Un satèl·lit d’exploració de la Terra no fa una foto normal, sinó que mesura la llum reflectida per la superfície en diverses franges de l’espectre per separat (blau, verd, roig, infraroig proper, infraroig d’ona curta…). Cada material de la Terra reflecteix aquestes franges de manera diferent —una fulla sana reflecteix moltíssim l’infraroig proper però poc el roig; l’aigua absorbeix gairebé tot l’infraroig; el sòl nu puja de manera regular cap a l’ona curta. Aquesta “empremta espectral” és el que permet distingir coses que a simple vista costarien.
El problema és que una banda sola no et diu gaire. Un índex és simplement una combinació matemàtica de dues o tres bandes dissenyada per aïllar una propietat física concreta i amplificar-la. El NDVI, per exemple, resta el roig de l’infraroig i ho normalitza: on hi ha vegetació sana la diferència és enorme i el valor s’enfila; on no n’hi ha, s’acosta a zero o baixa. Així converteixes dades crues en un mapa on cada píxel et diu directament “aquí hi ha vegetació vigorosa” o “aquí hi ha aigua”. És teledetecció: mesurar l’estat del terreny sense trepitjar-lo.
Sentinel-2 és una missió d’observació terrestre desenvolupada per l’ESA en el marc del programa Copernicus de la Commissió Europea. La missió Sentinel-2 oferirà dades per a serveis com ara la vigilància dels boscos, el monitoratge de cultius agrícoles o la gestió de desastres naturals.
En la següent figura, s’observa una combinació d’imatges SENTINEL 2 sobre els pivots de regadiu a Gimenells (Lleida), en configuració visible i infraroig proper on s’identifica molt bé, la major vigorositat (vermell intens) en l’infraroig proper de la vegetació, entre el juliol i el novembre.
La missió Sentinel-2 ofereix una combinació d’informació multiespectral amb 13 bandes del canal visible, infraroig proper i infraroig d’ona curta de l’espectre i una alta resolució espacial: 10m, 20m i 60m;
Aplicacions
Una de les cobertes terrestres més importants és la vegetació, pel seu propi valor com a recurs econòmic (boscos, agricultura, pastures, etc.); pel fet de constituir ecosistemes on tenen valor la fauna, la geologia…; pel seu paper dins la mitigació del canvi climàtic; etc.
L’ estudi i monitorització de la vegetació ha esdevingut cabdal. Una de les eines d’anàlisi dins la teledetecció és l’obtenció d’índexos de vegetació: combinacions de bandes espectrals d’un
sensor per a destacar la seva resposta espectral. Com a resultat d’operar algebraicament amb les bandes s’obté una nova imatge (un sol canal).
Un dels índexos de vegetació més utilitzat és l’NDVI (Normalized Vegetation Index). Algunes de les seves àrees d’aplicació són: l’agricultura de precisió (per estimar fertilitzants o altres aportacions); participació en els mapes de risc forestal; monitorització de sequera i desertització, etc.
La vegetació, concretament la clorofil·la, absorbeix radiacions en la regió de les longituds d’ona vermelles i, degut a l’estructura de les fulles, reflecteix intensament les del l’infraroig proper
(NIR: Near InfraRed).
La combinació dels canals infraroig i visible, segons els parametres de d’una forma precisa, permet
La vegetació saludable (verda, amb molta clorofil·la) absorbeix bé en el vermell, no el reflecteix gaire (valor numèric baix), s’obté un índex al voltant d’1. La vegetació no saludable, o menys densa, no absorbeix tant el vermell, si no l’absorbeix es reflecteix (valor numèric alt), i l’índex resulta amb valor negatiu fins a 0.
En la següent imatge, pots observar els contrasts d’aquest índex, en una zona urbana, on hi ha o no hi ha presència d’arbres o parcs.
En funció de la finalitat buscada, farem servir uns index o altres per tenir una informació rellevant de l’espai observat:
- Agricultura i vegetació (NDVI, GNDVI, SAVI, EVI): monitoritzar l’estat dels cultius, detectar zones de baix rendiment o estrès abans que es vegin a ull nu, seguir l’evolució d’un bosc al llarg de l’any, avaluar la recuperació després d’una tala o una plaga.
