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Figura 6. Índice de Vegetación
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Figura 6. Índice de Vegetación.
Fuente: Gašparović, Medak, Pilaš, Jurjević, y Balenović, (2018)
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2.3.1.1 Índice de Vegetación Normalizado (NDVI).
El NDVI (Rouse, Haas, Schell y Deering, 1974) relaciona la banda espectral del rojo con la banda espectral del infrarrojo cercano, esta relación representa una medida del total de vegetación verde por unidad de superficie. Varios estudios han encontrado relaciones fuertes entre el NDVI y la Fracción de Radiación Fotosintéticamente Activa (FPAR). Además, la sumatoria de los valores de NDVI en un periodo de tiempo se relaciona con la Producción Primaria Bruta (GPP). Sin embargo, la información de vegetación derivada del índice NDVI obtenido a través de sensores remotos, viene mezclada con información atmosférica por lo que se hace necesario mejorar los datos iniciales con técnicas que reduzcan este efecto (IDEAM, 2011b).
2.3.1.2 Índice de vegetación mejorado (EVI).
El EVI es complementario al NDVI (IDEAM, 2011b). A diferencia de este último, el primero es más sensible a variaciones en la estructura del dosel, al Índice de Área Foliar (LAI) y a la fisionomía de las plantas (Huete et al. 2002). El índice EVI no está muy relacionado con FPAR, por estar más influenciado por la región espectral del infrarrojo medio; sin embargo, amplifica la señal del dosel de la
vegetación y reduce la influencia originada por factores atmosféricos al incorporar la banda espectral del azul (IDEAM, 2011b).
2.3.1.3 Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI).
Huete et al. (1999, Citado por Silleos et al. 2006) explica como este índice utiliza la banda del azul para corregir los efectos de los aerosoles sobre la banda roja y mejora la sensibilidad para detectar la biomasa y reducir la influencia de la atmosfera.
2.3.2 Corrección de imágenes satelitales.
Al realizarse estudios con imágenes satelitales en áreas extensas, suelen ser variables y poco consistentes; Debido entre otros a la inestabilidad de las condiciones de la superficie terrestre y/o de la atmosfera; A medida que los efectos atmosféricos son más agudos (mayor bruma), al ser observada por algún índice de vegetación espectral, se calcula una menor cantidad de vegetación, aunque a nivel de la superficie terrestre sea la misma (Kaufman, Gobron, Pinty, Widlowski, y Verstraete, , 2002; Paz, 2018). Esta deficiencia se puede minimizar trabajando con imágenes a las que se les realicen correcciones atmosféricas y radiométricas o utilizando un conjunto de imágenes ópticas de alta resolución temporal, que al ser compuestas ayudan a reducir los defectos generados por las características de los sensores o por sus variaciones (IDEAM, 2011b).
El ángulo solar y la luminosidad influyen en el efecto de sombreado topográfico en zonas montañosas y escarpadas; Estos alteran los valores de la radiancia en los Niveles Digitales (ND) del pixel y es por esto que se recomienda utilizar Modelos Digitales de Elevación (DEM) para modelar las condiciones de iluminación al momento de la captura de la imagen con el fin de minimizar la variación del efecto topográfico (Chuvieco, 2010; Civico, 1989; Gao y Zhang, 2009; Hantson y Chuvieco, 2011).
2.3.3 Imágenes Satelitales Planet Scope.
Planet Labs Inc. con sede en San Francisco, Estado Unidos, opera el mayor sistema de constelación de nano-satélites, con una bandada de satélites llamada
