DETERMINACIÓN DE LA FIRMA ESPECTRAL DE LA COSTRA BIOLÓGICA DEL SUELO DE LA RESERVA NACIONAL LOMAS DE LACHAY, LIMA-PERÚ Walter Espíndola1, César Arana1, Tomás A. Carlo2 y Joel Rojas3 1
Departamento de Ecología del Museo de Historia Natural y Laboratorio de Ecología y Biogeografía de la Facultad de Ciencias Biológicas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. 2 Department of Biology, Penn State University, USA. 3 Laboratorio de Teledetección, Facultad de Ciencias Físicas de la UNMSM. E-mail:
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Introducción En las Lomas de Lachay se presenta una marcada gradiente de microclimas donde se desarrolla una particular flora y fauna. En este ecosistema se presentan grandes extensiones de loma con costra biológica del suelo (CBS), comunidades resultantes de la interacción entre las partículas del suelo y organismos microscópicos como cianobacterias, algas, líquenes, musgos, hepáticas y hongos desarrollándose dentro o por encima de la superficie del suelo (Figura 1). El estudio es parte de un programa de investigación emergente de la CBS, un importante componente de ecosistemas áridos y semiáridos del mundo y que ha sido muy escasamente explorado en Perú.
Figura 4. La herramienta Transecto, toma todos los valores de reflectancia de los pixeles al realizar el trazo sobre la imagen satelital. Pixel vs Valor de Reflectancia.1
Objetivo El objetivo del estudio fue identificar a través de herramientas de teledetección las firmas espectrales de la cobertura de las distintas comunidades de CBS presentes con el fin de generar una clasificación posterior.
Figura 2. Imagen satelital de la zona de estudio, Reserva Nacional Lomas de Lachay. Landsat 8 OLI/TIRS (Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor
SWIR2 2.2010 µm
Métodos Se analizaron imágenes capturadas por el sensor OLI del satélite Landsat 8 obtenidas durante los meses de enero y abril del año 2014, seleccionándose aquellas que presentaran menor cobertura de nubes (path/row:8/68, 17 de enero del 2014; 23 de abril del 2014). Estas imágenes recibieron una corrección atmosférica necesaria para convertir los Niveles Digitales (ND) a valores de reflectancia de la superficie terrestre (Figura 2), usando la siguiente fórmula:
SWIR1 1.6090 µm
NIR 0.8646 µm
ρλ' = MρQcal + Aρ
Green 0.5613 µm
Blue 0.4826 µm
Coastal Aerosol 0.4430 µm
Finalmente la Reflectancia TOA con corrección del ángulo solar es:
ρλ′ ρλ = 𝒔𝒊𝒏(Ɵ𝑺𝑬)
Para el análisis de las firmas espectrales, se usaron las instalaciones del Laboratorio de Teledetección de la Facultad de Ciencias Físicas de la UNMSM, cuyos procesadores poseen el programa ENVI 5.1. La imagen se descompuso en diagramas de dispersión mostrando los valores de dos bandas (variables) por la reflectancia de cada pixel (Figura 3). Al ser un análisis dirigido, se seleccionaron aquellos pixeles cuya información conocida en campo presentaban superficies de arena, vegetación y de CBS. Se dispuso de la herramienta de Transecto para analizar el cambio de la reflectancia por cada tipo de cobertura, pasando por zonas con cobertura de Arena, Costra Biológica del Suelo y Vegetación, en ese orden (Figura 4). Finalmente se extraen las firma espectrales de cinco réplicas por cada clase de pixel, siendo su media el valor a analizar.
Figura 1. Macrofotografía de la Corteza Biológica del Suelo. Se puede apreciar a los organismos desarrollándose sobre y dentro del sustrato. Algas, Líquenes , Musgos y/o Hepáticas conforman esta comunidad.
Conclusiones
Red 0.6546 µm
Donde : ρλ‘ : Es el valor de reflectancia planetaria, sin corrección por ángulo solar. Notar que Ρλ` no contiene una corrección por el ángulo solar. Mρ : Es el factor multiplicativo de escalado especifico por banda obtenido del metadato (REFLECTANCE_MULT_BAND_x, donde x es el número de la banda). Aρ : Es el factor aditivo de escalado específico por banda obtenido del metadato (REFLECTANCE_ADD_BAND_x , donde x es el número de la banda). Qcal : Es el producto estándar cuantificado y calibrado para valores de pixel (DN). Este valor se refiere a cada una de las bandas de la imagen.
