Indicele de vegetație a diferenței normalizate

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Valorile NDVI negative (valorile care se apropie de -1) corespund apei. Valorile apropiate de zero (de la -0,1 la 0,1) corespund în general zonelor aride cu stâncă, nisip sau zăpadă. În cele din urmă, valorile pozitive și scăzute reprezintă arbuști și pășuni (aproximativ între 0,2 și 0,4), în timp ce valorile ridicate indică pădurile tropicale temperate și tropicale (valori care se apropie de 1). [1]

Indicele de vegetație a diferenței normalizate (NDVI) este un indicator grafic simplu care poate fi utilizat pentru a analiza măsurătorile obținute prin teledetecție , de obicei, dar nu neapărat de la un satelit special și pentru a evalua dacă zona observată conține vreo vegetație vie.

fundal

NDVI în iunie pe insulele britanice (NOAA AVHRR)
NDVI în octombrie pe insulele britanice (NOAA AVHRR)

Explorarea spațiului a început odată cu lansarea Sputnik 1 de către Uniunea Sovietică la 4 octombrie 1957 . Acesta a fost primul satelit artificial care a orbitat Pământul . Lansări succesive succesive, atât în ​​Uniunea Sovietică (de exemplu, programul Sputnik și misiunile Cosmos ), cât și în Statele Unite (de exemplu, programul Explorer ), au dus rapid la proiectarea și operarea sateliților meteo dedicați. Acestea sunt platforme orbitante care poartă instrumente special concepute pentru a observa atmosfera terestră și suprafața acesteia pentru a îmbunătăți prognozele meteo . Începând din 1960, seria de sateliți TIROS transporta camere și radiometre; Din 1964, sateliții Nimbus și familia de instrumente Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) au fost lansate pe platformele Administrației Naționale Oceanice și Atmosferice (NOAA). Ultimul senzor măsoară reflectanța planetei în banda roșie și în infraroșul apropiat, precum și în infraroșu termic. În paralel, NASA a dezvoltat Satellite Resources Technology Satellite (ERTS), care a devenit precursorul programului Landsat . Acești senzori primitivi aveau o rezoluție spectrală minimă, dar tindeau să includă benzi în roșu și în infraroșu apropiat, care sunt utile pentru a distinge vegetația și norii, în mijlocul altor ținte.

Odată cu lansarea primului satelit ERTS - care a fost redenumit în curând Landsat 1 - pe 23 iulie 1972, cu scanerul său multispectral (MSS), NASA a finanțat o serie de investigații menite să își stabilească capacitățile de teledetecție terestră. Unul dintre aceste prime studii s-a îndreptat spre studiul vegetației între primăvară, vară și toamnă (așa-numita „ avansare vernală și retrogradare ”) în tot nordul extinzându-se spre sudul regiunii Marii Câmpii din centrul Statelor Unite. Această regiune acoperă o gamă largă de latitudini de la vârful sudic al Texasului până la granița SUA-Canada, ceea ce a dus la o gamă largă de unghiuri solare zenit în momentul observațiilor prin satelit.

Cercetătorii acestui studiu din Marea Câmpii, doctorandul Donald Deering și consilierul său , Dr. Robert Haas, au descoperit că abilitatea lor de a corela sau cuantifica caracteristicile biofizice ale vegetației din pajiști din această regiune de la semnalele spectrale de satelit au fost confundate de unele diferențe în unghiul zenital solar prin acest puternic gradient latitudinal. Cu asistența matematicianului Dr. John Schell, au investigat câteva soluții la această problemă și ulterior au dedus că raportul dintre diferența dintre radiația roșie și infrarosu dincolo de suma lor ca mijloc de ajustare sau „normalizare” a efectelor unghiului de zenit solar. Inițial, ei numeau acest raport „ Indicele de vegetație ” (sau într-o altă variantă, „ Indicele de vegetație transformată ”). Mulți alți cercetători au identificat raportul roșu / infraroșu simplu ca „ Indicele de vegetație ”, în timp ce au început în cele din urmă să identifice raportul dintre diferență și sumă sau indicele de vegetație a diferenței normalizate . Prima utilizare a NDVI raportată în studiul Great Plains a fost în 1973 de Rouse și colab. Cu toate acestea, acestea au fost precedate de formularea unui indice spectral de diferență normalizat de către Kriegler și colab. în 1969. [2] La scurt timp după lansarea ERTS-1 (Landsat-1), Centrul Goddard Space Flight Tucker Compton al NASA a produs ulterior o serie de articole din prima revistă științifică care descriu utilizarea NDVI.

