Autora: Doria Cruz /Centro Nacional de Teledetección con Fines Agrícolas. FIIIDT
RESUMEN
Para la determinación del uso de la tierra suelen ser considerados varios elementos, entre ellos la vegetación, su estudio permite establecer la variabilidad y complejidad de su composición. Una forma de evaluar sus características y cambio en el tiempo es mediante el cálculo de índices de la vegetación, tal es el caso del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) que mide la relación entre la energía absorbida y la emitida en un rango que oscila entre -1 a 1. Con este estudio se lograron calcular los valores de NDVI para dos áreas agrícolas venezolanas, mediante el procesamiento de la imagen raster multi espectral del satélite VRSS-1 (Miranda) y la imagen raster multi espectral del satélite VRSS-2 (Sucre). Finalmente se puede mencionar que las resoluciones espaciales de las imágenes proporcionadas por ambos satélites permiten caracterizar la vegetación presente en las áreas de estudio, de forma precisa y a gran escala, así mismo los valores de NDVI obtenidos permiten monitorear los cambios de la vegetación y pueden ser empleados en estudios multi temporales.
Palabras clave: ÍNDICE DE VEGETACIÓN, TELEDETECCIÓN, USO DE LA TIERRA, CAMBIOS DE LA COBERTURA VEGETAL.
INTRODUCCIÓN
En los estudios de planificación del territorio, caracterización de ecosistemas, evaluaciones climatológicas, efectos de la actividad antrópica, entre muchos otros casos de interés, la vegetación cumple un rol preponderante, porque refleja directamente los efectos y los cambios de las variables ambientales. Millano y Paredes (2016) mencionan que la vegetación es uno de los componentes más relevantes del ciclo hidrológico y es, además, un factor clave que brinda información indirecta sobre la biodiversidad dentro de una región geográfica.
La vegetación al permanecer expuesta a diferentes fenómenos meteorológicos como sequía, inundación, entre otros va reduciendo sus funciones y estas a su vez se ven reflejadas en su vigorosidad, salud y abundancia, estos cambios pueden ser evaluados mediante la teledetección a través de sensores remotos. A partir del comportamiento diferencial de la vegetación en las bandas del espectro electromagnético se han desarrollado varios índices para estudiar el comportamiento de la cobertura vegetal. Uno de los índices espectrales más empleados para valorar las respuestas ecológicas frente a cambios ambientales es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), por sus siglas en inglés (Aguilar et al., 2012). El NDVI obtenido por satélite centra su atención en las porciones del espectro electromagnético rojo (la vegetación saludable presenta baja reflectancia) y NIR (la vegetación saludable presenta alta reflectancia). El NDVI es una relación normalizada de la reflectancia espectral NIR y rojo, dada por la siguiente relación: (NIR-rojo)/(NIR+rojo) y se correlaciona bien con la cantidad y la estacionalidad de la producción primaria neta (Millano, et al., 2016). Los valores crudos de NDVI oscilan entre -1 y +1, pero cuando se utiliza para definir las clases de cobertura del suelo, los valores son normalmente más limitadas desde + 0,1 unidades en los desiertos y hasta + 0,8 unidades en una densa selva tropical (Shao et. al., 2016). El uso del NDVI permite realizar estudios a pequeña escala, así mismo se emplea para analizar cambios globales en la vegetación por su fácil interpretación (Tovar, 2011). Como los estudios permiten conocer el estado del vigor vegetal en grandes espacios, se pueden detectar fenómenos con amplio rango de acción. Por otra parte, la existencia de satélites con altas resoluciones y características orbitales específicas permiten el monitoreo de los fenómenos en tiempo real y los estudios multi temporales contribuyendo a la gestión, la toma de decisiones y la previsión de desastres, entre otros aspectos.
En este estudio se emplearon dos imágenes multi espectrales de dos áreas agrícolas en Venezuela, obtenidas de los satélites VRSS-1 (Miranda) y VRSS-2 (Sucre). Las imágenes tomadas por estos satélites tienen como objetivo fundamental contribuir al estudio, seguimiento y planificación del territorio, así como el apoyo a los planes nacionales en materia de prevención de desastres. Finalmente en este estudio se explora la potencialidad de ambos satélites para el cálculo del NDVI.
MATERIALES Y TÉCNICAS EXPERIMENTALES
Satélite Miranda (VRSS-1) Es un satélite de observación de la tierra venezolano que toma imágenes en alta y media resolución para Venezuela; está colocado en la órbita solar sincrónica (SSO por sus siglas en ingles “sun-synchronous orbit”) a una altura de 639.5 Km (ABAE, s.f).
Satélite Sucre (VRSS-2) Es un satélite de observación de la tierra que puede tomar imágenes de alta resolución e imágenes infrarrojas de la tierra. La cámara instalada para alta resolución tiene mayor capacidad que las utilizadas en el satélite Miranda, además de poseer la cámara infrarroja, que complementa el trabajo que realiza el satélite Miranda, mejorando las capacidades que posee Venezuela en el área de percepción remota. Puede además tomar imágenes en toda la tierra, utilizando diferentes longitudes de onda (hasta 10) que incluyen el espectro visible, infrarrojo cercano e infrarrojo térmico (ABAE, s.f).