Donde: ρλ : Es el valor reflectancia planetaria o en el techo de la atmósfera TOA, con corrección por ángulo solar. ƟSE : Es el ángulo de elevación solar. El ángulo de elevación solar del centro de la escena es provisto en el metadato de la imagen (SUN_ELEVATION). Los valores de REFLECTANCE_MULT_BAND_x , REFLECTANCE_ADD_BAND_x y SUN_ELEVATION se encuentran dentro del archivo METADATA de la imagen satelital.
Figura 5. Firmas espectrales de Arena, Vegetación y Costra Biológica del Suelo (BSC) encontradas en la Reserva Nacional Lomas de Lachay.
Figura 3. Matriz de diagramas de dispersión, combinando cada una de las siete bandas presentes de la imagen. Se aprecia que a partir de la combinación de las bandas Infrarrojo (IR) y la banda ROJA, se observan grupo de pixel con diferente correlación.
Resultados El análisis de la Matriz de diagramas de dispersión (Figura 3) muestra que las bandas Coastal Aerosol, Azul, Verde y Rojo presentan una alta correlación. Por otro lado, la interacción de las bandas Rojo, Infrarrojo cercano (NIR), Infrarrojo de onda corta 1 y 2 (SWIR1 y SWIR2) se aprecian hasta tres grupos de pixeles con diferente correlación. Con el resultado antes expuesto, se utilizaron las bandas Rojo, NIR y SWIR1 para trabajar con la herramienta Transecto (Figura 4). El resultado es una gráfica Pixel Vs. Reflectancia donde se puede apreciar tres regiones muy marcadas. Los primeros 40 pixeles que corresponden a suelos con cubierta de Arena, las bandas tienen la misma tendencia pero difieren en la intensidad de Reflectancia. Para la banda Rojo presentan valores mayores a 0.15. El siguiente grupo de pixeles (40-90 aprox.) las tres bandas presentan una misma tendencia y sus valores de Reflectancia en la banda Rojo se hayan entre 0.09 y 0.16. Estas corresponderían a suelos cubiertos de CBS. Finalmente el tercer grupo de pixeles (90-160 aprox.) que corresponderían a suelos cubiertos de Vegetación, la banda SWIR1 presenta una tendencia ligeramente diferente a la NIR y Rojo. En este caso los valores de Reflectancia en la banda SWIR1 son mayores a 0.15. Delimitadas estos tres tipos de coberturas se obtuvo la siguiente gráfica (Figura 5). Dentro del grupo de firmas de CBS, se representaron la menor y mayor Reflectancia presente. Aquellas firmas con mayor Reflectancia pertenecen a pixeles con CBS que están más próximas a las de Arena. Por otro lado las que estaban más próximas a la Vegetación tienen una Reflectancia menor.
Queda demostrada la gran utilidad de las bandas Rojo, NIR y SWIR para el estudio de la vegetación y de organismos asociados al suelo debido a las propiedades físicas. La luz roja, que en su mayoría es absorbida por las plantas, nos permite distinguir la vegetación del suelo desnudo. La luz presente en la longitud de onda en el NIR es altamente absorbida por las plantas debido a la interacción con el aire presente en los espacios intercelulares de la hoja. La radiación presente en la longitud de onda en el SWIR es altamente absorbida por el agua pura y esta relacionada a la cantidad de contenido de agua de la hoja. Al ser muy sensible a la humedad se usa generalmente para el monitoreo de la vegetación y de la humedad del suelo (Verbyla, 1995; Ripple, 1985; Gates, 1970). La reflectancia en los suelos con Arena es alta, esto debido a la ausencia de humedad. Los valores de reflectancia mayores al 0.15 en la banda Rojo confirma su presencia. La reflectancia de las superficies cubiertas por vegetación absorbe la luz visible pero refleja la del infrarrojo. Valores de reflectancia en la banda SWIR 1 mayores a 0.15 confirma su presencia. La reflectancia de las superficies cubiertas por CBS es baja. Valores entre 0.09 y 0.16 en la banda Rojo confirman su presencia. El rango que presenta la firma correspondiente a la CBS puede estar relacionada a la composición orgánica de algas, musgos y/o líquenes.
Bibliografía Gates, D.M. 1970 Physical and physiological properties of plants. In: Remote Sensing with Special References to Agriculture and Forestry. National Academy of Sciences, Washington, D.C. pp. 224-252. Ripple, W. J. 1986. Spectral reflectance relationship to leaf water stress. Photogrametric Engineering and Remote Sensing. 52:1669-1675. Verbyla, D. L. 1995 Satellite Remote Sensing of Natural Resources: New York, London: CRC Press Inc., pp.41-59 Using the USGS Landsat 8 Product. U.S. Department of the Interior. U.S. Geological Survey.
Financiamiento: Proyecto VRI-CSI-UNMSM 151001111
