Estimación de las fracciones arbustiva y herbácea mediante suavizado de series temporales Índice de Vegetación de MODIS en el Monte Oriental Rionegrino = Shrub and Herb fraction estimation by smoothing time series MODIS Vegetation Index in the Eastern Shrubland of Rio Negro

Abstract

Las herramientas de teledetección permiten monitorear tanto los arbustos como los pastos en grandes extensiones de forma rápida y precisa (Goslee et al., 2003). A partir de índices derivados de imágenes satelitales, como el índice de vegetación normalizada (IVN), es posible monitorear la dinámica de una comunidad vegetal (Echevarria & Olmedo, 2020). Sin embargo, en ambientes mixtos arbustivo-herbáceos, el valor de un píxel (mínima unidad espacial de una imagen) representa una mezcla de la señal espectral de ambas fracciones de la vegetación, lo que dificulta el estudio de ambas fracciones de manera separada. Existen métodos, como el suavizado STL (Lu et al, 2002), que permiten, dada una serie histórica de datos, separarla en fracciones herbácea y leñosa. Está basada en procesos ponderados de suavizado que usan la variabilidad intra e interanual como criterio de separación. Sin embargo, las mismas deben de ser validadas y calibradas a partir de datos locales de terreno. El objetivo de este estudio fue evaluar la contribución del suavizado STL en la estimación de las fracciones arbustiva y herbácea de la vegetación mediante sensores remotos.