Función Aritmética de la banda

Información general

La función Aritmética de la banda realiza una operación aritmética en las bandas de un dataset 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 a la hora de 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, anteponga al número de banda B o b. 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 Clg

El índice Clg (del inglés Chlorophyll Index - Green, índice de clorofila - verde) 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 infrarroja cercana (NIR) y verde.

ClRE = [(NIR / Green)-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 índice Clre (del inglés Chlorophyll Index - Red-Edge, índice de clorofila - límite rojo) 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 infrarroja cercana (NIR) y de límite rojo.

Clre = [(NIR / RedEdge)-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 GEMI

El Índice de supervisión ambiental global (GEMI) 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)-((Red-0.125)/(1-Red))

donde,

eta=(2*(NIR2-Red2)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+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. and Verstraete, M. M. 1992, "GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites," Plant Ecology, Vol. 101, 15–20.

Método GNDVI

El 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-Green)/(NIR+Green)

• 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 infrarroja cercana y verde en el siguiente orden: NIR Verde. Por ejemplo, 4 2.

Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Referencia: Buschmann, C., and 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 Índice de vegetación verde (GVI) se diseño originalmente desde las imágenes Landsat MSS y se modificó para las imágenes 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*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7

Al 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 7. 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 SAVI modificado

El Índice de vegetación ajustada de suelo modificado (MSAVI2) intenta minimizar el efecto del terreno desnudo en el SAVI.

MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(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.

Referencia: Qi, J. et ál., 1994, "A modified soil vegetation adjusted index", Remote Sensing of Environment, vol. 48, n.º 2, 119–126.

Método MTVI2

El 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 e infrarroja cercana (NIR).

MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-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 NDVI

El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor, también conocida como biomasa relativa. Este índice aprovecha el contraste de características entre dos bandas de un dataset ráster multiespectral: la absorción de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad del material de las plantas en la banda infrarroja cercana (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.

Más información sobre el NDVI

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-RedEdge)/(NIR+RedEdge)

• 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 de infrarrojo cercano 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 PVI

El Índice de vegetación perpendicular (PVI) es similar a un índice diferencial de vegetación; sin embargo, es sensible a las variaciones atmosféricas. Al utilizar este método para comparar diferentes imágenes, sólo se debe utilizar en imágenes que se han corregido atmosféricamente.

PVI=(NIR-a*Red-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 del 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: Infrarroja cercana 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 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-RedEdge)-10(NIR-Green)]

• 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 Índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI) 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.

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

NIR y rojo se refiere a las bandas asociadas con aquellas longitudes de onda. El valor L varía dependiendo de la cantidad de cubierta vegetativa verde. Generalmente, en áreas sin ninguna cubierta de vegetación verde L=1; en áreas de cubierta de vegetación verde moderada, L=0,5; y en áreas con cubierta de vegetación muy densa, L=0 (lo cual es equivalente al método NDVI). Este índice coloca los valores entre -1,0 y 1,0.

Si usa una lista delimitada por espacios, identificará las bandas NIR y roja e introducirá el valor L en el siguiente orden: Infrarroja cercana 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 de 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 / 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.

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 de 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 / RedEdge

• 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, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction," Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.

Método de la fórmula Sultan

El proceso Sultan utiliza una imagen de 8 bits de seis bandas y utiliza la fórmula 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:

Band 1 = (Band5 / Band6) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

Al 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 6 bandas en el orden esperado, no es necesario que introduzca un valor en el cuadro de texto Índices de banda.

Referencia: Richardson, A. J. y C. L. Wiegand, 1977, "Distinguishing vegetation from soil background information", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 43, 1541–1552.

Método SAVI transformado

El Índice de vegetación ajustado de suelo transformado (TSAVI) es un índice de vegetación que intenta minimizar las influencias de brillo del suelo al asumir que la línea del suelo tiene una intercepción y pendiente arbitraria.

TSAVI=(s(NIR-s*Red-a))/(a*NIR+Red-a*s+X*(1+s2))

• NIR = valores de píxel de la banda infrarroja cercana
• R = 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: Infrarroja cercana 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.

Método VARI

El Índice de resistencia atmosféricamente visible (VARI) es un índice de vegetación que permite estimar cuantitativamente la fracción de vegetación solo con el rango visible del espectro.

VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)

• Rojo = valores de píxel de la banda roja
• Verde = valores de píxel de la banda verde
• 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: Anatoly A. Gitelson, Yoram J. Kaufman, Robert Stark, and Don Rundquist, 2002, "Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction," Remote Sensing of Environment, Vol. 80, 76–87.

Parámetros

Parámetro	Descripción
Ráster de entrada	El ráster de entrada.
Método	El tipo de algoritmo aritmético de banda que desea implementar. Puede definir su propio algoritmo personalizado o elegir un índice predefinido. Definido por el usuario: le permite definir su expresión aritmética de banda personalizada. NDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada SAVI: índice de vegetación ajustado de suelo SAVI transformado: índice de vegetación ajustado de suelo transformado SAVI modificado: índice de vegetación ajustado de suelo modificado GEMI: índice de supervisión de medioambiente global PVI: índice de vegetación perpendicular GVI (Landsat TM): índice de vegetación verde - Landsat TM Fórmula de Sultan: fórmula de Sultan VARI: índice de resistencia atmosférica visible GNDVI: índice de vegetación de diferencia normalizada verde SR: relación simple NDVIre: índice de vegetación de diferencia normalizada de límite rojo SRre: relación simple MTVI2: índice triangulado de vegetación modificado (segunda iteración) RTVIcore: índice triangulado de vegetación de límite rojo Clre: índice de clorofila - Límite rojo Clg: índice de clorofila - Verde
Índices de banda	Defina su fórmula aritmética de banda si eligió Definido por el usuario como Método. Si eligió un índice predefinido como Método, defina las bandas adecuadas de su dataset ráster de entrada que se corresponden con el índice.