Tabla 1. Principales características de los satélites VRSS-1 (Miranda) y VRSS-2 (Sucre)
| Características | VRSS-1 (Miranda) | VRSS-2 (Sucre) |
| Orbita | ||
| Altitud | ~ 639 | ~ 645 |
| Periodo de Cobertura | 57 días | 101 días |
| Periodo de Revista | 4 días (con maniobra de roll) | 4 días (con maniobra de roll) |
| Cámara de Espectro Visible | ||
| Bandas Espectrales | Pancromática | Pancromática |
| Azul, Verde, Roja | Azul, Verde, Roja | |
| NIR | NIR | |
| Resolución | 25m (PAN-PMC) | 1m (PAN-HRC) |
| 10 m (MS-PMC) | 3m (MS-HRC) | |
| 16 m (MS-WMC) | ||
| Área de Barrido | 57 Km (PMC) 369 Km (WMC) | 30 Km HRC |
Etapas Metodológicas
Fase I: Adquisición de Imágenes
Las imágenes satelitales fueron tomadas, para el caso de la localidad Quibor del estado Lara, por el VRSS-1 (Miranda) y para el caso de la localidad Las Majaguas del estado Portuguesa, por el VRSS-2 (Sucre). Fase II: Procesamiento de las Imágenes y Cálculo del NDVI
Para el procesamiento de las imágenes se utilizó el Software QGIS Desktop 2.18.12, el cual permite la visualización e interpretación de imágenes satelitales. Las imágenes fueron corregidas radiométricamente, atmosféricamente y geométricamente.
En esta fase para ambos casos y en proyectos separados, se cargan las capas raster multi espectrales tomando en consideración las bandas 3 (roja) y 4 (infra roja).
Para el cálculo del índice de vegetación normalizado (NDVI) se consideró la siguiente ecuación:
NDVI = (IRS – R) / (IRS + R) …. (1)
Este índice se obtuvo haciendo uso de la calculadora ráster del software QGis, al cual se le carga (banda 4 (INFRARROJA) – banda 3 (ROJA)) / (banda 4 (INFRARROJA) + banda 3 (ROJA)), el cálculo es automático y da como salida la capa de NDVI.
RESULTADOS
En la Figura 1a, se muestra la imagen multiespectral de la localidad de Quibor del Estado Lara tomada con el satélite VRSS-1 (Miranda). En la Figura 1b, se muestra la imagen multiespectral de la localidad cercana al Embalse Las Majaguas en los estados Portuguesa y Cojedes, tomada con el satélite VRSS-2 (Sucre). Ambas imágenes se construyeron a partir de las bandas 3 (roja) y 4 (infra roja), requeridas para el posterior cálculo del NDVI, en estas imágenes no se distinguen los elementos que forman parte de la vegetación.
Es importante mencionar que se lograron obtener imágenes con poca nubosidad, que favorece el procesamiento, la visualización e interpretación.
En las imágenes se evidencia que se abarca un territorio amplio, que permite la valoración de la cobertura vegetal en su conjunto, sin detrimento del acercamiento para obtener detalles.
Figura 1. a)Imagen raster multiespectral del satélite VRSS-1 (Miranda). Bandas 3 (roja) y 4 (infra roja) de la localidad Quibor del estado Lara. b) Imagen raster multiespectral del satélite VRSS-2 (Sucre). Bandas 3 (roja) y 4 (infra roja) de la localidad Las Majaguas del estado Portuguesa.
En las Figuras 2 y 3 se muestran las imágenes obtenidas una vez que se han realizado los cálculos para la determinación del NDVI, obtenido empleando la calculadora raster del programa QGIS 2.18. En ellas se pueden evidenciar que los colores y tonalidades claras son indicativas de ausencia de vegetación y las tonalidades oscuras presencia de vegetación. Como se mencionó anteriormente, este índice relaciona la vigorosidad o senescencia de la vegetación, así mismo las afectaciones que puede presentar por variaciones de las condiciones climáticas, perturbaciones naturales o de origen antrópico. Se pueden discriminar fácilmente los elementos que no contienen vegetación, tales como suelo desnudo o infraestructura.
Las imágenes contenidas en la Figura 2, se obtuvieron empleando una imagen captada por el satélite VRSS-1 (Miranda), para la localidad de Quibor del estado Lara. Al calcular el NDVI se obtuvo una escala de colores y valores que representan la presencia y estado de la vegetación, de esta forma se obtuvieron 5 renglones, cuyos valores fueron: -1; -0,122; -0,00223; 0,118 y 1. Para efectos de la visualización y la interpretación se modificaron las tonalidades de los valores positivos, ello arrojó la imagen b) en la que se detalla con mayor facilidad el estado de la vegetación.