Astfel, NDVI a fost una dintre cele mai reușite dintre multe încercări de a identifica rapid și ușor zonele vegetate și „starea” acestora. Rămâne cel mai cunoscut și cel mai utilizat index pentru a detecta frunzișul arbuștilor vii folosind date de teledetecție multispectrale. Odată demonstrată fezabilitatea detectării vegetației, utilizatorii au avut tendința de a utiliza NDVI pentru a cuantifica și capacitatea fotosintetică a vârfurilor copacilor. Totuși, aceasta poate fi o operațiune mult mai complexă dacă nu este efectuată corect, așa cum se va discuta mai jos.

Principiul fizic

Spectrul PAR tipic ilustrează absorbția clorofilei A, a clorofilei B și a carotenoizilor

Plantele absorb radiația solară prin radiație fotosintetic activă (cunoscută și sub numele de radiație fotosintetic activă - PAR) în regiunea spectrală, pe care o folosesc apoi ca sursă de energie în procesul de fotosinteză . Celulele frunze au evoluat pentru a împrăștia (adică, reflecta și transmite) radiația solară în infraroșu apropiat a regiunii spectrale (care transportă aproximativ jumătate din energia solară primită în totalitate), deoarece nivelul de energie pe foton din acel domeniu (lungimi de undă mai mari de 700 nanometri) nu este suficient pentru a fi util pentru sintetizarea moleculelor organice. Absorbția puternică la aceste lungimi de undă ar putea provoca supraîncălzirea plantei și eventual deteriorarea țesuturilor sale. Prin urmare, plantele par relativ întunecate în PAR și relativ luminoase în infraroșul apropiat. [3] În schimb, norii și zăpada tind să fie destul de luminoase în banda roșie (precum și alte lungimi de undă vizibile) și destul de întunecate în infraroșul apropiat. Pigmentul frunzelor, clorofila, absoarbe puternic lumina vizibilă (0,4 până la 0,7 µm) pentru utilizare în fotosinteză. Structura celulară a frunzelor, pe de altă parte, reflectă puternic lumina în infraroșul apropiat (0,7-1,1 µm). Cu cât numărul de frunze are o plantă, cu atât sunt afectate lungimile de undă mai mari și, prin urmare, cu cât este mai mare cantitatea de lumină implicată. [ citație necesară ] Deoarece instrumentele timpurii de observare a pământului, cum ar fi ERTS-ul NASA și AVHRR-ul NOAA, dobândesc date în vizibil și în infraroșu apropiat, era firesc să se exploateze diferențele puternice de reflectanță ale plantelor pentru a determina distribuția spațială a acestora în imagini.

