Índices de vegetación jfha

ÍNDICES DE VEGETACIÓN

JOHN FERNANDO HERNÁNDEZ ACEVEDO

201121737

UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNOLÓGICA DE COLOMBIA INGENIERÍA GEOLÓGICA

PROCESAMIENTO DÍGITAL DE IMÁGENES 2015

UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA Y TECNÓLÓGICA DE COLOMBIA INGENIERÍA GEOLÓGICA

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

PRÁCTICA N° 5. ÍNDICES DE VEGETACIÓN

OBJETIVOS

Evaluar tres 3 familias principales de índices de vegetación que son aquellas basados en la pendiente, la

distancia y de tipo Transformación Ortogonal,

Utilizar índices de vegetación basados en la pendiente y en la distancia para evaluar la cobertura vegetal en

una zona determinada.

UBICACIÓN GEOGRÁFICA

El área comprende parte del límite entre Senegal y Mauritania en el África, donde es posible observar la

llanura de inundación del Río Senegal, así como la sección inferior de la llanura de inundación del Río Gorgol

(esquina superior izquierda de la imagen), En general la región está cubierta por vegetación rivereña tipo

acacias, especies maderables y hay además cultivos típicos de agricultura recesional.

Esta zona tiene la tendencia actual a desertificarse, Relictos de vegetación de sabana se encuentran

únicamente a lo largo de los valles aluviales sobre suelos arcillosos, areno-arcillosos y arcillo-arenosos, Al

parecer las poblaciones que tratan de adaptarse a las condiciones cambiantes son la principal causa de la

degradación de la cobertura vegetal en este ambiente.

Senegal

Mauritania Llanura de inundación río Gorgol



ÁREA DE LA ZONA EN ESTUDIO, SUR DE MAURITANIA, AÑO 1990

BANDA 3, INFRARROJO CERCANO,

BANDA 2, ROJO

La presente práctica utiliza con predominancia las bandas del rojo y el infrarrojo. Debido a s u

comportamiento diferencial en las coberturas vegetales y otras supercificies. En el análisis de los

histogramas se observa que el contraste es menor en la Banda 3 –intervalo de 32 al 112- y el albedo es

mayor, por la distribución del valor promedio -80,11- indicando un grado alto de reflectividad con respecto a

la Banda 2, con datos similares en la distribución del ND.



PRIMERA FAMILÍA DE ÍNDICES

RATIO NDVI

VALORES MIN – MAX

0,73 - 2,28 -0,16 - 0,39

El empleo de la banda del rojo y el infrarrojo, se sustenta por su comportamiento físico en los

diferentes medios como la cobertura vegetal, el agua o el suelo, Por ejemplo la vegetación tiene una

reflectividad muy alta en la banda del infrarrojo y muy baja en la banda del visible –banda del rojo,

específicamente-. Al analizar las operaciones que definen los índices –ratio y NVDI- se pueden definir

diferentes aspectos como:

- El resultado se expresa en cociente. Los valores de NVDI oscilan entre -1 y 1.

- El resultado expresa cuantas veces está contenido el divisor – ND del infrarrojo y la diferencia

entre los ND del IR y del R- en el dividendo –ND de la banda del rojo y la adición entre los ND del

IRC y el R-.

Para el índice Ratio, los valores tienen un rango de 1,55 en el cual el color verde y amarillo

representa los máximos y los tonos café son los mínimos, En este orden la reflectividad del agua es

mayor en el IRC que en el R, por lo tanto expresa valores altos, La vegetación y el suelo se

enmascara en el tono café ya que, el comportamiento es similar entre las bandas pero se puede

entender la clasificación de los ND por características como el estado de las plantas y la cantidad

de agua en el suelo.

Para el índice NVDI se interpreta que, el rango entre el mínimo y el máximo es de 0,55, por cuanto

mayor sea la diferencia entre ambas bandas mayor es el porcentaje de cobertura vegetal y más

sana es esta. El dividir el índice entre la suma de ambas reflectividades compensa tanto el efecto

de mayor o menor luminosidad como el efecto de la atmósfera y el suelo, aunque esta corrección es

limitada con respecto a otros índices.

Las imágenes muestran gran diferencia entre estas, porque el filtro NVDI detalla mejor las coberturas

y pendientes, por el tratamiento que maneja la operación algebraica.



