Influencia del ángulo de observación en la estimación del índice de área foliar (LAI) mediante imágenes PROBA/CHRIS

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] The estimation of biophysical variables, such as the Leaf Area Index (LAI), using remote sensing techniques, is still the subject of numerous studies, since these variables allow obtaining valuable information on the vegetation status. In this work, we estimate LAI from multiangular PROBA/CHRIS images, by analyzing the reflectance measured in its 5 observation angles, for the bands centered in 665 and 705 nm. These wavelengths correspond to the chlorophyll absorption band and the Red-Edge region, respectively. The Normalized Difference Index (NDI) calculated from this wavelengths, shows good correlation with LAI and allows its remote sensing estimation and its applicability to the recently launched ESA Sentinel 2, thanks to its new bands in the Red-Edge. This research analyzed the influence on the acquisition geometry in the NDI, calibrating the relationship between this index and the LAI for each of the five observation angles in the PROBA / CHRIS images. As a result, we have obtained a relationship capable of providing LAI from the viewing angle and the NDI index.[ES] La estimación de variables biofísicas como el Índice de Área Foliar (LAI) mediante técnicas de teledetección es objeto de numerosos estudios, ya que de su conocimiento se puede extraer valiosa información sobre el estado de la vegetación. En este trabajo se estudia la estimación del LAI mediante imágenes multiangulares PROBA/CHRIS, analizando el comportamiento de la reflectividad medida en sus 5 ángulos de observación, en las longitudes de onda de 665 y 705 nm correspondientes a la banda de absorción de la clorofila y la reflectividad de la vegetación en el Red-Edge, respectivamente. El Índice de Diferencia Normalizada (NDI) calculado en estas longitudes de onda, mostró una buena correlación con el LAI, lo que permite su estimación por teledetección y su aplicabilidad a las imágenes del recientemente lanzado Sentinel 2 de la ESA, pues incorpora como novedad varias bandas en el Red-Edge. En esta investigación se analiza la influencia en la geometría de adquisición del NDI calibrando la relación entre este índice y el LAI para cada uno de los 5 ángulos de observación de PROBA/CHRIS. Con ello, se ha obtenido una relación capaz de proporcionar el LAI a partir del ángulo de observación y del índice NDI.Este trabajo se realizó con el apoyo del proyecto “Creación y puesta en marcha del Centro de Estudios del Agua y del Medio Ambiente para el Magdalena Medio (CEAMAM)” de Colombia, proyecto de cooperación entre la Universidad de Valencia (España) y el Ayuntamiento de Barrancabermeja (Colombia).Delegido, J.; Meza, CM.; Pasqualotto, N.; Moreno, J. (2016). Influence of observation angle in leaf area index (LAI) estimation using PROBA/CHRIS images. Revista de Teledetección. (46):45-55. https://doi.org/10.4995/raet.2016.4612SWORD45554

Mar Menor lagoon (SE Spain) chlorophyll-a and turbidity estimation with Sentinel-2

Mar Menor is a Mediterranean Coastal lagoon with high environmental and social value, but has suffered important episodes of contamination in recent years due to heavy rains, sediment dragging and polluting substances mainly from agriculture as well as the entry of mining waste, causing an increase in eutrophication. Water quality variables such as chlorophyll-a concentration [Chl-a] and turbidity, can be studied through its optical properties by remote sensing techniques. In this work, a methodology is proposed for monitoring [Chl-a] and the turbidity of the Mar Menor using Sentinel-2 images. For this purpose, an extensive database of both variables was used consisting of data taken on different dates between 2016 and 2019 at 12 points of Mar Menor. The images were atmospherically corrected using Case 2 Regional Coast Color Processor (C2RCC) version for turbid waters (C2X) to obtain the water surface reflectance. Then several arithmetic relations between database and reflectance bands used in the bibliography for [Chl-a] and turbidity were analyzed. Comparing the results of each one of these relations with the in situ data, decided that the best index for [Chl-a] estimation is the relation (R560 + R705)/ (R560 + R665) with an RMSE = 2.6 mg/m3 and a NRMSE = 9.1 % and for turbidity R705*R705/R490 with an RMSE = 1.5 NTU and a NRMSE= 10.9 %. Finally, by applying these relationships on different dates, thematic maps of [Chl-a] and turbidity of Mar Menor were obtained. One of these images was some days after September 2019 torrential rains, in which a considerable [Chl-a] and turbidity increase was observed

Empirical model for chlorophyll-a determination in inland waters from the forthcoming Sentinel-2 and 3. Validation from HICO images

