Descripción general
La función Aritmética de banda realiza una operación aritmética en las bandas de una capa ráster. Puede elegir algoritmos predefinidos o puede introducir su propia fórmula de línea única. Los operadores permitidos son -,+,/,* y unario -.
Notas
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)- Rojo = valores de píxel de la banda roja
- NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
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 método Índice de clorofila - Verde (CIg, por sus siglas en inglés) 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 NIR y verde.
CIg = [(NIR / Verde)-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 método Índice de clorofila - Límite rojo (CIre, por sus siglas en inglés) 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 NIR y de límite rojo.
Clre = [(NIR / Límite rojo)-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
La relación de minerales arcillosos es una proporción entre las bandas SWIR1 y SWIR2. Esta relación aprovecha el hecho de que los minerales hídricos, como la arcilla o la alunita, absorben radiación en la parte de 2,0–2,3 micrones del espectro. Este índice atenúa los cambios de iluminación debidos al terreno, ya que se trata de una proporción.
Ratio de minerales arcillosos = SWIR1 / SWIR2- SWIR1 = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta 1
- SWIR2 = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta 2
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 método Índice de vegetación mejorado (EVI, por sus siglas en inglés) 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 - Rojo) / (NIR + 6*Rojo - 7,5*Azul + 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 NIR, 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 método de ratio de minerales ferrosos (FM, por sus siglas en inglés) es un índice geológico que sirve para identificar las entidades rocosas con cierta cantidad de minerales que contienen hierro mediante la banda SWIR y la banda NIR. Los FM se utilizan en la representación cartográfica de compuestos minerales.
La relación de minerales ferrosos resalta los minerales que contienen hierro. Usa la relación entre las bandas SWIR y NIR.
Ratio de minerales ferrosos = SWIR / NIR- SWIR = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta
- NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
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: Segal, D. "Theoretical Basis for Differentiation of Ferric-Iron Bearing Minerals, Using Landsat MSS Data". Actas del Symposium for Remote Sensing of Environment, 2nd Thematic Conference on Remote Sensing for Exploratory Geology, Fort Worth, TX (1982): pp. 949-951.
Método GEMI
El método Índice de supervisión ambiental global (GEMI, por sus siglas en inglés) 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)-((Rojo-0,125)/(1-Rojo))donde,
eta = (2*(NIR2-Rojo2)+1,5*NIR+0,5*Rojo)/(NIR+Rojo+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. y Verstraete, M. M. 1992, "GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites," Plant Ecology, Vol. 101, 15–20.
Método GNDVI
El método 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-Verde)/(NIR+Verde)- 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: Buschmann, C., y 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 método Índice de vegetación verde (GVI, por sus siglas en inglés) se diseñó originalmente desde las imágenes de Landsat MSS y se modificó para las imágenes de 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*Banda1-0,2435*Banda2-0,5436*Banda3+0,7243*Banda4+0,0840*Banda5-1,1800*Banda7Al 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 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.
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
La relación de óxido de hierro es una proporción entre las longitudes de onda roja y azul. La presencia de filosilicatos con contenido limonítico y una alteración del óxido de hierro limonítico causan absorción en la banda azul y reflectancia en la banda roja. Esto hace que las áreas con una gran alteración de hierro brillen. La naturaleza de la relación permite que el índice atenúe las diferencias de iluminación causadas por las sombras del terreno.
Ratio de óxido de hierro = rojo / azul- 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: Segal, D. "Theoretical Basis for Differentiation of Ferric-Iron Bearing Minerals, Using Landsat MSS Data". Actas del Symposium for Remote Sensing of Environment, 2nd Thematic Conference on Remote Sensing for Exploratory Geology, Fort Worth, TX (1982): pp. 949-951.
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, No. 14 (2006): 3025-3033.
Método SAVI modificado
El método Índice de vegetación ajustada de suelo modificado (MSAVI2) minimiza el efecto del terreno desnudo en el SAVI.
MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Rojo)))- 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 al., 1994, "A modified soil vegetation adjusted index," Remote Sensing of Environment, Vol. 48, n.º 2, 119–126.
Método MTVI2
El método 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 y NIR.
MTVI2 = [1,5(1,2(NIR-Verde)-2,5(Rojo-Verde))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Rojo))-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 cercana
- 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 cercana
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 cercana
- SWIR1 = valores de píxel de la banda infrarroja de onda corta 1
Si usa una lista delimitada por espacios, identifique las bandas SWIR y NIR en el siguiente orden: NIR SWIR1. Por ejemplo, 4 7.
