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Implicaciones del filtrado de calidad del índice de vegetación EVI para el seguimiento funcional de ecosistemas

    1. [1] Universidad de Almería

      Universidad de Almería

      Almería, España

    2. [2] Universidad de Granada

      Universidad de Granada

      Granada, España

  • Localización: Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección, ISSN 1133-0953, Nº. 43, 2015, págs. 11-30
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Implications of quality filtering of Enhanced Vegetation Index (EVI) for ecosystem functioning monitoring
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El seguimiento de los ecosistemas con imágenes procedentes del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, espectroradiómetro de imágenes de resolución media) está actualmente muy extendido tanto en tareas de investigación como de gestión. Los índices de vegetación NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, índice de vegetación de la diferencia normalizada) y EVI (Enhanced Vegetation Index, índice de vegetación mejorado) son ampliamente usados para la caracterización del funcionamiento ecosistémico. Ambos índices se emplean como estimadores lineales de la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación (fAPAR), el principal control de la producción primaria. A pesar de sus ventajas, las imágenes de índices de vegetación no están libres de errores. El producto índices de vegetación MOD13Q1 proporciona una capa QA (Quality assessment,evaluación de la calidad) que informa sobre la calidad asociada a cada píxel. Esta información representa una gran ventaja para el usuario, al permitir filtrar aquellos datos que puedan inducir a errores al verse alterados por la presencia de aerosoles, nubes, nieve o sombras. Sin embargo, la realización de un filtrado homogéneo a lo largo de una gran región puede ocasionar la pérdida sistemática de información en determinadas zonas o épocas del año, introduciendo así un sesgo espacial o en la serie temporal. Esta situación puede ser especialmente crítica en regiones con alta heterogeneidad ambiental, como el Sureste Ibérico. En este trabajo evaluamos el efecto que el filtrado de calidad tiene sobre la información espacial y temporal de la base de datos del EVI en el periodo 2001-2010. Los esultados, expresados en porcentaje de información perdida (filtrada) y como efecto de estas pérdidas sobre los valores del EVI, indican que mientras que las áreas de menor altitud no se ven afectadas por el filtrado, las regiones de alta montaña muestran variaciones significativas en sus valores del EVI cuando son filtrados por aerosoles, sombras o la presencia de hielo o nieve. Esto pone de manifiesto la importancia del establecimiento de un protocolo para el procesamiento de la información que considere las características espaciales y temporales de los datos a filtrar.

    • English

      The use of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images for ecosystem monitoring is currently widespread both in research and management. Vegetation indexes (VIs), such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index), are broadly extended for monitoring ecosystem functioning. These indexes are linear estimators of the fraction of photosynthetically active radiation intercepted by vegetation (fAPAR), the main control of net primary production. However, VIs are subject to errors. To handle such errors, the MOD13Q1 VI product includes a Quality Assessment (QA) layer with information about pixel quality. This QA layer represents a great advantage for final users, allowing filtering of pixels with VI values influenced by aerosols, clouds, snow, or shadows. However, the use of homogeneous filtering criteria throughout a heterogeneous region may cause the systematic loss of information in particular areas or times of the year. In this paper, we assessed the effect of different filtering criteria on spatiotemporal data of EVI for the period 2001-2010 in the Iberian Southeast. Our results showed no effect of filtering on EVI availability and magnitude values in low altitudes, but strong and significant differences in the mountains depending on the filter applied: aerosol, shadows or snow filters. Such effects of filtering on the EVI revealed that monitoring programs in these regions should include a filtering step before exploring for abrupt changes or longterm trends in the EVI time series.


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