NDVI se calculează după cum urmează:

unde VIS și NIR stau respectiv pentru măsurătorile de reflectanță spectrală dobândite în regiunile vizibile (roșu) și în apropierea infraroșu. [4] Aceste reflectanțe spectrale sunt ele însele raporturi ale radiației reflectate pe cea de intrare pentru fiecare bandă spectrală și, prin urmare, își asumă valori cuprinse între 0 și 1. Conform definiției, NDVI în sine variază, prin urmare, între -1 și +1. Trebuie remarcat faptul că NDVI este funcțional, dar nu echivalent liniar cu raportul simplu infraroșu / roșu (NIR / VIS). Raportul simplu (spre deosebire de NDVI) este întotdeauna pozitiv și poate avea avantaje practice, dar are și un interval infinit matematic (de la 0 la infinit), care poate fi un dezavantaj practic în comparație cu NDVI. De asemenea, în acest sens, rețineți că termenul VIS la numeratorul NDVI doar scalează rezultatul, creând valorile negative. NDVI este funcțional și echivalent liniar cu raportul NIR / (NIR + VIS), care variază de la 0 la 1 și, prin urmare, nu este negativ și, prin urmare, este limitat. [5] Cu toate acestea, cel mai important concept pentru înțelegerea formulei algebrice a NDVI este că, în ciuda numelui, este o transformare a unui raport spectral (NIR / VIS) și nu are nicio relație funcțională a unei diferențe spectrale (NIR-VIS ).

În general, dacă există mult mai multă radiație reflectată în infraroșu aproape decât în ​​lungimile de undă vizibile, atunci vegetația din acel pixel este probabil mai densă și poate conține și păduri. Lucrările ulterioare au arătat că NDVI este direct legat de capacitatea de fotosinteză și, prin urmare, de absorbția energiei coroanelor copacilor. [6] [7]

Performanță și limitări

Câmpurile înconjurătoare și corpurile de apă precum barajul din nord-est ajută masca cu valori ridicate în Ponta Grossa , sudul Braziliei

Din definiția sa matematică se poate observa că NDVI-ul unei zone care conține vegetație densă va avea tendința de a da valori pozitive (0,3-0,8), în timp ce în cazul norilor și zăpezii va fi caracterizat de valori negative. Alte ținte vizibile din spațiul de pe pământ sunt:

  • apele calme (de exemplu, oceane, mări, lacuri și râuri) care au o reflectanță destul de scăzută în ambele benzi spectrale (cel puțin departe de coaste) și, prin urmare, duc la valori pozitive sau chiar ușor negative ale NDVI;
  • solurile care prezintă în general o reflectanță spectrală ușor mai mare în infraroșul apropiat decât în ​​roșu și, prin urmare, tind să genereze valori pozitive chiar și NDVI destul de mici (adică 0,1-0,2).

În plus față de simplitatea algoritmului și capacitatea sa de a distinge substanțial suprafețele vegetate de alte tipuri de suprafață, NDVI are și avantajul de a comprima dimensiunea datelor care trebuie comprimate cu un factor de 2 (sau mai mult), deoarece substituie două spectre benzi într-o singură (posibil codificare pe 8 biți în loc de 10 sau mai mulți biți ai datelor originale).

Utilizarea NDVI pentru evaluări cantitative (spre deosebire de anchetele calitative, așa cum s-a indicat mai sus) ridică o serie de probleme care pot limita sever utilitatea efectivă a acestui indice dacă nu sunt abordate corespunzător. În plus, NDVI tinde să fie suprautilizat (dacă nu este suprautilizat) în aplicații pentru care nu a fost niciodată conceput. Următoarele subsecțiuni raportează unele dintre aceste probleme.

