Imágenes de satélite VS (contra) fotografía aérea

Para grandes volúmenes de colección de datos, los cuales incluye medir muchos puntos, el mapeo, curvas de nivel, etc., uno debe de considerar la fotogrametría como una herramienta eficiente de colección de datos (Lange, 1996). Las fotografías aéreas se pueden hacer virtualmente con cualquier tipo de cámara. Muchas aplicaciones exitosas han empleado fotografías aéreas hechas de aviones ligeros con cámaras manuales de 35 mm. La operación sencilla y el bajo costo de compra hace de la cámara de 35 mm un sensor ideal para el análisis de pequeñas áreas. Para áreas más grandes, más de 100 modelos diferentes de precisión de cámaras aéreas producidas (construidas) están actualmente en uso. Estas son específicamente diseñadas para exponer un gran número de fotografías en sucesión rápida con lo mas reciente en fidelidad geométrica (lillesand y Kieffer, 1994).

Las nubes frecuentemente bloquean las imágenes de satélite. Las imágenes satelitales tienen una basta resolución espacial (20 a 1100 m comparado con tan solo 1-m de resolución para las fotografías aéreas) que hacen difícil, si no es que imposible, el análisis dentro de los campos. La resolución temporal varía de muy buena (mañana y al mediodía AVHRR) a apenas lo justo (cada 16 días TM). Entonces las decisiones se pueden hacer en una manera oportuna. Pero las imágenes son normalmente caras y se llevan un tiempo considerable entre la adquisición de la imagen y la entrega al usuario. Los sensores satelitales tienen las ventajas de que cuentan con una buena integridad radio métrica y geométrica.

Los parámetros meteorológicos precisos como los mapas de crecimiento de grados calor acumulativo, los mapas de evapotranspiración, acumulación de nieve, lluvia y otros, son buenos productos satelitales (Jensen 1996;Lillesand y Kiefer, 1994).

Los sensores a bordo del avión serán capaces de cumplir los requerimientos para resoluciones espaciales finas (1-m), flexibles y bandas de espectro angosto, no costosas ($ 35.00 / milla2), frecuente cobertura repetida y rápidos tiempos de rotación (Denison, 1996). Las dificultades del registro de imágenes son un factor limitante. Se puede hacer un rápido cálculo con imágenes sin procesar. Las comparaciones en base a tiempo y espacio requieren aumento adicional de las imágenes. Datos calibrados con valores por reflejo de la luz, temperatura y correcciones atmosféricas, se necesitan para la mayoría de las características de cultivo y suelo estacionalmente variables (Moran, 1996).

Lo más novedoso en herramientas tecnológicas pudiera ser una oportunidad tanto para la agricultura como para la calidad del suelo y agua. Se le conoce como alta resolución e imágenes infrarrojas.

En el campo son detectadas mínimas diferencias con un sensor infrarrojo montado en un avión o con cámara portátil de 35 mm con un rollo de fotografías tipo IR (Lillesand y Kiefer, 1994). Photo by Kodak

Beneficios clave

• Imágenes específicos de terrenos y fincas
• Resolución temporal agrandada
• Resolución espacial agrandada
• Identificación inmediata de estrés en la vegetación
• Análisis de cambios en el tiempo

Capacidades

Estas imágenes son imágenes (digitales) electrónicas. La imagen le ayuda al productor identificar y manejar los problemas rápido y eficientemente para evitar perdidas serias (CTIC). El rollo de cámara se utiliza para tomar varias semanas, entonces el tiempo de rotación no fue muy bueno para detectar problemas de los cultivos antes de que estos se convirtieran en daños severos. En la actualidad los rollos tipo IR pueden ser procesados con el mismo sistema como un rollo regular de transparencias. Se puede hacer en locales de revelado en una hora, tan pronto como aterrice el avión, y puede estar listo para explorar en un formato digital después de un corto tiempo. Un dispositivo acoplado a un cargador (CCD), llamado de otra manera como registrador (scanner), se utiliza para convertir las fotografías a una imagen digital de tal manera que la computadora pueda trabajar con los datos (Jensen, 1996). A cada elemento imagen (un píxel o punto) se le asigna un número digital dependiendo en su valor de brillantez. Los valores van en un rango de 0 a 255 en un sistema de computadora de 8 bits.

	Las áreas inclinadas o con hojas enrolladas con biomasa reducida pudieran estar sufriendo estrés hídrico asociado con el tipo de suelo, hay compactación de la tierra alrededor de las raíces, existen niveles bajos de nutrientes críticos, plagas o enfermedades, o muchos otros problemas.
	El análisis de cambios en el tiempo utilizando dos imágenes nos ayuda a identificar áreas de estrés en el cultivo antes de que aparezcan los signos visuales. Entonces, se requiere hacer trabajo de detective en el terreno para determinar la o las causas.

La sanidad relativa de un cultivo esta directamente determinada por la estructura de la hoja. Las hojas que son activas en el proceso fotosintético son las que mas reflejan las longitudes de onda de casi-infrarrojo (C-I) en el espectro electromagnético. El reflejo de las hojas ha sido relacionado con el rendimiento (Thomas et al., 1967). Las investigaciones de campo tienen que hacerse correctamente para identificar los problemas que están causando el estrés en la vegetación. “Las mejores practicas de manejo (MPM) deben de ser escogidos que aborde la o las causas”.

También se ha relacionado la anatomía de las hojas con la actividad fotosintética (Hasketh y Baker, 1969) y constantes ópticas (Gausman y Allen, 1973).

Los índices de vegetación de las diferencias normalizadas (IVDN) se crearon desde 1973 (Jensen, 1996). Los IVDN es la diferencia entre el casi-infrarrojo (CIR) y valores color rojo (R) por cada píxel (punto), dividida entre su sumatoria.

IVDN= (CIR-R)/(CIR+R)

Esta formula esta basada en el hecho de que las hojas sanas reflejan la luz cercana al rojo mientras que absorben la luz roja. La fotosíntesis y la transpiración son los dos procesos básicos de coberturas vegetativas que son fuertemente dependientes en la cantidad de área foliar vegetal. Los IVDN esta fuertemente relacionados con la fracción de la radiación activa fotosintéticamente interceptada por la cobertura vegetal. Existe una relación casi linear y la cobertura geométrica no causa variaciones extensas en dicha relación (Kanemasu et al., 1990).

Los NDVI son ampliamente utilizadas en imágenes satelitales (Steven, 1990). Estudios temporales de la vegetación regional mediante el uso de los NDVI de la sanidad de cultivos y biomasa son caracacteristicas regulares en la revista de Avances en Investigación Espacial (Gupta et al., 1993) y la revista Internacional de Control Remoto (Derrien et al., 1992; Quarmby et al., 1993)

El agrónomo Ford Denison de la Universidad de California en Davis, CA, ha utilizado procesamiento de imágenes por computadora para derivar información de sitios específicos de fotografías aéreas de campos experimentales en la Universidad de California. “Las imágenes aéreas se pueden procesar para proporcionar información detallada en diferencias espaciales en las propiedades del suelo y comportamiento del cultivo”, expresa Denison, director del proyecto de investigación de largo plazo en sistemas agrícolas (ILPSA) en la Universidad de California en Davis. Los NDVI son ampliamente utilizados en imágenes satelitales, pero nosotros no estamos enterados de alguna publicación que consigne su uso con fotos aéreas” (Denison et al., 1996).

Remote Sensing Flowchart