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Índice de vegetación de diferencias normalizadas

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Vídeo 1

Hola a todos y bienvenidos a nuevo tema hoy vamos a discutir y normalizar el índice de la vegetación de la diferencia y otros índices. que es el índice de vegetación de diferencia normalizada. Como sabes que conoces la banda infrarroja cercana menos banda roja dividida por una banda de infrarrojo cercano o banda NIR más banda roja y esto creará 2 cosas una es que reduce el número de bandas 1 y también da el índice para la vegetación, porque estamos usando y cerca de infrarrojos y luego, y esa banda roja aquí y luego cerca de infrarrojos más banda roja otra vez aquí. Por lo tanto, usando este tipo de indexación y podemos saber no sólo sobre la condición de la vegetación, sino si la vegetación está sufriendo de algún tipo de estrés. Debido a que estamos usando banda roja y si la vegetación está sufriendo de algún tipo de estrés, habrá un cambio de infrarrojo hacia el rojo y eso significa de longitud de onda más larga a longitud de onda más corta y que nos dará una indicación o índice sobre la condición de la vegetación. Especialmente los cambios en el contenido de clorofila. Por lo tanto, es por eso que estos índices de vegetación se vuelve muy importante el ejemplo también discutimos muy brevemente voy a tocar aquí otra vez que si en ver si en el infrarrojo cercano. Si está dando un 50% de componente y luego una parte invisible estamos teniendo apenas un 8% de componente en caso de una vegetación saludable, pero y si vemos ese índice lo que pasaría el NDVI sería de 0.72 mientras que en caso de vegetación, que está bajo estrés o secado y por falta de agua o madurez o cualquier otra razón, entonces este componente visible ha aumentado de manera muy significativa y al mismo tiempo este infrarrojo cercano. Debido a que el contenido de clorofila se ha reducido y por lo tanto, el brillo de esta reflexión casi infrarroja en el infrarrojo cercano por la vegetación reducirá y por lo tanto, nuestro NDVI es el índice se convierte en sólo 0.14 y que podemos evaluar las condiciones de la vegetación. Y básicamente estos cambios son debido a los cambios en el contenido de clorofila. Por ejemplo, si vemos aquí que NDVI en el mes de junio de 2003 de la Isla del Reino Unido del Reino Unido en algunas partes de Europa, y hacer el tiempo de verano está ahí y lo que estamos viendo y esto y los valores de NDVI son bastante altos, como se puede ver alrededor de 8 9 o 1 y mientras que en el mes de octubre, eso significa que el invierno se acerca a la vegetación se está secando, y el resultado de esto, los valores de NDVI están realmente muy bajos.
Y algunas en algunas partes son cerca de 0 o 0.1 o poco más de 0.5 o 0.6. Así, de esa manera, las condiciones de vegetación se pueden evaluar muy rápidamente en ciegos estos 2 canales que está cerca del canal infrarrojo, lo que da la mejor reflexión si la vegetación es saludable y el canal rojo porque si hay un cambio en el contenido de clorofila, la reflexión cambiará de infrarrojo cercano. Hacia los medios rojos de longitud de onda más larga a la longitud de onda más sórdida y esto usted sabe que cambiar el borde rojo puede darnos una gran cantidad de pistas sobre la condición de la vegetación. Así que, cuando decimos índice lo que básicamente significa es un signo o medida de algo. Y aquí lo que estamos midiendo es ese contenido de clorofila en la vegetación y estos índices. Y la proporción de banda que hemos discutido ampliamente. Por lo tanto, estos índices y relaciones de banda son la forma común para la mejora espectral, porque puede haber muchas bandas y queremos mejorar y la manera por la que podemos saber evaluar la condición de la vegetación que es la contribución de las propiedades de la vegetación y también en 2 o más bandas se pueden utilizar se utilizan básicamente en y NDVI o en el índice de vegetación. Y luego nos permite realizar comparaciones espaciales y temporales fiables de la actividad fotosintética terrestre y de las variaciones estructurales del dosel. Así que de esa