Biogeografie – Lucrări practice

1

LP6. Aplicații ale teledetecției în biogeografie

6.1. Semnificația spectrală a vegetației

Vegetația acoperă o mare parte din suprafața terestră. În știință, analiza dinamicii vegetației sau evaluarea stării acesteia se realizează cu ajutorul mijloacelor de teledetecție. Principalul avantaj îl reprezintă capacitatea vegetației de a reflecta radiația electromagnetică incidentă, oferind astfel informații calitative și cantitative precise privind anumite particularități pe care le deține.

Structura internă a frunzei prezintă o serie de caracteristici în acest sens:

Parenchimul palisadă reprezintă stratul de celule situat imediat sub epidermă. Acesta conține clorofila, proteina responsabilă pentru captarea energiei solare și realizarea procesului de fotosinteză, precum și o serie de pigmenți care absorb lumina vizibilă (carotenoizii, antocianinele, etc.). Lumina este absorbită în totalitate în zona albastrului și roșului, în timp ce în zona verdelui este absorbită doar o parte; de aceea, culoarea vegetației este percepută de ochiul uman ca fiind verde;

Parenchimul spongios formează stratul de celule intern, care permite circulația intercelulară a gazelor. Acesta cauzează refracția a 50% din energia NIR (infraroșu apropiat), proprietate specifică numai vegetației.

În Figura 6.1 se poate observa cum radiația vizibilă (albastru-verde-roșu) este parțial reflectată de stratul superior de celule, în timp ce radiația invizibilă (în infraroșu apropiat) este în parte absorbită (circa 50%), în parte reflectată de către parenchimul spongios (restul de 50%).

Figura 6.1. Structura internă a frunzei și interacțiunea acesteia cu radiația electromagnetică (după SEOS, 2014)

Biogeografie – Lucrări practice

2

Senzorii spectrali înregistrează o cantitate foarte mică de energie în zona albastru și roșu, ceva mai ridicată în zona verdelui și foarte consistentă în infraroșu apropiat (Fig. 6.2).

Răspunsul spectral sau reflectanța vegetației este dat de combinația dintre valorile reduse ale reflectanței în zona spectrului vizibil și de valorile ridicate ale reflectanței în zona spectrului infraroșu apropiat.

Figura 6.2. Răspunsul spectral al vegetației (după SEOS, 2014)

Tabelul 6.1. Lungimile de undă ale radiației electromagnetice în spectrul vizibil și infraroșu

Spectrul (banda) Lungimea benzii Lungimea de undă (μm)

Vizibil (1, 2, 3)

Albastru (Blue) 0,45 - 0,52

Verde (Green) 0,52 - 0,6

Roșu (Red) 0,63 - 0,69

Invizibil (4, 5, 7)

Infraroșu foarte apropiat (VNIR) 0,76 - 0,9

Infraroșu apropiat (NIR) 1,55 - 1,75

Infraroșu în unde scurte (SWIR) 2,08 - 2,35

Figura 6.3. Diferențierea răspunsului spectral pentru componentele geografice (Baldridge et al., 2009; DiBiase & Dutton, 2014; Technology, 1999, 2002)

Biogeografie – Lucrări practice

3

6.2. Materiale și metode

În cadrul acestei lucrări practice se vor realiza aplicații cu ajutorul unei scene satelitare Landsat ETM+ (Enhanced Thermatic Mapper Plus) selectată pentru teritoriul României și descărcată prin intermediul portalului Global Land Cover Facility (GLCF), http://glcf.umd.edu/data/. Indicativul scenei este: L7CPF20000719_20000930_09 (NASA Landsat Program, 2000), iar fișierele descărcate reprezintă benzile spectrale: 1, 2, 3, 4, 5 și 7:

p185r028_7t20000822_z34_nn10

p185r028_7t20000822_z34_nn20

p185r028_7t20000822_z34_nn30

p185r028_7t20000822_z34_nn40

p185r028_7t20000822_z34_nn50

p185r028_7t20000822_z34_nn70

Selectarea se realizează cu ajutorul coordonatelor geospațiale Path/Row (pentru teritoriul României, path = 182 → 185, iar row = 27 → 29).