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] Chlorophyll-a concentration is one of the main indicators of inland waters quality. Using CHRIS/PROBA images and in situ data obtained in four lakes in Colombia and Spain, we obtained empirical models for the estimation of chlorophyll-a concentration, which can be directly applied to future images of MSI Sentinel-2 and OLCI Sentinel-3 sensors. The models, based on spectral band indices, were validated with data from the hyperspectral sensor HICO, onboard of the International Space Station.[ES] La concentración de clorofila-a es uno de los principales indicadores de la calidad de las aguas continentales. A partir de imágenes del sensor CHRIS/PROBA y de datos obtenidos en campañas de medida en lagos en Colombia y España, se han obtenido modelos empíricos para la estimación de la concentración de clorofila-a, directamente aplicables a los futuros sensores de la ESA, MSI de Sentinel-2 y OLCI de Sentinel-3. Los modelos, basados en índices de bandas espectrales, se han validado con datos del sensor hiperespectral HICO, a bordo de la Estación Espacial Internacional.Se agradece al CEDEX por facilitarnos los datos de radiometría in situ y de [Chl-a] del Embalse de Rosarito y La Albufera, y al Grupo de Ecología de la Universidad de Valencia por los datos de [Chl-a] medidos en la Albufera.Delegido, J.; Tenjo, C.; Ruiz-Verdú, A.; Peña, R.; Moreno, J. (2014). Modelo empírico para la determinación de clorofila-a en aguas continentales a partir de los futuros Sentinel-2 y 3. Validación con imágenes HICO. Revista de Teledetección. (41):37-47. doi:10.4995/raet.2014.2295.SWORD374741Alonso, L., Gomez-Chova, L., Moreno, J., Guanter, L., Brockmann, C., Fomferra, N., … Regner, P. (2009). CHRIS/Proba Toolbox for hyperspectral and multiangular data exploitations. 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. doi:10.1109/igarss.2009.5418041Dall’Olmo, G., & Gitelson, A. A. (2006). Effect of bio-optical parameter variability and uncertainties in reflectance measurements on the remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters: modeling results. Applied Optics, 45(15), 3577. doi:10.1364/ao.45.003577Odermatt, D., Gitelson, A., Brando, V. E., & Schaepman, M. (2012). Review of constituent retrieval in optically deep and complex waters from satellite imagery. Remote Sensing of Environment, 118, 116-126. doi:10.1016/j.rse.2011.11.013Soria, J. M., Vicente, E., 2002. Estudios de los aportes hídricos al parque natural de la Albufera de Valencia. Limnetica, 2, 105-115

Study of wetlands in the Ecuadorian Andes through the comparison of Landsat-8 and Sentinel-2 images

