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Índice de diferencia normalizada del agua

El índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) puede referirse a uno de al menos dos índices derivados de la teledetección relacionados con el agua líquida: Una de ellas se...

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El índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) puede referirse a uno de al menos dos índices derivados de la teledetección relacionados con el agua líquida:

Una de ellas se utiliza para monitorear los cambios en el contenido de agua de las hojas, utilizando longitudes de onda del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR) , propuestas por Gao en 1996: [ 1 ]

NDWI=(incógnitanorteir−incógnitaswir)(incógnitanorteir+incógnitaswir){\displaystyle {\mbox{NDWI}}={\frac {(Xnir-Xswir)}{(Xnir+Xswir)}}}

Otro método se utiliza para monitorear cambios relacionados con el contenido de agua en cuerpos de agua, utilizando longitudes de onda verdes e infrarrojas cercanas (NIR), definidas por McFeeters (1996):

NDWI=(incógnitagramormiminorte−incógnitanorteir)(incógnitagramormiminorte+incógnitanorteir){\displaystyle {\mbox{NDWI}}={\frac {(Xgreen-Xnir)}{(Xgreen+Xnir)}}}

Descripción general

En teledetección, la imagen de razón o la razón espectral son técnicas de mejora en las que un píxel raster de una banda espectral se divide por el valor correspondiente en otra banda. [ 2 ] Ambos índices comparten esta misma forma funcional; la elección de las bandas utilizadas es lo que los hace apropiados para un propósito específico.

Si se busca monitorear la vegetación en áreas afectadas por la sequía, se recomienda utilizar el índice NDWI propuesto por Gao, que emplea NIR y SWIR. La reflectancia SWIR en este índice refleja los cambios tanto en el contenido de agua de la vegetación como en la estructura del mesófilo esponjoso en las copas de los árboles. La reflectancia NIR se ve afectada por la estructura interna de las hojas y el contenido de materia seca foliar, pero no por el contenido de agua. La combinación de NIR con SWIR elimina las variaciones inducidas por la estructura interna de las hojas y el contenido de materia seca foliar, mejorando la precisión en la determinación del contenido de agua de la vegetación. [ 3 ]

El concepto NDWI, formulado por Gao, que combina la reflectancia del infrarrojo cercano (NIR) y del infrarrojo de onda corta (SWIR), es más común y tiene un rango de aplicación más amplio. Puede utilizarse para explorar el contenido de agua a nivel de hoja individual [ 3 ] [ 4 ] , así como a nivel de dosel/satélite. [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]

El rango de aplicación del NDWI (Gao, 1996) abarca desde el monitoreo agrícola para el riego de cultivos [ 9 ] y el manejo de pastos [ 10 ] hasta el monitoreo forestal para evaluar el riesgo de incendios y la humedad del combustible vivo [ 7 ] [ 11 ] particularmente relevante en el contexto del cambio climático.

Se pueden utilizar diferentes bandas SWIR para caracterizar la absorción de agua en forma generalizada de NDWI como se muestra en la ecuación 1. Dos características principales de absorción de agua en la región espectral SWIR están centradas cerca de 1450 nm y 1950 nm , mientras que dos características de absorción menores están centradas cerca de 970 y 1200 nm en un espectro de vegetación viva. [ 12 ] [ 13 ] Sentinel-2 MSI tiene dos bandas espectrales en la región SWIR: banda 11 (longitud de onda central 1610 nm ) y banda 12 (longitud de onda central 2200 nm ). La banda espectral en la región NIR con una resolución terrestre similar de 20 m es la banda 8A (longitud de onda central 865 nm ).

El índice NDWI de Sentinel-2 para el monitoreo agrícola de la sequía y la gestión del riego se puede construir utilizando cualquiera de las siguientes combinaciones:

  • banda 8A (864  nm) y banda 11 (1610  nm)
  • banda 8A (864  nm) y banda 12 (2200  nm)

Ambas formulaciones son adecuadas.

El sistema Sentinel-2 NDWI para la detección de cuerpos de agua se puede construir utilizando:

  • Banda 3 "Verde" (559  nm) y banda 8A "NIR" (864  nm)

Índice de McFeeters: Si se buscan cuerpos de agua o cambios en el nivel del agua (por ejemplo, inundaciones), se recomienda utilizar las bandas espectrales verde e infrarroja cercana (NIR) [ 14 ] o las bandas espectrales verde e infrarroja de onda corta (SWIR). Se ha sugerido modificar el índice de diferencia normalizada del agua (MNDWI) para mejorar la detección de aguas abiertas reemplazando la banda espectral NIR por SWIR [ 15 ] .

Interpretación

La interpretación visual o digital de la imagen/ráster resultante es similar a la del NDVI :

  • -1 a 0 - superficie brillante sin vegetación ni contenido de agua
  • +1 - representa el contenido de agua

Para la segunda variante del NDWI, también se puede encontrar otro umbral en [ 16 ] que evita generar falsas alarmas en áreas urbanas:

