Aplicación de la técnica de composición del máximo NDVI al seguimiento de la cobertura terrestre en la Península Ibérica

J.

Description

Resumen
En la actualidad existen archivos masivos de imá-genes NOAA-AVHRR obtenidas mediante la técnica del máximo NDVI (Proyectos Patfinder y The Global Land 1km AVHRR). El presente traba-jo analiza mediante la utilización de imágenes diarias la utilidad de esta técnica de composición en términos del NDVI. la emisividad y la tempera-tura de la superficie terrestre. Finalmente se da una aplicación al seguimiento de la cobertura terrestre en la Península Ibérica, usando para ello las imáge-nes del proyecto The Global Land 1kmAVHRR de los años 1992-93.
Abstract
Nowadays, there is a massive data archive of NOAA-AVHRR images, obtained by means of fue maximum NDVI method (Pathfinder and The Global Land projects). In this work, using daily AVHRR images, we have analyzed this composite method in terms of NDVI, ernissivity and land surface temperaroce. Finally, we present an appli-cation to land cover dynarnic monitoring of fue Iberian Peninsula using The Global Land l-km A VHRR data seto.

Sujets

• National Oceanic and Atmospheric Administration
• Normalized Difference Vegetation Index
• Emisividad
• Península Ibérica
• Emissivity
• Iberian Peninsula

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 1998
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• Langue: Español

Extrait

Revista de Teledetección. 1998
Aplicación de la técnica de composición del
máximo NDVI al seguimiento de la cobertura
terrestre en la Península Ibérica
J. A. Sobrino, M. A. Olrneda y N. Raissouni
Departamento de Termodinámica, Facultad de Física. Universidad de Valencia.
Dr: Moliner; 50. 46100 Burjassot, Spain



RESUMEN ABSTRACT
En la actualidad existen archivos masivos de imá- Nowadays, there is a massive data archive of
genes NOAA-AVHRR obtenidas mediante la NOAA-AVHRR images, obtained by means of fue
técnica del máximo NDVI (Proyectos Patfinder y maximum NDVI method (Pathfinder and The
The Global Land 1km AVHRR). El presente traba- Global Land projects). In this work, using daily
jo analiza mediante la utilización de imágenes AVHRR images, we have analyzed this composite
diarias la utilidad de esta técnica de composición method in terms of NDVI, ernissivity and land
en términos del NDVI. la emisividad y la tempera- surface temperaroce. Finally, we present an appli-
tura de la superficie terrestre. Finalmente se da una cation to land cover dynarnic monitoring of fue
aplicación al seguimiento de la cobertura terrestre Iberian Peninsula using The Global Land l-km A
en la Península Ibérica, usando para ello las imáge- VHRR data seto
nes del proyecto The Global Land 1kmAVHRR de
los años 1992-93.

PALABRAS CLAVE: NOAA, The Global Land KEYWORDS: NOAA, The Global Land
lkm AVHRR, NDVI, emisividad, temperatura de la lkmAVHRR project, NDVI, ernissivity, land cover
superficie terrestre, Península Ibérica. temperature, Iberian Peninsula.