[EN] The objective of the present study was to compare the Landsat-8 and Sentinel-2 images to calculate the wetland´s extension, distribution and degree of conservation, in Reserva de Producción de Fauna Chinborazo (RPFCH) protected area located in the Andean region of Ecuador. This process was developed with in situ work in 16 wetlands, distributed in different conservation levels. The Landsat-8 and Sentinel-2 images were processed through a radiometric calibration (restoration of lost lines or píxels and correction of the stripe of the image) and an atmospheric correction (conversion of the digital levels to radiance values), to later calculate the Vegetation spectral indexes: NDVI, SAVI (L = 0.5) where L is a constant of the soil brightness component, EVI2 (improved vegetation index 2), NDWI (standard difference water index), WDRI (wide dynamic range vegetation index) and the Red Edge model that only this one has in Sentinel-2 in this study. Making a classification of the Bofedal ecosystem in satellite images by applying Random Forest, the most important variables with Landsat-8 were EVI2 (37.72%) and SAVI with L = 0.5 (30.97%), while with Sentinel-2 the most important variables correspond to the Red Edge (38.54%) and WDRI (27.06%). With the indices calculated, two categories of analysis were determined: a) wetland integrated by the levels: intervened [1], moderately conserved [2] and conserved [3] and b) other than wetland [4] integrated by areas that do not correspond to this ecosystem. Landsat-8 shows that the percentage of correct classifications of píxels belonging to the wetland category corresponds to: [1] 72.76%, [2] 58.38%, [3] 68.42%, while for the category other [4] were correct 95.15%. With Sentinel-2, the percentage of correct classifications corresponds to [1] 95.00%, [2] 82.60%, [3] 96.25%, while for the category other [4] the correct answers were 98.13%. In this way with Landsat-8 the wetland corresponds to 21.708,54 ha (41.21%), while with Sentinel-2 the wetland represents a total of 20,518 ha (38.95%), of the 52,560 ha that belong to the RPFCH, concluding that Sentinel-2, due to its better spatial resolution, and the incorporation of its new bands in Red Edge, obtains better results in image classification.[ES] El objetivo del presente estudio fue comparar las imágenes Landsat-8 y Sentinel-2 para calcular la extensión, distribución y grado de conservación del bofedal en la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo (RPFCH) ubicada en la región andina de Ecuador. Este proceso se desarrolló con trabajos in situ en 16 bofedales con diferentes grados de conservación. Las imágenes Landsat-8 y Sentinel-2 fueron procesadas a través de una calibración radiométrica (restauración de líneas o píxeles perdidos y la corrección del bandeado de la imagen) y una corrección atmosférica (conversión de los niveles digitales a valores de radiancia), para posteriormente calcular los índices espectrales de vegetación: NDVI, SAVI (L= 0,5) donde L es una constante del componente de brillo del suelo, EVI2 (índice de vegetación mejorado 2), NDWI (índice de agua de diferencia normalizada), WDRI (índice de vegetación de rango dinámico amplio) y el modelo Red Edge que solo está dispone en Sentinel-2 dentro de este estudio. Haciendo una clasificación del ecosistema bofedal en las imágenes satelitales aplicando Random Forest, las variables más importantes con Landsat-8 fueron EVI2 (37,72%) y SAVI con L=0,5 (30,97%), mientras que con Sentinel-2 las variables más importantes corresponden a los índices Red Edge (38,54%) y WDRI (27,06%). A partir de los índices calculados, se determinaron dos categorías de análisis: a) bofedal, integrada por los niveles: intervenido [1], medianamente conservado [2] y conservado [3] y b) otros, integrada por áreas que no corresponden a bofedales [4]. Mediante Landsat-8 se evidenció que el porcentaje de clasificaciones correctas de píxeles pertenecientes a la categoría bofedal corresponde a: [1] 72,76%, [2] 58,38%, [3] 68,42%, mientras que para la categoría otros [4] 95,15% fueron correctas. Con Sentinel-2, el porcentaje de clasificaciones correctas corresponde a [1] 95,00%, [2] 82,60%, [3] 96,25%, y para la categoría otros [4] los aciertos fueron 98,13%. De esta forma con Landsat-8 el bofedal corresponde a 21.708,54 ha (41,21%), mientras que con Sentinel-2 el bofedal representa un total de 20.518 ha (38,95%), de las 52.560 ha que pertenecen a la RPFCH, concluyendo que Sentinel-2, debido a su mejor resolución espacial, y a la incorporación de bandas en el Red Edge, obtiene mejores resultados en la clasificación de imágenes.Los autores expresan su gratitud a la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), por financiar el proyecto “Evaluación de los servicios ecosistémicos de la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo”.Jara, C.; Delegido, J.; Ayala, J.; Lozano, P.; Armas, A.; Flores, V. (2019). Estudio de bofedales en los Andes ecuatorianos a través de la comparación de imágenes Landsat-8 y Sentinel-2. Revista de Teledetección. (53):45-57. https://doi.org/10.4995/raet.2019.11715SWORD45575