Scenele satelitare au o dimensiune spațială de 185 × 185 km și o rezoluție de 28,5 m. Data achiziționării poate varia între anii 1999-2003, cu precizarea că portalul pune la dispoziție scene de calitate superioară, fără acoperire cu nori sau cu acoperire neglijabilă pentru analizele de teledetecție. Pentru ușurința interpretării detaliilor, din imaginea originală a fost extrasă o subscenă care surprinde un mediu geografic complex, atât prin prisma diversității caracteristicilor componentelor naturale, cât și a cadrului antropizat. Subscena cuprinde două unități de relief - Munții Retezat și Depresiunea Hațegului. Procesarea imaginii este realizată în aplicația ENVI v4.7 (BSC, 2009).

Figura 6.4. Scena satelitară Landsat ETM+ L7CPF20000719_20000930_09 și subscena extrasă în vederea interpretării caracteristicilor vegetației: Munții Retezat și Depresiunea Hațegului (combinația

de benzi spectrale 321)

Biogeografie – Lucrări practice

4

6.3. Combinații de benzi spectrale

Combinarea benzilor spectrale are ca rezultat imagini în culori care reflectă, în funcție de benzile utilizate și de ordinea acestora, răspunsul spectral. Iată câteva indicații utile în interpretarea caracteristicilor vegetației pe baza combinațiilor de benzi spectrale (Short, 1982):

Observați diferențele între tonurile de gri sau de culoare. Acestea sunt indicii ale particularității anumitor elemente geografice, iar clasele de acoperire a terenurilor pot fi delimitate pe baza lor;

Forma și particularitățile spațiale ale componentelor geografice pot servi la identificarea altor elemente;

Compararea a două sau a mai multor scene din anotimpuri sau ani diferiți este utilă pentru lămurirea unor neclarități privind natura anumitor componente geografice. Dacă nu se constată modificări ale tonurilor de gri sau de culoare, mai mult ca sigur că nu reprezintă componente ale vegetației (pot fi suprafețe de rocă sau sol, suprafețe construite, ș.a.). Vegetația înregistrează obligatoriu modificări de la un sezon la altul, iar acest lucru apare clar pe scenele satelitare. Tonurile luminoase indică o abundență a clorofilei (mai ales în cazul foioaselor), în timp ce tonurile mai închise arată cantități reduse sau absența acesteia;

Obțineți informații suplimentare despre spațiul analizat din fotografii, documente, rapoarte, articole, etc. Rezultatele obținute în urma analizei spectrale trebuie întotdeauna validate, confruntate cu realitatea de pe teren.

Pentru Landsat ETM+, cele mai uzuale combinații de benzi pentru interpretarea caracteristicilor vegetației sunt redate în Tabelul 3 (GDSC, 2014; Mihai, 2007; Quinn, 2001). Înainte de a trece la interpretarea și analiza propriu-zise, se va aplica un stretch liniar de 2%, practică obișnuită care are ca efect îmbunătățirea substanțială a contrastului imaginii vizate (Mihai, 2007).

Tabelul 6.2. Combinații de benzi spectrale și semnificația biogeografică a acestora

Combinația de benzi spectrale

Imaginea rezultată Semnificația biogeografică

321 roșu: 0.61-0.69 µm

verde: 0.51-0.60 µm albastru: 0.45-0.51 µm

Combinația de benzi arată imaginea în culorile spectrului vizibil, așa cum este percepută în realitate. Pentru regiunile montane, principalul dezavantaj al acestei combinații îl constituie incapacitatea de eliminare a efectului de umbră indus de prezența versanților, care poate fi confundat frecvent cu tonurile închise de verde ale pădurii de conifere. Banda 2 (verde) permite diferențierea principalelor tipuri de vegetație: pădurile de conifere, de foioase și pajiștile. Totuși, lipsa benzilor în infraroșu limitează diferențierea detaliată a acestora (Quinn, 2001).

