El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado que le permite generar una imagen que muestra el verdor, también conocida como biomasa relativa. Este índice aprovecha el contraste de características entre dos bandas de un dataset ráster multiespectral: la absorción de pigmento de clorofila en la banda roja y la alta reflectividad del material de las plantas en la banda infrarroja cercana (NIR).
Los valores extremadamente bajos o negativos representan a las áreas sin ninguna vegetación, tales como nubes, agua o nieve. Los valores muy bajos representan a áreas con muy poca vegetación o sin ninguna vegetación, tales como hormigón, piedra o suelo desnudo. Los valores moderados representan áreas de matorrales y praderas. Los valores altos representan a las zonas forestales y la vegetación densa.
Notas
La ecuación predeterminada que se utiliza para generar el resultado es la siguiente:
NDVI = ((IR - R)/(IR + R)) * 100 + 100Da lugar a un rango de valores de entre 0 y 200. Este rango de valores se ajusta a una estructura de datos de 8 bits, que se puede renderizar en pantalla con una rampa de color o un mapa de color específico.
Para visualizar los valores de píxel científicos de -1,0 a 1,0, use la opción Salida científica.
Puede utilizar la función NDVI a color para aplicar un mapa de color directamente al resultado.
Parámetros
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
Ráster | El ráster multiespectral de entrada. |
Id. de banda visible | Especifica el Id. de banda que representa la parte roja del espectro electromagnético. |
Id. de banda infrarroja | Especifica el Id. de banda que representa la parte infrarroja cercana del espectro electromagnético. |
Salida científica | Los valores de salida oscilarán entre -1,0 y 1,0, lo que se utiliza en muchas aplicaciones científicas. |
Más información acerca del NDVI
El proceso del NDVI crea un dataset de banda única que representa principalmente la densidad de la vegetación y su vigor. La reflexión diferencial en las bandas roja e infrarroja (IR) le permite supervisar la densidad y el vigor relativo del crecimiento de la vegetación verde utilizando la reflectividad espectral de la radiación solar. La vegetación sana presenta habitualmente una reflexión más alta en el rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo que en el rango de longitudes de onda del rojo. Cuando las hojas tienen sed o bien están enfermas o muertas, se vuelven más amarillas y se reflejan bastante menos en el rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo. Las longitudes de onda del infrarrojo son absorbidas por las nubes, el agua y la nieve y se reflejan en la piedra y el suelo desnudo, como ocurre con la banda roja. Los valores negativos representan nubes, agua y nieve, mientras que los valores cercanos a cero representan rocas y tierra desnuda.
El NDVI se utiliza en todo el mundo para hacer un seguimiento de las sequías, supervisar y predecir la producción agrícola, ayudar en la predicción de las zonas con riesgo de incendio y cartografiar la desertización. El NDVI es muy utilizado en el seguimiento de la vegetación global porque ayuda a compensar los cambios en las condiciones de iluminación, la pendiente de la superficie, la orientación y otros factores extraños (Lillesand 2004).
La ecuación para NDVI es la siguiente:
NDVI = ((IR - R)/(IR + R))- IR = valores de píxel de la banda infrarroja
- R = valores de píxel de la banda roja
Este índice científico coloca los valores entre -1,0 y 1,0 para representar la densidad de la vegetación y el vigor. Los valores negativos corresponden principalmente a las nubes, el agua y la nieve, y los valores cercanos a cero corresponden principalmente a las rocas y al terreno desnudo. Los valores muy bajos de NDVI (por debajo de 0,1) corresponden a áreas yermas de rocas, arena o nieve. Los valores moderados (0,2 a 0.,3) representan arbustos y praderas, mientras que los valores altos (0,6 a 0,8) indican temperaturas y selvas tropicales.
Las imágenes siguientes son ejemplos de una combinación de bandas Landsat 7,4,3 (la primera imagen) y un NDVI que utiliza un mapa de color que resalta la actividad agrícola de la zona (la segunda imagen):
