágenes de radar trabajan en el rango de las microondas, el NDVI se calcula con imágenes multiespectrales en el rango entre el visible e infrarrojo.observa
Si tu imagen de sentinel1 tiene doble polarizacion pudieras diseñar un indice, o con la transformación de la imagen o combinando radar con óptica, estudiando la respuesta.
Con la respuesta me refiero a que la señal de radar SAR responde a diferentes aspectos de la vegetación que la imagen óptica
Te quiero preguntar como hacer un indice vegetativo(ndvi) con una imagen radar(sentinel1A).