- Aigua (NDWI, MNDWI): cartografiar llacs, rius i embassaments, seguir com puja o baixa el nivell d’un pantà en una sequera, detectar inundacions després d’una pluja forta, delimitar zones humides.
- Humitat i sequera (NDMI): veure si la vegetació té estrès hídric, un indicador primerenc de sequera i també del risc d’incendi (vegetació seca crema més fàcilment).
- Incendis (NBR): delimitar l’àrea cremada després d’un foc i mesurar-ne la severitat comparant l’abans i el després.
- Urbanisme i sòl (NDBI, BSI): distingir superfícies construïdes de vegetació, seguir el creixement urbà, o identificar terreny descobert i erosió.
L’aplicació que trobareu en la següent pestanya, serveix per fer tot això sense un SIG pesat ni coneixements de programació: carregues les bandes, tries l’índex, i obtenir el mapa acolorit amb la màscara i el percentatge d’àrea. És una eina d’exploració ràpida i, sobretot, perfecta per entendre visualment què fa cada índex.
El límit a tenir present: treballant amb PNG de 8 bits és ideal per veure, comparar i aprendre, però per a mesures científiques rigoroses (rendiments, superfícies exactes, sèries temporals fiables) caldria treballar amb els valors de reflectància originals en un SIG. És una eina per facilitar la comprensió i fer un primer anàlisi del valor dels index.
Pràctica
Els satèl·lits no fan fotos com el mòbil: capten la llum que reflecteix la superfície en colors que l’ull humà no pot veure, com l’infraroig. Combinant aquests “colors invisibles” podem descobrir coses que a simple vista passarien desapercebudes: on la vegetació està sana o pateix estrès, on hi ha aigua, quines zones s’han cremat en un incendi o com creixen les ciutats.
Amb aquesta eina podreu provar de crear mapes acolorits dins del navegador sense instal·lar res i analitzar el territori en funció de l’index utilitzat a travès de la teledetecció —la ciència que observa la Terra des de l’espai— i una manera de veure les matemàtiques i la física actuant sobre imatges reals del nostre planeta.
En funció de la finalitat buscada, farem servir uns index o altres per tenir una informació rellevant de l’espai observat:
- Agricultura i vegetació (NDVI, GNDVI, SAVI, EVI): monitoritzar l’estat dels cultius, detectar zones de baix rendiment o estrès abans que es vegin a ull nu, seguir l’evolució d’un bosc al llarg de l’any, avaluar la recuperació després d’una tala o una plaga.
- Aigua (NDWI, MNDWI): cartografiar llacs, rius i embassaments, seguir com puja o baixa el nivell d’un pantà en una sequera, detectar inundacions després d’una pluja forta, delimitar zones humides.
- Humitat i sequera (NDMI): veure si la vegetació té estrès hídric, un indicador primerenc de sequera i també del risc d’incendi (vegetació seca crema més fàcilment).
- Incendis (NBR): delimitar l’àrea cremada després d’un foc i mesurar-ne la severitat comparant l’abans i el després.
- Urbanisme i sòl (NDBI, BSI): distingir superfícies construïdes de vegetació, seguir el creixement urbà, o identificar terreny descobert i erosió.
L’aplicació que trobareu en la següent pestanya, serveix per fer tot això sense un SIG pesat ni coneixements de programació: carregues les bandes, tries l’índex, i obtenir el mapa acolorit amb la màscara i el percentatge d’àrea. És una eina d’exploració ràpida i, sobretot, perfecta per entendre visualment què fa cada índex.
El límit a tenir present: treballant amb PNG de 8 bits és ideal per veure, comparar i aprendre, però per a mesures científiques rigoroses (rendiments, superfícies exactes, sèries temporals fiables) caldria treballar amb els valors de reflectància originals en un SIG. És una eina per facilitar la comprensió i fer un primer anàlisi del valor dels index.
