✅ COMBINACIÓN RGB DE IMÁGENES SATÉLITE LANDSAT

En la actualidad, una principal e importante metodología para el estudio del medio en el que nos encontramos o que nos rodea es la teledetección, puesto que presenta un gran potencial de análisis al momento de realizar y poder discretizar entre distintos y variados tipos de cobertura vegetal, uso de suelo, cuerpos de agua, o ya sea para poder detectar ciertos fenómenos naturales o fenómenos causados por la intervención del hombre.

El análisis de la teledetección se realiza gracias a la información de bandas multiespectrales que hoy en día podemos encontrar en los diferentes satélites de teledetección, estos satélites registran diferentes tipos de bandas de espectro electromagnético, con lo que después, se podrá generar un monocroma que lo podemos encontrar para visualizar en una escala de grises. Cada cuadro o pixel del monocroma puede contener valores distintos, los cuales oscilan entre 0, pixel de color negro, y 256, pixel de color blanco.

Las imágenes que brindan los satélites de teledetección son creadas a partir del paso de las bandas multiespectrales por tres diferentes canales, los cuales son: Rojo, Verde y Azul o también se los conoce como RGB. Cada banda multiespectral que pase por un determinado canal o color, permitirá que cada cuadro o elemento de la imagen adquiera un color o tonalidad característica dependiendo si la intensidad con la que se refleja una longitud de onda es mayor o menor. Podemos notar un claro ejemplo en el análisis de vegetación, puesto que donde abunda mayor vegetación se refleja la zona del infrarrojo. Gracias a la combinación cromática de las diferentes bandas multiespectrales podemos elaborar diferentes análisis o cambios en la vegetación de una zona determinada a través del tiempo.

COMBINACIÓN DE BANDAS Y COMPOSICIÓN RGB DE ANÁLISIS MULTIESPECTRAL

Cuando llevemos a cabo la combinación de bandas multiespectrales, el resultado de la composición RGB nos podrá mostrar diferentes resultados según sea el caso de estudio, dependiendo de eso podemos generar imágenes en color natural o en un falso color, siempre y cuando tengamos en cuenta cual es el rango de trabajo con el que van a operar las diferentes bandas multiespectrales.

A continuación, se muestra el resultado de la composición RGB para diferentes análisis requeridos. Es importante mencionar que se utilizaron las imágenes satelitales Landsat y es el resultado de combinar las diferentes bandas siguiendo el orden mencionado.

Para obtener el color natural de la imagen se combinan las bandas 4, 3 y 2

Para determinar las zonas urbanas, se combinan las bandas 7, 6 y 4, a esta imagen también se la conoce como Falso color

Para determinar la vegetación, se combinan las bandas 5, 4 y 3, a esta imagen también se la conoce como Infrarrojo.

Para el estudio de la agricultura, se combinan las bandas 6, 5 y 2

Para determinar el uso de suelo y detectar masas de agua, se combinan las bandas 5, 6 y 4

Para realizar el análisis de vegetación, se combinan las bandas 6, 5 y 4

Para realizar el análisis de vegetación sana, se combinan las bandas 5, 6 y 2

Por último, para obtener el análisis NDVI, se realizará la siguiente operación con las bandas 5 y 4: (5-4)/(5+4) 

Cualquier tipo de combinación de bandas se pueden realizar en diferentes tipos de software GIS o plataformas online de teledetección. Podemos generar una variedad de índices espectrales, cada combinación adecuada de las bandas siempre será de gran ayuda e importancia en el análisis que queramos realizar.

METODOLOGÍA PARA EL CÁLCULO DEL ÍNDICE NDVI

Para realizar el análisis de cobertura vegetal en una zona determinada, se debe realizar la combinación de las bandas multiespectrales 4 y 5, siguiendo una determinada fórmula, cuyo resultado será el parámetro o índice de vegetación diferencial normalizado o conocido también como índice NDVI. La metodología y análisis de este índice se basa en la magnitud de los valores con los que son reflejados las longitudes de ondas en distintos puntos o secciones del espectro electromagnético. El resultado del NDVI nos ayuda a facilitar la identificación y distribución de determinadas áreas donde requiera un estudio específico de cambios en la vegetación.

El proceso de análisis se realiza con los software sobre Sistemas de Información Geográfica (SIG) y son una herramienta primordial e importante para determinar este tipo de índices y también para poder ubicar las zonas o lugares donde predomina mayor tipo de cobertura vegetal y a su vez, según el valor que contenga, determinar el estado en el cual se encuentra la vegetación. El análisis de estas imágenes siempre se ha originado como resultado del proceso de imágenes satelitales, no obstante, es importante mencionar que, gracias a la intervención de drones, el índice NDVI a mejorado su precisión y a su vez se ha vuelto más seguro.

Para el cálculo del índice NDVI utilizaremos un software GIS que sea de nuestra preferencia y comodidad a la hora de trabajar. Primero se deben obtener las imágenes satelitales de cualquier satélite de teledetección, ya sea Landsat o Sentinel, luego de eso, con ayuda del software GIS, se debe realizar la corrección y limpieza atmosférica de las imágenes satelitales para poder trabajarlas. Luego, con las imágenes ya corregidas y con uso de la calculadora ráster del software, se hace el juego de las bandas 4 y 5 mediante la siguiente fórmula: (B5 – B4)/(B5 + B4), cuyo resultado será una imagen con color en diferentes tonalidades de verde según sea el tipo de vegetación que presente el área.

Los resultados obtenidos de índice NDVI tiene valores que pueden oscilar entre -1 y 1. Es importante mencionar que las zonas con que obtienen valores negativos siempre se asocian a zonas donde existen cuerpos de agua como ríos, lagos, etc., o también zonas donde existe la presencia de nieve. Las zonas donde se obtienen valores en un rango de 0 a 0.3 pueden representar zonas desnudas libres de vegetación o zonas rocosas, luego, las zonas que presenten valores mayores a 0.3 serán zonas donde ya exista vegetación. Siempre se debe tener en consideración que mientras mayor se el valor del índice NDVI, mayor será el porcentaje de vegetación frondosa que se encuentre en la zona, pudiendo llegar a obtener valores cercanos a 1.