Así mismo las imágenes contenidas en la Figura 3, fueron obtenidas a partir de una imagen del satélite VRSS-2 (Sucre), para la localidad Las Majaguas del estado Portuguesa, igualmente al realizar el cálculo del NDVI se obtuvo una escala de colores y valores con 5 renglones, cuyos valores fueron: -1; 0,0177; 0,24; 0,461 y 1. Para efectos de la visualización y la interpretación se modificaron las tonalidades de los últimos dos valores, ello arrojó la imagen b) en la que las tonalidades rojas enfatizan la vegetación lográndose mejor discriminación.
DISCUSIÓN
El NDVI, figura 2, presenta valores que oscilan entre -1 y 1 con una media de -0,086, estos valores indican la presencia de zonas descubiertas de vegetación o con escasa cobertura vegetal para los sectores con valores menores a cero, mientras que la presencia de espesa cobertura vegetal se muestra con valores alrededor de 0,1 sugiriendo la existencia de poca cobertura vegetal densa y poco vigorosa, coincidiendo los mínimos valores justamente, con vegetación semiárida o terrenos de cultivos.
El NDVI, figura 3, presenta valores que oscilan entre -1 y 1 con una media de 0,411, estos valores indican la presencia de zonas de vegetación de escasa cobertura vegetal a una con densa cobertura vegetal, se puede inferir que existen zonas pobladas que determinan la escasa cobertura vegetal y aquellos territorios que muestran una coloración y tonalidad fuerte tienen vegetación vigorosa, estos espacios están alejados de las áreas pobladas. También se identifican espacios de cultivos.
CONCLUSIONES
La información que proporcionan los satelitales Sucre y Miranda es información útil, actualizada y abundante de las características geoespaciales y en este caso particular permitieron obtener los valores del NDVI para las localidades seleccionadas, obteniendo características del estado de la vegetación de manera precisa y gran escala.
El NDVI resulta ser un buen indicador de la distribución espacial de la cobertura vegetal y sirve para monitorear los cambios en la vegetación pues son un indicador importante del cambio en un ecosistema.
Las resoluciones espaciales de las imágenes digitales del satélite Miranda (VRSS-1) y del satélite Sucre (VRSS-2) resultaron adecuadas para aplicar el NDVI y detectar vegetación, además se relacionaron muy bien con el software QGIS 2.18.22.
Entre las áreas de estudio seleccionadas, se pueden apreciar diferencias en cuanto a la presencia y condición de la vegetación, si bien las imágenes fueron tomadas en diferente tiempo y con diferentes satélites, la vegetación refleja el espacio que ocupan.
El uso apropiado de los satélites de observación venezolanos, permitirá contar con información para la gestión y la toma de decisiones, que redundará en el fortalecimiento del talento humano, las capacidades científico tecnológicas y la solución de problemas concretos.
REFERENCIAS
- AGENCIA BOLIVARIANA PARA ACTIVIDADES ESPACIALES. ABAE (s.f). Satélite Miranda. [Documento en línea]. Disponible: http://www.abae.gob.ve/web/Educacion/Miranda.pdf [consulta: 2018, Febrero 19].
- AGENCIA BOLIVARIANA PARA ACTIVIDADES ESPACIALES. ABAE (s.f). Satélite Sucre. [Documento en línea]. Disponible: http://www.abae.gob.ve/web/Educacion/TripticoSUCRE.pdf [consulta: 2018, Febrero 19].
- AGENCIA BOLIVARIANA PARA ACTIVIDADES ESPACIALES. ABAE (s.f). Ficha técnica del Satélite Sucre y Miranda. [Documento en línea]. Disponible: https://www.mppeuct.gob.ve/sites/default/files/descargables/ficha_de_satelite_miranda_y_sucre1_1.pdf. [Consulta: 2018, Febrero 20].
- AGUILAR, C., ZINNERT, J. C., POLO, M. J. y YOUNG, D. R. (2012). NDVI as an indicator for changes in water availability to woody vegetation. Ecological Indicators, 23, 290-300.
- MARTÍNEZ, G. (2018) Elaboración de Manual de Tratamiento y Evaluación de Índices de Vegetación de Imágenes Digitales de los Satélites Miranda (VRSS-1) y Sucre (VRSS-2). Trabajo de Investigación.
- MILLANO, J. y PAREDES, F. (2016). Variabilidad de la Vegetación con el Índice de Diferencia Normalizada (NDVI) en Latinoamérica. Novum Scientiarum, 2(4), 33-44.
- TOVAR, C. L. (2011) El índice normalizado diferencial de la vegetación como indicador de la degradación del bosque. Unasylva 238, Vol. 62, 39-46.
- SHAO, Y., LUNETTA, R. S., WHEELER, B., IIAMES, J. S. y CAMPBELL, J. B. (2016). An evaluation of time -series smoothing algorithms for land-cover classifications using MODIS-NDVI multi-temporal data. Remote Sensing of Environment, 174, 258-265.
Contacto: doriacruz@gmail.com