Evaluación de índices de vegetación para identificar combustibles forestales

• Alonso-Benito, Alfonso ^[1] ; Arbelo, Manuel ^[1] ; Hernández Leal, Pedro ^[1]
  1. [1] Universidad de La Laguna

     Universidad de La Laguna

     San Cristóbal de La Laguna, España

     
• Localización: Teledetección, humedales y espacios protegidos: Libro de actas del XVI Congreso de la Asociación Española de Teledetección, 2015, ISBN 978-84-608-1726-0, págs. 161-164
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    Se evaluó la capacidad de diferentes índices de vegetación, derivados de las bandas espectrales de un sensor de muy alta resolución espacial, para ayudar a clasificar tipos de combustibles forestales. Se usó una imagen WorldView-2 de una zona forestal del norte de Tenerife (Islas Canarias), cuasi simultánea en el tiempo con una campaña de campo donde se identificaron siete tipos de combustibles presentes en el área de estudio en 83 parcelas. Se calcularon 110 índices de vegetación para los píxeles de la imagen delimitados por esas parcelas y se correlacionaron con los tipos presentes. Se realizó un análisis de separabilidad espectral mediante la distancia de Jeffries-Matusita y la Divergencia Transformada. Se encontró que los tipos arbustivos (vegetación con altura entre 0,6-2,0 y 2,0-4,0 metros) no pudieron ser diferenciados entre sí con ninguno de los índices calculados. El índice espectral que mejor comportamiento presentó fue el Soil and Atmospherically Resistant Vegetation Index (SARVI2), válido para discriminar las herbáceas del resto de combustibles arbustivos.

  • English

    The ability of different vegetation indices, derived from spectral bands of a very high spatial resolution remote sensor, was evaluated for classifying forest fuel types. A WorldView-2 image of a forest area in the North of Tenerife (Canary Islands) was used, quasi-simultaneous in time with a field campaign, where seven fuel types were identified in 83 plots defined in the study area. A total number of 110 vegetation indices were calculated for the pixels of the image inside these plots and correlated with the fuel types identified. A separability spectral analysis was performed using Jeffries-Matusita distance and Transformed Divergence. It was found that the bush types (vegetation height of between 0.6 to 2.0 and 2.0-4.0 meters) could not be differentiated from each other with any of the calculated indices. The spectral index with the best performance was the Atmospherically Resistant Soil and Vegetation Index (SARVI2), which is valid to discriminate herbaceous shrub from other fuels.