Función Aritmética de banda

Información general

La función Aritmética de banda realiza una operación aritmética en las bandas de un dataset ráster. Puede elegir algoritmos predefinidos o puede introducir su propia fórmula de línea única. Los operadores permitidos son -,+,/,* y unario -.

Notes

Si utiliza el método Definido por el usuario para definir su algoritmo de aritmética de banda, puede introducir una fórmula algebraica de línea única para crear una salida de banda única. Los operadores permitidos son -,+,/,* y unario -. Para identificar las bandas, agregue B o b al principio de cada número de banda. Por ejemplo:

B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)

Si utiliza índices predefinidos, introduzca una lista delimitada por espacios que indique los números de banda que desea usar. Los índices predefinidos se detallan a continuación.

Método BAI

El Índice de área calcinada (BAI) utiliza los valores de reflectancia de la parte roja y NIR del espectro para identificar las áreas del terreno afectadas por un incendio.

BAI = 1/((0.1 -RED)^2 + (0.06 - NIR)^2)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas roja y NIR en el siguiente orden: Roja NIR. Por ejemplo, 3 4.

Referencia: Chuvieco, E., M. Pilar Martín y A. Palacios. "Assessment of Different Spectral Indices in the Red-Near-Infrared Spectral Domain for Burned Land Discrimination". Remote Sensing of Environment 112 (2002): 2381-2396.

Método Clg

El índice Clg (del inglés Chlorophyll Index - Green, índice de clorofila - verde) es un índice de vegetación que permite obtener una estimación del contenido de clorofila de las hojas a partir de la tasa de reflectividad en las bandas infrarroja cercana (NIR) y verde.

CIg = [(NIR / Green)-1]

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Verde = valores de píxel de la banda verde

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y verde en el siguiente orden: NIR Verde. Por ejemplo, 7 3.

Referencia: Gitelson, A.A., Kaufman, Y.J., Merzlyak, M.N., 1996. "Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS", Remote Sensing of Environment, vol. 58, 289–298.

Método Clre

El índice Clre (del inglés Chlorophyll Index - Red-Edge, índice de clorofila - límite rojo) es un índice de vegetación que permite obtener una estimación del contenido de clorofila de las hojas a partir de la tasa de reflectividad en las bandas infrarroja cercana (NIR) y de límite rojo.

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Límite rojo = valores de píxel de la banda del límite rojo

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y verde en el siguiente orden: NIR Límite rojo. Por ejemplo, 7 6.

Referencias:

• Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra", Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.

Método Minerales arcillosos

El ratio de Minerales arcillosos (CM) es un índice geológico que sirve para identificar las entidades minerales que contienen arcilla y alunita mediante dos bandas infrarrojas de onda corta (SWIR). Los CM se utilizan en la representación cartográfica de compuestos minerales.

CM = SWIR1 / SWIR2

• SWIR1 = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta que concentran alrededor de 1,5—1,75 µm
• SWIR2 = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta que concentran alrededor de 2,08—2,35 µm

Para Landsat TM y ETM+, esto corresponde a las bandas 5 (SWIR1) y 7 (SWIR2). Para Landsat 8, esto corresponde a las bandas 6 (SWIR1) y 7 (SWIR2).

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas SWIR1 y SWIR2 en el siguiente orden: SWIR1 SWIR2. Por ejemplo, 6 7.

Referencia: Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing", Journal of Earth System Science, vol. 118, 701-710.

Método EVI

El índice de vegetación mejorado (EVI) es un índice de vegetación optimizado que tiene en cuenta las influencias atmosféricas y la señal de fondo de la vegetación. Es similar al NDVI, pero es menos sensible al ruido de fondo y atmosférico, y no se satura tanto como el NDVI al visualizar áreas con vegetación verde muy densa.

EVI = 2.5*(NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• Azul = valores de píxel de la banda azul

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas infrarroja cercana, roja y azul en el siguiente orden: NIR Roja Azul. Por ejemplo, 5 4 2.

Este índice coloca los valores entre 0 y 1.

