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Superando las limitaciones del NDVI

Calculando EVI y SAVI en QGIS 3

by Luis Eduardo Pérez
julio 30, 2018
Reading Time: 5 mins read
1

Los índices espectrales constituyen hoy en día una de las principales herramientas de la teledetección satelital, área y terrestre.

Un índice espectral es una operación aritmética entre bandas (imágenes captadas en rangos específicos del espectro electromagnético).

Dichas operaciones pueden ser sencillas como suma, resta y división; hasta más complejas producto de correlaciones obtenidas por experimentación.

Aproximadamente el 90% de la información de la vegetación está contenida en las bandas del rojo y el infrarrojo cercano (Gilaberth M. et al. 1997). Es por ello que la mayoría de los indices de vegetación se concentran en estas bandas.

Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI)

El NDVI es el índice más utilizado, ha sido correlacionado con múltiples variables biofísicas, sin embargo, no responde a ninguna concreta sino a una amalgama de factores (cobertura, estado fenológico, estado fito-sanitario).

El objetivo de un índice de vegetación es obtener un valor que permita evaluar cuantitativamente características de la vegetación.

Limitaciones del NDVI:

El NDVI oscila entre -1 y 1, indica cantidades de vegetación, distingue vegetación de suelo, minimiza efectos topográficos y muchas otras bondades, por lo tanto, es un Buen Indice!

Sin embargo, presenta limitaciones:

  1. Saturación.
  2. Efectos del suelo.
  3. Interferencia atmosférica.

Saturación y efectos atmosféricos:

El NDVI es sensible al incremento de la cobertura vegetal, al relacionar con un parámetro como el Indice de Área Foliar (LAI) se observa una relación directa.

LAI: cantidad de área foliar por unidad de área de superficie de tierra.

El incremento del NDVI ante la cobertura es exponencial observándose una saturación ante incrementos de la cobertura.

La razón de la saturación recae en el cambio casi imperceptible en la banda del rojo en contraste con el notable incremento en la reflectividad en el infrarrojo cercano, llegado un punto de desarrollo.

¿Cómo afecta esto a la interpretación?

En un cultivo, luego de la saturación aunque las plantas sigan creciendo no se reflejaran cambios en el NDVI

¿Cómo solventar el problema?

Para realizar evaluaciones en zonas de alta densidad de vegetación la NASA desarrollo el Indice de Vegetación Mejorado (EVI), el cual además utiliza la Banda del rango del azul para atenuar las interferencias atmosféricas.

El EVI es más sensible a zonas con alta biomasa, permite un mejor monitoreo de la vegetación y reducción de las influencias atmosféricas. (Wikipedia).

El NDVI y EVI se complementan, el primero es sensible a la clorofila, el segundo es susceptible a la fisionomía de las plantas, variaciones estructurales, tipos y arquitectura del dosel (LAI) (Wikipedia)

En la tabla se muestran las formulas para el calculo del EVI para imágenes Landsat y Sentinel2

USGS 2017, Sentinel Hub

Nota: en el caso de las imágenes captadas con Drones al no requerir corrección atmosférica este índice no es muy utilizado.

Efectos del suelo:

La reflectancia del suelo se caracteriza por un aumento relativamente continuo en los diferentes rangos del espectro.

Al estudiar la vegetación el suelo ejerce un efecto “perturbador”, el cual varía de acuerdo a sus características oscuras o brillantes, y al porcentaje de cobertura de la vegetación.

Fuente: Qi J. et al 1994. 

En la figura se puede observar la alta sensibilidad del NDVI ante la interferencia de diferentes tipos de suelo

Para solventar la interferencia del suelo en zonas de escasa cobertura vegetal se han desarrollado índices como el Indice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI).

SAVI introduce un parámetro L, cuyo valor debe ser introducido por el usuario, se recomienda 1 para bajas densidades de vegetación, 0.5 intermedios y 0.25 alta densidad (Gilaberth M. et al. 1997)

Generalmente se le asigna a L el valor 0.5.

En la tabla se muestran las formulas para el calculo del SAVI para imágenes Landsat y Sentinel 2.

USGS 2017, Sentinel Hub

Calculando EVI y SAVI en QGIS 3

Para determinar los índices se ejecutan las operaciones aritméticas utilizando la calculadora Raster.

Calculo del EVI en una imagen Landsat 8
Calculo del EVI en una imagen Landsat 8

Calculo del SAVI en una imagen Landsat 8
Calculo del SAVI en una imagen Landsat 8

Luego de generados pueden desplegarse en una paleta de color comparable, más detalles en el articulo Interpolación espacial en QGIS 3, en la sección «comparando resultados».

En la imagen se puede observar el comportamiento de los índices NDVI, SAVI y EVI en un cultivo de maíz que pasa de mayor a menor biomasa.

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El NDVI presenta valores más altos, cercanos al límite del rango disponible en comparación con los otros índices que reflejan una disminución similar y casi lineal.

Notas finales: para evitar tener que definir un parámetro L para el indice SAVI se han desarrollado indices como el MSAVI y MSAVI2, que toman los datos de las estadísticas de la imagen.

De igual forma para prescindir de la banda del rango del azul el indice EVI2 puede calcularse solo con las bandas del rojo e infrarrojo. Para conocer como calcular una gran variedad de indices consulte ¿Como calcular 18 indices radiométricos en un solo paso?

Bibliografía citada:

  • Qi J. et al 1994. A Modified Soil Adjusted Vegetation Index. Remote Sens. Environ. 48:119-126
  • Gilaberth M. et al. 1997. Acerca de los índices de vegetación. Revista de Teledetección N° 8. España
  • USGS 2017.Landsat Spectral Indices Product Guide. Version 3.6

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

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Comments 1

  1. Eddison says:
    7 años ago

    Hola, muy bien como siempre los artículos, dices que el EVI es poco usado en Drones, pero sería recomendable usarlo en lugar del NDVI? Muchas gracias!

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