manera, especialmente cuando la gente está trabajando en el cambio climático global y otras cosas, y especialmente centrándose en los cambios relacionados con la vegetación, NDVI se ha convertido en un índice de vegetación se ha convertido en una herramienta muy poderosa para evaluar los cambios, que podrían estar ocurriendo debido a los climas cambiantes o al calentamiento global. Por lo tanto, hay muchas variantes variantes de estos índices de vegetación, y muchos están siendo funcionalmente equivalente puede no dar resultados a veces diferentes. Pero, sin embargo, la gente ha desarrollado una muy variante de las variaciones dentro de este índice de vegetación fundamental que hacen uso de la relación básicamente inversa entre el rojo y cerca de la reflexión infrarroja. Porque asociado a la vegetación verde saludable o contenido de clorofila, y por qué la relación inversa aquí que Porque, como usted sabe que la vegetación saludable tendrá la máxima reflexión en el infrarrojo cercano o la parte infrarroja del espectro EM, hay una vegetación que es la falta pesada de contenido de clorofila o menos contenido de clorofila, debido a algo de eso alguna razón, entonces tendrá más reflexión en la parte roja del espectro EM. Entonces en el infrarrojo cercano y por lo tanto, y esta es la relación inversa se ha identificado y explotado y los índices de la vegetación. Así que, después de una vez que empezamos a obtener datos de satélite tal vez antes, no una falta Landsat, pero antes de eso, también había muchos otros satélites no que operativos en los datos eran principalmente en el dominio científico. No obstante, en una parte posterior de 60 personas han utilizado esos científicos han utilizado estos datos de teledetección por satélite para monitorear las fluctuaciones en la vegetación en la superficie o los cambios en la vegetación. Por lo tanto, la fluctuación cuando decimos que cambia con la temporada o los cambios en la vegetación podría ser debido a algunas otras regiones, por ejemplo, el cambio climático global otro. Entonces, lo que básicamente estamos haciendo a través de estos índices es la medición de atributos de vegetación que incluye y entre muchos atributos que es uno es el índice de área de hoja LI muy común derivado. Entonces por ciento por ciento de verde cubrir la cantidad de cobertura verde que estamos en un área de contenido de clorofila, biomasa verde.
Y absorto la foto sintéticamente activa una parte por lo que, muchos de estos productos se están generando a través de diferentes cálculos, pero lo fundamental sigue siendo el mismo que porque la vegetación sana de la vegetación Tiene la máxima reflexión en un canal infrarrojo y por lo tanto, que se puede explotar. Por lo tanto, básicamente, estos índices históricamente han sido clasificados en base a una serie de atributos incluyendo el número de bandas espectrales. Por lo tanto, generalmente 2 o más bandas se utilizan como el infrarrojo cercano y el rojo y el método de los cálculos que es la proporción o ortogonal que depende de la necesidad y de qué tipo de objetivos hay y por qué hay desarrollo histórico clasificado como el índice de vegetación de primera generación VIs o la generación secundaria VIs. Por lo tanto, para los propósitos de comparación de esta efectividad de diferentes índices de vegetación, hay 7 VIs y basados en sus métodos de cálculo y como la resta, división o transformación racional. Por lo tanto, el básico sigue siendo el mismo que usted sabe que está teniendo cerca de infrarrojos menos rojo encima y cerca de infrarrojos más rojo, que es el 1 básico, pero luego hay variaciones. Por lo tanto, debido a los avances en la detección remota hiperespectral, porque en la detección remota hiperespectral usted está teniendo más bandas de números y bandas muy estrechas también. Entonces, por lo tanto, solo tomar 2 bandas y crear un NDVI no está realmente bien, porque, ya que las opciones de muchos eventos están ahí y por lo tanto, podemos implicar más de 2 bandas para crear índices de vegetación y también y resoluciones más altas sobre todo en cuanto a su resolución espacial, que también está aumentando. Por