Referencia: Huete, A. et al. 2002, "Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices." Remote Sensing of Environment , vol. 83, 195-213.

Método Minerales ferrosos

El ratio de Minerales ferrosos (FM) es un índice geológico que sirve para identificar las entidades rocosas con cierta cantidad de minerales que contienen hierro mediante la banda infrarroja de onda corta (SWIR) y la banda infrarroja cercana (NIR). Los FM se utilizan en la representación cartográfica de compuestos minerales.

FM = SWIR / NIR

• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta

Para Landsat TM y ETM+, esto corresponde a las bandas 5 (SWIR) y 4 (NIR). Para Landsat 8, esto corresponde a las bandas 6 (SWIR) y 5 (NIR).

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas SWIR y NIR en el siguiente orden: SWIR NIR. Por ejemplo, 6 5.

Referencia: Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing", Journal of Earth System Science, vol. 118, 701-710.

Método GEMI

El Índice de supervisión ambiental global (GEMI) es un índice de vegetación no lineal para la supervisión ambiental global desde las imágenes de satélite. Es similar a NDVI, pero es menos sensible a los efectos atmosféricos. Lo afecta el terreno desnudo, por lo tanto, se recomienda su uso en áreas de vegetación escasa o moderada.

GEMI = eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))

donde,

eta = (2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja en el siguiente orden: NIR Roja. Por ejemplo, 4 3.

Este índice coloca los valores entre 0 y 1.

Referencia: Pinty, B. and Verstraete, M. M. 1992, "GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites", Plant Ecology, vol. 101, 15–20.

Método GNDVI

El índice de vegetación de diferencia normalizada verde (GNDVI, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación que se emplea para realizar estimaciones de la actividad fotosintética y es un índice de vegetación empleado comúnmente para determinar el consumo de agua y nitrógeno de la cubierta vegetal.

GNDVI = (NIR-Green)/(NIR+Green)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Verde = valores de píxel de la banda verde

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas infrarroja cercana y verde en el siguiente orden: NIR Verde. Por ejemplo, 5 3.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: Buschmann, C., and E. Nagel. 1993. In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation. International Journal of Remote Sensing, vol. 14, 711–722.

Método GVI (Landsat TM)

El Índice de vegetación verde (GVI) se diseño originalmente desde las imágenes Landsat MSS y se modificó para las imágenes Landsat TM. También se denomina índice de vegetación verde Landsat TM Tasseled Cap. Se puede utilizar con las imágenes cuyas bandas comparten las mismas características espectrales.

GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7

Al utilizar una lista delimitada por espacios, identificará las seis bandas Landsat TM, ordenadas del uno al cinco y seis. Por ejemplo, 1 2 3 4 5 7. Si su entrada consta de seis bandas en el orden esperado, no es necesario que introduzca un valor en el cuadro de texto Índices de banda.

Este índice coloca los valores entre -1 y 1.

Referencia: Todd, S. W., R. M. Hoffer y D. G. Milchunas, 1998, "Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices", International Journal of Remote Sensing, vol. 19, n.º 3, 427–438.

Método Óxido de hierro

El ratio de óxido de hierro (IO) es un índice geológico que sirve para identificar las entidades rocosas que han experimentado la oxidación de sulfuros que contienen hierro mediante las bandas roja y azul. El OI resulta útil para identificar entidades de óxido de hierro bajo cubiertas forestales y se utiliza en la representación cartográfica de compuestos minerales.

IronOxide = Red / Blue

• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• Azul = valores de píxel de la banda azul

Para Landsat TM y ETM+, esto corresponde a las bandas 3 (roja) y 1 (azul). Para Landsat 8, esto corresponde a las bandas 4 (roja) y 2 (azul).

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas roja y azul en el siguiente orden: Roja Azul. Por ejemplo, 4 2.

Referencia: Dogan, H., 2009. "Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing", Journal of Earth System Science, vol. 118, 701-710.

