Comparación y ajuste en zonas agrícolas de índices de vegetación derivados de Landsat-8 y Sentinel-2

Abstract

La integración entre múltiples sensores es indispensable para el uso complementario de imágenes de diferentes satélites en la obtención de series temporales de índices de vegetación, herramienta muy utilizada para la identificación y seguimiento de cultivos. En este trabajo se analiza la relación existente entre los índices de vegetación NDVI, SAVI y VARI derivados de imágenes Landsat-8 y del reciente Sentinel-2, y se muestran las ecuaciones de ajuste entre ambos satélites obtenidas para zonas agrícolas. Para ello se utilizan cuatro parejas de imágenes con las que, mediante gráficos de dispersión, funciones de ajuste y test estadísticos se determinará la relación existente. Aunque los valores de los índices obtenidos con un satélite u otro no son muy diferentes, si se aprecian estadísticamente diferencias significativas que aconsejan el ajuste cuando los índices de vegetación se calculan usando reflectividades derivadas de los productos Landsat-8 nivel L1T y Sentinel-2 nivel 1C. Se recomienda completar el estudio con más parejas de imágenes para conseguir unas funciones de ajuste más robustas.

Interrelationship between multiple sensors is essential for the complementary use of images from different satellites to obtain time series of vegetation indexes, tool used for the identification and monitoring of crops. This paper examines the relationship between the NDVI, SAVI and VARI vegetation indexes derived from Landsat-8 images and recent Sentinel-2, and shows the calibration equations between both satellites obtained for agricultural areas. Four pairs of images are used to determine this relationship by means of graphs of dispersion, adjustment functions and statistical test. Although the values of the indices obtained with one satellite or other are not very different, there are statistically significant differences that advise the calibration when the vegetation indexes are calculated using reflectance derived from Landsat-8 L1T and Sentinel-2 level 1C products. It is recommended to complete the study with more pairs of images for more robust calibration functions