utilizado imágenes diarias suministradas por la INTRODUCCIÓN
estación receptora de la ULP (Université Louis
La teledetección desde satélite, proporciona una
Pasteur) de Estrasburgo (Francia) (ver sección 3), fuente de datos extremadamente valiosa para el
y por otro lado analizar la dinámica espacio-estudio de la superficie terrestre a escalas espacia-
temporal de parámetros como el NDVI, la emisivi-les y temporales apropiadas. En la actualidad exis-
ten archivos masivos de imágenes AVHRR que dad y la Temperatura de la Superficie Terrestre
pueden ser utilizados para producir mapas globales (TST), extraídos a partir de las imágenes de acuer-
y regionales de la cobertura terrestre, como por do con los modelos desarrollados en la sección 2.
ejemplo los suministrados por el programa Path- 2finder (con una resolución espacial de 8x8 km ) de Se ha elegido la Península Ibérica como área de
la NOAA/NASA, y el proyecto The Global Land estudio, por su reducido tamaño (a la resolución de
1-km AVHRR (con una resolución espacial de 1 las bases de datos actuales) y su alta diversidad 2km ) (Eidenshink y Fraundeen, 1994), desarrollado medioambiental, así como por la presencia de un
en conjunción por las agencias americanas NOAA, pronunciado gradiente climático que produce un
NASA, USGS, la europea ESA y la australiana notable ecotono entre la vegetación mediterránea y
CSIRO. En ellos, se recogen imágenes AVHRR la del oeste de Europa (Lobo, 1997).
diarias de todo el mundo, y una vez procesadas,
solo se almacena una imagen por cada canal ALGORITMOS AVHRR, de cada periodo de diez días, obtenida
mediante el método de composición del máximo La mayoría de los trabajos que se encuentran en
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) la bibliografía (Lambin and Strahler, 1994) reali-
(Holben, 1986). zan un seguimiento de la cobertura terrestre utili-
zando únicamente el NDVI. Nosotros en este tra-El objetivo que hemos perseguido en la realiza-
bajo hemos realizado además una estimación de ción de este trabajo es doble, por un lado analizar
otros parámetros, como son la emisividad y la el método de composición del máximo NDVI
TST. A continuación se presentan los algoritmos utilizado para confeccionar la base de datos The
empleados para la obtención de éstos parámetros:
Global Land l-km AVHRR, para lo cual se han
Nº 10 – Diciembre 1998 1 de 9 J. A. Sobrino, M. A. Olrneda y N. Raissouni
(1996)). Los coeficientes A y B independientes de Temperatura de la Superficie Terrestre 0
la emisividad, se han calculado a partir de datos (TST)
reales de temperatura de la superficie del mar
La obtención de la temperatura de la superficie (TSM) de la base de datos AVHRR Pathfinder
terrestre se ha realizado utilizando un algoritmo Oceans Match-up database (PFMDB). De esta
del tipo split-window para los canales 4 y 5 del forma se obtiene; A(T -T )-B =1.40(T -4 5 0 4
2AVHRR que responde a la siguiente ecuación T )+0.32(T -T ) +0.83, expresión que da un error 5 4 5
(Sobrino et al, 1996): estándar de 0.6 K en la estimación de TSM. La
dependencia cuadrática de la ecuación split-
(1) Ts = T + A (T -T ) B + (l-ε) B -∆ε B4 4 5 0 1 2 window, ya utilizada por la NOAA en los años
1981 al 1983 para calcular la TSM a partir del
donde T y T son las temperaturas radiométricas 4 5 satélite NOAA7, permite obtener los coeficientes
medidas en los canales 4 y 5 del sensor AVHRR, e directamente de T y T . De esta manera se llega al 4 5
= (ε + ε ) / 2 y ∆ε = ε -ε representan respectiva-4 5 4 5 siguiente algoritmo:
mente, la emisividad media efectiva en los dos
canales y su variación espectral y A, B , B y B 20 1 2 Ts = T + 1.40 (T -T ) +0.32 (T -T ) +4 4 5 4 5 (2) son los coeficientes split-window dados por:
0.83+(57-5 W) (l-ε) - (161-30W) -∆ε A=[l-τ (θ)-τ (θ)], B= A[l-τ (θ)][T -T ], 4 5 0 5 a4 a5
B ={[l-τ (θ)τ (53)]/[τ (θ)-τ (θ)}[T -T ]= 1 4 4 4 5 4 5 La aplicación de esta ecuación a las imágenes
+τ (53)[T /4.667] y B =τ (θ)A B 4 4 2 5 1 NOAA, hace necesario el conocimiento previo de siendo T y T respectivamente, las temperatu-a4 a5 la emisividad y el contenido total en vapor de agua
ras atmosféricas medidas en los canales 4 y 5, τ 4θ de la atmósfera.
,t , y τ son respectivamente, las transmisivida-5θ 453
des atmosféricas totales en los canales 4 y 5 con Verificación del algoritmo de TST
ángulo cenital θ y en la dirección de 53°. La ecua-
Como paso previo a la aplicación del algoritmo
ción (1) requiere del conocimiento de la tempera-
propuesto (ecuación 2) a las imágenes, se ha reali-tura atmosférica y la transmisividad del área de
zado una evaluación del mismo (en lo que sigue
estudio, lo cual implica utilizar radiosondeos to- denominaremos a este algoritmo como CG, inicia-
mados a la hora de paso del satélite, esto hace que
les de Cambio Global, grupo en el cual se ha des-
dicha ecuación sea poco operativa. Para resolver
arrollado), comparándolo con otros algoritmos de este problema se ha procedido a linealizar los
tipo split-window existentes en la bibliografía (ver
coeficientes B y B en función del vapor de agua, 1 2 Tabla 1). -2W(gcm ), (ver figuras 2 a 4 de Sobrino et al

Autores o Grupo Abreviatura Algoritmos
Ts = T + (1.4 + 0.32 (T -T )) (T -T ) + 0.83 4 4 5 4 5Unidad de Cambio CG
Global + (57-5W) (l-ε) - (161-30W) ∆ε
(T +T ) (T -T )4 5 4 5 BeckeryLi (1990)* BL Ts = 1.274 + PA + + MA
2 2
(T −T ) (T -T ) (1−ε )4 0 5 0 4 Ts = 3.45 −2.45 +40 +TPrata y Platt (1991) FP 0ε ε ε4 5 4
 5.5-ε 4  Ts = [T +3.33(T −T )] +0.75 T ∆εPrice (1984) JP 4 4 5 s4.5 
 
Ts = T +1.8(T −T )+48(1-ε)-75∆εUlivieri et al (1992) Ul 4 4 5
Ts = T + (1.06 + 0.46 (T -T ) (T -T ) + 4 4 5 4 5 Sobrino et al (1993) S1
+ 53 (l-ε ) -53∆ε4
Ts = 1.0162 T + 2.657 (T -T ) + 4 4 5NESDIS (May et NE
al.1992) + 0.5265 (secθ -1) (T -T )-4.584 5
(1-ε) (ε −ε ) (1-ε) (ε −ε )4 5 4 5 * PA = 1-0.15616 -0.482 ; MA = 6.26+3.98 +38.33
2 2ε εε ε

Tabla 1. Algoritmos de tipo split-window utilizados para realizar la comprobación del algoritmo propuesto. T , T y T vienen s 4 5
dados en K, T = 273.15 K.0
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Ibérica
Validar en tierra no resulta una tarea fácil, ya Teniendo en cuenta estos dos aspectos y a la vis-
que se necesitan datos de TST a la escala de 1km. ta de las Tablas 2 y 3, se extraen las siguientes
Una base de datos adecuada para nuestro objetivo conclusiones:
es la serie de datos CSIRO (Australia' s Common- a) Los modelos de creación más reciente muestran,
weath Scientific and Industrial Organization) su- en términos generales, un mejor comportamien-
ministrada por Prata (1994a y 1994b). Dicha serie to; lo que significa que se ha producido una me-
consta de 300 datos tomados en dos re