Land use classification from Sentinel-2 imagery

[EN] Sentinel-2 (S2), a new ESA satellite for Earth observation, accounts with 13 bands which provide high-quality radiometric images with an excellent spatial resolution (10 and 20 m) ideal for classification purposes. In this paper, two objectives have been addressed: to determine the best classification method for S2, and to quantify its improve-ment with respect to the SPOT operational mission. To do so, four classifiers (LDA, RF, Decision Trees, K-NN) have been selected and applied to two different agricultural areas located in Valencia (Spain) and Buenos Aires (Argentina). All classifiers were tested using, on the one hand, all the S2 bands and, on the other hand, only selecting those bands from S2 closer to the four bands from SPOT. In all the cases, between 10%-50% of samples were used to train the classifier while remaining the rest for validation. As a result, a land use map was generated from the best classifier, according to the Kappa index, providing scientifically relevant information such as the area of each land use class.[ES] Sentinel-2 (S2) es un nuevo satélite de la ESA que cuenta con 13 bandas proporcionando imágenes de alta calidad radiométrica y excelente resolución espacial (10 y 20 m) ideal para trabajos de clasificación. En este trabajo se han abordado dos objetivos: determinar el mejor método de clasificación con S2, y cuantificar su mejora respecto a otras misiones operativas, como SPOT. Para ello se han seleccionado cuatro clasificadores (LDA, RF, Árboles de decisión, K-NN) que se han aplicado en dos zonas agrarias: una en la huerta de Valencia (España) y otra en la región de Buenos Aires (Argentina). Se han probado todos los clasificadores usando, por una parte, todas las bandas de S2, y por otra usando sólo las cuatro que coinciden con SPOT. En todos los casos se han aplicando porcentajes entre el 10 y el 50% de datos de entrenamiento y usado el resto de datos como validación. Como resultado se ha generado un mapa de usos del suelo a partir del mejor clasificador, basándose en el índice Kappa, proporcionando información científicamente relevante como es el área ocupada por cada una de las clases.Borràs, J.; Delegido, J.; Pezzola, A.; Pereira, M.; Morassi, G.; Camps-Valls, G. (2017). Clasificación de usos del suelo a partir de imágenes Sentinel-2. Revista de Teledetección. (48):55-66. doi:10.4995/raet.2017.7133.SWORD556648Breiman, L. (2001). Machine Learning, 45(1), 5-32. doi:10.1023/a:1010933404324Cohen, J. (1960). A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. doi:10.1177/001316446002000104Comber, A., Fisher, P., & Wadsworth, R. (2005). You know what land cover is but does anyone else?…an investigation into semantic and ontological confusion. International Journal of Remote Sensing, 26(1), 223-228. doi:10.1080/0143116042000274032Delegido, J., Verrelst, J., Alonso, L., & Moreno, J. (2011). Evaluation of Sentinel-2 Red-Edge Bands for Empirical Estimation of Green LAI and Chlorophyll Content. Sensors, 11(7), 7063-7081. doi:10.3390/s110707063Gislason, P. O., Benediktsson, J. A., & Sveinsson, J. R. (2006). Random Forests for land cover classification. Pattern Recognition Letters, 27(4), 294-300. doi:10.1016/j.patrec.2005.08.011Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer Series in Statistics. doi:10.1007/978-0-387-84858-7Immitzer, M., Atzberger, C., & Koukal, T. (2012). Tree Species Classification with Random Forest Using Very High Spatial Resolution 8-Band WorldView-2 Satellite Data. Remote Sensing, 4(9), 2661-2693. doi:10.3390/rs4092661Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159. doi:10.2307/2529310Mena, A.J. 2014. Procesamiento de imágenes satelitales multiespectrales. Proyecto final de carrera, Facultad de Informática, Universidad del País Vasco.Quinlan, J.R. 1993. Programs for Machine Learning. 1st ed. San Mateo, CA, Morgan.Rees, G. 2005. The Remote Sensing Data Book. Cambridge University Press, 262 pp.Rodríguez-Galiano, V., Chica-Rivas, M. 2012. Clasificación de imágenes de satélite mediante software libre: Nuevas tendencias en algoritmos de Inteligencia artificial. Departamento de Geodinámica, Universidad de Granada

FLEX (Fluorescence Explorer) mission: Observation fluorescence as a new remote sensing technique to study the global terrestrial vegetation state

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] FLEX (Fluorescence EXplorer) is a candidate for the 8th ESA’s Earth Explorer mission. Is the first space mission specifically designed for the estimation of vegetation fluorescence on a global scale. The mission is proposed to fly in tandem with the future ESA´s Sentinel-3 satellite. It is foreseen that the information obtained by Sentinel-3 will be supplemented with that provided by FLORIS (Fluorescence Imaging Spectrometer) onboard FLEX. FLORIS will measure the radiance between 500 and 800 nm with a bandwidth between 0.1 nm and 2 nm, providing images with a 150 km swath and 300 m pixel size. This information will allow a detailed monitoring of vegetation dynamics, by improving the methods for the estimation of classical biophysical parameters, and by introducing a new one: fluorescence. This paper presents the current status of FLEX mission in A/B1 phase and the different ongoing studies, campaigns and projects carried out in support of the FLEX mission.[ES] La misión FLEX (FLuorescence EXplorer) candidata del programa “Earth Explorer” de la ESA, es la primera misión espacial diseñada específicamente para la estimación de la fluorescencia de la vegetación a escala global. La propuesta incluye que FLEX vuele en tándem con el futuro Sentinel-3 de la ESA. La información proporcionada por los sensores de Sentinel-3 será complementada con la proporcionada por FLORIS (FLuORescence Imaging Spectrometer) a bordo de FLEX, que medirá la radiancia entre 500 y 800 nm con una anchura de bandas entre 0,1 nm y 2 nm, proporcionando imágenes con un ancho de barrido de 150 km y tamaño de pixel de 300 m. Esta información permitirá el estudio detallado de la vegetación con métodos mejorados para la estimación de parámetros biofísicos clásicos y la introducción de nuevos parámetros biofísicos como la fluorescencia. En este trabajo se muestra el estado actual de la misión FLEX en fase A/B1 y de los distintos estudios, campañas y proyectos que se están llevando a cabo en torno a la misión FLEX.Este trabajo ha sido posible gracias al Proyecto AYA2010-21432-C02-01 (BIOFLEX) subvencionado por el Ministerio de Economía y Competitividad de España.Moreno, J.; Alonso, L.; Delegido, J.; Rivera, J.; Ruiz-Verdú, A.; Sabater, N.; Tenjo, C.... (2014). Misión FLEX (Fluorescence Explorer): Observación de la fluorescencia por teledetección como nueva técnica de estudio del estado de la vegetación terrestre a escala global. Revista de Teledetección. (41):111-119. https://doi.org/10.4995/raet.2014.2296SWORD11111941Meroni, M., Rossini, M., Guanter, L., Alonso, L., Rascher, U., Colombo, R., & Moreno, J. (2009). Remote sensing of solar-induced chlorophyll fluorescence: Review of methods and applications. Remote Sensing of Environment, 113(10), 2037-2051. doi:10.1016/j.rse.2009.05.003Van der Tol, C., Verhoef, W., Timmermans, J., Verhoef, A., & Su, Z. (2009). An integrated model of soil-canopy spectral radiances, photosynthesis, fluorescence, temperature and energy balance. Biogeosciences, 6(12), 3109-3129. doi:10.5194/bg-6-3109-200