Método MNDWI

El Índice de agua de diferencia normalizada modificado (MNDWI) utiliza las bandas verde y SWIR para realzar las entidades que se encuentran en mar abierto. También disminuye las entidades de área construidas que a menudo se correlacionan con el mar abierto en otros índices.

MNDWI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)

• Verde = valores de píxel de la banda verde
• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas verde y SWIR en el siguiente orden: Verde SWIR. Por ejemplo, 3 7.

Referencia: Xu, H. "Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery". International Journal of Remote Sensing 27, n.° 14 (2006): 3025-3033.

Método SAVI modificado

El Índice de vegetación ajustada de suelo modificado (MSAVI2) intenta minimizar el efecto del terreno desnudo en el SAVI.

MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red)))

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja en el siguiente orden: NIR Roja. Por ejemplo, 4 3.

Referencia: Qi, J. et ál., 1994, "A modified soil vegetation adjusted index", Remote Sensing of Environment, vol. 48, n.º 2, 119–126.

Método MTVI2

El índice de vegetación triangular modificado (MTVI2, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación que permite detectar el contenido de clorofila de las hojas a escala de dosel arbóreo, aunque es relativamente insensible al índice de área con follaje. Utiliza la reflectancia en las bandas verde, roja e infrarroja cercana (NIR).

MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-0.5)]

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• Verde = valores de píxel de la banda verde

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR, roja y verde en el siguiente orden: NIR Rojo Verde. Por ejemplo, 7 5 3.

Referencia: Haboudane, D., Miller, J.R., Tremblay, N., Zarco-Tejada, P.J., Dextraze, L., 2002. "Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture", Remote Sensing of Environment, vol. 81, 416–426.

Método NBR

El Índice de relación de calcinación normalizado (NBRI) utiliza las bandas NIR y SWIR para destacar las áreas calcinadas a la vez que mitiga las diferencias en la iluminación y los efectos atmosféricos. Las imágenes se deben corregir a los valores de reflectancia antes de utilizar este índice; consulte la función Reflectancia aparente para más información.

NBR = (NIR - SWIR) / (NIR+ SWIR)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas NIR y SWIR en el siguiente orden: NIR SWIR. Por ejemplo, 4 7.

Referencia: Key, C. y N. Benson, N. "Landscape Assessment: Remote Sensing of Severity, the Normalized Burn Ratio; and Ground Measure of Severity, the Composite Burn Index". FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System, RMRS-GTR, Ogden, UT: Servicio forestal del USDA, Estación de investigación de las montañas Rocosas (2005).

Método NDBI

El Índice de áreas construidas de diferencia normalizada (NDBI) utiliza las bandas NIR y SWIR para resaltar las áreas construidas por el hombre. Se basa en una relación para mitigar los efectos de las diferencias de iluminación del terreno, así como los efectos atmosféricos.

NDBI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR)

• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas SWIR y NIR en el siguiente orden: SWIR NIR. Por ejemplo, 7 4.

Referencia: Zha, Y., J. Gao y S. Ni. "Use of Normalized Difference Built-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imagery". International Journal of Remote Sensing 24, n.° 3 (2003): 583-594.

Método NDMI

El Índice de diferencia de humedad normalizado (NDMI) es sensible a los niveles de humedad de la vegetación. Se usa para monitorizar las sequías y los niveles de combustible en las áreas vulnerables a los incendios. Usa las bandas NIR y SWIR para crear una relación diseñada para mitigar la iluminación y los efectos atmosféricos.

NDMI = (NIR - SWIR1)/(NIR + SWIR1)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
• SWIR1 = valores de píxel de la primera banda infrarroja de onda corta

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas SWIR y NIR en el siguiente orden: NIR SWIR1. Por ejemplo, 4 7.

Referencias:

1. Wilson, E. H. y Sader, S. A., 2002, "Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery". Remote Sensing of Environment, 80, pp. 385-396.
2. Skakun, R. S., Wulder, M. A. y Franklin, S. E. (2003). "Sensitivity of the thematic mapper enhanced wetness difference index to detect mountain pine beetle red-attack damage". Remote Sensing of Environment, Vol. 86, pp. 433-443.

