Desarrollo de libreria en matlab para el calculo de indices de vegetacion y relacion de bandas a partir de  imagenes espectrales e hiperespectrales

Suarez Muñoz, Carlos Mario

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Desarrollo de libreria en matlab para el calculo de indices de vegetacion y relacion de bandas a partir de imagenes espectrales e hiperespectrales

Date

2021-11

PDF Documents

Title

Development Of A Matlab LIbrary For CalculatingThe Indexes Of Vegetation From Spectral Images

Abstract

El objetivo del presente trabajo es desarrollar una librería en Matlab enfocada en el procesamiento de imágenes hiperespectrales y en el cálculo de índices de vegetación; parámetro calculado a partir la reflectancia a distintas longitudes de onda y que es particularmente sensible a la cubierta vegetal; también corresponde a un número generado por alguna combinación de bandas espectrales, que a su vez puede tener alguna relación con la cantidad de vegetación presente en algún pixel dado. En este trabajo se aplicaron algunos índices de vegetación como: NVDI, GNVDI, OSAVI, y LSWI. Se realizó el procesamiento de imágenes remotas satelitales capturadas sobre el oriente de Antioquia (Rionegro y El Retiro) y al Municipio de Envigado. Para el desarrollo de esta propuesta se trabajó con los sensores Aviris, Landsat y Sentinel , ya que estos datos son de acceso libre. Los sensores Landsat 8 y Sentinel 2 son sistemas satelitales que capturan datos cada 16 o 10 días respectivamente. Por su parte el sensor Aviris se emplea sobre una plataforma área y captura 224 canales (bandas) espectrales contiguos con longitudes de onda de 400 a 2500 nanómetros; de este sensor se encuentran diferentes imágenes de acceso abierto. Los resultados dependen del índice implementado, el cual permite establecer umbrales y comparar imágenes del suelo. Se establecen unos rangos y valores para que a partir de éstos se obtengan resultados sobre los niveles correspondientes a características como agua, construcciones y vegetación.

Abstract

The objective of this work is to develop a Matlab library focused on the processing of hyperspectral images and the calculation of vegetation indexes; parameter calculated from reflectance at different wavelengths which is particularly sensitive to vegetation cover; it also corresponds to a number generated by some combination of spectral bands, which in turn may have some relationship to the amount of vegetation present in a given pixel. In this work some vegetation indexes were applied such as: NVDI, GNVDI, OSAVI, and LSWI. The processing of remote satellite images captured over eastern Antioquia (Rionegro and El Retiro) and the Municipality of Envigado was carried out. For the development of this proposal we worked with the Aviris, Landsat and Sentinel sensors, since these data are freely accessible. The Landsat 8 and Sentinel 2 sensors are satellite systems that collect data every 16 or 10 days respectively. For its part, the Aviris sensor is used on an area platform and captures 224 contiguous spectral channels (bands) with wavelengths from 400 to 2500 nanometers; for this sensor there are different open access images. The results depend on the implemented index, which allows establishing thresholds and comparing images of the soil. Ranges and values are established so that, based on these, results are obtained on the levels corresponding to characteristics such as water, buildings and vegetation.