índices de vegetación con el software SNAP 7.0: Generación de máscaras y coberturas
Proyecto SENSAGRI (Sentinels Synergy for Agriculture Project) URL http://sensagri.eu
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Instituto de Clima y Agua, INTA
2020
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| author | Casella, Alejandra An Pezzola, Nestor Alejandro Barrionuevo, Nestor Winschel, Cristina Ines |
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| description | Proyecto SENSAGRI (Sentinels Synergy for Agriculture Project) URL http://sensagri.eu |
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| id | INTA7148 |
| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| publishDate | 2020 |
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| spelling | INTA71482024-09-19T16:42:35Z índices de vegetación con el software SNAP 7.0: Generación de máscaras y coberturas Casella, Alejandra An Pezzola, Nestor Alejandro Barrionuevo, Nestor Winschel, Cristina Ines Indices de Vegetación Vegetation Index Clasificación Agua Clima Teledetección Classification Water Climate Remote Sensing Copernicus Sentinel 2 Copernico Centinela 2 Proyecto SENSAGRI (Sentinels Synergy for Agriculture Project) URL http://sensagri.eu Las imágenes de los satélites Sentinel, lanzados por el programa Copernicus de la Agencia Espacial Europea (ESA por sus siglas en inglés), tienen la posibilidad de ser procesadas con el programa SNAP (Sentinel Application Platform) que se ha desarrollado especialmente para ellas, de descarga y uso gratuitos. El programa SNAP cuenta con múltiples herramientas para el procesamiento de imágenes raster, orientados a la aplicación de diversos procesos de la teledetección para el estudio de la vegetación. El proyecto Copernicus ha desarrollado el componente Sen2Cor que ofrece excelentes resultados en la corrección atmosférica y geométrica de los datos de los satélites Sentinel 2A y 2B. Este proceso es necesario cuando se desea calcular índices de vegetación, agua o suelos, así como en estudios multitemporales o multiespaciales. Para conocer el estado de los cultivos ha sido de suma importancia en las últimas décadas el cálculo de variables biofísicas de la vegetación, como es el caso del NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), el más popular de todos. Con el avance tecnológico de las plataformas y sensores hoy se dispone de índices más específicos, como aquellos que estudian el contenido de clorofila y de nitrógeno; cálculos de índice de área foliar (LAI por sus siglas en ingles), contenido de clorofila (LCC); índices de agua o índices de suelos, entre otros. En este tutorial vamos a ver como se elabora un índice de vegetación y la generación de máscaras para la clasificación de una imagen satelital Sentinel 2A y 2B. Fil: Casella, Alejandra Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina Fil: Pezzola, Néstor Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina Fil: Barrionuevo, Néstor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; Argentina Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina 2020-04-27T11:51:42Z 2020-04-27T11:51:42Z 2020-03-11 info:ar-repo/semantics/informe técnico info:eu-repo/semantics/report info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/7148 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Instituto de Clima y Agua, INTA |
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