Método NDSI

El Índice de nieve de diferencia normalizado (NDSI) está diseñado para usar MODIS (bandas 4 y 6) y Landsat TM (bandas 2 y 5) para la identificación de la cobertura de nieve a la vez que se ignora la cobertura de nubes. Como se basa en una proporción, también atenúa los efectos atmosféricos.

 NDSI = (Green - SWIR) / (Green + SWIR)

• Verde = valores de píxel de la banda verde
• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta

Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas verde y SWIR en el siguiente orden: Verde SWIR. Por ejemplo, 3 7.

Referencia: Riggs, G., D. Hall y V. Salomonson. "A Snow Index for the Landsat Thematic Mapper and Moderate Resolution Imaging Spectrometer". Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 94, Volumen 4: Surface and Atmospheric Remote Sensing: Technologies, Data Analysis, and Interpretation (1994), pp. 1942-1944.

Método NDVI

El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor (la biomasa relativa). Este índice aprovecha el contraste de las características de dos bandas de un dataset ráster multiespectral: las absorciones de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad de los material de las plantas en la banda cercana al infrarrojo (NIR). Para obtener más información sobre NDVI, consulte Función NDVI.

La ecuación del NDVI documentada y predeterminada es la siguiente:

NDVI = ((NIR - Red)/(NIR + Red))

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja en el siguiente orden: NIR Roja. Por ejemplo, 4 3.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell y D.W. Deering, 1973, "Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS", Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I:309–317.

Más información sobre el NDVI

Método NDVIre

El método NDVI de límite rojo (NDVIre, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación que se emplea para estimar la salud de la vegetación mediante la banda de límite rojo. Resulta especialmente útil a la hora de realizar estimaciones de la salud de los cultivos en las etapas media y tardía del crecimiento, en las que la concentración de clorofila es relativamente mayor. Además, NDVIre puede usarse para cartografiar la variabilidad del nitrógeno en las hojas del campo para comprender mejor las necesidades de fertilizantes de los cultivos.

El índice NDVIre se calcula a partir de las bandas NIR y de límite rojo.

NDVIre = (NIR - RedEdge)/(NIR + RedEdge)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Límite rojo = valores de píxel de la banda del límite rojo

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas de infrarrojo cercano y verde en el siguiente orden: NIR Límite rojo. Por ejemplo, 7 6.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1994. "Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra", Journal of Photochemistry and Photobiology B 22, 247–252.

Método NDWI

El índice de agua de diferencia normalizada (NDWI) es un índice que sirve para definir y monitorizar los cambios de contenido en aguas superficiales. Se calcula con la banda infrarroja cercana (NIR) y la banda verde.

NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Verde = valores de píxel de la banda verde

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y Verde en el siguiente orden: NIR Verde. Por ejemplo, 5 3.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: McFeeters, S., 1996. "The Use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features." International Journal of Remote Sensing, 17, 1425-1432.

Método PVI

El Índice de vegetación perpendicular (PVI) es similar a un índice diferencial de vegetación; sin embargo, es sensible a las variaciones atmosféricas. Al utilizar este método para comparar diferentes imágenes, sólo se debe utilizar en imágenes que se han corregido atmosféricamente.

PVI = (NIR - a*Red - b) / (sqrt(1 + a2))

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• a = pendiente de la línea del suelo
• b = gradiente de la línea del suelo

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja e introducirá los valores a y b en el siguiente orden: Infrarroja cercana Roja a b. Por ejemplo, 4 3 0,3 0,5.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: Richardson, A. J. and C. L. Wiegand, 1977, "Distinguishing vegetation from soil background information", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43, 1541–1552.

Método RTVIcore

El índice triangulado de vegetación de límite rojo (RTVIcore, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación empleado para realizar estimaciones del índice de área con follaje y la biomasa. Este índice se basa en la reflectancia en las bandas espectrales de NIR, límite rojo y verde.