SEGUNDA FAMILIA DE ÍNDICES

Basados en la distancia, por lo tanto necesita características de reflactancia del suelo

limpio generando una línea guía que promedia la reflactancia entre las otras coberturas. En

este caso específico la metodología utilizada con los índices de PVI, PVI3 y WVDI, es

eficaz en la zona Noreste de África, una región semiárida en el que los suelos tienen un alto

porcentaje de extensión.

SOILMASK REGRESIÓN LINEAL- NVDI

La máscara del suelo es producto de una reclasificación

al índice de vegetación más usado en análisis de

coberturas NVDI, del año 1990. Al identificar en la

leyenda el umbral entre el suelo y la vegetación. Con

valores de 1 –color rojo - se identifican las zonas de

suelo limpio y los valores de cero son las zonas que

experimentan cambios en los valores de reflactancia, es

decir no hay constante en los ND –color negro-.

Variable independiente: rojo

Variable dependiente: infrarrojo

Variable independiente: infrarrojo

Variable dependiente: rojo

DESCRIPCIÓN DE LA PENDIENTE E INTERCEPTO DE LAS LÍNEAS DE SUELO

VARIABLE INDEP VARIABLE DEP a (intercepto) b (pendiente) r

MAUR90-BAND2 MAUR90-BAND3 0,943630 8,109644 0,966209

MAUR90-BAND3 MAUR90-BAND2 0,989329 -2,619458 0,966209

La referencia del nivel de suelo, es una ecuación lineal que se genera a partir de una regresión lineal simple

entre la banda del R e IR, porque el comportamiento del suelo entre éstas, es análoga.



GENERACIÓN DE ÍNDICES

PVI

La distribución de datos en las imágenes son la forma de comparar los atributos entre las dos regresiones

trabajadas –R vs. IR e IR vs, R-. La imagen PVI 2-3 –regresión entre R vs. IR-presenta información

generalizada de la cobertura vegetal -0,004 a 29,857-con una forma unimodal sesgada hacia la izquierda, por

lo tanto es mayor la extensión de suelo descubierto y la vegetación se identifica por los máximos valores

representados en los tonos amarillo y verde. El índice PVI 3-2, que utiliza la regresión en la que la variable

independiente es el IR, se observa más detalle de la vegetación presente en la zona, más sectorizada en los

tonos amarillos y verdes que se encajan en los drenajes y al Noroeste de la imagen LANDSAT. En el

histograma se observa varianza en los datos de menor valor reflejando una clasificación entre los tipos de

coberturas sin vegetación, aunque la dispersión no es tan alta como el indicativo de una concentración mayor

en un tipo de cobertura, el suelo desprovisto de cubierta vegetal o estado de marchitez por la poca radiancia

en el IR.



PVI 3

Este tercer modo de los índices de vegetación perpendicular se expone los índices con diferentes regresiones.

Se puede apreciar en los valores de la leyenda un comportamiento inverso en la imagen derecha. Por lo tanto la

variable independiente más práctica en el análisis es la banda tres, esto da pauta de la preponderancia en los

datos registrados por el sensor para este rango del espectro; la ecuación algebraica expresa el

comportamiento de este resultado; la sustracción del producto entre el intercepto y los ND del IR contra el

producto de la pendiente y los ND del R. Así que, los rangos entre el mínimo -217,989- y un centenar antes de

la media -581, 499- son irrisorios por un comportamiento concentrado entre este punto y el máximo -801,65-,

en el que los colores entre el amarillo y el verde cubren la imagen. El color café muestra los cauces del río

dendrítico y en las esquinas noroeste y sureste, más la zona que recorre desde la coordenada 1200, 1400 en

dirección noreste una zona con valores mínimos de ND identifican cierta elevación de la cuenca de inundación

del río. Las zonas de color verde señalan la presencia de coberturas con reflectividad alta en el IR ya sea por

la línea de dosel superior o la de menor altitud y poca reflexión en R.

