Estimación del contenido de humedad de la vegetacion a partir de imágenes hiperespectrales adquiridas por el sensor aeroportado CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager)
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Fenández Arango, David [1] ; Martín Isabel, María del Pilar [1] ; Vilar del Hoyo, Lara [1] ; Pacheco Labrador, Javier [1]
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[1] Consejo Superior de Investigaciones Científicas
Consejo Superior de Investigaciones Científicas
Madrid, España
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- Localización: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, ISSN-e 1578-5157, Nº. 16, 2015
- Idioma: español
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Resumen
En este trabajo se ha analizado el potencial de las imágenes hiperespectrales aeroportadas adquiridas por el sensor CASI para estimar tres variables relacionadas con el contenido en humedad de la vegetación en la cubierta herbácea de un área de dehesa. Se han evaluado además dos métodos de muestreo en campo con el objeto de determinar cuál resulta más adecuado para comparar con la información espectral de las imágenes.
Con el objetivo de estudiar la correlación entre los valores de reflectividad y las variables biofísicas obtenidas con datos de muestreos de campo, se han analizado veinte índices espectrales extraídos de la literatura y se han calculado todos los índices normalizados (NDI) posibles combinando de dos en dos las bandas espectrales del sensor.
Los resultados indican que la combinación de ciertas bandas en forma de NDI correlaciona mejor con las variables biofísicas medidas en terreno que los índices extraídos de la literatura. Los modelos de regresión lineal generados en este estudio arrojan unos valores de ajuste r2 máximos de 0,78 en la estimación de las variables a partir de NDIs mientras que este valor disminuye hasta 0,53 para índices de la literatura. Se observa, además, una clara diferencia en los valores de ajuste obtenidos en función del tipo de muestreo realizado siendo por lo general inferiores cuando el muestreo incluye decisiones subjetivas por parte del operario respecto a la selección de los individuos que integran la muestra.