Referencias:
- 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.
- 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 método Índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI, por sus siglas en inglés) es un índice normalizado que 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 materiales de las plantas en la banda NIR.
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.
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 - Límite rojo)/(NIR + Límite rojo)- 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.
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 método Índice de agua de diferencia normalizada (NDWI, por sus siglas en inglés) es un índice que sirve para definir y monitorizar los cambios de contenido en aguas superficiales. Se calcula con la banda NIR y la banda verde.
NDWI = (Verde - NIR) / (Verde + 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 método Índice de vegetación perpendicular (PVI, por sus siglas en inglés) es similar a un índice diferencial de vegetación; sin embargo, es sensible a las variaciones atmosféricas. Al utilizar este método para comparar imágenes, solo se debe utilizar en imágenes que se han corregido atmosféricamente.
PVI = (NIR - a*Rojo - 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 de 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: NIR 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. y C. L. Wiegand, 1977, "Distinguishing vegetation from soil background information," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43, 1541–1552.
Método RTVIcore
El método 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-Límite rojo)-10(NIR-verde)]- 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 método Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI, por sus siglas en inglés) 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 y genera valores entre -1,0 y 1,0.
SAVI = ((NIR - Rojo) / (NIR + Rojo + L)) x (1 + L)- NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
- Rojo = valores de píxel de la banda roja cercana
- L = cantidad de cobertura de vegetación verde
Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja e introducirá el valor L en el siguiente orden: NIR 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 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 / Rojo- 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 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 / Límite rojo- 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 y 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 el método 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:
Banda 1 = (Banda5 / Banda7) x 100 Banda 2 = (Banda5 / Banda1) x 100 Banda 3 = (Banda3 / Banda4) x (Banda5 / Banda4) x 100Al 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. y 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 método Índice de vegetación ajustado de suelo transformado (TSAVI, por sus siglas en inglés) es un índice de vegetación que minimiza las influencias de brillo del suelo al asumir que la línea del suelo tiene una intercepción y pendiente arbitraria.
TSAVI = (s * (NIR - s * Rojo - a)) / (a * NIR + Rojo - 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: NIR 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.
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) está diseñado para resaltar la vegetación en la parte visible del espectro, a la vez que mitiga las diferencias en la iluminación y los efectos atmosféricos. Resulta idóneo para las imágenes RGB o en color; utiliza las tres bandas de color.
VARI = (Green - Red) / (Green + Red - Blue)- Verde = valores de píxel de la banda verde
- 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 roja, verde y azul en el siguiente orden: Roja Verde Azul. Por ejemplo, 3 2 1.
Referencia: Gitelson, A., et al. "Vegetation and Soil Lines in Visible Spectral Space: A Concept and Technique for Remote Estimation of Vegetation Fraction." International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.
Método WNDWI
El método 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 = [Verde – α * NIR – (1 – α) * SWIR ] / [Verde + 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 | 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. BAI: índice de área quemada Clg: índice de clorofila - Verde Clre: índice de clorofila - Límite rojo Minerales arcillosos: ratio de minerales arcillosos EVI: índice de vegetación mejorado Minerales ferrosos: ratio de minerales ferrosos GEMI: índice de supervisión de medioambiente global GNDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada verde GVI (Landsat TM): índice de vegetación verde - Landsat TM Óxido de hierro: ratio de óxido de hierro MNDWI: índice modificado de agua de diferencia normalizada MTVI2: índice triangulado de vegetación modificado SAVI modificado: índice de vegetación ajustado de suelo modificado NBR: ratio de calcinación normalizado NDBI: índice de áreas construidas de diferencia normalizada NDSI: índice de nieve de diferencia normalizada NDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada NDVIre: índice de vegetación de diferencia normalizada de límite rojo NDWI: índice de agua de diferencia normalizada PVI: índice de vegetación perpendicular RTVIcore: índice triangulado de vegetación de límite rojo SAVI: índice de vegetación ajustado de suelo SR: relación simple SRre: relación simple Fórmula de Sultan: la Fórmula de Sultan SAVI transformado: índice de vegetación ajustado de suelo transformado VARI: índice de resistencia atmosférica visible WNDWI: índice de agua de diferencia normalizada ponderada |
| Índices de banda | Defina la 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. |