¿Qué satélite de teledetección se utiliza mejor para mapear la extensión de la vegetación?

Actualmente estoy escribiendo una tarea para mi clase de teledetección y, aunque creo que tengo la respuesta correcta, me pregunto qué piensan las personas que hacen estas cosas para ganarse la vida.

La pregunta es: ¿qué satélite de Landsat TM (Thematic Mapper) y SPOT 5 usaría para mapear la extensión general de un área de estudio de 300 km x 300 km.

Mi respuesta fue que usaría el SPOT 5, ya que es una resolución más alta y le permitiría obtener una mayor extensión en comparación con la resolución de 30 m del Landsat TM. Sin embargo, el SPOT 5 tiene un área de franja pequeña, por lo que debe usar más imágenes. También pensé en la franja VMI de 2200 km en el SPOT 5, pero la resolución es de 1 km.

Pensamientos?

Estoy de acuerdo con la opinión de @vascobnunes, pero si desea definir ciertos objetos, debe usar LANDSAT TM porque una clasificación más necesita más bandas como (R, G, B, NIR, MIR, TIR, FIR) ... y mi elección es que debe usar LANDSAT TM (proporcioné la misma información en la siguiente explicación) para la vegetación.

Lo importante en este caso es que debe mirar relative spectral response (RSR)su satélite.

Se supone que las mediciones de respuesta espectral relativa (RSR) son constantes para todos los detectores cubiertos por un filtro común y se normalizan a la respuesta pico de unidad AT. Actualmente no hay métodos para verificar la estabilidad espectral con el tiempo, ya sea desde mediciones en órbita o desde el suelo.

(Fuente: Dr. John Barke)

Además de RSR, temporal resolutiones tan importante para el ciclo repetitivo de adquisición de datos ...

Esta es la respuesta espectral relativa para LANDSAT TM:

Hay una información aquí acerca de la evaluación de las diferencias causadas por NDVI- funciones de respuesta espectral relativa por sensores específicos.

El resumen está aquí:

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es el indicador basado en sensores remotos más utilizado para monitorear la dinámica de las superficies terrestres y los cambios ambientales. Debido a las diferentes características del sensor, los valores de NDVI varían según el sistema de grabación. Este estudio se centra en el factor de las características del sensor espectral, lo que puede complicar la interpretación de los datos NDVI multisensorales. Por lo tanto, se simularon bandas multiespectrales de Landsat 5TM, QuickBird y SPOT5 a partir de datos hiperespectrales. Estos conjuntos de datos simulados muestran características idénticas (excepto espectralmente) como la geometría del sensor, las condiciones atmosféricas, la topografía y la resolución espacial. Esto permite una comparación directa de las diferencias de NDVI causadas por el factor de diferentes características espectrales.

He hecho un resumen para usted de este documento sobre valores espectrales para NIR y banda roja ...

Funciones de respuesta espectral relativa de las bandas rojas e infrarrojas cercanas de Landsat 5TM, QuickBird y SPOT5 con 2 espectros típicos de cobertura terrestre.

El resultado :

Especialmente en la región NIR, las funciones RSR de los sensores varían entre sí. Es evidente que la brecha entre la banda roja y NIR de Landsat 5TM, así como de SPOT5, es más amplia que la brecha entre las bandas de QuickBird, donde incluso existe una superposición.

Diferencias relacionadas con el sensor (%) de las funciones de respuesta espectral relativa de las bandas roja (a) y de infrarrojo cercano (b) de los sensores.

El resultado:

Mientras que las bandas rojas de QuickBird y SPOT5 son muy similares, las bandas NIR de estos sensores muestran las diferencias más amplias hasta más del 80% a 0,77 µm. Debido a las amplias diferencias entre las bandas NIR, las funciones RSR de estas bandas afectan al NDVI más que las de las bandas rojas.

Espero que te ayude...

Si solo tiene SPOT 5 y Landsat TM para elegir, el dinero no es un problema y para un área pequeña de 30 000ha, estaría de acuerdo en que SPOT5 es la mejor opción, aunque Landsat tendría algunas ventajas importantes:

SPOT5:

• Resolución espacial de 2,5 m
• 3 bandas espectrales (verde, rojo, casi infrarrojo)
• alrededor de 2,64 € por kilómetro cuadrado para nuevas adquisiciones
• buen tiempo de visita
• mayor ventaja: mejor resolución, ideal para mapeo de detalles espaciales muy altos

Landsat TM

• Resolución espacial de 30m
• 7 bandas espectrales (R, G, B, NIR, MIR, TIR, FIR)
• aproximadamente 0,5 € por km2
• mayor ventaja: mejor información espectral ideal para una mejor discriminación temática; precio

También tendría buenas opciones con Rapideye, Aster o LISS-IV.

Saludos, Vasco Nunes

Si desea que la clasificación automática vaya con Landsat, creo que cualquier clasificación automática de imágenes de resolución de 2,5 m (dependiendo del tipo y la diversidad del área) lo hará lidiar con muchos artefactos a menos que sea realmente bueno en eso: )

El propósito de tal conjunto de datos es lo principal a considerar. ¿Solo visualización? ¿Cálculos de área muy detallados? Análisis de proximidad? ¿Cuál es el área de vegetación más pequeña que desea representar en su conjunto de datos? ¿Cuál es su escala de tiempo y mano de obra para esto? Todo eso debería darte la respuesta a tu pregunta.

Un montón de cosas a considerar y el propósito de tal proyecto es la guía principal.