Fire severity estimation in southern of the Buenos Aires province, Argentina, using Sentinel-2 and its comparison with Landsat-8

[EN] Assessment of rural fire severity is fundamental to evaluate fire damages and to analyze recovery processes in a low-cost and efficient way. Burnt areas covering shrubs and grasslands were estimated in more than 30,000 km2 in Argentina from December 2016 to January 2017. The study area presented in this work is located in the South of the Buenos Aires province, and it covers a semiarid area with the presence of xerophilous shrubs and grasslands. This is one of the most abundant ecosystem in Central and Southern Argentina. Field campaigns were carried out over the area affected by the fire in order to georreference the burnt plots and characterized the fire severity in 5 levels. The objective of this work is to analyze the feasibility of new satellites Sentinel-2 for fire studies, as well as provide a comparison to Landsat-8 derived results, because this mission has been one of the most used in it. Pre-fire and postfire Sentinel-2 and Landsat-8 imagery were used to analyze different band combinations to compute a Normalized Difference Spectral Index (NDSI), as well as the difference of this index before and after the fire (dNDSI). Results show a significant correlation (R2 =0.72 and estimation error of 0.77) between dNDSI derived from Sentinel-2 and the severity levels obtained in the field campaign using bands 8a and 12 (NIR and SWIR), the same bands as used in the Normalized Burn Ratio (NBR). Moreover, results derived from Sentinel-2 are better than results derived from Landsat-8 (R2 =0.63 and estimation error of 0.92). Furthermore, it is observed that the correlation is improved when Sentinel-2 bands 6 and 5 (located in the Red-Edge region) are considered (R2 =0.74 and estimation error of 0.76). An inverse correlation has been observed between the recovery of vegetation four months after the fire and the fire severity level.[ES] Conocer la severidad de los incendios rurales es imprescindible para evaluar daños y analizar los procesos de recuperación en forma económica y eficaz. Entre diciembre de 2016 y enero de 2017 se quemaron más de 30.000 km2 de arbustos y pastizales en Argentina. El incendio estudiado en este trabajo, localizado en el sur de la provincia de Buenos Aires, corresponde a una zona semiárida con predominio de arbustales xerófilos y pastizales, siendo este ecosistema muy abundante en la zona centro y sur de Argentina. A partir de campañas de campo en el área afectada por este incendio, se georreferenciaron zonas quemadas y se caracterizó la severidad del fuego en 5 niveles. El objetivo de este trabajo es analizar la potencialidad de los nuevos satélites Sentinel-2 para el estudio de incendios, comparándolo con Landsat-8, pues esta misión ha sido una de las más usadas en ello. A partir de imágenes Sentinel-2 y Landsat-8 antes y después del incendio, se han analizado todas las posibles combinaciones de bandas de ambos satélites en índices espectrales de diferencia normalizada (NDSI), así como la diferencia de esos valores antes y después del incendio (dNDSI). Los resultados muestran una significativa correlación (R2 =0,72 y error de estimación de 0,77) del dNDSI obtenido con Sentinel-2 con los niveles de severidad obtenidos en la campaña de campo usando las bandas 8a y 12 (del NIR y del SWIR), que coinciden con las bandas del Normalized Burn Ratio (NBR) mejorando respecto a Landsat-8 (R2 =0,63 y error de estimación de 0,92). Además se observa que la correlación mejora todavía más usando las bandas 6 y 5 de Sentinel-2 localizadas en la región del Red-Edge (R2 =0,74 y error de estimación de 0,76). Se ha observado una correlación inversa