Técnicas multiescala en el seguimiento de la vegetación con imágenes de satélite

Resumen

En esta Tesis nos centramos en el estudio de la vegetación como uno de los elementos que estructuran la complejidad de los agro-ecosistemas terrestres. Un estudio que se ha desarrollado sobre dos pilares fundamentales. Por un lado, los datos sobre la vegetación que se obtienen a partir de las imágenes adquiridas por los satélites de observación de la Tierra, gracias a los índices de vegetación. Por otro lado, las herramientas utilizadas para el estudio de esos datos que son las aportadas por el análisis fractal y multifractal. Las imágenes de satélite son hoy día una de las más importantes fuentes de información de la superficie de la Tierra. Gracias a ellas es posible una continua monitorización del estado y la salud del medio ambiente. Su importancia ha ido creciendo a lo largo de su medio siglo de vida debido, principalmente, al impacto del cambio climático global sobre los ecosistemas y la vida de las personas. La capacidad que proporcionan las imágenes de disponer, de manera inmediata, de datos históricos sobre la cobertura vegetal es una de las piedras angulares para comprender las amenazas climáticas y mitigar los efectos relacionados. En estos cincuenta años, las imágenes de la superficie terrestre obtenidas por los satélites han ido mejorando en detalle (resolución espacial), en frecuencia de adquisición (resolución temporal), en regiones del espectro electromagnético (resolución espectral) y en rango dinámico de valores digitales (resolución radiométrica). Gracias a ello hoy día se dispone de un gran volumen de información que hace necesario disponer de nuevas técnicas para su caracterización y análisis. Dado que una de las características inherentes de esta información es el concepto de escala, entendida como las diferentes resoluciones enumeradas, encontramos el segundo pilar que sustenta esta Tesis, la caracterización multiescala de la información. Así, para la caracterización multiescala de la información que proporcionan las imágenes satelitales, se utiliza la potente herramienta que proporcionan el análisis fractal y multifractal. Con estas herramientas se intenta buscar respuesta a preguntas como: ¿en qué medida es comparable la información que, sobre la vegetación, proporcionan imágenes de diferente tamaño de píxel, tomadas por distintos satélites?, ¿puede esa información caracterizarse por un único parámetro, como es la dimensión fractal?, ¿en qué medida son similares los patrones de reflectividad en las bandas espectrales de distintos satélites, en particular las que se utilizan para calcular los índices de vegetación?, o ¿puede caracterizarse la correlación entre el índice de vegetación y el de la humedad del suelo, obtenidos con imágenes satelitales, mediante el espectro multifractal? El marco de la teoría fractal proporciona un algoritmo de análisis multiescala que se implementa de manera sencilla a las imágenes de satélite, el algoritmo de “recuento de cajas” o de box-counting, que permite calcular la dimensión fractal de un objeto, en nuestro caso de una imagen. Hemos utilizado este algoritmo para caracterizar el índice de vegetación obtenido con imágenes de 250 m de tamaño de píxel y de 30 m. Así se ha podido estudiar el comportamiento del índice de vegetación entre escalas que van de los 960 m a los 16 km, calculando la dimensión fractal del NDVI segmentado en diferentes rangos de valores. Se observan grandes diferencias en las dimensiones fractales de los índices a 250 m y a 30 m cuando la vegetación es escasa o ausente, siendo mínimas las diferencias cuando la vegetación cubre más del 40% del píxel. El marco del análisis multifractal proporciona otro algoritmo multiescala, equivalente al de box-counting, que también se implementa de manera sencilla a las imágenes, el algoritmo de Chhabra-Jensen. Con este algoritmo se pueden calcular de manera directa los dos parámetros que determinan el denominado “espectro de singularidades” o “espectro multifractal”. Hemos utilizado este algoritmo para estudiar los patrones de la reflectividad en las bandas espectrales comunes de dos satélites, con imágenes de 30 y de 4 m de tamaño de píxel. También se ha utilizado para estudiar dos índices de vegetación obtenidos con esas bandas. Del análisis geométrico del espectro multifractal se han caracterizado los patrones de la reflectividad de cada una de las bandas del visible y el infrarrojo cercano, así como de dos índices de vegetación obtenidos con ellas (NDVI y EVI), en función de la resolución espacial y radiométrica de las imágenes. Es la primera vez que se informa sobre el comportamiento de estos patrones. También se ha aplicado en el estudio de la correlación entre el índice de vegetación y el de humedad del suelo obtenidos con imágenes de 500 m de tamaño de píxel. En este estudio también se ha utilizado una variante del análisis multifractal, muy novedoso en el ámbito de la teledetección, denominada “análisis multifractal conjunto”. Este análisis se utiliza para el estudio simultáneo de varias medidas multifractales correlacionadas, como son los índices de vegetación y de humedad del suelo. Finalmente hemos abordado el estudio de la dinámica entre los índices de vegetación y de humedad del suelo a lo largo de un ciclo anual y su correlación, centrándonos en un paisaje mediterráneo de pastos.