lo tanto, que podemos seguir utilizando y esta vegetación índices o índices y poco diferente en comparación con antes. Cuando sólo habíamos dicho, datos de NOAA o datos AVHRR, datos basados en el Landsat de datos de AVHRR en ese momento debido a la falta de número de bandas, se restringió el uso de sólo 2 bandas para desarrollar estos índices de vegetación. También estos índices de vegetación se han desarrollado para usar, especialmente con datos hiperespectrales, como el uso de banda estrecha, índices de vegetación porque antes las bandas eran bastante anchas, pero ahora estamos teniendo opciones a través de la detección remota hiperespectral sobre bandas estrechas. Por lo tanto, también se pueden utilizar. Ahora bien, debido a que hay varios tipos de índices de vegetación multiespectral ¿hay los más comunes y más fiables y se han probado ampliamente a nivel mundial? Ese es el índice de vegetación de diferencia normalizada. Luego hay índice de contenido de agua de hoja. Luego hay un Kauth Thomas Tasseled Cap Transformation y luego índice infrarrojo y luego índice de vegetación perpendicular. Greenness por encima del índice del suelo desnudo índice de estrés de la humedad del suelo y el índice infrarrojo medio y el índice de la vegetación ajustada del suelo varios índices están allí, pero el más común es el resto de NDVI son las variantes del original debido a la disponibilidad de y más número de bandas, con el ancho de banda estrecho y las resoluciones espaciales más altas las personas han estado tratando de desarrollar índices de vegetación más nuevos también un shabby modificado está allí. Y el índice de vegetación atmosfericamente resistente al suelo y el índice de vegetación resistente a la atmósfera, el índice de vegetación mejorada, el índice de vegetación libre de aerosol, el índice de vegetación triangular entonces reducen la relación simple y luego el índice de resistencia atmosférica visible y luego la diferencia normalizada se construyó y porque la zona podría estar teniendo vegetación y construir la tierra. Por lo tanto, él normalmente diferencia el índice de construcción y también ha estado allí varios indicadores de este tipo, pero el más común como vamos a discutir ahora en detalle es el índice de la vegetación de la diferencia normalizada que es NDVI.

Vídeo 2

Por lo tanto, se trata de un simple indicador gráfico. Y NDVI que se puede utilizar para analizar mediciones de detección remota de datos multiespectrales y evaluar si el objetivo que es el objetivo en nuestro caso es la vegetación que se está observando contiene vegetación verde en vivo o no que significa, contiene buena cantidad de contenido de clorofila buena cantidad de contenido de clorofila o no que nos permite crear índice Así, NDVI como hemos discutido y NIR menos Red sobre un NIR más Red. Y eso lo da donde el rojo y el infrarrojo se mantiene básicamente para las mediciones de reflectancia espectral adquiridas en la parte visible roja del espectro EM y cerca de las regiones infrarrojas respectivamente del espectro EM. Y si vemos algunos productos que han sido generados por la gente, esto es de NOAA AVHRR datos 6 meses promedio NDVI promedio para Australia entre el 1 de diciembre de 2012 al 31 de mayo de 2013. Por lo tanto, para el día individual, es posible crear NDVI o un promedio de también puede ser creado. Por lo tanto, al mirar este producto, podemos evaluar claramente que en la costa, la costa norte y la costa este de Australia estamos teniendo buena cantidad de vegetación o vegetación saludable. En las partes restantes excepto en la esquina suroeste, la parte restante es casi desierto y las variaciones dentro de esos 6 meses se han incorporado aquí porque visto el NDVI promedio de esos 6 meses. En el índice de la vegetación de la diferencia normalizada básicamente esto lo sabes, incluye la fotosíntesis, que requiere agua, dióxido de carbono y luz para ordenar producir azúcar y oxígeno en las plantas o en los árboles. Y esta clorofila, que da a la planta su color verde, absorbe la luz visible. Por eso no tenemos mucha reflexión en la parte visible del espectro EM, pero al mismo