Resumen de Segmentación de imágenes mediante el empleo de índices de vegetación para la estimación de parámetros edáficos

José Navarro Pedreño , Ignacio Meléndez Pastor, Ignacio Gómez Lucas, María Belén Almendro Candel

• español

  Mediante el procesamiento de datos procedentes del sensor Landsat-5 TM, se realiza un análisis comparativo de la capacidad discriminatoria de diversos índices de vegetación para la identificación de áreas que presentan una cubierta vegetal laxa. La finalidad del trabajo, es la de proporcionar un método de segmentación de las imágenes para la obtención de cubiertas edáficas desnudas y posterior evaluación de propiedades del suelo. Los índices de vegetación empleados fueron: NDVI, SAVI, OSAVI. Como parámetros edáficos se estimo la presencia de hierro en estado de oxidación (Fe III) y (Fe II), por las notable implicaciones ambientales que tiene. El empleo de factores de corrección del efecto del suelo proporciona una ventaja de cara a la interpretación y evaluación de los análisis, pero puede llegar a ser altamente restrictivo y reducir mucho el área considerada como de suelo desnudo. El factor crítico en todo caso es la selección del umbral de discriminación para el establecimiento de la segmentación de la imagen. El estudio de parámetros edáficos en áreas identificadas como desnudas de vegetación, se revela como de alto interés para el conocimiento de los recursos edáficos y gestión del territorio.

• English

  A digital image processing of Landsat-5 TM data is presented for a comparative analysis of discriminatory capabilities of several vegetation indices for soil studies. The objective was the establishment of a soil covers image segmentation method and posterior evaluation of soil properties. NDVI, SAVI and OSAVI were the selected vegetation indices. Oxidized iron (Fe3+) and reduced iron (Fe2+) were the selected soil parameters due to their great implication in several environmental phenomena. Soil adjustment factor provides a valuable advantage for results interpretation and evaluation. Potentially, an over correction of soil effect can be make. Thresholds are the critical factor for image segmentation. The study of soil parameters in areas identified with low vegetation have great interest for the study of soil resources and land management.