Análisis del efecto de un método de corrección topográfica en los valores de NDVI de imágenes Sentinel sobre áreas de montaña de la región central de la provincia de Catamarca...

• Autores: Cano, María Laura
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Tentor, Fernando
• Materia: Corrección topográfica; NDVI; Áreas de montaña; Región central de la provincia de Catamarca; Catamarca; Imágenes Sentinel; Imágenes satelitales
• Institución: Universidad Nacional de Luján

Fil: Cano, María Laura. Universidad Nacional de Luján; Argentina.
El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) es un producto derivado de las imágenes de satélite que se puede obtener para grandes áreas con alta frecuencia temporal. En áreas montañosas es necesario tener en cuenta que la iluminación diferenciada de la superficie terrestre, puede modificar los valores de reflectancia de las bandas necesarias para calcular el NDVI. Teniendo en cuenta el efecto mencionado, en este trabajo se buscará analizar los resultados de la aplicación del método de corrección topográfica Corrección C en los valores del NDVI a partir de imágenes Sentinel El presente estudio se centra en la región noroeste del departamento Ambato, provincia de Catamarca. Se trabajó en un área de 1705 hectáreas, pertenecientes a 6 productores ganaderos que hacen un uso compartido del espacio. Para el análisis y procesamiento de los datos se usó Google Earth Engine. Se aplicó el método de corrección topográfica no lambertiano Corrección C a una colección de 21 imágenes del satélite Sentinel 2 A y B, nivel de procesamiento 2 A. Las imágenes elegidas pertenecen al período de tiempo comprendido entre el mes de octubre de 2018 a septiembre de 2021. El análisis de los cambios producidos por la aplicación del método de corrección se realizó teniendo en cuenta los valores de pendiente presentes en el área. En el análisis visual de la corrección aplicada no se encontraron indicios de falta o exceso de corrección, salvo en aquellas regiones con pendientes superiores al 60%. En las imágenes que presentan un mayor ángulo acimutal y un menor ángulo cenital, la superficie con valores de NDVI diferentes entre las imágenes con y sin corrección es mayor. Esta situación se observa en los meses de noviembre, diciembre y febrero del período considerado, meses en los que las diferencias superan el 23% de la superficie total del área en estudio. Por el contrario, en las imágenes correspondientes a los meses de mayo, junio, julio y agosto, que presentan un menor ángulo acimutal y mayor ángulo cenital, la superficie total sobre o subestimada en las imágenes sin corrección es menor, alcanzando valores inferiores al 7,4%. La prevalencia de sobre o subestimación en los valores de NDVI varía según los rangos de pendiente. Al analizar la cantidad de superficie que según los rangos de pendiente se vio afectada por los procesos de corrección, se observa que el efecto es mayor cuanto más escarpado es el terreno. En efecto, en el mes de noviembre del año 2019, el 9,1% de la superficie cuya pendiente oscila entre 0 y 10% se vio afectada por el proceso de corrección, en tanto que, en el mismo mes, el mismo proceso produjo modificaciones en un 51,5% de la superficie cuya pendiente presenta valores superiores al 60%. En relación a la superficie total del campo, el área cuya pendiente oscila entre 40 y 60% es la que sufrió mayores modificaciones luego del proceso de corrección, seguida luego por la superficie con pendiente entre 30 y 40% y en tercer lugar por la superficie con pendiente superior a 60%. Los resultados de este trabajo demuestran las variaciones apreciables que produce la aplicación de un procedimiento de corrección topográfica de una imagen satelital en la estimación de un parámetro de la vegetación, como el NDVI, en un área montañosa de la provincia de Catamarca. La aplicación de este tipo de procedimientos es de principal importancia si se pretende estimar de manera confiable la PPNA en un área con relieve accidentado usando sensores remotos.