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Elaboración de una base de datos de áreas pseudoinvariantes (API) en Europa mediante imágenes multitemporales MODIS para la mejora de procesos de corrección radiométrica

Los modelos simplificados de corrección radiométrica que utilizan valores de referencia de la reflectividad de cubiertas invariantes en largos periodos de tiempo, definidos como áreas pseudoinvariantes (API), permiten el procesamiento y calibración de imágenes adquiridas por distintossensores o de series temporales con una elevada coherencia. El objetivo de este trabajo es el de implementar un procedimiento que permita identificar áreas pseudoinvariantes (APIs) de manera automática en un área inicial de estudio para posteriormente establecer la automatización para todo el continente europeo mediante el uso de imágenes multitemporales de reflectividad en superficie del sensor MODIS (MOD09GA). La metodología implementada se basa en el trabajo realizado por Pesquer et al. (2019) y Pons et al. (2014), la cual consta de una etapa de preselección de las API a través de criterios de calidad, análisis geoestadístico y de condiciones de iluminación de los píxeles de cada imagen. Y de una etapa de selección de API cuyos pixeles presenten una baja desviación estándar en sus valores de reflectividad para cada banda espectral. Al implementar esta metodología se obtuvieron 62 APIs en el área de estudio que abarcan diversas cubiertas con distintos comportamientos espectrales de los cuales el mayor porcentaje (29%) se encuentra dentro del tipo de cultivos con presencia de vegetación natural, seguido por masas de agua (22,6%) y por bosques de coníferas (21%). Mientras que el tipo de cubierta con menor porcentaje de APIs fue la de bosques mixtos (1,6%).

Simplified radiometric correction models that use reference values of the reflectance of invariant land covers over long periods, determined as pseudoinvariant areas (API), allow the processing and calibration of images acquired by different sensors or time series with high coherence. The objective of this work is to implement a procedure that allows identifying pseudoinvariant areas (APIs) automatically in an initial study area to subsequently establish automation for the entire European continent using multitemporal reflectance surface images of the MODIS sensor (MOD09GA). The methodology implemented is based on the work carried out by Pesquer et al. (2019) and Pons et al. (2014), which consists of a stage of pre-selection of APIs through quality criteria, geostatistical analysis and illumination conditions of the pixels of each image. Moreover, the API selection stage gets pixels that presents a low standard deviation in their reflectance values for each spectral band. When implementing this methodology, 62 APIs were obtained in the study area that include different land covers with different spectral behaviors of which the highest percentage (29%) are crops with natural vegetation, followed by water bodies (22.6%) and by coniferous forests (21%). While the land cover with the lowest percentage of APIs was the mixed forest (1.6%).