Estimación de la cobertura aérea de la vegetación herbácea usando sensores remotos

La estimación de variables biofísicas, particularmente la cobertura aérea foliar (fv), con el uso de sensores remotos permite su uso en diferentes campos de aplicación y facilita la parametrización de modelos. Con una perspectiva de modelos de transferencia de radiación, el desarrollo de índices de vegetación (IV) debe estar basado en consideraciones teóricas y evidencia experimental, además debe tener una relación lineal con la variable biofísica de interés. En este trabajo se revisan las consideraciones teóricas para el diseño de IV con un formato de estandarización de la geometría sol-sensor y el uso de reflectancias normalizadas para considerar el efecto de escala. A partir del uso de simulaciones de radiación se introduce el Índice de Vegetación de Proporciones Estandarizadas en relación al Limite Asociado a espacios Normalizados y sus Atrayentes (IV_PELANA) para establecer una relación lineal con fv. El índice desarrollado es validado con el uso de múltiples experimentos de vegetación herbácea, estableciéndose su robustez y estabilidad para ser usado en términos operativos

Modelación general de los efectos de la geometría de iluminación-visión en la reflectancia de pastizales

In this study a general model for minimizing the effect that the illumination-vision geometry has on the vegetation reflectance in the Red (R) and Near Infrared (NIR) bands was developed and evaluated.En este artículo se presenta el desarrollo y evaluación de un modelo general para minimizar el efecto que la geometría iluminación-visión tiene sobre la reflectancia de la vegetación en las bandas Roja (R) e Infrarroja Cercana (IRC)

Efecto de las sales solubles del suelo sobre las reflectancias de los cultivos y sus implicaciones en el diseño experimental

La salinización de suelos agrícolas es uno de los factores limitantes de la agricultura moderna, por lo cual la comprensión de los efectos de este fenómeno es interés en las ciencias agrícolas. La capacidad de predicción de su avance y su monitoreo continuo permiten tomar decisiones correctas para un aprovechamiento sostenible del recurso suelo. En el presente trabajo se analiza el espacio espectral de las reflectancias de los cultivos, con énfasis especial en el caso de suelos cubiertos totalmente por cultivos en el contexto de los patrones espectrales del crecimiento. Partiendo de los efectos de la salinidad en los cultivos, se introduce el modelo bifásico de Munns y Termmat adaptándolo para el caso de espacios espectrales de la reflectancia del dosel de un cultivo. El modelo fue parcialmente validado con datos de experimentos (soya y cebada) publicados en la literatura. Del análisis de los patrones de tolerancia del experimento de cebada, resulta claro que es necesario realizar estas estimaciones bajo condiciones estandarizadas de estados de desarrollo. Los diferentes patrones de senescencia de los cultivos, inducidos por los tratamientos de salinidad, dificultan la tarea de establecer un patrón estándar de comparación para los rendimientos y biomasas aéreas. Los resultados obtenidos son alentadores y abren una nueva forma de analizar el efecto de la salinidad sobre los cultivos, reduciendo fuertemente los costos y tiempos implicados en los diseños experimentales convencionales, mostrando que existe una ruta muy simple para obtener resultados similares a un experimento convencional de tratamientos de salinidad

Definición de la etapa de desarrollo de los cultivos para estimar evapotranspiración usando la metodología FAO-56 y sensores remotos

Se analizan los patrones temporales de variables biofísicas y espectrales: índicede área foliar (IAF), cobertura aérea (fv), e índice de vegetación cinemáticamentemodificado y ajustado por suelo (IV_CIMAS), en cultivos con densidad foliar alta(sorgo) y densidad foliar media (algodón y maíz). En el caso del sorgo, se analiza larelación de estos patrones temporales con el coeficiente basal de cultivo (Kcb). Lasvariables fv, IAF e IV_CIMAS fueron modeladas con un modelo expo-lineal truncado(ELT) y uno expo-lineal asimétrico (ELA). Ambos presentaron un buen ajusteestadístico en los tres cultivos; sin embargo, el modelo ELT resulta más adecuado,porque no requiere el valor máximo de la variable. De las tres variables modeladas,el IV_CIMAS representa mejor la cantidad y calidad de la vegetación en un píxel oparcela, ya que es función de la cantidad de área foliar, de su distribución espacial,de las propiedades ópticas de las hojas y del suelo de fondo de la vegetación. Con elobjeto de estimar evapotranspiración, según lo establecido en FAO-56, se analizarontres métodos distintos para caracterizar la etapa de desarrollo del cultivo de sorgo.Los métodos definen la duración de la etapa con base en la cobertura del suelo, laetapa de floración y mediante la información espectral (IV_CIMAS). Se analizaronlos errores (RECM y ERM) de las estimaciones de Kcb de la etapa de desarrollovegetativo mediante los tres métodos, en relación con las estimaciones de Kcb de unlisímetro de pesada, obteniendo los mejores resultados para el método IV_CIMAS ylos peores para el método FAO-56-Floración