entre la recuperación de la vegetación cuatro meses después del incendio y el nivel de severidad del incendio.Delegido, J.; Pezzola, A.; Casella, A.; Winschel, C.; Urrego, EP.; Jimenez, JC.; Soria, G.... (2018). Estimación del grado de severidad de incendios en el sur de la provincia de Buenos Aires, Argentina, usando Sentinel-2 y su comparación con Landsat-8. Revista de Teledetección. (51):47-60. doi:10.4995/raet.2018.8934SWORD476051Botella-Martínez, M. A., Fernández-Manso, A. 2017. Study of post-fire severity in the Valencia region comparing the NBR, RdNBR and RBR indexes derived from Landsat 8 images. Revista de Teledetección, 49, 33-47. https://doi.org/10.4995/raet.2017.7095Bran, D., Cecchi, G., Gaitan, J., Ayesa, J., Lopez, C. 2007. Efecto de la severidad de quemado sobre la regeneración de la vegetación en el Monte Austral. Revista Ecología Austral, 17(1), 123-132.Cabrera, A. 1951. Territorios fitogeográficos de la República Argentina. Boletín de la Sociedad Argentina de Botánica. IV, N° 1 - 2.Casas, R., Irurtia, C., Michelena, R. 1978. Desmonte y habilitación de tierras para la producción agropecuaria en La República Argentina. Suelos, 157. Buenos Aires, Argentina.Cecchi, G. A., Krofpl, A.I., Kugler, N. et al., 2006. Principales gramíneas forrajeras perennes del monte. EEA Valle Inferior Convenio INTA - provincia de Río Negro.Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Ed. Ariel Ciencia, Barcelona, España.Chuvieco, E., Riaño, D., Danson, F. M., Martin, P. 2006. Use of a radiative transfer model to simulate the postfire spectral response to burn severity. Journal of Geophysical Research, 111(G4). https://doi.org/10.1029/2005JG000143.Cocke, A. E., Fulé, P. Z., Crouse, J. E. 2005. Comparison of burn severity assessments using Differenced Normalized Burn Ratio and ground data. International Journal of Wildland Fire, 14(2), 189-198. https://doi.org/10.1071/WF04010Delegido, J., Verrelst, J., Meza, C. M., Rivera, J. P. Alonso, L., Moreno, J. 2013. A red-edge spectral index for remote sensing estimation of green LAI over Agroecosystems. European Journal Agronomy, 46, 42-52. https://doi.org/10.1016/j.eja.2012.12.001Delegido, J., Meza, C.M., Pasqualotto, N., Moreno, J. 2016. Influencia del ángulo de observación en la estimación del índice de área foliar (LAI) mediante imágenes PROBA/CHRIS. Revista de Teledetección, 46, 45-55. https://doi.org/10.4995/raet.2016.4612Delegido, J., Pezzola, A., Casella, A., Winschel, C., Urrego, E. P., Jiménez-Muñoz, J. C., Soria, G., Sobrino, J. A., Moreno, J. 2017. Potencialidad de índices de severidad de incendios utilizando Sentinel2 y su análisis comparativo con Landsat8 para la cartografía en los incendios rurales en el Sur de la provincia de Buenos Aires (Argentina) 2016- 2017. XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección. Murcia, 3 al 7 octubre 2017.De Santis, A., Chuvieco, E. 2007. Burn severity estimation from remotely sensed data: Performance of simulation versus empirical models. 2006. Remote Sensing of Environment, 108, 422-435. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.11.022Diaz-Delgado, R., Lloret, F., Folliott, P. F. 2003. Influence of fire severity on plant regeneration by means of remote sensing imagery. International Journal of Remote Sensing, 24, 1751-1763. https://doi.org/10.1080/01431160210144732ESA. 2017. ESA's Sentinel Satellites. Available online: http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_ Earth/Copernicus/Sentinel-2/Facts_and_figures (acceso el 31 de marzo de 2017)Escuin, S., Navarro, R., Fernandez, P. 2008. 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Turbidity and Secchi disc depth with Sentinel-2 in different trophic status reservoirs at the Comunidad Valenciana