RTVICore = [100(NIR-RedEdge)-10(NIR-Green)]

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Límite rojo = valores de píxel de la banda del límite rojo
• Verde = valores de píxel de la banda verde

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR, límite rojo y verde en el siguiente orden: NIR Límite rojo Verde. Por ejemplo, 7 6 3.

Referencia: Haboudane, D., Miller, J.R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P.J., Strachan, I.B., 2004. "Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture", Remote Sensing of Environment, vol. 90, 337–352.

Método SAVI

El Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) es un índice de vegetación que intenta minimizar las influencias del brillo del suelo utilizando un factor de corrección de brillo del suelo. Esto con frecuencia se utiliza en regiones áridas en donde la cubierta de vegetación es baja.

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

NIR y rojo se refiere a las bandas asociadas con aquellas longitudes de onda. El valor L varía dependiendo de la cantidad de cubierta vegetativa verde. Generalmente, en áreas sin ninguna cubierta de vegetación verde L=1; en áreas de cubierta de vegetación verde moderada, L=0,5; y en áreas con cubierta de vegetación muy densa, L=0 (lo cual es equivalente al método NDVI). Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja e introducirá el valor L en el siguiente orden: Infrarroja cercana Roja L. Por ejemplo, 4 3 0,5.

Referencia: Huete, A. R., 1988, "A soil-adjusted vegetation index (SAVI)", Remote Sensing of Environment, vol 25, 295–309.

Método SR

El método de ratio simple (SR, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación común empleado para realizar estimaciones de la cantidad de vegetación. Se trata de ratio de luz difundida en la banda NIR y absorbida en la banda roja, lo que reduce los efectos de la atmósfera y la topografía.

Genera valores elevados en el caso de la vegetación con un índice elevado de área con follaje o con alta cobertura de dosel, y bajos para las entidades de suelo, agua y desprovistas de vegetación. El rango de valores está entre 0 y alrededor de 30, estando una vegetación sana por lo general entre los valores 2 y 8.

SR = NIR / Red

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja en el siguiente orden: NIR Roja. Por ejemplo, 4 3.

Referencia: Birth, G.S., and G.R. McVey, 1968. "Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer", Agronomy Journal , vol. 60, 640-649.

Método SRre

El método de ratio simple de límite rojo (SRre, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación empleado para realizar estimaciones de la cantidad de vegetación sana y en dificultades. Se trata de ratio de luz difundida en las bandas NIR y de límite rojo, lo que reduce los efectos de la atmósfera y la topografía.

Genera valores son elevados para la vegetación con alta cobertura de dosel y sana, menores para una alta cobertura de dosel con vegetación en dificultades y bajos para entidades de suelo, agua y desprovistas de vegetación. El rango de valores está entre 0 y alrededor de 30, estando una vegetación sana por lo general entre los valores 1 y 10.

SRre = NIR / RedEdge

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Límite rojo = valores de píxel de la banda del límite rojo

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y verde en el siguiente orden: NIR Límite rojo. Por ejemplo, 7 6.

Referencia: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction", Remote Sensing of Environment, vol. 80, 76–87.

Método de la Fórmula de Sultan

El proceso de Sultan utiliza una imagen de 8 bits de seis bandas y utiliza la Fórmula de Sultan para producir una imagen de 8 bits de tres bandas. La imagen que resulta resalta las formaciones de roca denominadas ofiolíticos en zonas costeras. Esta fórmula se diseñó con base en las bandas TM o ETM de una escena Landsat 5 o 7. Las ecuaciones aplicadas para crear cada banda de salida son las siguientes:

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

Al utilizar una lista delimitada por espacios, identificará los índices de las cinco bandas requeridas. Por ejemplo, 1 3 4 5 6. Si su entrada consta de seis bandas en el orden esperado, no es necesario que introduzca un valor en el cuadro de texto Índices de banda.