Relaciones entre riqueza de plantas vasculares y tipos funcionales: Modelos riqueza-área y especies-tipos funcionales

La relación riqueza de especies – área es considerada una de leyes generales en ecología. A través de la riqueza de tipos funcionales se amplía el alcance de la riqueza de especies hacia enfoques de evaluación de la redundancia funcional de la vegetación en plantas vasculares. El objetivo de la investigación fue desarrollar y evaluar de un modelo de la relación riqueza-área y riqueza-especies y tipos funcionales. Para la relación riqueza-área en la literatura abundan los modelos empíricos, donde sobresalen el potencial y el logarítmico. Estos modelos, además de un modelo polinómico de segundo orden, pueden ser utilizados para definir la relación riqueza de especies (S) y de tipos funcionales (Sg). Un modelo propuesto por los autores se basa en la cinética de orden n, en el cual el modelo logarítmico y el potencial son casos particulares. En el análisis de los ajustes estadísticos de los modelos considerados, se utilizó una base de datos de la relación riqueza de especies y de tipos funcionales con relación al área de muestreo (A). Los resultados de la aplicación de regresiones no lineales muestran que el modelo de cinética de orden n resultó ser el modelo con mejor ajuste experimental, aunque los modelos potencial y logarítmico se consideran viables

Desarrollo de curvas espectrales del crecimiento anual de la vegetación, usando sensores remotos

Development of historic vegetation growth curves for both grasslands and shrublands in Mexico becomes a real challenge due to lack of statistics. Remote sensing technology using satellites, allows obtaining a first approximation through vegetation indices (VI). The present study discusses an indirect parametric modeling of the biomass growth curve in individual pixels of both Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), thus allowing their characterization using pre and post process algorithms. Results obtained through application of the algorithms discussed in the present paper, allow obtaining annual growth curves at 100 ha (AHVRR) and 6.25 ha (MODIS) scales that can be used in studies on climate change and on grassland/shrubland management in Mexico.El desarrollo de curvas del crecimiento de la vegetación (pastizales y matorrales), a nivel histórico, plantea retos importantes por falta de estadísticas en México. La tecnología de sensores remotos en plataformas espaciales, por medio de índices de vegetación o IV, permite realizar una aproximación en esta dirección. Este trabajo discute un esquema de modelación paramétrica (indirecta) de la curva de crecimiento de la biomasa en píxeles individuales de sensores Advanced Very High Resolution Radiometer o AVHRR y Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer o MODIS, permitiendo así su caracterización usando algoritmos de pre y post-proceso. Los resultados obtenidos de la aplicación de los algoritmos discutidos en este trabajo, permiten la obtención de curvas anuales del crecimiento a la escala de 100 ha (AVHRR) y 6.25 ha (MODIS), que pueden ser usadas en estudios de cambio climático y del manejo de agostaderos en México

Corrector atmosférico en imágenes Landsat

Los efectos atmosféricos en las imágenes satelitales distorsionan la información disponible y originan errores en la estimación de las variables biofísicas provenientes de los datos espectrales. En este trabajo se desarrolló un algoritmo de corrección atmosférica que se basó en la correlación existente entre la reflectancia de la banda 7 (infrarrojo medio, 2.2 μm) y la banda 1 (Azul, 0.485 μm) de la vegetación, para los sensores TM y ETM+. La ordenada al origen de la regresión entre la banda 7 y la banda 1 de imágenes Landsat es un estimador de la reflectancia de trayectoria en la banda 1. Con esta reflectancia de trayectoria y un modelo de atmósfera y aerosol definido, es posible estimar el espesor óptico de los aerosoles centrado en 0.55 μm. El algoritmo se apoyó en el acoplamiento de varios modelos de simulación y bibliotecas de datos espectrales para la representación del sistema óptico suelo–vegetación–atmósfera. La vegetación en una imagen se identifica mediante un clasificador genérico de objetos en cuatro variantes: oscura densa, cobertura alta, media y baja. El algoritmo se probó en dos fases, la primera se basó en un análisis empírico sobre los resultados de la simulación del sistema óptico suelo–vegetación–atmósfera, en el que se tenían condiciones controladas. En la segunda fase se validó el algoritmo con 7 imágenes ETM+ cuyas escenas contenían un sitio de la red robótica de aerosoles (AERONET), la cual mide con gran precisión el espesor óptico de los aerosoles en diferentes intervalos de longitud de onda. El análisis de los resultados mostró que el corrector estima el espesor óptico de la escena con un ajuste: R2 = 0.97, error típico de 0.059 (20.3%) y que representa bien la variabilidad espacial de carga de aerosoles en imágenes Landsat