WDVI



El índice se refiere a una medida estadística diferencial del promedio de la vegetación. Se observa mayor

contraste en la imagen de la derecha, con el dato de pendiente producto de la regresión con variable

independiente IR para la línea de suelo. Este índice se halla con la diferencia entre la reflectividad del IR y el

producto de la pendiente por la reflectividad del R, la atribución de la banda del Infrarrojo en parámetros

físicos como: alta reflectividad – ρ- de las plantas por la poca absorción – α- de energía o la disminución de ρ en

la vegetación con contenido de agua – característica apreciable en clima cálido y muy seco-, las plantas en

estado enfermizo; estos factores determinan la diferenciación en los valores de los pixeles .Se aprecia que los

tonos oscuros señalan las zonas con menor diferencia de vegetación entre las de mayor presencia. Siendo la

media –8,648- un valor estándar en la presencia promedio de vegetación, entonces los valores negativos

indicarían la poca o inexistente presencia de vegetación y los altos valores un incremento –especialmente en la

zona de rivera-, aunque en los cursos del río se sabe que el IR se comporta con mayor reflectividad en aguas

con fondo de material arenoso –provenientes de los desiertos aledaños-.

TERCERA FAMILIA DE ÍNDICES

MSS Green = (MSS1*-0,290)+(MSS2*-0,562)+(MSS3*0,600)+(MSS4*0,491)

MSS Bright = (MSS1*0,433)+(MSS2*0,632)+(MSS3*0,586)+(MSS4*0,264)

MSS Yellow = (MSS1*-0,829)+(MSS2*0,522)+(MSS3*-0,039)+(MSS4*0,194)

MSS Ningún Tal = (MSS1*0,223)+(MSS2*0,012)+(MSS3*-0,543)+(MSS4*0,810)

TASSELED CAP

ÍNDICE DE VEGETACIÓN O BIOMASA ÍNDICE BRILLO DEL SUELO



ÍNDICE DE MARCHITEZ ÍNDICE DE RUIDO ATMOFÉRICO

Este algoritmo que permite extraer de cuatro imágenes de satélite –en este caso, pueden ser seis-

cuatros índices que enmarcan diferentes conceptos de análisis como la biomasa, la iluminación del

suelo, el estado de la vegetación y el ruido producto de la atmosfera.

En los anales del comando se observa como la formulación de los componentes están diseñados para

exponer las características de la información registrada en la zona. Por ejemplo: en MSSGreen los

valores positivos están en el IR – el IRC, mayor valor- y el espectro visible presenta valores negativos;

en el MSSBrigth todos los valores son positivos porque el suelo no presenta transmisibilidad pero la

variabilidad en la absorción y reflectividad depende de la cobertura, se asignan valores muy cercanos a

las constantes en el R e IRC para preponderar los niveles comunes en zonas descubiertas, al verde le

dan el doble de valor para quitar intervención a esta onda larga que profundiza y obvia la superficie de

interés; el MSSYellow expone valores altos en el visible, especialmente en el R porque es conocido el

aumento en la ρ y el decrecimiento en el IR, tanto que le da valor negativo al IRC; y por último, el

índice nada que ver trabaja con una ecuación que asigna mayor valor al IRM para obviar las coberturas

superficiales y enmarcar aquellos registros anómalos en la intensidad del espectro de onda larga.

Considere porqué las áreas que tienen altas cantidades de vegetación en 90GREEN muestran

valores bajos en 90BRIGHT.

La proyección ortogonal o en ángulo recto de este índice genera mapas con la firma espectral de las

coberturas con incidencia en la reflectividad del primer objeto que se encuentre en el espacio de

captura. Así que los bosques o sotobosques de la zona de estudio por presentar una altitud superior a

la del nivel del suelo, enmascaran la reflectividad de éste por las hojas.