tiempo deja las hojas o la vegetación refleja más en la parte infrarroja cercana del espectro EM. Y debido a esta relación inversa entre el infrarrojo visible y cercano de la reflexión de la vegetación, y esto nos hace saber, de habla evolutiva, porque las plantas son sólo la luz visible o la fotosíntesis. Por lo tanto, esto significa que una planta saludable con buena actividad de fotosíntesis se puede analizar comparando NIR y luz roja visible y esto es lo que se hace en el índice de vegetación de diferencia normalizada. Mientras que el mismo tiempo, la vegetación poco saludable, la vegetación que sufre de estrés o algunos, usted sabe, problema relacionado con el agua o algunos otros problemas, entonces se reflejará más en la luz visible y menos en el infrarrojo cercano. Entonces, esta relación inversa es básicamente explotada ampliamente en estos índices y la vegetación saludable absorberá la mayor parte de la luz visible que cae en ella y es por eso que cuando ves las bandas visibles de cualquiera de estos sensores a bordo de diferentes satélites, encontramos que la vegetación generalmente aparecerá oscura, mientras que en los canales infrarrojos la vegetación aparecerá muy brillante. Ahora los valores de NDVI van básicamente de 0 a 1 porque realmente normalizamos y normalizamos estos valores. Por lo tanto, los valores varían de 0 a 1, y podemos por supuesto, entonces tal vez 0,1, 0.2, 0.3 dependiendo de qué tipo de precisión 1 está buscando y un valor NDVI muy bajo. Es decir, por ejemplo, tal vez menos de 1 corresponde básicamente a áreas áridas de arena de roca o nieve. Eso significa que apenas hay vegetación o vegetación está teniendo casi ningún contenido de clorofila.
Así que la vegetación seca puede darle el valor NDVI de menos de 0.1 y el agua libre de pie tiende a ser en los muy bajos valores positivos a negativos. Por lo tanto, este agua a veces puede tener una pequeña confusión sobre esa parte, el suelo tiende a generar valores de NDVI más bien pequeños de 0.1 a 0.2 también y una vegetación escasa como arbustos y praderas puede resultar en valores moderados en NDVI son de 0.2 a 0.5 estos están en condiciones ideales, pero estas condiciones varían temporada a temporada y ubicación a la ubicación. Por lo tanto, hay que tener poco cuidado al interpretar los productos NDVI. Ahora se conoce a NDVI. Al igual que el bosque de Boreal y que es variable y decir en este ejemplo es de Alaska es tal vez tener un NDVI que entre 0.6 a 0.8 relativamente alto y NDVI debido a este tipo de ecosistema que es bosque boreal, bosque denso y buen contenido de clorofila en que entre las hojas, luego un bosque templado, usted puede tener 0.3 a 0.7 por ejemplo, en Francia, los bosques de lluvia costera dados por diferentes recolectadas 2 diferentes publicaciones. Bosque lluvioso costero y Islas Salomón 0,88 a 0,92 muy alto y NDVI valora entonces los pastos alpinos, un bajísimo. Los valores de NDVI entonces los pastizales anuales y California es de 0.15 a 0.45 y en condiciones desérticas obviamente, difícilmente usted está teniendo vegetación y vegetación si usted está teniendo podría estar teniendo muy poco contenido de clorofila y por lo tanto, es posible que esté teniendo valores muy bajos y NDVI. Por lo tanto, los valores de NDVI están siendo muy altos en el caso de la selva costera y al revés están en condiciones desérticas que están recibiendo muy bajo de 0.06 a cerca de 0 en parte del Sinaí, Egipto o muchas otras áreas del desierto que podrían estar allí. Ahora, alto cómo interpretar estas cosas. Así, discutiremos un poco de esa parte, los altos valores de NDVI básicamente significa que hay una vegetación densa y hay ese tipo de vegetación que encontramos básicamente bosque templado y tropical como se ha visto en la región costera y que cuando se utilizan las imágenes o la de esa zona que está teniendo la etapa de crecimiento pico y la etapa de crecimiento pico significa que en ese momento las hojas están teniendo la concentración más alta de clorofila y por lo tanto, puede obtener unos valores NDVI muy altos. NDVI como también he mencionado anteriormente, y este índice se utiliza para