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Uso de índices de vegetación en imágenes Sentinel-2 para detectar niveles de clorofila
  •   Sentinel Medioambiente

En el marco de la campaña CalValFLEX realizada para el proyecto FLEXL3L4 hemos calculado distintos índices de vegetación disponibles en la herramienta SNAP. Los índices se han aplicado a imágenes Sentinel-2 de reflectancia en superficie (producto L2a) para determinar variables asociadas a la vegetación con interés en el proyecto y complementar los datos obtenidos durante los vuelos de la campaña.

En primer lugar hemos seleccionado las imágenes Sentinel-2 más cercanas a los días 21 y 23 de julio de 2020, que son las fechas en las que se realizaron los vuelos con los sensores CASI1500i, AHS y CFL en una zona agrícola situada entre Albacete y Barrax.

Hemos probado una selección de los índices de vegetación que vienen preestablecidos en SNAP, ubicados en el menú de Optical > Thematic Land Processing > Vegetation Radiometric Indices. Estos índices nos proporcionan información diversa del estado de los cultivos de la zona y algunos como el Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index (MCARI), en el que nos centraremos a continuación, nos permiten determinar distintos niveles de clorofila de la vegetación.

El índice MCARI, una versión modificada del método CARI, es sensible a las variaciones de clorofila y al índice de área foliar o LAI (Leaf Area Index), a la vez que reduce los efectos de superficies no fotosintéticas.

Para calcularlo se usan las bandas situadas en las regiones del verde, el rojo y el borde del rojo, que es la zona del espectro electromagnético en la que se produce un cambio brusco en la reflectancia en la vegetación. En el caso del Sentinel-2, se utilizan las bandas B3 (560 nm) y B4 (665 nm), de 10 m de resolución espacial, y la B5 (705 nm) de 20 m. Dado que las bandas tienen distinta resolución espacial, es necesario remuestrearlas antes de calcular el índice. Las tres bandas se remuestrearon a 20 m de resolución espacial desde la propia herramienta del índice, usando la media como método de submuestreo (downsampling method).

En la Fig.1 se muestra una composición en color real de la imagen Sentinel-2 de la zona de estudio, usando las bandas B4, B3 y B2, en los canales rojo, verde y azul, respectivamente. Esta imagen incluye la finca experimental  “Las Tiesas”, que cuenta con una gran variedad de cultivos. En la Fig.2. se muestra el índice MCARI de la misma zona. Los valores más altos del índice corresponden a un mayor contenido en clorofila.

Fig 1 RGB Blog

Fig. 1. Composición en color real de la imagen Sentinel-2 de Barrax, tomada el día 22 de julio de 2020 a las 10:56.

 

Fig 2 mcari blog

Fig.2. Índice MCARI.

 

En este ejercicio vemos que los índices de vegetación nos revelan información que no podemos detectar a simple vista. En el caso del MCARI, obtenemos información muy útil del contenido en clorofila en cultivos. Al comparar ambas imágenes vemos que en parcelas aparentemente similares en color real, existen diferencias notables en el contenido en clorofila.

Estudios como este revelan el interés de los índices implementados en herramientas como SNAP para estudios de la vegetación como los que se llevan a cabo en el proyecto FLEXL3L4.