COMPONENTES PRINCIPALES – PCA-

T-MODE VAR/COVAR Maur90-Band1 Maur90-Band2 Maur90-Band3 Maur90-Band4

Maur90-Band1 30,860452 61,440878 44,436629 26,655560

Maur90-Band2 61,440,878 138,782628 97,515620 56,984637

Maur90-Band3 44,436,629 97,515620 79,095369 49,298180

Maur90-Band4 26,655,560 56,984637 49,298180 38,178110

T-MODE COR, MATRIX Maur90-Band1 Maur90-Band2 Maur90-Band3 Maur90-Band4

Maur90-Band1 1,000000 0,938834 0,899424 0,776568

Maur90-Band2 0,938834 1,000000 0,930746 0,782858

Maur90-Band3 0,899424 0,930746 1,000000 0,897115

Maur90-Band4 0,776568 0,782858 0,897115 1,000000

T-MODE COMPONENT C 1 C 2 C 3 C 4

% VAR, 92,864600 5,054100 1,123411 0,957898

T-MODE EIGENVAL, 266,443892 14,501049 3,223252 2,748367

T-MODE EIGENVEC,1 0,322811 -0,174530 0,761226 0,534666

T-MODE EIGENVEC,2 0,709445 -0,530526 -0,105110 -0,451865

T-MODE EIGENVEC,3 0,532626 0,345395 -0,536933 0,555621

T-MODE EIGENVEC,4 0,329833 0,754178 0,348123 -0,448594

T-MODE LOADING C 1 C 2 C 3 C 4

Maur90-Band1 0,948528 -0,119638 0,246014 0,159558

Maur90-Band2 0,983001 -0,171490 -0,016019 -0,063588

Maur90-Band3 0,977575 0,147890 -0,108391 0,103572

Maur90-Band4 0,871345 0,464800 0,101152 -0,120360

RESULTADOS DE LA TRANSFORMACIÓN PCA

COMPONENTE UNO

-Descripción del brillo-



COMPONENTE DOS

-Descripción de la vegetación-

COMPONENTE TRES COMPONENTE CUATRO

-Descripción de ruidos-

La transformación PCA o análisis de Componentes Principales, es una transformación específica de

escena de un conjunto de imágenes multiespectrales en un conjunto de nuevas imágenes denominadas

componentes, es muy útil para la condensación de datos o remoción del ruido y útil para análisis

temporales.

Estas imágenes no están correlacionadas entre si y están ordenadas de acuerdo con la variación del

conjunto de datos de las bandas originales. La primera de estas componentes típicamente describe el



brillo y la segunda componente describe la variación en la cobertura vegetal. La información tabular

producida por PCA indica que la primera componente describe cerca del 93% de la varianza en el

conjunto original de las cuatro 4 bandas. Todas las bandas de entrada tienen pesos altos y positivos

para la componente 1, ésta componente se interpreta como la que describe el brillo. La segunda

componente tiene pesos positivos para las bandas infrarrojas y pesos negativos para las bandas verde

y rojo del visible, se puede interpretar como una imagen que describe la vegetación independiente del

brillo de toda la escena. Las componentes tres 3 y cuatro 4, describen poca de la varianza original y

parecen representar ruidos de diferente origen que se pueden introducir en las imágenes.

El índice PCA en esta práctica trabaja con el módulo T-mode usado para el análisis de series de tiempo

o asignando a cada banda un valor de variable. Y la opción covarianza sin estandarizar que le dará un

porcentaje mayor a las bandas con mayor reflectividad, en este caso el IR.

COMPARACIÓN ENTRE ÍNDICES

Se utiliza en las bandas de entrada: PVI, PVI3 y WVDI, los resultados obtenidos por la regresión que se realiza entre la banda del

rojo y el infrarrojo como variable independiente y dependiente respectivamente.