el seguimiento a gran escala de las perturbaciones forestales y las evaluaciones globales de la vegetación, si hay algunos cambios con el tiempo que se está produciendo debido a alguna razón tal vez el cambio climático o usted sabe, debido a las intervenciones humanas, esas cosas se pueden evaluar se están evaluando. Cuando vamos por una evaluación de la vegetación a escala mundial, por supuesto, una resolución muy alta. Los datos satelitales no implícitos entonces datos de resolución relativamente más coarser como de NOAA, AVHRR o MODIS son implican para cubrir a escala global y más como físicamente el NDVI se ha utilizado para mapear una distribución de ecosistemas predecir perturbaciones y evaluar el impacto del monitor cambios en los atributos funcionales del ecosistema, pocas funciones, atributos que ya hemos discutido y monitorear la pérdida de hábitat y la degradación de la asimilación de carbono y la evaporación. Todas estas cosas evapotranspiración todas estas cosas pueden ser evaluadas a través de NDVI o los cambios que se podrían estar ocurriendo en un área. Pero a mayor escala el monitoreo es la aplicación más común de NDVI no muy, ya sabes, en el detalle o en una resolución espacial muy alta. Y si queremos usar para cosas relacionadas con la agricultura, entonces la agricultura agrícola. El NDVI se utiliza como predictor de los atributos de las plantas y el estado de la fisiología vegetal produce la producción y distribución de los cultivos y también se puede utilizar para detectar y monitorear la vegetación acuática. Por lo tanto, muchas aplicaciones que la fuga de la granja también es posible, pero esta escala de la granja si es demasiado pequeñas granjas o sus tierras agrícolas están allí entonces las cosas pueden ser completamente diferentes. Así que uno tiene que tener cuidado mientras usa o ese nivel y cómo no hay técnica es perfecto. Por lo tanto, NDVI también tiene inconvenientes para NDVI y debido a que es sensible a los efectos del suelo porque todo el tiempo que no tiene cuando el satélite registra las imágenes, puede que también tenga un tipo de pixel mixto de situación donde la vegetación está allí y el oso o el suelo también podría estar recibiendo. Así, brillo y color del suelo. Pueden jugar un papel muy importante en sus imágenes están en sus diferentes bandas, condiciones de la atmósfera, tal vez la configuración de nubes de cobertura en la nube puede crear algún problema en los productos NDVI y por supuesto la hoja no puede ser sombra porque hay plantas y árboles y tendrán su propia sombra en otros árboles también. Por lo tanto, esta hoja no puede ser sombra también puede afectar sus valores NDVI. Por lo tanto, uno tiene que ser un poco cuidadoso este es uno de los inconvenientes de NDVI. Otro problema con el NDVI es y que en la vegetación densa alcanza rápidamente la saturación que significa que se alcanza al valor 1 o 0,9 y por lo tanto, las evaluaciones son las variaciones y en el caso de la vegetación densa y evaluar esa variación se hace difícil y esto puede deberse al hecho de que el índice NDVI es no lineal, ese es el problema aquí con NDVI. Uno de los inconvenientes también así en y yo lo que puedo decir que NDVI es bueno para estudiar grandes áreas y obtener un sentido áspero de la actividad fotosintética o un sentido áspero de contenido de clorofila. Entonces, si una planta que está pasando por la cual está pasando por un buen crecimiento teniendo un buen índice de área de hoja y teniendo un alto contenido de clorofila, entonces estaremos recibiendo un gran o un alto valor de NDVI y también nos da un sentido y formación de que qué tipo de actividades están sucediendo dentro de la planta y es una sensibilidad al suelo y también significa que tiene limitaciones. Por lo tanto, la parte del suelo ya ha discutido y ha discutido y también las condiciones de la atmósfera, nubes de cobertura de nubes o tal vez aerosoles. Entonces, estos pueden crear algunos cambios en los valores de NDVI si estas situaciones están prevaleciendo en esa área para la cual estamos usando las imágenes ahora, tomo ejemplo de la India. Y esto es de nuestro portal