[ES] En los estudios de calidad de aguas por teledetección, uno de los principales indicadores es la transparencia o turbidez del agua. La transparencia puede ser medida in situ mediante la profundidad del disco de Secchi (SD), y la turbidez con un turbidímetro. En las últimas décadas se han utilizado diferentes relaciones entre bandas de diferentes sensores obtenidas por teledetección para la estimación de estos parámetros. En este trabajo, a partir de datos de campo obtenidos a lo largo de 2017 y 2018 en embalses de la cuenca del Júcar con gran variedad de estados tróficos, se han calibrado diferentes índices y bandas para poder estimar la transparencia a partir de imágenes Sentinel-2 (S2). A las imágenes S2 nivel L1C tomadas en el mismo día que los datos de campo, se les han aplicado tres métodos de corrección atmosférica desarrollados para aguas: Polymer, C2RCC y C2X. A partir de los espectros de S2 obtenidos y de los datos de campo de SD se ha observado que el menor error se obtiene con las imágenes corregidas con Polymer y un ajuste potencial del cociente de reflectividades en las bandas azul y verde (R490/R560), que permiten la estimación de SD con un error relativo del 13%. También el método C2X presenta buen ajuste con el mismo cociente de bandas, aunque un error mayor, presentando la corrección C2RCC la peor correlación. Se ha obtenido también la relación entre SD (en m) y turbidez (en NTU), lo que proporciona un método operativo para la estimación de la turbidez con S2. Se muestra, además, la relación para los diferentes embalses entre el SD y la concentración de clorofila-a, sólidos en suspensión y materia orgánica disuelta.[EN] Transparency or turbidity is one of the main indicators in studies of water quality using remote sensing. Transparency can be measured in situ through the Secchi disc depth (SD), and turbidity using a turbidimeter. In recent decades, different relationships between bands from different remote sensing sensors have been used for the estimation of these variables. In this paper, several indices and spectral bands have been calibrated in order to estimate transparency from Sentinel-2 (S2) images from field data, obtained throughout 2017 and 2018 in Júcar basin reservoirs with a great variety of trophic states. Three atmospheric correction methods developed for waters have been applied to the S2 level L1C images taken at the same day as the field data: Polymer, C2RCC and C2X. From the spectra obtained from S2 and the SD field data, it has been found that the smallest error is obtained with the images atmospherically corrected with Polymer and a potential adjustment of the reflectivities’ ratio of the blue and green bands (R490/R560), which allow the estimation of SD with a relative error of 13%. Also the C2X method presents good adjustment with the same bands ratio, although with a greater error, while the correction C2RCC shows the worst correlation. The relationship between SD (in m) and turbidity (in NTU) has also been obtained, which provides an operational method for estimating turbidity with S2. The relationship for the different reservoirs between SD and chlorophyll-a concentration, suspended solids and dissolved organic matter, is also shownEste trabajo ha sido posible gracias al Proyecto ESAQS del Programa Prometeo para grupos de investigación de excelencia de la Conselleria d’Educació, Investigació, Cultura i Esport (GVPROMETEO2016-132) de la Generalitat Valenciana.Delegido, J.; Urrego, P.; Vicente, E.; Sòria-Perpinyà, X.; Soria, J.; Pereira-Sandoval, M.; Ruiz-Verdú, A.... (2019). Turbidez y profundidad de disco de Secchi con Sentinel-2 en embalses con diferente estado trófico en la Comunidad Valenciana. Revista de Teledetección. 0(54):15-24. https://doi.org/10.4995/raet.2019.12603OJS1524054Alikas, K., Kratzer, S. 2017. Improved retrieval of Secchi depth for optically-complex waters using remote sensing data. Ecological indicators, 77, 218- 227. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.02.007Ansper, A., Alikas, K. 2019. Retrieval of Chlorophyll-a from Sentinel-2 MSI Data for the European Union Water Framework Directive Reporting Purposes. Remote Sensing, 11, 64. https://doi.org/10.3390/rs11010064APHA, 1992. Standard methods for the examination of water and wastewater. 18th edition. American Public Health Association. Washington D.C., USA. 1105 pp.Baughman, C.A., Jones, B.M., Bartz, K.K., Young, D.B., Zimmerman, C.E. 2015. Reconstructing Turbidity in a Glacially Influenced Lake Using the Landsat TM and ETM+ Surface Reflectance Climate Data Record Archive, Lake Clark, Alaska. 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XVIII Simposio Internacional SELPER y Sistemas de Información Espacial, Noviembre de 2018, La Habana, Cuba.Pereira-Sandoval, M., Urrego, P., Ruiz-Verdú, A., Tenjo, C., Delegido, J., Soria-Perpinyà, X., Vicente, E., Soria, J., Moreno, J. 2019a. Calibration and validation of algorithms for the estimation of chlorophyll-a concentration and Secchi depth in inland waters with Sentinel-2. Limnetica, 38(1), 471- 487. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517371Pereira-Sandoval, M., Ruescas, A., Urrego, P., RuizVerdú, A., Delegido, J., Tenjo, C, Soria-Perpinyà, X., Vicente, E., Soria, J., Moreno, J. 2019b. Evaluation of Atmospheric Correction Algorithms over Spanish Inland Waters for Sentinel-2 Multi Spectral Imagery Data. Remote Sensing, 11, 1469. https://doi.org/10.3390/rs11121469Shoaf, W.T., Lium, B.W. 1976. Improved extraction of chlorophyll a and b from algae using dimethyl sulphoxide. Limnol. 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Meta-analysis of the detection of plant pigment concentrations using hyperspectral remotely sensed data

