Guía de índices espectrales

NDVI vs NDWI vs NBR: ¿qué índice deberías usar?

Elige el índice según el fenómeno que necesitas observar, no según el acrónimo más conocido.

NDVI: verdor y vigor de vegetación

NDVI contrasta el infrarrojo cercano y el rojo. Se usa para observar presencia, vigor relativo y cambios de vegetación, pero no debe tratarse como una medida universal de salud del cultivo.

NDWI: detección de agua

Las variantes de NDWI resaltan agua abierta o contenido de agua en vegetación. Confirma la fórmula y las bandas antes de comparar resultados.

NBR: incendios y disturbios

NBR contrasta infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta y suele compararse entre fechas para analizar severidad de incendios y disturbios.

Regla práctica

  • Usa NDVI para patrones de vegetación.
  • Usa la formulación NDWI apropiada para agua o humedad.
  • Usa NBR y su cambio para incendios y disturbios.
  • Confirma sensor, fecha, nubes, resolución y preprocesamiento.

El verdadero cuello de botella

La fórmula suele ser la parte fácil. El análisis confiable depende de insumos alineados, fechas adecuadas, manejo de nubes, preprocesamiento consistente e interpretación contextual.

Fórmulas y bandas

NDVI = (NIR − Rojo)/(NIR + Rojo); contrasta infrarrojo cercano y rojo. Un NDWI común para agua abierta usa (Verde − NIR)/(Verde + NIR), mientras la formulación de Gao para agua en vegetación usa (NIR − SWIR)/(NIR + SWIR). NBR = (NIR − SWIR2)/(NIR + SWIR2). Confirma formulación y bandas del sensor antes de comparar.

Controles de interpretación

  • Nubes, sombras y corrección atmosférica afectan índices
  • Importan fecha, estacionalidad, resolución y consistencia del sensor
  • Una fecha no es análisis de cambio
  • Los umbrales son específicos del proyecto
  • Se necesitan datos de campo y experiencia de dominio para interpretar patrones

Elección práctica

Empieza por el fenómeno y confirma bandas, preprocesamiento y fechas. El trabajo multitemporal de BGPD usa observaciones repetidas y comportamiento relativo, no un valor aislado como diagnóstico absoluto.

Fuentes y lecturas adicionales

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