de bhuvan, si alguno de ustedes hasta ahora no ha visitado y por favor vaya en este y aquí usted puede elegir como grupo es ciencias terrestres y la diferencia normalizada índice de vegetación de un satélite que es OCM. Y aquí lo que estamos viendo para la parte de la tierra el que es la condición de la vegetación está allí en base a este y el valor de NDVI y las fechas también están dando aquí y el enero de febrero marzo, abril y todos aquellos y las fechas están allí. Pero aquí, año sabio lo que estamos viendo para 2018 el promedio del año entero y el índice de la vegetación de sobre la India y en los países circundantes. Así que, principalmente si nos centramos cerca de lo que encontramos que en la parte noreste de la India, sabemos que es altamente forestado y por lo tanto, estamos obteniendo un valor de NDVI muy alto, mientras que, una parte del desierto de Rajasthan que estamos recibiendo muy bajo en valor de NDVI y el resto está entre y la parte boscosa de Himachal Pradesh el Uttarakhand también estamos obteniendo un buen valor de NDVI. Si vamos por usted sabe, a nivel de granja o a nivel amplio, entonces hemos sido implicados imágenes de alta resolución de satélite de Landsat tal vez 15 metros o 30 metros y datos de resolución espacial y en áreas urbanas podemos desarrollar NDVI como en este caso Ponta Grossa del sur de Brasil se ha utilizado allí, por lo que los valores de NDVI aquí está dando-0.162.55 a la parte verde están teniendo un valor de 0.55 NDVI. Por lo tanto, desde una escala de país se puede evaluar dependiendo del sensor y por supuesto, la resolución del coarser le dará una cobertura a nivel de país o cobertura de nivel continental y alta resolución espacial imágenes de satélite como Landsat que puede darle un nivel de granja o nivel regional nivel local de esa cosa.

Vídeo 3

Ahora, en lugar de NDVI podemos tener algunos otros índices como también discutimos como por ejemplo, el índice de vegetación mejorada. Entonces, ¿qué es básicamente el índice de vegetación mejorada? Es un índice optimizado y de vegetación, que ha sido diseñado para mejorar la señal de vegetación con mejora y sensibilidad en la región de biomasa alta, porque nosotros como discutimos que cuando usted está teniendo un denso bosque o alto contenido de clorofila, entonces la saturación alcanza muy rápidamente. Por lo tanto, en esas áreas, hay un índice de vegetación mejorado para en la región de biomasa alta y mejorar el monitoreo de la vegetación a través de un desacoplamiento de no puede ser una señal de fondo y una reducción en las influencias de la atmósfera.
Así que, en lo normal en este NDVI y no fuimos capaces de manejar el efecto atmosférico. Por lo tanto, usted fácilmente o significativamente, pero en este índice de vegetación mejorada, estas cosas son posibles de manejar o de ser acopladas con eso. Por lo tanto, NDVI que es el índice de vegetación mejorada es calculado por esta ecuación es el canal infrarrojo cercano menos el canal rojo y luego cerca del infrarrojo más el canal de C1 más rojo y luego menos el canal azul C2 y luego L. Así, donde esto dice cerca de rojo infrarrojo y azul como usted sabe diferentes bandas, que son corregicamente corregidas en la discusión anterior en NDVI no fuimos para ese tipo de corrección, corrección atmosférica o parcialmente parcialmente corregida y basada en las absorciones de Rayleigh y de la capa de ozono. Y por supuesto, la reflexión de superficie y el portador L es el no puede ser de fondo y que es el ajuste que se dirige a NIR no lineal y diferencial y la transferencia roja y radiante a través de un dosel y C 1 y C 2 son el coeficiente de soporte de aerosol. Por lo tanto, en un índice de vegetación mejorado si uno quisiera desarrollar, entonces se requieren muchas entradas. El primero y más grande más grande es la corrección de estos canales rojo infrarrojo y los canales azules atmosféricamente corregidos o parcialmente corregidos atmosféricamente. Y eso requiere de muchos esfuerzos y de estos coeficientes de los términos resistentes a los aerosoles, que también son de banda azul a corregir para las influencias de los aerosoles en