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Con este estudio se pudo determinar la capacidad para correlacionar, o cuantificar, las características biofísicas de la vegetación de las tierras de cultivo de esta región a partir de señales espectrales satelitales. Posteriormente se desarrolló una relación de la diferencia de los resplandores rojos e infrarrojos sobre su suma como medio para ajustar o "normalizar" los efectos que se producían por el ángulo del cenit solar. Ésta relación se llamó Índice de Vegetación, que luego a través de una relación diferencia/suma como el índice de vegetación de diferencia normalizada. La Nasa reporta el uso de NDVI, como uno de los pioneros, en el estudio de Monitoreo de Sistemas de Vegetación en Great Plains, en el año de 1973 por el Dr. John Rouse. (National Aeronautics and Space Administration, 1973) Uso de Índices de Vegetación a nivel local Como se observa en lo expuesto anteriormente, el NDVI fue uno de los intentos más exitosos de identificar de forma sencilla y rápida las áreas vegetadas y su condición, y sigue siendo el índice más conocido y utilizado para detectar las plantas verdes vivas en datos multiespectrales de teledetección. En el país, se han realizado varios estudios para determinar el uso de éste índice, y también existen reportes del uso del mismo a nivel de empresas privadas, especialmente por el auge de los drones. Por ejemplo, se ha usado el NDVI para análisis multitemporales en la Reserva Ecológica Cotacachi – Cayapas, (Aldás, 2019), con el fin de aproximar la evolución temporal de la cobertura vegetal y determinar uso de suelo. Otro ejemplo es el uso del índice para analizar contaminantes en el Distrito Metropolitano de Quito, (Tobar, 2018), y relacionarlos con parámetros meteorológicos y parámetros referentes a contaminantes atmosféricos.

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6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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pages 88-91

Ilustración 44. Porcentajes de vigorosidad dentro de lote de cultivo de banano

1min
pages 71-72

Ilustración 36. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método manual, ajustado a rangos propuestos

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5.2. Recomendaciones

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pages 86-87

naturales, excluyendo valores menores a 0

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pages 64-65

Ilustración 33. Banda única (pancromática) del cálculo NDVI sobre la imagen satelital Ilustración 34. Histograma con la clasificación de pixeles NDVI por el método de cortes

1min
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Ilustración 31. Ejemplo de ajuste de histograma para generación de MTVI-1

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Ilustración 29. Ejemplo de Predio lotizado

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2.3.2. Cálculo de NDVI

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Ilustración 32. Ejemplo de índice MTVI-1 vectorizado e intersecado con capa de Lotes

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Ilustración 24. Drone para ejecución de vuelos Ilustración 25. Plataforma Catalyst (PCI Geomatics) para ajuste radiométrico de imágenes ........................................................................................................................................56

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Uso de Índices de Vegetación a nivel local

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Ilustración 11. Morfología de las hojas

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Ilustración 7. Ejemplo de cámaras multiespectrales para uso en Drone

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2.1.7. Vegetación y Radiación Electromagnética

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1.7. Alcance

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2.1.3. Características de los Sensores

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Ilustración 1. Esquema operativo de satélite de observación

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Tabla 3. Detalle de bandas multiespectrales del sensor Landsat 7

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Ilustración 8. Ejemplos de Drones utilizados en la agricultura

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Landsat

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