Referencia: Sultan, M., Arvidson, R.E, Sturchio, N.C. & Guiness, E.A. 1987, "Lithologic mapping in Arid Regions with Landsat thematic mapper data: Meatig Dome, Egypt". Geological Society of America Bulletin 99: 748-762

Método SAVI transformado

El Índice de vegetación ajustado de suelo transformado (TSAVI) es un índice de vegetación que intenta minimizar las influencias de brillo del suelo al asumir que la línea del suelo tiene una intercepción y pendiente arbitraria.

TSAVI = (s * (NIR - s * Red - a)) / (a * NIR + Red - a * s + X * (1 + s2))

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• s = la pendiente de la línea del suelo
• a = la intercepción de la línea del suelo
• X = un factor de ajuste que se establece para minimizar el ruido del suelo

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja e introducirá los valores s, a y X en el siguiente orden: Infrarroja cercana Roja s a X. Por ejemplo, 3 1 0,33 0,50 1,50.

Referencia: Baret, F. y G. Guyot, 1991, "Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment", Remote Sensing of Environment, vol. 35, 161–173.

Método VARI

El Índice de resistencia atmosféricamente visible (VARI) es un índice de vegetación que permite estimar cuantitativamente la fracción de vegetación solo con el rango visible del espectro.

VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)

• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• Verde = valores de píxel de la banda verde
• Azul = valores de píxel de la banda azul

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas roja, verde y azul en el siguiente orden: Roja Verde Azul. Por ejemplo, 3 2 1.

Referencia: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction", Remote Sensing of Environment, vol. 80, 76–87.

Método WNDWI

El Índice de agua de diferencia normalizada ponderada (WNDWI, por sus siglas en inglés) es un índice de agua desarrollado para reducir el error que se suele encontrar en otros índices de agua, incluidos la turbidez del agua, pequeñas masas de agua o sombras en escenas de teledetección.

WNDWI = [Green – α * NIR – (1 – α) * SWIR ] / [Green + α * NIR + (1 – α) * SWIR]

• Verde = valores de píxel de la banda verde
• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
• α = coeficiente ponderado que oscila entre 0 y 1. El valor predeterminado es 0,5.

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas Verde, NIR y SWIR y el coeficiente α en el siguiente orden: Verde NIR SWIR α. Por ejemplo, 2 5 6 0,5.

Referencia: Qiandong Guo, Ruiliang Pu, Jialin Li y Jun Cheng, 2017, "A weighted normalized difference water index for water extraction using Landsat imagery", International Journal of Remote Sensing, vol. 38, 5430-5445.

Parámetros

Parámetro	Descripción
Ráster Ráster de entrada	El ráster de entrada.
Método	El tipo de algoritmo aritmético de banda que desea implementar. Puede definir un algoritmo personalizado o elegir un índice predefinido. Definido por el usuario: defina una expresión aritmética de banda personalizada. NDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada SAVI: índice de vegetación ajustado de suelo SAVI transformado: índice de vegetación ajustado de suelo transformado SAVI modificado: índice de vegetación ajustado de suelo modificado GEMI: índice de supervisión de medioambiente global PVI: índice de vegetación perpendicular GVI (Landsat TM): índice de vegetación verde - Landsat TM Fórmula de Sultan: la Fórmula de Sultan VARI: índice de resistencia atmosférica visible GNDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada verde SR: relación simple NDVIre: índice de vegetación de diferencia normalizada de límite rojo SRre: relación simple MTVI2: índice triangulado de vegetación modificado (segunda iteración) RTVIcore: índice triangulado de vegetación de límite rojo Clre: índice de clorofila - Límite rojo Clg: índice de clorofila - Verde NDWI: índice de agua de diferencia normalizada EVI: índice de vegetación mejorado Óxido de hierro: ratio de óxido de hierro Minerales ferrosos: ratio de minerales ferrosos Minerales arcillosos: ratio de minerales arcillosos WNDWI: índice de agua de diferencia normalizada ponderada
Índices de banda	Defina su fórmula aritmética de banda si eligió Definido por el usuario en el parámetro Método. Si eligió un índice predefinido en el parámetro Método, defina las bandas adecuadas de su dataset ráster de entrada que se correspondan con el índice.