la banda roja y luego el coeficiente adoptado en el tipo de MODIS proporciona y con MODIS es posible y hasta cierto punto para crear índice de vegetación mejorada y estos son L1 L se toma como 1 C1 se toma como 6 C2 se toma como estos coeficientes se toman como 7.5 y G que es aquí en esta ecuación el factor de ganancia se toma 2.5. Por lo tanto, por lo cual podemos tener un índice de vegetación mejorado, cuáles son las ventajas con el índice de vegetación mejorado sobre el NDVI convencido que es porque NDVI es sensible a la clorofila porque evalúa básicamente y la clorofila a través de la y esta diferenciación con o esta relación inversa entre los canales infrarrojos y rojos, mientras que EVI es el más sensible a las variaciones estructurales del dosel. Y incluyendo el índice del área de la hoja del tipo y la fisonomía de la planta y la arquitectura del dosel. Por lo tanto, aporta muchos otros atributos de la vegetación al cálculo y por eso se considera como índice de vegetación mejorada. Así, 2 índices de vegetación se complementan entre sí que es NDVI y EVI en la vegetación global son estudios y mejoran en la detección de cambios de vegetación y la extracción de no pueden ser parámetros biofísicos. Y otra diferencia entre NDVI y EVI es que la presencia de la nieve en algunas áreas puede ser como en las condiciones del Himalaya, usted está teniendo bosque cualquier zona y entonces usted sabe que NDVI disminuye por los aumentos de EVI. Así que, en ese sentido, puede ser muy útil en caso de tales situaciones. Hay muy diversos tipos de índices de vegetación hiperespectral que se han desarrollado o se están desarrollando porque como más datos como también en las anteriores discusiones anteriores. Teníamos específicamente en la detección remota hiperespectral en ese momento que discutimos que el ahora los datos se están poniendo a disposición de los datos hiperespectrales del satélite espacial se está poniendo a disposición aunque tal vez tener una franja estrecha y puede no estar teniendo una cobertura regular agradable y que la resolución temporal puede no ser alta. Sin embargo, los datos se están poniendo a disposición para que las personas se hayan empezado a desarrollar o ya han desarrollado estos índices de vegetación hiperespectral. Con esto dicen y cuáles son esos índices son discretas banda normalizada diferencia índice de vegetación, índice de amarillez, cuando se está consiguiendo en un índice de reflexión maduro y fotoquímico y banda discreta diferencia normalizada, índice de agua, determinación de posición de borde rojo y predicción de contenido de clorofila de cultivo y momento índice de distancia. Por lo tanto, varios tipos de índices son para los índices son posibles con los datos de detección remota hiperespectral porque usted está teniendo más número de bandas disponibles para analizar y es por eso que es así, cuáles son las aplicaciones y muchas aplicaciones que ya hemos tocado Pero para la completitud vamos a pasar a través de una vez la aplicación de estos índices de vegetación multiespectral, que hemos estado discutiendo examinar las tendencias climáticas, las tendencias climáticas cuando implicamos que significa que tenemos que tener cobertura a escala global o al menos a escala continental, entonces sólo podemos utilizar eso y eso significa, recurrir a la coarser espacial datos de resolución, por ejemplo, datos de NOAA AVHRR o datos MODIS, que proporcionan cobertura incluso casi todos los días. Así que, de esa manera, estas tendencias climáticas a escala global y climática se pueden estudiar a través de estos índices de vegetación multiespectral y el contenido estimado de agua del suelo y que para monitorear a distancia la sequía por lo que, si podemos monitorear el contenido de agua o la humedad también podemos monitorear las sequías y programar la irrigación de cultivos y la evaporación del Monitor de gestión de cultivos. Y el transporte de plantas evalúa los cambios en la biodiversidad y clasifica la vegetación y muchas cosas se pueden hacer con estos valores NDVI o índice de vegetación. Así que esto nos lleva al final de esta discusión. Muchas gracias.