VALIDACIÓN DE PRODUCTOS BIOFÍSICOS DE LA CUBIERTA VEGETAL DERIVADOS A PARTIR DE SATÉLITE.

PRÁCTICA 11

VALIDACIÓN DE PRODUCTOS BIOFÍSICOS DE LA CUBIERTA VEGETAL DERIVADOS A PARTIR DE SATÉLITE

Asignatura de Procesado de imágenes (Profesora: Beatriz Martínez Díaz)

 Máster en Teledetección 2011 - 2012

Javier Andreu Bueso

Paula María Salgado Hernanz

Diciembre 2011

1. OBJETIVO

Esta práctica consiste en realizar un ejercicio de validación directa de productos de FVC (Fracción de Cobertura Vegetal) de la zona de Barrax (Albacete) derivados a partir de imágenes de satélite. La validación directa utiliza datos de campo para su comparación y posterior validación. Para ello utilizaremos medidas insitu de FVC obtenidas a partir del instrumento LICOR LAI2000 y una imagen de NDVI de apoyo de buena resolución. MATLAB es la herramienta principalmente utilizada en la práctica.

1. PROCEDIMIENTO

En MATLAB se cargan los datos de partida (medidas LAI FVC insitu e imagen de NDVI) y se muestra gráficamente la imagen de satélite con valores de NDVI y su histograma (figura 1). Esta imagen debe ser transformada de coordenadas UTM a coordenadas que representen columnas y filas para poder vincularla con los datos FVC in-situ. En la figura, los valores rojos representan cultivos y el histograma muestra que el máximo valor de frecuencias se encuentra en un valor bajo de NDVI (alrededor de 0.2), pues la imagen pertenece a un área muy grande donde hay ausencia de vegetación en muchas zonas.

[pic 1] 

[pic 2]

Figura 1: Imagen NDVI derivada de SPOT y su histograma

Para calcular la relación que existe entre los valores radiométricos de NDVI de la imagen y las medidas de FVC obtenidas in-situ se realiza un diagrama de dispersión entre dichos valores (figura 2).

[pic 3]

Figura 2: Diagrama de dispersión de los datos FVC in situ – NDVI (derivado de SPOT).

Para realizar el ajuste lineal de los datos representados en la figura 2 utilizamos el método de Robustfit que trabaja en función de los pesos de los puntos (en azul están aquellos con menos peso y en rojo los que mayor peso aportan al método). Se elige este método porque por bibliografía se conoce que es el más acertado para los datos de dicho estudio. Tras el ajuste obtenemos la ecuación que usaremos en la imagen NDVI para derivar una imagen de FVC que sirva de referencia para su validación.

[pic 4]

Figura 3: Ajuste lineal ROBUSTFIT

La ecuación obtenida se muestra a continuación. Dicha ecuación ha de aplicarse sobre la imagen de NDVI para derivar una imagen de FVC de referencia de validación. La figura 4 muestra la visualización de dicho producto.

                Ecuación lineal:        FVC_ref=-0.3434 + 1.6729 * NDVI

[pic 5]

Figura 4: Imagen FVC de referencia derivada de la imagen NDVI

Para utilizar esta imagen como referencia en la validación es necesaria recortarla, pues representa un área mayor que el área de los muestreos de FVC obtenidos insitu. Se trabajará con un área recortada de 50 x 50Km2, cuyas coordenadas se establecen atendiendo a la información proporcionada en el guion de la práctica (figura 5). Este paso es necesario para que la validación tenga un significado estadístico (Camacho-de Coca et al 2005). El histograma de dicha imagen se visualiza en la figura 7.

     [pic 6]

Figura 5: Imagen de FVC de referencia recortada al 50x50 Km

Atendiendo al procedimiento seguido, se obtiene una imagen de FVC buena resolución. No obstante, puesto que el objetivo es que esta imagen sirva de verdad – terreno para la validación de imágenes bajas y medias resoluciones (en nuestra práctica,  de los algoritmos LSA SAF (LandSAF),  y CYCLOPES CYC), la imagen de FVC de referencia ha de degradarse para reducir su resolución a la resolución de estos algoritmos: 1 km (figura 6).

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