  • Matematic, suma și diferența celor două canale spectrale conțin aceleași informații de date originale, dar diferența singură (sau diferența normalizată) poartă doar o parte din informațiile inițiale. Dacă informațiile lipsă sunt relevante sau importante pentru utilizator, este important să înțelegem că NDVI poartă doar o fracțiune din informațiile disponibile în datele originale.
  • Utilizatorii care utilizează NDVI tind să estimeze un număr mare de proprietăți de vegetație din valoarea acestui indice. Exemple tipice sunt indicele suprafeței frunzelor , biomasa, concentrația clorofilei în frunze, productivitatea plantelor, acoperirea vegetativă fracționată, precipitațiile acumulate etc. Astfel de relații sunt adesea derivate din corelații din valorile spațiale cu măsurători ale valorilor la sol ale acestor variabile. Această abordare ridică alte probleme legate de scara spațială asociată măsurătorilor, deoarece senzorii de satelit măsoară întotdeauna cantitatea de radiații pentru zone mult mai mari decât cele măsurate de instrumentele de la sol. Mai mult, este bineînțeles ilogic să susținem că toate aceste relații se țin împreună simultan, deoarece acest lucru ar însemna că toate aceste caracteristici de mediu ar fi legate direct și fără echivoc între ele.
  • Măsurătorile de reflectanță trebuie să fie relative la aceeași zonă și să fie dobândite simultan. Este posibil să nu fie ușor de realizat cu instrumente care dobândesc canale spectrale diferite cu camere diferite sau planuri focale diferite. Înregistrarea slabă a imaginilor spectrale poate duce la erori substanțiale și astfel poate produce rezultate inutilizabile.

În plus, calculul valorii NDVI este sensibil la o serie de factori perturbatori:

  • Efecte atmosferice: compoziția reală a atmosferei (în special în ceea ce privește vaporii de apă și aerosoli) poate influența semnificativ măsurătorile făcute din spațiu. Prin urmare, acesta din urmă poate fi interpretat greșit dacă aceste efecte nu sunt luate în considerare în mod adecvat (cum este cazul în care NDVI este calculat direct pe baza măsurătorilor brute).
  • Nori: Norii adânci (optic groși) pot fi foarte vizibili în imaginile din satelit și produc valori NDVI caracteristice care le facilitează discernământul. Cu toate acestea, norii subțiri (cum ar fi norii omniprezenți cirrus) sau norii mici (cu un diametru mai mic decât suprafața eșantionată efectiv de senzor) pot contamina semnificativ măsurătorile. În mod similar, umbrele de nori din zonele care nu par clare pot afecta valorile NDVI și pot duce la o interpretare greșită. Aceste considerații pot fi reduse la minimum prin formarea de imagini compozite folosind imagini de zi cu zi. [8] Imaginile NDVI compozite au condus la un număr mare de aplicații noi în care vegetația NDVI sau capacitatea fotosintetică variază în timp.
  • Efecte ale solului: solurile tind să se întunece atunci când sunt umede și, prin urmare, reflectanța lor devine o funcție directă a conținutului de apă. Dacă răspunsul spectral de umidificare nu este exact același în cele două benzi spectrale, NDVI dintr-o zonă poate părea că s-a schimbat din cauza modificărilor de umiditate a solului (precipitații sau evaporare) și nu din cauza schimbărilor de vegetație.
  • Efecte anizotrope: Toate suprafețele (naturale sau artificiale) reflectă lumina diferit în direcții diferite, iar această formă de anizotropie este de obicei dependentă spectral, deși tendința generală poate fi similară în aceste două benzi spectrale. Ca rezultat, valoarea NDVI poate depinde de anizotropia particulară a țintei și de geometria unghiulară a iluminării și observării în momentul măsurătorilor și, prin urmare, de poziția țintei de interes în banda instrumentului sau timpul de trecere satelitului de pe site. Acest lucru este deosebit de important într-o analiză a datelor AVHRR, deoarece orbita platformelor NOAA a avut tendința de a deriva în timp. În același timp, utilizarea imaginilor compozite NDVI minimizează aceste considerații și a adus o serie de date temporale NDVI la nivel mondial de mai bine de 25 de ani.
  • Efecte spectrale: Deoarece fiecare senzor are propriile sale caracteristici și performanță, în special în ceea ce privește poziția, lățimea și forma benzilor spectrale, o formulă unică precum NDVI produce rezultate diferite atunci când este aplicată măsurătorilor dobândite de diferite instrumente.