Biogeografie – Lucrări practice

5

432 VNIR: 0.76-0.90 µm roșu: 0.61-0.69 µm

verde: 0.51-0.60 µm

Este una dintre combinațiile de benzi clasice, în care vegetația este evidențiată de culoarea roșie, tonurile mai deschise reprezentând un răspuns spectral mai puternic. Banda 4 (VNIR = infraroșu foarte apropiat) permite diferențierea tipurilor de vegetație. Pădurile de foioase apar în tonuri de roșu intens, iar coniferele în nuanțe închise de brun-roșcat (Short, 1982). Pajiștile verzi sunt redate în nuanțe de roșu deschis, pe când pajiștile alpine și subalpine dezvoltate pe soluri bogate în umiditate apar în nuanțe deschise de albastru-turcoaz.

742 SWIR: 2.08-2.35 µm VNIR: 0.76-0.90 µm verde: 0.51-0.60 µm

Prezența benzilor 7 și 4 ale infraroșului permit diferențierea în nuanțe de verde și roz a suprafețelor cu vegetație și a celor fără vegetație. Răspunsul spectral al vegetației este redat de banda 4 (VNIR) în tonuri de verde, iar conținutul de apă din substrat și învelișul vegetal este evidențiat de banda 7 (SWIR) în tonuri de roz închis-cenușiu și verde-cenușiu (Mihai, 2007). Pădurile de conifere sunt redate de culoarea verde închis, foioasele de nuanțele de verde aprins, iar pajiștile de culoarea verde deschis (Quinn, 2001).

453 VNIR: 0.76-0.90 µm SWIR: 1.55-1.75 µm roșu: 0.61-0.69 µm

Este combinația optimă pentru diferențierea vegetației, datorită prezenței celor două benzi ale infraroșului (4 și 5). Acestea determină nuanțări mai accentuate ale vegetației (Mihai, 2007). Banda 5 (infraroșu în unde scurte) este sensibilă la variațiile conținutului de apă din frunze sau din sol. Vegetația apare în nuanțe de portocaliu și brun, tonurile mai deschise evidențiind un răspuns spectral mai puternic al vegetației, iar cele mai închise un răspuns mai slab. Nuanțele de verde vor fi mai vizibile în cazul în care vegetația reflectă mai mult în SWIR (infraroșu de unde scurte) și mai puțin în VNIR (infraroșu foarte apropiat). Suprafețele fără vegetație și cele construite, tipice pentru arealele urbane, apar în nuanțe de albastru și gri (GDSC, 2014).

Biogeografie – Lucrări practice

6

6.4. Indicele Normalizat de Diferențiere a Vegetației (NDVI)

NDVI este indicele de vegetație cu cea mai largă utilizare în analizele de teledetecție asupra învelișului vegetal (Tucker, 1979). A fost creat de către un grup de cercetători care monitorizau schimbările sezoniere ale vegetației din Podișul Preriilor (o unitate fizico-geografică având un gradient latitudinal ridicat), în scopul ameliorării efectelor azimutului solar diferit de la nord la sud (Rouse et al., 1973).

Vegetația sanogenă (cu cantitate mai mare de clorofilă) absoarbe cea mai mare parte a cantității de lumină roșie pe care o primește, iar în schimb reflectă o mare parte din radiația în infraroșu apropiat. Vegetația uscată sau rarefiată reflectă mai mult din lumina roșie primită și mai puțin din radiația infraroșie. NDVI se calculează ca raport între diferența și suma dintre reflectanța în zonele de infraroșu și roșu a radiației electromagnetice, conform principiului ilustrat în Fig. 6.5.

Formula de calcul a indicelui este:

Valoarea acestuia poate fi cuprinsă între -1 și 1. Valorile inferioare, cele mai apropiate de -1, corespund suprafețelor acvatice. Valorile apropiate de 0 indică suprafețele fără acoperire cu vegetație (roca la zi sub diferite forme - stâncării, nisipuri, soluri fără umiditate, etc.). Valorile pozitive cuprinse între 0,2 și 0,4 arată în general suprafețe acoperite cu vegetație de pajiști și tufărișuri, în timp ce intervalele de valori mai ridicate (0,3 - 0,4) corespund arelelor cu păduri de conifere. Cele mai mari valori ale NDVI sunt redate de pădurile de foioase, care au cel mai puternic răspuns spectral în infraroșu apropiat. Aceste valori sunt cuprinse în general între 0,6 - 0,7, dar pot atinge și peste 0,8, dacă vegetația este foarte densă și sănătoasă (acest lucru se observă mai ales în cazul pădurilor tropicale umede).