  • < 0,3 - no agua
  • >= 0,3 - agua.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Gao, Bo-Cai (1996). "NDWI - Un índice de diferencia normalizada del agua para la teledetección del agua líquida de la vegetación desde el espacio" (PDF) . Remote Sensing of Environment . 58 (3): 257– 266. Bibcode : 1996RSEnv..58..257G . doi : 10.1016/S0034-4257(96)00067-3 . Recuperado el 5 de agosto de 2021 .
  2. ↑ Lillesand, Thomas M.; Kiefer, Ralph W.; Chipman, Jonathan W. (2015). Teledetección e interpretación de imágenes (7.ª ed.). Hoboken, NJ: Wiley. ISBN  978-1-118-34328-9.
  3. 1 2 Ceccato, Pietro; Flasse, Stéphane; Tarantola, Stefano; Jacquemoud, Stéphane; Grégoire, Jean-Marie (2001-07-01). "Detección del contenido de agua en las hojas de la vegetación mediante reflectancia en el dominio óptico" . Remote Sensing of Environment . 77 (1): 22– 33. Bibcode : 2001RSEnv..77...22C . doi : 10.1016/S0034-4257(01)00191-2 . ISSN 0034-4257 . 
  4. ↑ Fourty y Baret, 1997. Sobre estimaciones espectrales de la bioquímica de hojas frescas. International Journal of Remote Sensing, 19, 1283–1297.
  5. ^ Ustin, Susan L .; Roberts, Dar A.; Pinzón, Jorge; Jacquemoud, Stéphane; Gardner, Margarita; Scheer, George; Castañeda, Claudia M.; Palacios-Orueta, Alicia (1 de septiembre de 1998). "Estimación del contenido de agua del dosel de arbustos de chaparral mediante métodos ópticos" . Teledetección del Medio Ambiente . 65 (3): 280– 291. doi : 10.1016/S0034-4257(98)00038-8 . ISSN 0034-4257 . 
  6. ↑ Serrano, Lydia; Ustin, Susan L; Roberts, Dar A; Gamon, John A; Peñuelas, Josep (2000-12-01). "Derivación del contenido de agua de la vegetación de chaparral a partir de datos AVIRIS" . Remote Sensing of Environment . 74 (3): 570– 581. Bibcode : 2000RSEnv..74..570S . doi : 10.1016/S0034-4257(00)00147-4 . ISSN 0034-4257 . 
  7. 1 2 Dennison, PE; Roberts, DA; Peterson, SH; Rechel, J. (2005). "Uso del índice de agua de diferencia normalizada para el monitoreo de la humedad del combustible vivo" . International Journal of Remote Sensing . 26 (5): 1035– 1042. Bibcode : 2005IJRS...26.1035D . doi : 10.1080/0143116042000273998 . ISSN 0143-1161 . 
  8. ↑ Serrano, João; Shahidian, Shakib; Marques da Silva, José (2019-01-01). "Evaluación del índice de diferencia normalizada del agua como herramienta para monitorear la variabilidad estacional e interanual de los pastos en un sistema agrosilvopastoril mediterráneo" . Water . 11 (1): 62. Bibcode : 2019Water..11...62S . doi : 10.3390/w11010062 . ISSN 2073-4441 . 
  9. ↑ Farg, E.; Arafat, S.; Abd El-Wahed, MS; El-Gindy, A. (2017-04-01). "Evaluación de la distribución del agua bajo sistemas de riego por pivote utilizando imágenes de teledetección en el delta oriental del Nilo" . The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science . WATER SCARCITY AND HARVESTING. 20 : S13– S19. Bibcode : 2017EJRSS..20S..13F . doi : 10.1016/j.ejrs.2016.12.001 . ISSN 1110-9823 . 
  10. ↑ Serrano, João; Shahidian, Shakib; Marques da Silva, José (2019-01-01). "Evaluación del índice de diferencia normalizada del agua como herramienta para monitorear la variabilidad estacional e interanual de los pastos en un sistema agrosilvopastoril mediterráneo" . Water . 11 (1): 62. Bibcode : 2019Water..11...62S . doi : 10.3390/w11010062 . ISSN 2073-4441 . 
  11. ↑ Abdollahi, M.; Islam, T.; Gupta, A.; Hassan, QK. Un sistema avanzado de predicción del peligro de incendios forestales: integración de datos de ignición obtenidos mediante teledetección y fuentes históricas. Remote Sens. 2018, 10, 923. https://www.mdpi.com/2072-4292/10/6/923
  12. ↑ Curran, Paul J (1989-12-01). "Teledetección de la química foliar" . Remote Sensing of Environment . 30 (3): 271– 278. Bibcode : 1989RSEnv..30..271C . doi : 10.1016/0034-4257(89)90069-2 . ISSN 0034-4257 . 
  13. ↑ jacquemoud, S; Ustin, SL (2003). Chuvieco, E.; Martin, P.; Justice, C. (eds.). "Aplicación de modelos de transferencia radiativa a la estimación del contenido de humedad y al mapeo de tierras quemadas" (PDF) . Actas del 4.º Taller Internacional sobre Teledetección y Aplicaciones SIG a la Gestión de Incendios Forestales : 3–12 .
  14. ↑ McFeeters, SK (1996). "El uso del Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI) en la delimitación de cuerpos de agua abiertos" . International Journal of Remote Sensing . 17 (7): 1425– 1432. Bibcode : 1996IJRS...17.1425M . doi : 10.1080/01431169608948714 . ISSN 0143-1161 . 
  15. ↑ Xu, Hanqiu (2006). "Modificación del índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) para realzar las características de aguas abiertas en imágenes de teledetección" . International Journal of Remote Sensing . 27 (14): 3025– 3033. Bibcode : 2006IJRS...27.3025X . doi : 10.1080/01431160600589179 . Recuperado el 8 de abril de 2026 .
  16. ↑ McFeeters, Stuart (2013). "Uso del Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI) dentro de un Sistema de Información Geográfica para detectar piscinas para el control de mosquitos: un enfoque práctico" . Remote Sensing . 5 (7): 3544– 3561. Bibcode : 2013RemS....5.3544M . doi : 10.3390/rs5073544 .
  • (NDWI para el monitoreo de cultivos: índice de Gao, 1996)
  • (Cálculo MODIS NDWI)
  • (Cálculo del índice NDWI de Landsat)
  • (en relación con el índice de McFeeters para masas de agua)
  • (Modificación del índice de McFeeters para una mejor detección de masas de agua)
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