Din aceste motive, NDVI trebuie utilizat cu mare prudență. În orice aplicație cantitativă care necesită un anumit nivel de precizie, toți factorii perturbatori care pot duce la erori sau incertitudini de acest ordin de mărime ar trebui să fie luați în considerare în mod explicit; acest lucru poate necesita o varietate de procese de prelucrare bazate pe date auxiliare și alte surse de informații. Versiunile mai noi ale seturilor de date NDVI au încercat să țină cont de acești factori care complică prin procesare. [9]

O serie de derivați și alternative la NDVI au fost propuse în literatura științifică pentru a aborda aceste limitări, inclusiv Indicele de vegetație perpendiculară , [10] Indicele de vegetație ajustat la sol , [11] Indicele de vegetație rezistent la atmosferă , [12] și Indicele global de monitorizare a mediului . [13] Fiecare dintre aceste încercări de a include o corecție intrinsecă pentru unul sau mai mulți factori perturbatori. Cu toate acestea, de la mijlocul anilor 1990, a fost propusă o nouă generație de algoritmi pentru evaluarea directă a variabilelor biogeofizice de interes (de exemplu, Fracția radiației active fotosintetic absorbite sau FAPAR), exploatând performanțele avansate și caracteristicile senzorilor moderni (în special capacitățile lor multispectrale și multiangulare) să ia în considerare toți factorii perturbatori. În ciuda multor posibili factori perturbatori, NDVI rămâne un instrument valoros pentru monitorizarea cantitativă a vegetației atunci când capacitatea fotosintetică a suprafeței terestre trebuie studiată la scară spațială pentru diverse fenomene.

Notă

  1. ^ ( EN ) http://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/
  2. ^(EN) Kriegler, FJ, Malila, WA, Nálepka, RF și Richardson, W. (1969) „Preprocesarea transformărilor și efectele lor asupra recunoașterii multispectrale”. Lucrările celui de-al șaselea simpozion internațional privind teledetecția mediului, p. 97-131.
  3. ^(EN) Gates, David M. (1980) Biophysical Ecology, Springer-Verlag, New York, 611 p.
  4. ^ ( EN ) http://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/measuring_vegetation_2.php
  5. ^(EN) Crippen, RE (1990) „Calculul mai rapid al indicelui de vegetație”, „ Teledetecția mediului, 34, 71-73.
  6. ^ ( EN ) Sellers, PJ (1985) „Reflectanța canopy, fotosinteza și transpirația”, International Journal of Remote Sensing , 6 , 1335-1372.
  7. ^(EN) Myneni, RB, FG Hall, PJ Sellers și AL Marshak (1995) „Interpretarea indicilor de vegetație spectrală”, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33, 481-486.
  8. ^(EN) Holben, BN (1986) "Caracteristicile imaginilor compozite cu valoare maximă din data AVHRR temporală", Jurnalul internațional de teledetecție, 7 (11), 1417-1434.
  9. ^(EN) http://earlywarning.usgs.gov/adds/readme.php?symbol=nd
  10. ^(EN) Richardson, AJ și CL Wiegand (1977) „Distingerea vegetației de informațiile de fundal ale solului”, Inginerie fotogrammetrică și teledetecție, 43, 1541-1552.
  11. ^(EN) Huete, AR (1988) „Un indice de vegetație ajustat la sol (SAVI)”, Teledetecția mediului, 25, 53-70.
  12. ^ ( EN ) Kaufman, YJ și D. Tanre (1992) „Indice de vegetație rezistentă la atmosferă (ARVI) pentru EOS-MODIS”, în Proc. IEEE Int. Geosci. și Symp de teledetecție. '92 , IEEE, New York, 261-270.
  13. ^(EN) Pinty, B. și MM Verstraete (1992) „GEMI: Un indice neliniar pentru a monitoriza vegetația globală de la sateliți”, Vegetatio, 101, 15-20.

linkuri externe

Adus din „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Normalized_Difference_Vegetation_Index&oldid=110326441 ”