PERCEPCIÓN REMOTA PRINCIPIOS DE PERCEPCIÓN REMOTA Percepción remota: Adquisición de datos por medio de un instrumento alejado de la superficie u objeto. Componentes básicos: - Adquisición de datos (ciencias físicas y matemáticas) - Extracción de información (ciencias matemáticas, biológicas, estadísticas, geológicas) Ejemplos: Cámaras fotográficas Radiómetros Escáners, lasers Sensores térmicos Detectores de sonido Sismógrafos Aparato Rayos X Endoscopio Tomógrafo Resonancia magnética Ecógrafo A campo: Generalmente restringido a datos adquiridos mediante aparatos que miden radiación electromagnética o a cámaras fotográficas. Ejemplos de Percepción Remota Ecodoppler cardiaco Endoscopia Resonancia magnética Termografía Adquisición de datos Sensor Fuente de radiación Datos originales Reflejada Emitida Extracción de información Dispersada Absorbida Interpret. y análisis Datos Aux. Superficie en estudio Transmitida (y refractada) Información (usuario) Plataformas Cuales son las plataformas posibles de los sensores remotos Ventajas de los sensores remotos: - Costos (cámara fotográfica) - Mediciones no destructivas - Repetibilidad de las mediciones - Posibilidad de registro contínuo y automático - Información para la totalidad de un área - Información consistente dentro de la imágen Datos satelitales Datos de alta altitud Datos de baja altitud Observaciones en tierra ¿Que información toma el sensor? Datos sobre: Espectro electromagnético Radiación electromagnética Energía que se mueve a la velocidad de la luz según un patrón ondulatorio sinusoidal. Transmite información desde el objeto de estudio al sensor. Zonas del espectro: Violeta: 0.4 - 0.446 µm VISIBLE Rayos cósmicos Azul: 0.446 - 0.500 µm Verde: 0.500 - 0.578 µm Rayos gamma Amarillo: 0.578 - 0.592 µm Rayos X Naranja: 0.592 - 0.620 µm Ultravioleta Rojo: 0.620 - 0.72 µm Visible INFRARROJO Infrarrojo 0.72 - 15.0 µm Microndas 3 zonas del espectro infrarrojo: Ondas de radio y TV - IR cercano (reflejado) -- 0.7 a 1.3 µm - IR medio (reflejado) -- 1.3 a 3.0 µ - IR lejano o térmico (emitido) - 3.0 a 5.0 y 8.0 a 14.0 µm Sensor hiperespectral Cada píxel contiene un espectro, compuesto por varias bandas contiguas, útiles Atm. para identificar los materiales del mismo suelo agua 224 imágenes Ancho de cada espectrales lecturatomadas (km) simultáneamente Longitud Veget. de onda Adquisición de datos Sensor T + A + R = Radiación incidente Fuente de radiación Reflexión Emisión Dispersión Absorción O3 - CO2 - H2O Superficie en estudio Transmisión (y refracción) Interacciones con la atmósfera La energía reflejada, transmitida o absorbida varían entre distintos elementos de la superficie (suelo, agua, vegetación) La magnitud de la energía reflejada, transmitida o absorbida por un elemento depende de la longitud de onda Interacciones con las superficies Interacciones de la radiación con la superficie La cantidad de energía reflejada por una superficie depende además: - Angulo de la radiación incidente - Rugosidad en relación a la longitud de onda - Los materiales a uno y otro lado de la interface - Condiciones atmosféricas y meteorológicas Reflección especular y reflección lambertiana --> efecto de la rugosidad de la superficie y del ángulo de incidencia de la radiación. Especular Lambertiana Reflectancia de distintas superficies Agua Suelos - Sedimentos - Contenido de Clorofila - Profundidad y características del fondo - Composición química - Contenido de materia orgánica - Contenido hídrico - Rugosidad de la superficie Vegetación - Estructura de la hoja - Contenido de pigmentos - Estado hidrico - Arquitectura del canopeo - Angulo de elevación solar - Radiación incidente - Efectos del suelo A - V - R - IRC Reflectancia de distintas superficies Porotos Alfalfa Rastrojo de trigo Gramíneas Papas Suelo Maíz Soja Remolacha azucarada Girasol El Indice Verde “mide” cuánta luz está absorbiendo el pasto verde Indice Verde: (IR-R)/(IR+R) Satélite Infrarrojo (IR) Rojo (R) Alta cobertura vegetal Sol Satélite Infrarrojo (IR) Rojo (R) Baja cobertura vegetal El Índice Verde Normalizado (IVN) permite estimar la proporción de luz solar absorbida por el forraje para la fotosíntesis, la cual está muy relacionada con la producción de forraje. El forraje verde refleja poca radiación de "color rojo" (R) y mucha radiación infrarroja (IR). Ciertos satélites tienen sensores que captan por separado R y IR, con lo cual se puede calcular el IVN de cada área abarcada por el satélite: IVN= IR-R/(IR+R) Cuando el IVN es alto, se está interceptando mucha luz y, por lo tanto, produciendo más pasto. Cuando es bajo, poca luz está siendo transformada en pasto. Ejemplo El cálculo para un píxel dado dará un valor entre (-1) y (+1). Sin embargo, ninguna hoja verde dará un valor cercano al cero. Un valor de cero, indica que no hay vegetación, y uno cercano a +1 (0,8 – 0,9) indica la mayor densidad posible de hojas verdes. Sensores manuales Fieldscout GreenSeeker FieldSpec Portable Handheld Spectroradiometer Con cámara digital con filtro IR (stress de plantas) Productividad de Materia Seca = x x = Radiación (luz) incidente x % rad inc que es absorbida Rad absorbida Eficiencia en x el Uso de la Radiación Calibración con cortes Indice Verde en trigo IVN Rendimiento Al existir bancos de imágenes desde que hay satélites, esta herramienta permite estimar la producción forrajera de tiempos pasados. El conocimiento de la producción en el pasado es útil para cuantificar y entender mejor el funcionamiento de los sistemas forrajeros y su respuesta a eventos climáticos, como las sequías. Capacidad Analizar la marcha actual e histórica del IVN permite: - estimar la producción de pasto promedio y sus rangos de variación - identificar momentos del año más variables - asignar probabilidades a ciertos eventos que pueden ser críticos para la planificación forrajera - evaluar resultados productivos contando con una estimación de la producción de pasto de etapas previas Las principales limitaciones que encuentra esta herramienta en su estado actual son: - requisito de procesamiento de las imágenes y de manejo de gran número de datos -requisito de calibraciones para pasar de IVN a producción de materia seca - Costo de adquisición de las imágenes ESTA ES UNA HERRAMIENTA QUE NO SE PUEDE DEJAR DE CONOCER, NOS PERMITIRÁ MEJORAR LAS PLANIFICACIONES FORRAJERAS Y PREVER SOLUCIONES ANTE DISTINTAS SITUACIONES CLIMÁTICAS