Uso de sensores remotos para la evaluación forrajera

Lic. MSc. Marcos Texeiramtexeira@agro.uba.ar

IFEVA - Laboratorio de Análisis Regional y Teledetec ciónFacultad de Agronomía, UBA/CONICET

Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información - FAUBA

Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección

Dirección:José ParueloMartín Oesterheld

Coordinación:M.D. Arocena

Estudiantes posgrado:M. TexeiraC. Caride

J.G.N. IrisarriM. DuranteM. VassalloC. Conde

H. Dieguez

Profesionales:M.F. SilvaG. García

C. BagnatoP. BaldassiniM. Vallejos

Resp. Técnico:M. Oyarzabal

Investigadores:G. Piñeiro

Índice Verde Normalizado:

Alta cobertura vegetal

Baja cobertura vegetal

Infrarrojo(IRc)

Rojo(R)

Infrarrojo(IRc)

Rojo(R)

IRc RIVN

IRc R

−=+

Por qué el IVN?

� Esta correlacionado con la actividad fotosintética (Fracción de Radiación Fotosintéticamente Activa interceptada por la vegetacion FPAR)

� A su vez la FPAR se asocia al índice de area foliar (IAF), un indicador del crecimiento de la vegetación, y en particular de la Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA)

� La tecnología satelital, nos permite estimar la productividad de la vegetación en áreas extensas y para periodos de hasta 30 años.

Herramienta potencialmente útil para determinar la frecuencia espacial y temporal de ocurrencia de siniestros que afectan a la

vegetación (ANOMALIAS NEGATIVAS del IVN)

Cómo obtenemos las series de IVN?

� De las plataformas satelitales disponibles, las mas adecuadas para la obtención de series extensas de IVN son las siguientes

1981 - presente ??Diaria2500 hasLTDR

2000 - presente16 días5 hasMODIS

periodofrecuenciaPíxel

� La obtención de las series para el periodo 1980 – presente, implica la inter-calibración de las series MODIS y LTDR.

� Hacer compatibles las escalas temporal y espacial

Escala mensual

Pixel LTDR

≈

SWBuenos Aires

Chubut y

Rio Negro

Áreas de desarrollo

LTDR MODIS

Escalasincompatibles!!!

Escalasmas compatibles

estandarización

Inter-calibración

Cálculo de anomalías

Media de junio

� Anomalías muy negativas respecto a la media de largo plazo de junio

� Dependiendo de su magnitud, frecuencia y extensión espacial, estas anomalías, pueden ser indicadores de la ocurrencia de eventos adversos afectando a la vegetación (siniestros)

junio 2000junio 2001

junio 2002junio 2003

junio 2004junio 2005

junio 2006junio 2007

junio 2008

junio 2009

IMAGEN

2000

Cálculo de anomalías

2009 2000 20082009

2000 2008

100junio juniojunio

junio

INDICE mediaINDICEanomaliaINDICE

mediaINDICE−

−

−=

�2009 2000 2008

20092000 2008

100junio juniojunio

junio

INDICE mediaINDICEanomaliaINDICE

mediaINDICE−

−

−=

�

MODIS

Mapas de anomalías NW Patagonia

2007 (año seco) 2009 (año promedio)

� El cruce de mapas de anomalías con mapas de clasificación de los tipos de vegetación (Patagonia) o los usos dominantes (SW de Buenos Aires), permitirá obtener una descripción de la incidencia de eventos extremos para cada tipo/uso.

Clasificación TVRío Negro y Chubut

Clasificación USSW Buenos Aires

feb. 2008

nov. 2008

ene. 2010

Compilado de Imágenes Landsat

Segmentación

Vector de polígonos

feb. 2008

nov. 2008

ene. 2010

nov. 2008

ene. 2010

Compilado de Imágenes Landsat

Segmentación

Vector de polígonos

Segmentación (LANDSAT)

Asignación de verdad terrestrea cada polígono (MODIS)

Clasificación no supervisada ISODATA

(MODIS)

Clasificación basada en estadísticas

Clasificación basada en marcha anual de índices

Clasificaciones preliminares Para Chubut y Río Negro

Clasificaciones SW de Buenos Aires

Trabajo en progreso!

Clasificaciones del uso en base a una combinación de imágenes LANDSAT (pixel de 30 m2) e

imágenes MODIS

Inter-calibración de series de índices provenientes de LTDR y MODIS

Obtención series de anomalías desde 1981 - actualidad

Cruce de los mapas de anomalías con clasificaciones/divisiones políticas

Incidencia de siniestros discriminada por divisiones políticas, tipos funcionales de vegetación/usos del suelo

En resumen…

Insumo para la evaluación de siniestros por parte de aseguradores