Application of Vegetation Index Derived from Satellite Imagery Analysis Vegetation Coverage in the Province of Loja, Ecuador | Aplicación de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales para análisis de coberturas vegetales en la provincia de Loja, Ecuador

Испанский язык; кастильский. Las variaciones temporales y espaciales de coberturas vegetales son un importante indicador de las dinámicas de los ecosistemas. La teledetección ha sido utilizada como valiosa herramienta para este n. Entre las técnicas de empleo de datos satelitales multiespectrales se destacan los índices de vegetación. El presente estudio evaluó tres índices de vegetación, como estimadores de tipos de vegetación en Loja Ecuador. Los índices empleados fueron: el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI, Índice de Estrés Hídrico MSI y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo SAVI, aplicados a imágenes Landsat 7 ETM+ y ASTER. Además se analizó la relación entre los índices con precipitación y temperatura. Los resultados muestran que los índices permitieron discriminar tipos de vegetación, no hubo diferencias significativas entre estos en las dos imágenes. El MSI tuvo ligeramente mejor correspondencia con las características de las coberturas. Los periodos de temperatura y precipitación empleados y vacíos de información in uyeron al establecer correlaciones con los índices, no se encontraron correlaciones signi cativas.

Английский. The temporal and spatial variations of vegetation cover is an important indicator of ecosystem dynamics. Remote sensing has been used as a valuable tool for this purpose. Among the techniques using multispectral satellite data of vegetation indexes stand out. This study evaluated three vegetation indices as estimators of vegetation types in Loja Ecuador. The indices used were: Index NDVI Normalized Difference Vegetation, Water Stress Index MSI and Adjusted Vegetation Index Soil SAVI, applied to images Landsat 7 ETM + and ASTER. Furthermore, the relationship between precipitation and temperature indices was analyzed. The results show that the rates allowed discrimination of vegetation types; there were no signi cant differences between those in the two images. The MSI was slightly better match with the characteristics of hedges. Periods of temperature and precipitation employees and information gaps influenced the correlations with indices, no significant correlations were found.