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TELEDETECCIÓN - INDICES ESPECTRALES
Cátedra de Geomática
Definición
Conjunto de conocimientos y técnicas (adquisición, procesamiento e
interpretación) utilizadas para determinar características de los objetos del
sistema terrestre a partir de mediciones realizadas a distancia, sin contacto con el
objeto. Pueden ser detectadas por un avión o un satélite.
Mina Goldstrike, Nevada, sensor ASTER, misión TERRA. Fuente: 
http://photojournal.jpl.nasa.gov/targetFamily/EarthEDU-SAT
https://www.edu-sat.com/teledeteccion/?lang=es
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Elementos de percepción remota
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Llamada
Reflectancia, esto se mide con el sensor
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Llamada
Con los sensores podemos medir mas partes del espectro
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Llamada
necesitan si o si la radicion del sol
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Llamada
Genera su propia señal
Temperatura de la superficie (sensor MODIS)
Imagen de temperatura del tope de nubes 
del huracán Irma, 09/08/2017. Fuente: 
SMN
Escalas
Patrones espaciales
Procesos y cambios temporales
Espectro electromagnético
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Máquina de escribir
dependen de la variable medida
Espectro electromagnético
Ventajas y limitaciones
Ventajas
• complemento para trabajos de campo
• amplia cobertura espacial y visión panorámica (una imagen Landsat≈180x180 km, Sentinel-2:
290x290 km)
• bajo costo de mano de obra
• cobertura global
• información en regiones no visibles del espectro electromagnético
• frecuentes revisitas
• entrega de información en plazos cortos
• misiones actuales con alta resolución
Limitaciones
• Precisión y nivel de detalle en función de escala
• Requiere capacitación y conocimientos específicos
• Costos elevados de imágenes de alta resolución
• En general, imágenes aptas para grandes áreas
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Máquina de escribir
imagenes satelitales
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Máquina de escribir
el trabajo de campo es fundamental
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Máquina de escribir
Lo vuelve mas eficiente
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por ejemplo, en vez de trabajar 1 semana, lo hago en un dia
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cada pixel son 100m2 de sup en los programas gratuitos
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Resolución espacial
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Tamaño del pixel
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MIsma imagen, con distintas resoluciones
Resolución espectral
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Llamada
Puede ver 8 partes del espectro con 8 camaras, por ende son 8 imagense
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Usamos una u otra imagen dependiendo el objetivo que tengamos
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Llamada
12 bandas
Resolución radiométrica
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Llamada
solo 2 vbles, blancos y negros
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Llamada
sacamos muchos mas valores
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256 tonos de grises
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los negros absorven el color
y los blancos la reflejan.
El agua se ve negra
Satélite LandSat
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desde 1965 que hay satelites que toman imagenes y se puede comparar como se fue cambiando el ambiente en ese tiempo
Repositorios para visualizar y descargar imágenes satelitales: 
De libre uso:
Sentinel Playground
USGS Earth Explorer
Copernicus Open Access Hub 
De uso comercial:
World View
Earth Data
EO Browser
Plataformas con capacidad de procesamiento:
Google Earth Engine 
AWS GeoSpatial Services
Kepler
¿Cuáles imágenes satelitales utilizar?
https://apps.sentinel-hub.com/sentinel-playground/?source=S2L2A&lat=40.4&lng=-3.730000000000018&zoom=12&preset=null&layers=&maxcc=20&gain=1.0&gamma=1.0&time=2023-02-01|2023-08-31&atmFilter=&showDates=false
https://earthexplorer.usgs.gov/
https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home
https://worldview.earthdata.nasa.gov/
https://www.earthdata.nasa.gov/
https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/
https://earthengine.google.com/
https://aws.amazon.com/es/sagemaker/geospatial/features/
https://kepler.gl/
http://www.gisandbeers.com/descargar-la-mejor-imagen-satelite-usar/
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Llamada
Directamente en la nube
Procesamiento de imágenes
Procedimiento típico Obtención de 
Imágenes
Correcciones
Clasificaciones 
(Supervisadas - No 
Supervisadas - OBIA)
Índices Espectrales
Extracción de 
Información
Stack
PCA
Interpretación
Atmosféricas
Geométricas
Georreferenciación
Proceso no lineal, iterativo
Firmas espectrales
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la reflectancia no es constante, varia dependiendo de la longitud de onda
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Cada cobertura (suelo,agua, etc) tiene una firma especifica, propia 
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(
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Llamada
a las hojas las vemos verdes por este pico que se da en el verde
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Llamada
Refleja mas infrarojo que verde pero no lo vemos
Firmas espectrales
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Llamada
Patron parecido
Comparativa de satélites
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Infraroja de onda corta
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Las bandas varian dependiendo los satelites
Índices de vegetación
NDVI (Índice de vegetación de diferencia 
normalizada)
Estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación. 
Es sensible a los efectos del suelo y la atmósfera.
IRC  R
IRC  R
NDVI 
SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo)
Para corregir los efectos del ruido del suelo (color, 
humedad, variabilidad regional.
Para regiones áridas con vegetación escasa (menos 
del 15% del área total) y superficies expuestas del 
suelo.
(1 L)
IRC  R  L
IRC  R
SAVI 
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Llamada
reflactancia infrarojo cercano
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Banda del rojo
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hay distintos indices para cada situacion, este indice no es bueno para bosque tropical ni en suelos duros
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Hay que probar varios indices para ver cual ajusta mejor
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factor entre 0 u 1 dependiendo de la cantidad de suelos duros.
Poco suelo duro=0.
El valor depende de nuestra experiencia.
Como valor normal se usa 0,5
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Índices de vegetación
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valores de porcentajes
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A mayon NDVI, mayot cantidad y calidad de vegetacion, mayor densidad
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Un NDVI muy distinto al analizar una zona, nos indica que algo esta pasando en ese lugar y habria que verlo
EVI (Índice de vegetación mejorado)
Intenta expresar los efectos atmosféricos calculando la diferencia 
de radiancia entre las bandas del Azul y Rojo.
Este índice es útil para analizar áreas de la Tierra con grandes 
cantidades de clorofila (como los bosques tropicales).
IRC  6R  7,5A1
EVI  2,5
IRC  R
ARVI (Índice de Vegetación Resistente a la 
Atmósfera)
Propenso a los factores atmosféricos (aerosol, lluvia, niebla, 
polvo, humo, contaminación del aire).
ARVI 
IRC  2R  A
IRC  2R  A
Índices espectrales
https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/help/data/imagery/indices-gallery.htm
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GCI (Índice de Clorofila Verde)
Estimar el contenido de clorofila de las hojas. V
GCI 
IRC
1
NBR (Índice de Calcinación Normalizado)
Detecta los niveles de humedad en la vegetación. Gran indicador del 
estrés hídrico en los vegetales.
IRC  SWIR2
NBR 
IRC  SWIR2
Índices de vegetación
NDMI (Índice de humedad de diferencia normalizada)
Identificar cuantitativamente las áreas calcinadas. Las áreas
de vegetación recientemente quemadas se reflejan altamente en el SWIR
IRC  SWIR1
NDMI 
IRC  SWIR1
https://eos.com/es/make-an-analysis/ndmi/
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Llamada
infrarojo de onda corta
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