Passive optical hyperspectral remote sensing of plant pigments offers potential for understanding plant ecophysiological processes across a range of spatial scales. Following a number of decades of research in this field, this paper undertakes a systematic meta-analysis of 85 articles to determine whether passive optical hyperspectral remote sensing techniques are sufficiently well developed to quantify individual plant pigments, which operational solutions are available for wider plant science and the areas which now require greater focus. The findings indicate that predictive relationships are strong for all pigments at the leaf scale but these decrease and become more variable across pigment types at the canopy and landscape scales. At leaf scale it is clear that specific sets of optimal wavelengths can be recommended for operational methodologies: total chlorophyll and chlorophyll a quantification is based on reflectance in the green (550–560nm) and red edge (680–750nm) regions; chlorophyll b on the red, (630–660nm), red edge (670–710nm) and the near-infrared (800–810nm); carotenoids on the 500–580nm region; and anthocyanins on the green (550–560nm), red edge (700–710nm) and near-infrared (780–790nm). For total chlorophyll the optimal wavelengths are valid across canopy and landscape scales and there is some evidence that the same applies for chlorophyll a

Desarrollo de productos avanzados para la misión SEOSAT/Ingenio

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] SEOSAT/Ingenio is the future Spanish Earth Observation high spatial resolution mission in the optical domain. While Level 1 products, at-sensor geo-referenced radiances, are in an advanced phase of development under the framework of an industrial contractor, Level 2 products must be developed by the users. This fact limits the use of the satellite images only to the scientific community, restricting their use in other applications. The need to alleviate this limitation motivated this work, developed under the framework of a coordinate project, which aimed at offering a list of Level2 products to the Ingenio/SEOSAT user community. In this paper, we present the different methodologies developed to produce the proposed Level2 products, from surface reflectance at nominal sensor spatial resolution to images with higher spatial resolution or the possibility to create spatial and temporal mosaics. On the one side, for the surface reflectance product, we proposed an atmospheric correction algorithm based on using the spatial information, linked to a cloud screening algorithm and including morphological and topographic shadow corrections. On the other side, to enhance the image spatial resolution, we applied different fusion techniques using the multispectral and the panchromatic band, as well as some of the so-called “super-resolution” techniques. Finally, we provided different tools to develop spatial mosaics and temporal composites, directed to users interested on the exploitation of the Ingenio/ SEOSAT images.[ES] SEOSAT/Ingenio es la futura misión española de observación de la Tierra en el óptico en alta resolución es-pacial. Mientras que los productos de imagen a Nivel 1, radiancias geo-referenciadas a nivel de sensor, se encuentran en una fase avanzada de desarrollo existiendo para ello un contrato industrial, los productos de Nivel 2 deben ser de-sarrollados por los propios usuarios. Este hecho limita el uso de las imágenes a la comunidad científica, restringiendo sus posibles aplicaciones fuera de ésta. Así pues, bajo el marco de un proyecto coordinado y motivados por ofrecer productos de Ingenio/SEOSAT de Nivel 2 a disposición de cualquier usuario, se origina y desarrolla este trabajo. En este artículo se presentan los diferentes procesos desarrollados para la elaboración de productos a Nivel 2, desde reflectividades en superficie a la resolución nominal del sensor hasta imágenes con información espacial realzada y la posibilidad de crear mosaicos espaciales y compuestos temporales. Por una parte, en el caso de los productos de reflectividad en superficie se propone una técnica de corrección atmosférica basada en el uso de la información es-pacial, previo enmascaramiento de las nubes y una exhaustiva corrección de sombras morfológicas y/o topográficas. Por otra parte, para el realce de la información espacial, han sido evaluados diferentes métodos basados en la fusión de bandas multiespectrales con una banda pancromática así como la aplicación de técnicas llamadas de “Super-re-solución”. Finalmente, se proporcionan las herramientas necesarias para la realización de mosaicos tanto espaciales como temporales para todo tipo de usuarios interesados en la explotación de las imágenesEste artículo ha sido posible gracias al proyecto coordinado “Generación de Productos de Nivel 2 para la Misión INGENIO/SEOSAT”, ESP2013- 48458-C4-1-P, subvencionado por el Ministerio de Economia y Competitividad dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia.Sabater, N.; Ruiz-Verdú, A.; Delegido, J.; Fernández-Beltrán, R.; Latorre-Carmona, P.; Pla, F.; González-Audícana, M.... (2016). Development of advanced products for the SEOSAT/Ingenio mission. Revista de Teledetección. (47):23-40. https://doi.org/10.4995/raet.2016.6569SWORD234047Blesius, L., & Weirich, F. (2005). The use of the Minnaert correction for land‐cover classification in mountainous terrain. 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