Factor de la reflectancia bi-cónica en especies vegetales contrastantes: modelación de los ángulos cenitales

Autores/as

  • Alejandro Cano González
  • Fernando Paz Pellat
  • Ma. Isabel Marin
  • Eliezer López Bautista
  • José Chávez
  • Martín Bolaños
  • José Luis Oropeza

DOI:

https://doi.org/10.28940/terra.v36i2.226

Palabras clave:

clasif icación, CCRF, modelación cenital, especies únicas, sensores remotos

Resumen

La información multi-angular de las reflectancias de las clases de la vegetación natural ha sido planteada, para su discriminación, bajo diferentes enfoques de caracterización. Aunque en apariencia este enfoque permite def inir en forma conf iable f irmas espectrales multi-angulares típicas, su uso generalizado no ha sido analizado. En este trabajo se presenta un modelo de los efectos del ángulo cenital de visión e iluminación en las reflectancias y se valida en un conjunto de experimentos de ocho especies vegetales con arquetipos contrastantes más suelo desnudo, bajo condiciones de iluminación-visión bi-cónicas. Los resultados muestran que el modelo propuesto es robusto y conf iable, por lo que puede usarse en forma operacional. Los análisis realizados para el efecto del suelo y la densidad de plantas muestran que hay importantes zonas de confusión (traslape de información) entre las especies, al considerar efectos combinados para diferentes ángulos acimutales. Estos resultados ponen en duda el uso en forma generalizada de la información espectral multi-angular y solo justif ican este enfoque de clasif icación si se dejan f ijos el fondo de la vegetación y la densidad de plantas (cantidad de follaje).

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Publicado

2018-04-16

Cómo citar

Cano González, A., Paz Pellat, F., Marin, M. I., López Bautista, E., Chávez, J., Bolaños, M., & Oropeza, J. L. (2018). Factor de la reflectancia bi-cónica en especies vegetales contrastantes: modelación de los ángulos cenitales. REVISTA TERRA LATINOAMERICANA, 36(2), 105–119. https://doi.org/10.28940/terra.v36i2.226

Número

Sección

Artículo científico

Métrica