T-MODE VAR/COVAR MAUR_RATIO90 MAUR_NVDI90 PVI_3-2 PVI3_2-3 WDVI_3-2 90Maurgreen 90_T-

Mode_Cmp2

MAUR_RATIO90 0,0095 0,0039 0,2634 -2,9112 0,4370 -0,0269 0,2317

MAUR_NVDI90 0,0039 0,0016 0,1084 -1,2236 0,1835 -0,0119 0,0964

PVI_3-2 0,2634 0,1084 8,4934 -67,8228 12,4034 -0,3452 6,9778

PVI3_2-3 -2,9112 -1,2236 -67,8228 3832,9118 -103,3995 107,2771 47,8774

WDVI_3-2 0,4370 0,1835 12,4034 -103,3995 21,9818 -0,2463 12,6197

90green -0,0269 -0,0119 -0,3452 107,2771 -0,2463 5,1811 5,8114

90_T-Mode_Cmp2 0,2317 0,0964 6,9778 47,8774 12,6197 5,8114 14,5010

T-MODE VAR/COVAR RATIO90 NVDI90 PVI_3-2 PVI3_2-3 WDVI_3-2 90Maurgreen 90_T-

Mode_Cmp2

MAUR_RATIO90 1,0000 0,9953 0,9250 -0,4814 0,9542 -0,1209 0,6229

MAUR_NVDI90 0,9953 1,0000 0,9243 -0,4909 0,9721 -0,1299 0,6285

PVI_3-2 0,9250 0,9243 1,0000 -0,3759 0,9078 -0,0520 0,6288

PVI3_2-3 -0,4814 -0,4909 -0,3759 1,0000 -0,3562 0,7613 0,2031

WDVI_3-2 0,9542 0,9721 0,9078 -0,3562 1,0000 -0,0231 0,7068

90Maurgreen -0,1209 -0,1299 -0,0520 0,7613 -0,0231 1,0000 0,6705

90_T-Mode_Cmp2 0,6229 0,6285 0,6288 0,2031 0,7068 0,6705 1,0000

T-MODE COMPONENT C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7

% VAR. 98,9039 0,9615 0,1039 0,0289 0,0018 0,0000 0,0000

T-MODE EIGENVAL. 3840,5195 37,3350 4,0350 1,1221 0,0683 0,0005 0,0000

T-MODE EIGENVEC.1 -0,0008 0,0133 -0,0073 0,0022 -0,0001 0,9636 -0,2669

T-MODE EIGENVEC.2 -0,0003 0,0055 -0,0031 -0,0008 0,0002 0,2669 0,9637

T-MODE EIGENVEC.3 -0,0177 0,4024 -0,3197 0,8576 0,0013 -0,0099 0,0001

T-MODE EIGENVEC.4 0,9990 0,0148 -0,0413 -0,0017 -0,0077 0,0003 0,0000

T-MODE EIGENVEC.5 -0,0271 0,6966 -0,4380 -0,4913 0,2840 -0,0125 -0,0024

T-MODE EIGENVEC.6 0,0280 0,1440 0,5757 0,1465 0,7910 0,0023 0,0004

T-MODE EIGENVEC.7 0,0124 0,5759 0,6106 -0,0416 -0,5419 -0,0033 -0,0003



T-MODE LOADING C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7

MAUR_RATIO90 -0,4828 0,8325 -0,1507 0,0233 -0,0002 0,2250 -0,0041

MAUR_NVDI90 -0,4924 0,8420 -0,1559 -0,0200 0,0013 0,1512 0,0362

PVI_3-2 -0,3774 0,8437 -0,2204 0,3117 0,0001 -0,0001 0,0000

PVI3_2-3 1,0000 0,0015 -0,0013 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

WDVI_3-2 -0,3578 0,9078 -0,1876 -0,1110 0,0158 -0,0001 0,0000

90Maurgreen 0,7614 0,3864 0,5080 0,0682 0,0908 0,0000 0,0000

90MAURI_T-Mode_Cmp2 0,2022 0,9241 0,3221 -0,0116 -0,0372 0,0000 0,0000

RESULTADOS DE LA TRANSFORMACIÓN

PRIMERA COMPONENTE

-Índice de vegetación general-

SEGUNDA COMPONENTE

-Índice corregido para suelos-



PARALELO TEMPORAL

NVDI-80

TERCERA Y CUARTA COMPONENTE

-Mezcla de suelos-

La reflactancia resultante es producto de la combinación de las reflactancias de todos los cálculos realizados por

los índices hallados, la disposición ortogonal o en ángulo recto entre el uno y el otro, genera imágenes sin

perdidas de información contenida en los conjuntos originales. Se observa en el C1 un estado de cambios

generales para el albedo, es decir la reflectividad de las superficies que se deriva de todas las entradas, por

esto da una muestra de la ubicación de la vegetación y zonas desprovistas de cobertura.



Observando el índice de vegetación normalizada que está relacionado directamente con la capacidad

fotosintética y por tanto, con la absorción de energía por la cobertura arbórea. Se observa un marcado aumento

en la presencia de vegetación difusa y efímera en las áreas de tonos oscuros después de diez años –año 1990-. La

desaparición de zonas con biomasa en los sectores sureste y noroeste de la región.

TASSCAP-80

COMPONENTE UNO

-Índice De Verdor-

COMPONENTE DOS

-Índice de brillo del suelo-

COMPONENTE TRES

-Índice de marchitez-

COMPONENTE CUATRO

-Índice de ruido-



Se observa un comportamiento interesante en la componente de verdor, puesto que se obsevan zonas que se

encuentran con concentraciones de vegetación cerca de la zona de drenaje en el año 90, mientras que en los 80

carecen de esto. Se puede aducir a una sequía o desviación de estos cuaces, esto ubicado en la zona suroeste. La

predominancia de altos valores de ND en la imagen del 80, en las zonas norte y sureste indican la disminución en

estos puntos. En concordancia con el anterior componente, el C2 o índice de brillo del suelo presenta bajos

niveles en la zonas que carecen de coberturas de bosques o pastizales.

