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Identificación de especies vegetales basada en el índice de antocianinas de banda estrecha
Introducción a los antecedentes
Mediante el uso del índice de pigmentos fotosintéticos en una banda estrecha de imágenes hiperespectrales, se pueden distinguir con precisión las especies de vegetación. Este estudio de caso utiliza datos hiperespectrales del satélite Xiguang-1 05 (también conocido como Tianxianpei) y datos de Sentinel-2 para calcular el índice de antocianinas ARI1 y extraer la superficie forestal dentro de las áreas agrícolas. Gracias a la resolución espectral de 9 nm y al diseño de banda estrecha del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), la diferencia de reflectancia en ubicaciones precisas de 550 nm y 700 nm se amplifica significativamente, lo que hace que las características de la superficie forestal sean fácilmente evidentes. En comparación con los resultados de Sentinel-2, hay menos falsos positivos y los resultados extraídos tienen menos ruido. Además, una sola imagen es suficiente, eliminando la necesidad de datos de series temporales, lo que proporciona evidencia espectral rápida y confiable para monitorear la "no agricultura" de las tierras agrícolas.
Métodos y principios
Tabla 1. Comparación de parámetros de banda
El índice de pigmentación foliar (ARI1) se utiliza para medir los pigmentos relacionados con el estrés en la vegetación. El ARI1 es altamente sensible a las antocianinas en las hojas; un valor de ARI1 más alto indica crecimiento o muerte del dosel. La fórmula de cálculo es la siguiente:
El valor oscila entre 0 y 0,2+, mientras que el rango para las áreas de vegetación verde general es de 0,001 a 0,1.
Como índice de vegetación de banda estrecha, cuanto más se acerque la longitud de onda central a la longitud de onda requerida por la fórmula y cuanto menor sea el FWHM, mejor reflejarán los resultados del cálculo del índice la verdadera concentración de antocianinas.
Comparamos datos de los satélites Sentinel-2 y Xiguang-105 (el satélite "Tianxianpei"). Los datos de Sentinel-2 se recopilaron del 1 al 10 de abril de 2025 y representan un resultado compuesto promedio. Los datos del satélite Xiguang-105 (el satélite "Tianxianpei") se recopilaron el 6 de abril de 2025.
Utilizando datos del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) y de Sentinel-2, se seleccionaron las dos bandas más cercanas a 550 nm y 700 nm, y se calculó el índice ARI1. Para los resultados del índice, se empleó una segmentación por umbral simple para excluir las zonas boscosas de las tierras de cultivo, y se compararon y evaluaron los resultados del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) y de Sentinel-2.
Tabla 2. Comparación de las bandas de longitud de onda utilizadas en el cálculo del índice.
Visualización de resultados
Área 1
Figura 1. Índice ARI1 de Sentinel-2, Región 1
Figura 2. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales de Sentinel-2, Región 1
Figura 3. Índice ARI1 del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), región 1
Figura 4. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales a partir del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), Región 1
Área 2
Figura 5. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales de Sentinel-2, Región 2
Figura 6. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales a partir del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), Región 2
Área 3
Figura 7. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales de Sentinel-2, Región 3
Figura 8. Resultados de la extracción de tierras agrícolas y forestales a partir del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), Región 3
Los resultados de la comparación muestran que, en comparación con el índice NDVI ordinario, el índice ARI1 puede reflejar las diferencias entre cultivos y puede respaldar escenarios de aplicación como el análisis del estrés de los cultivos y la extracción de tierras forestales ilegales en terrenos agrícolas.
Debido a que Sentinel-2 tiene un número limitado de bandas, estas no coinciden perfectamente con las longitudes de onda requeridas por la fórmula. Además, su amplio ancho de banda imposibilita la obtención precisa de la reflectancia en una longitud de onda específica. Por lo tanto, el rango de valores para el cálculo del índice ARI de Sentinel-2 es menor que el del satélite Xiguang-1 05 (también conocido como satélite Tianxianpei), lo que indica que la capacidad de diferenciación de cultivos basada en el índice ARI1 es inferior a la del satélite Xiguang-1 05 (también conocido como satélite Tianxianpei).
Según los resultados de la extracción de tierras de cultivo y bosques, utilizando el mismo método de segmentación por umbral simple, los resultados de extracción de Sentinel-2 presentan un alto nivel de ruido de tipo sal y pimienta, y hay más falsos positivos en la región occidental de esta imagen. En contraste, los resultados del satélite Xiguang-1 05 (también conocido como Tianxianpei) son mejores.
En comparación con los datos multiespectrales de banda ancha, los datos hiperespectrales presentan una clara ventaja a la hora de calcular índices de vegetación de banda estrecha.