Figura 6.5. Ilustrarea principiului de calculare a NDVI (după Weier & Herring, 2000)

Biogeografie – Lucrări practice

7

Dacă radiația reflectată în infraroșu apropiat o depășește pe cea din spectrul vizibil, atunci probabilitatea ca vegetația corespunzătoare pixelului respectiv să fie densă (de tip pădure) este mai ridicată (Weier & Herring, 2000). Studiile au arătat că NDVI este direct influențat de capacitatea fotosintetică a plantelor și, prin urmare, de absorbția de lumină a coronamentului (Myneni et al., 1995).

Tabelul 6.3. Seminficația geografică orientativă a valorilor NDVI (Weier & Herring, 2000)

Valoarea NDVI Componente geografice aferente

-0,8 ... -0,9 Ape

-0,1 ... 0,1 Stâncării, nisipuri, zăpadă, etc.

0,2 ... 0,4 Pajiști, tufărișuri

0,6 ... 0,8 Păduri de foioase

În Fig. 6.6 este redat un mozaic de imagini satelitare pentru aproape întreaga suprafață de uscat a Globului (0°-63° latitudine nordică și sudică), reprezentând indicele normalizat de diferențiere a vegetației (NDVI) de la tonuri foarte deschise, cu valorile cele mai scăzute ale indicelui, până la tonuri închise de verde, corespunzătoare pădurilor tropicale umede.

Figura 6.6. Imaginea NDVI pentru suprafața terestră a Globului (Stockli & Allen, 2007).

Aplicație la subscena satelitară ”Munții Retezat - Depresiunea Hațeg”

Pentru exemplificare, se va calcula indicele NDV pentru o subscenă satelitară reprezentând unitatea Munților Retezat și a Depresiunii Hațeg, substrasă din scena cu următoarele caracteristici:

Indicativul scenei: L7CPF20000719_20000930_09 (NASA Landsat Program, 2000)

Data achiziției: 22-aug-2000

Imaginea rezultată este redată pentru o singură bandă în tonuri de alb, negru și gri, reprezentate în clase cu intervale egale ale NDVI. Pentru evidențierea particularităților

Biogeografie – Lucrări practice

8

termice ale vegetației se aplică o clasificare manuală a intervalelor de valori, cărora li se pot atribui simultan alte culori. În acest scop, se utilizează metoda Density slice (Fig. 6.7):

Din fereastra NDVI → Tools → Color Mapping → Density slice

Density slice este o metodă de interpretare digitală a datelor utilizată în analiza imaginilor satelitare prin definirea claselor de luminozitate a NDVI și atribuirea unor culori cât mai reprezentative (Campbell & Wynne, 2011).

Astfel, se pot stabili clasele de luminozitate optime pentru fiecare tip de vegetație sau categorie de folosință a terenurilor în parte, în scopul evidențierii distribuirii acestora în suprafață. Pentru simplificare, se poate reduce numărul claselor. Se observă în Fig. 6.7 că, la nivelul întregii subscene satelitare, valorile NDVI variază între -0,519 și 0,6024. Valorile negative extreme corespund suprafețelor acvatice mai extinse (lacuri, albii minore cu lățimi apreciabile); acestea însă nu apar în subscena redată în imagine, ele regăsindu-se la nord, în Depresiunea Hațegului. Valorile minime din cadrul subscenei se mențin în jur de -0,37 ... -0,35. Valorile apropiate de 0 reprezintă terenuri fără vegetație: stâncării, aluviuni, terenuri arate.

Diferențierea este mult mai clară în cazul vegetației. Tonurile de gri ajută suplimentar la diferențierea vizuală a categoriilor de suprafețe și a tipurilor de vegetație. Luminozitatea indică valorile cele mai ridicate ale NDVI în cadrul etajului fagului (păduri de foioase), cu valori extreme în cazul exemplarelor dezvoltate pe suprafețele cele mai însorite (peste 0,46). - Subetajul pădurii de amestec este redat în tonuri de gri foarte deschis, trecând apoi în gri deschis în cazul etajului pădurii de conifere și gri-cenușiu pentru pajiști. În Fig. 6.8 sunt reatribuite noi culori în mod automat, cu ajutorul metodei Density slice. Totuși, încă nu se pot diferenția cu precizie subetajele și etajele de vegetație, pentru aceasta fiind necesară redefinirea claselor indicelui NDV (Fig. 6.9).