PCA-80

T-MODE VAR/COVAR Maur80-Band1 Maur80-Band2 Maur80-Band3 Maur80-Band4

Maur80-Band1 15,405546 29,141887 22,075646 12,238004

Maur80-Band2 29,141887 73,118439 51,912507 30,978079

Maur80-Band3 22,075646 51,912507 47,658861 29,692259

Maur80-Band4 12,238004 30,978079 29,692259 27,302785

T-MODE COR, MATRIX

Maur80-Band1 Maur80-Band2 Maur80-Band3 Maur80-Band4

Maur80-Band1 1,000000 0,868292 0,81471 0,596717

Maur80-Band2 0,868292 1,000000 0,879401 0,693326

Maur80-Band3 0,81471 0,879401 1,000000 0,823129

Maur80-Band4 0,596717 0,693326 0,823129 1,000000

T-MODE COMPONENT C 1 C 2 C 3 C 4

% VAR, 87,455227 8,108956 2,676449 1,759370

T-MODE EIGENVAL, 142,976726 13,256978 4,375610 2,876317

T-MODE EIGENVEC,1 0,288705 -0,255886 0,338745 0,858151

T-MODE EIGENVEC,2 0,692343 -0,516468 -0,460204 -0,205266

T-MODE EIGENVEC,3 0,555633 0,281374 0,687057 -0,374237

T-MODE EIGENVEC,4 0,358583 0,76721 -0,448795 0,285289

T-MODE LOADING C 1 C 2 C 3 C 4

Maur80-Band1 0,879527 -0,237373 0,180532 0,370803

Maur80-Band2 0,968146 -0,219914 -0,112579 -0,040712

Maur80-Band3 0,962385 0,1484 0,208181 -0,091938

Maur80-Band4 0,820575 0,534605 -0,179665 0,092598



RESULTADOS DE LA TRANSFORMACIÓN PCA

COMPONENTE UNO

-Descripción del brillo-

COMPONENTE DOS

-Descripción de la vegetación-

El análisis temporal se enmarca en la presencia de zonas con poca cobertura vegetal en las diferentes

temporadas, detallando que en el pasado se presentó una extensión amplia de aridez. Aunque la

distribución de biomasa es más amplia y regular en el área.



ANÁLISIS CUANTITATIVO

OVERLAY

Nueva imagen producida por los datos de entrada en diferentes temporadas -1980 y 1990-. Utilizando la

segunda operación, en la que se substraen pixeles de la imagen de 1990 de la de 1980.

NVDI

HISTOGRAMA DE RESULTADO

CÁLCULO DE RECLASIFICACIÓN

TASSCAP

HISTOGRAMA DE RESULTADO



CÁLCULO DE RECLASIFICACIÓN

En las imágenes se manejan los siguientes atributos: el valor de uno o cambios negativos –color negro- indica las

zonas que permanecen conastantes en el transcurso de los diez años; el valor dos o varianza normal –color

amarillo- expresa el comportamiento estándar de la zona por acción del clima, es decir sin valores considerables

que representen anomalías, en este caso crecimiento de vegetación en zonas desérticas anteriormente o la

desaparición de zonas boscosas o pastos en el transcurso del tiempo correspondiente; y, el valor de tres o

cambio positivo –color verde- registra la presencia de eventos que influyeron en el paisaje en dos aspectos

como el aumento en condiciones de humedad y fertilidad del suelo o intensificación de procesos erosivos o

actividad antrópica.

Los drenajes figuran sus condiciones intermitentes ya que se marca la constancia del cauce con leves varianzas

en el trayecto. Hay constancia en la aridez del terreno hacia la zona noroccidental. Se reconoce un aumento en

la biomasa en las zonas del sureste y norte de los principales drenajes, es decir en el límite entre el valle del río

Gorgol y Senegal -posible divisoria de agua-.

La imagen del índice NVDI está más distorsionada con los valores dos y tres, mientras que el indice TASSCAP

concentra las zonas en grupos uniformes, la explicación se debe al mayor número de entradas que se asignan a

este último y al formato de análisis que acompañana al NVDI que es más restringido a la reflectividad de las

plantas sin tener en cuenta los medios terrestre y atmosférico.

Índices de vegetación jfha

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