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Influencia del ángulo de observación en la estimación del índice de área foliar (LAI) mediante imágenes PROBA/CHRIS
2016
La estimación de variables biofísicas como el Índice de Área Foliar (LAI) mediante técnicas de teledetección es objeto de numerosos estudios, ya que de su conocimiento se puede extraer valiosa información sobre el estado de la vegetación. En este trabajo se estudia la estimación del LAI mediante imágenes multiangulares PROBA/CHRIS, analizando el comportamiento de la reflectividad medida en sus 5 ángulos de observación, en las longitudes de onda de 665 y 705 nm correspondientes a la banda de absorción de la clorofila y la reflectividad de la vegetación en el Red-Edge, respectivamente. El Índice de Diferencia Normalizada (NDI) calculado en estas longitudes de onda, mostró una buena correlació…
Evaluation of Sentinel-2 Red-Edge Bands for Empirical Estimation of Green LAI and Chlorophyll Content
2011
ESA’s upcoming satellite Sentinel-2 will provide Earth images of high spatial, spectral and temporal resolution and aims to ensure continuity for Landsat and SPOT observations. In comparison to the latter sensors, Sentinel-2 incorporates three new spectral bands in the red-edge region, which are centered at 705, 740 and 783 nm. This study addresses the importance of these new bands for the retrieval and monitoring of two important biophysical parameters: green leaf area index (LAI) and chlorophyll content (Ch). With data from several ESA field campaigns over agricultural sites (SPARC, AgriSAR, CEFLES2) we have evaluated the efficacy of two empirical methods that specifically make use of the…
Multi-Crop Green LAI Estimation with a New Simple Sentinel-2 LAI Index (SeLI)
2019
The spatial quantification of green leaf area index (LAIgreen), the total green photosynthetically active leaf area per ground area, is a crucial biophysical variable for agroecosystem monitoring. The Sentinel-2 mission is with (1) a temporal resolution lower than a week, (2) a spatial resolution of up to 10 m, and (3) narrow bands in the red and red-edge region, a highly promising mission for agricultural monitoring. The aim of this work is to define an easy implementable LAIgreen index for the Sentinel-2 mission. Two large and independent multi-crop datasets of in situ collected LAIgreen measurements were used. Commonly used LAIgreen indices applied on the Sentinel-2 10 m ×