Mediciones de metano y bióxido de carbono usando la técnica de covarianza de vórtices en ganado lechero semiestabuldado en Sonora, México

La agricultura (incluyendo ganadería) es considerada como una de las principales fuentes de gases efecto invernadero. Por lo cual, el monitoreo de los gases efecto invernadero (GEI) en dicha actividad es necesario para lo cual existen diversas metodologías. La técnica de covarianza de vórtices es una de ellas permitiendo el análisis de GEI de manera continua. Acuerdo con esto, se planteó la instalación y evaluación de un sistema GHG-2 para el monitoreo de CH4 y CO2 en un hato lechero en un sistema semi-estabulado en Sonora. Los resultados muestraron que el GHG-2 permite evaluar el comportamiento continuo de los flujos CH4 y CO2 observándose picos de ambos gases cuando el ganado estuvo presente. Asimismo, permitió corroborar la existencia de una alta correlación relación entre ambos GEI (CH4:CO2), similares a estudios previos, lo que permite utilizar esta razón para estimar las emisiones de metano en forma indirecta a través de balances energéticos para calcular CO2. Una de las limitaciones de esta técnica en sistemas confinados o semiconf inados es la presencia de material particulado en la atmósfera que obliga a una supervisión y mantenimiento frecuente; así como el alto consumo de energía, lo cual obliga a considerar en el proyecto un adecuado suministro de fluido eléctrico mediante paneles solares y acumuladores, si no se cuenta con una fuente continua de electricidad

Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes y modelos atmosféricos

Para utilizar en forma confiable información obtenida con tecnología satelital, es necesario eliminar o disminuir los efectos perturbadores que se asocian con la información espectral que captan los sensores a bordo de las plataformas espaciales. En el presente trabajo se analiza la inversión de los modelos de radiación de la atmósfera, que consiste en determinar las constantes aditivas y multiplicativas por banda espectral, para realizar las correcciones atmosféricas necesarias. La metodología propone el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo y la vegetación densa, para la inversión de los modelos de radiación. Los resultados mostraron que, sin conocimiento del modelo atmosférico ni del tipo de aerosol, con el uso de datos de la línea del suelo fueron relativamente pobres (correlación baja) para la obtención de las constantes aditivas y multiplicativas de las inversiones atmosféricas, con problemas de soluciones múltiples en el proceso de inversión. Bajo condiciones similares, ocurrió lo mismo para las constantes aditivas con la línea de la vegetación densa, pero para las constantes multiplicativas, los resultados fueron favorables (R2 > 0.9). A diferencia de lo anterior, con conocimiento del modelo atmosférico y del aerosol, las estimaciones de las constantes aditivas y multiplicativas resultaron altamente satisfactorias (R2 > 0.99) en ambos casos. Para las inversiones de la línea del suelo sólo se usó una restricción de las dos disponibles. En conclusión, el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo permite establecer dos relaciones básicas para invertir las simulaciones de modelos de radiación de la atmósfera, previa compactación funcional, y se puede recurrir a mediciones en campo para que el proceso de corrección atmosférica propuesto en el presente trabajo pueda considerarse en términos absolutos y no relativos

Minimización de los efectos atmosféricos en el índice espectral de la vegetación IVIS

Existe una importante necesidad de minimizar los efectos atmosféricos en la información espectral de los sensores remotos en plataformas espaciales, para evitar subestimaciones de variables biofísicas que se asocian con los datos de imágenes satelitales. En el presente trabajo se desarrolló un algoritmo genérico, con base en argumentos teóricos sólidos, para analizar series temporales del índice espectral de la vegetación IVIS (índice de vegetación basado en curvas iso-suelo) y evitar así los problemas asociados al diseño clásico de índices de vegetación, en los que la señal espectral se satura rápidamente. Los resultados al aplicar el algoritmo a series temporales de píxeles de imágenes satelitales del sensor AVHRR mostraron que se logró la reducción y estandarización de los efectos atmosféricos en el IVIS. El uso de los valores máximos del IVIS en una serie temporal (ventanas de muestreo), permitió tener una aproximación razonable a condiciones atmosféricas de efectos mínimos o estandarizados. En conclusión, aún cuando el esquema que se planteó no logró eliminar en su totalidad el efecto atmosférico con el IVIS, sí lo redujo hasta valores mínimos. El algoritmo que se desarrolló fue lo suficientemente simple para su uso operacional, en comparación con los métodos de corrección atmosférica que utilizan inversiones de modelos atmosféricos