Figura 6.7. Clasele de luminozitate ale indicelui NDV înainte de procesarea prin metoda Density slice

Biogeografie – Lucrări practice

9

Figura 6.8. Clasele de luminozitate și culoare ale indicelui NDV după atribuirea automată a culorilor prin metoda Density slice

Figura 6.9. Redefinirea claselor de luminozitate și a culorilor prin metoda Density slice

Pentru evidențierea tipurilor principale de vegetație s-a recurs la redefinirea manuală a claselor de valori ale NDVI, iar pentru fiecare clasă a fost atribuită o culoare cât mai reprezentativă, astfel:

1) -0,3 - -0,1 = lacuri cu adâncime mică, albii de râuri 2) -0,1 - 0,1 = terenuri fără vegetație 3) 0,1 - 0,2 = pajiști secundare, fânețe, pajiști alpine și subalpine 4) 0,2 - 0,3 = pădure de conifere (molid) 5) 0,3 - 0,4 = pădure de amestec (foioase și conifere) 6) 0,4 - 0,5 = pădure de foioase (fag) 7) 0,5 - 0,6024 = pădure de foioase (fag)

Biogeografie – Lucrări practice

10

Bibliografie recomandată GDSC, 2014. Band combinations. Geospatial Data Service Centre (GDSC). Retrieved 10-11-

2014, from http://gdsc.nlr.nl/gdsc/en/information/earth_observation/band_combinations.

Baldridge, A. M., Hook, S. J., Grove, C. I., & Rivera, G., 2009. The ASTER spectral library version 2.0. Remote Sensing of Environment, 113, 711-715. doi: 10.1016/j.rse.2008.11.007.

BSC, 2009. Envi (Version 4.7). Lafayette, Colorado: Better Solutions Consulting. Retrieved from http://www.envi-sw.com.

Campbell, J. B., & Wynne, R. H., 2011. Introduction to Remote Sensing (5th ed.). New York: The Guilford Press.

DiBiase, D., & Dutton, J. A., 2014. Spectral Response Patterns. GEOG 482: The Nature of Geographic Information Retrieved 16-11-2014, from https://www.e-education.psu.edu/geog482fall2/c8_p5.html.

Mihai, B. A., 2007. Teledetecție. Introducere în procesarea digitală a imaginilor (Vol. I). București: Editura Universității din București.

Myneni, R. B., Hall, F. G., Sellers, P. J., & Marshak, A. L., 1995. The interpretation of spectral vegetation indexes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33, 481-486.

NASA Landsat Program, 2000. Landsat ETM+ scene L7CPF20000719_20000930_09, SLC-On. Sioux Falls: USGS, 22-08-2000.

Quinn, J., 2001. Band combinations and interpretation. Retrieved 16-11-2014, from http://web.pdx.edu/~emch/ip1/bandcombinations.html.

Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W., 1973. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. Paper presented at the Third ERTS Symposium.

SEOS, 2014. Band combinations. Science education through Earth Observation for high Schools. Retrieved 27-10-2014, from http://www.seos-project.eu/home.html.

Short, N., 1982. Remote Sensing Tutorials. Retrieved 23-04-2012, from http://fas.org/irp/imint/docs/rst/Front/tofc.html.

Stockli, R., & Allen, J., 2007. Globalndvi tmo 200711. Retrieved from http://earthobservatory.nasa.gov/IOTD/view.php?id=8622.

California Institute of Technology, 1999. Conifer_deciduous.gif. In: Aster Spectral Library. The spectral response patterns of conifer trees and deciduous trees. California.

California Institute of Technology, 2002. Water_soil_grass.gif. In: Aster Spectral Library. The spectral response patterns of brownish-gray soil (mollisol), grass, and water. California.

Tucker, C. J., 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment, 8 (2), 127-150.

Weier, J., & Herring, D., 2000. Measuring Vegetation (NDVI & EVI). Earth Observatory. Retrieved 13-11-2014, from http://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/measuring_vegetation_1.php.