Revista de teledetección y SIG

Abstracto

NDVI: Evaluación del desempeño de la vegetación mediante RS y SIG

Khillare Anjali A, KA Patil

La vegetación es una parte crucial del ecosistema y desempeña un papel clave para la calma del medio ambiente global. El índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) es una de esas técnicas de teledetección que se utiliza para calcular el cambio de la cubierta vegetal. Los métodos de teledetección y de sistemas de información geográfica se utilizan a menudo para examinar los recursos naturales, determinar los cambios en la tierra y el trabajo de planificación relacionado. La metodología analizada en este estudio se basa en la asociación con datos de teledetección sobre la vegetación, en forma de índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). La principal aplicación de este índice es monitorear la cubierta vegetal. El NDVI es la función del contraste espectral entre la radiación infrarroja cercana (NIR) y la radiación visible (VIS) reflejada desde una superficie. Se realiza un estudio adicional sobre el NDVI calculado para evaluar el índice de sequía agrícola en forma de índice de salud de la vegetación. Este índice es una combinación del índice de condición de la vegetación (VCI) y la temperatura de la superficie terrestre (LST). El VHI clasifica la salud de la vegetación, lo que es adecuado para indicar la extensión de la sequía agrícola. Se estudia estadísticamente una correlación entre NDVI, VHI, precipitación y temperatura. El presente estudio se centra en los talukas Shirur y Khed del distrito de Pune para los años 2000, 2003, 2009, 2012, 2015 y 2018 para meses particulares. Se utilizó el dato Landsat 7 ETM+ para el año hasta 2012 y el dato Landsat 8 OLI para 2015 y 2018. Los datos se obtuvieron del Servicio Geológico de Estados Unidos. Los datos de precipitación se tomaron de maharain.gov.in. Por lo tanto, se estudió la cobertura vegetal sobre el área especificada, incluida la severidad de la sequía. Se realiza un análisis de regresión lineal utilizando los datos evaluados que se pueden utilizar para pronosticar la condición de la vegetación como un sistema de alerta temprana para la sequía agrícola.