La Imagen Satelital | Tecnología SIG y GPS | Foro

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La Imagen Satelital

UsuarioEntrada

20:33
19/09/2011


Garchus

…en algún lugar del mundo georeferenciado…

Garchus
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entradas: 1522

1

Vamos a hablar acerca de uno de los elementos que revolucionó los sistemas de Información Geográfica (SIG), la famosa Imagen Satelital. Un ejemplo claro en el desarrollo de sistemas SIG que utilizan la imagen de satélite es el famoso Google Earth, esta aplicación combina perfectamente los resultados de las imágenes de satélites procesadas para su uso en una de las aplicaciones comunes como la de geolocalización.

Los datos obtenidos mediante la Percepción Remota a partir de los sensores a bordo de satélites y aviones en la mayoría de los casos son adquiridos en formato digital. Estos datos posteriormente son procesados por sistemas de cómputo para generar las imágenes que serán usadas en los estudios de interpretación.

En las últimas décadas se han hecho avances significativos en el análisis de imágenes digitales con buenos resultados en cuanto a la información obtenida. Para entrar en materia pasemos al análisis de lo que son las imágenes de satélite sin más preámbulo.

Una imagen es cualquier representación pictórica, independientemente de la longitud de onda o dispositivo de imagen usado para producirla y se puede describir en términos de propiedades fundamentales las cuales son: escala, brillo, contraste y resolución. El tono y la textura son funciones de las propiedades fundamentales [1].

En percepción remota, una imagen es elaborada mediante una matriz rectangular de valores del flujo de radiación electromagnética que corresponden a píxeles individuales, en la figura 1 podemos ver la relación del Espectro Electromagnético con las bandas espectrales de una imagen satelital.

 

Figura 1: Relación entre el Espectro  Electromagnético y la formación de Imágenes de Satélite (Imagen Multiespectral).

 

Figura 1: Relación entre el Espectro Electromagnético y la formación de Imágenes de Satélite (Imagen Multiespectral).

 

El flujo de radiación electromagnética es proporcionado por la luz del sol, por lo que cada valor de pixel representa la medida de radiación electromagnética reflejada desde una pequeña área de la superficie de la tierra según la resolución de la imagen [2], como se muestra en la figura 2. La radiación reflejada contiene información acerca de:

  • La naturaleza del material de la superficie de la tierra presente en al área del píxel.
  • La posición topográfica del área del píxel, cuando existe referencia geográfica.
  • El estado de la atmosfera a través de la cual la Radiación Electromagnética ha pasado.

Existen tres tipos principales de imágenes, que son obtenidas por medio de diferentes sensores [3]:

  1. Imagen Pancromática: Es una imagen formada por una sola banda espectral. Para los sensores pancromáticos más modernos, esta única banda suele abarcar desde la parte visible al infrarrojo cercano del espectro. Los datos pancromáticos se representan por medio de imágenes en tonos de grises (blanco y negro).
  2. Imagen MultiEspectral: Es un arreglo de imágenes satelitales adquiridas simultáneamente donde cada una de las imágenes registra un intervalo diferente de longitud de onda del espectro electromagnético. Estas se captan mediante un sensor digital que mide la reflectancia en muchas bandas. Por ejemplo, un conjunto de detectores puede medir energía roja reflejada dentro de la parte visible del espectro mientras que otro conjunto mide la energía del infrarrojo cercano. Es posible incluso que dos series de sensores midan la energía en dos partes diferentes de la misma longitud de onda. Estos distintos valores de reflectancia se combinan para crear imágenes de color. Los satélites de PR multiespectrales de hoy en día miden la reflectancia simultáneamente en un número de bandas distintas que pueden ir de tres a catorce.
  3. Imagen Hiperespectral: Es una imagen formada por datos adquiridos a partir de un sensor espectral que mide la reflectancia en muchas bandas de rangos cortos de longitud de onda. La teoría en que se apoya la detección hiperespectral es que la medida de la reflectancia en numerosas franjas estrechas del espectro permite detectar características y diferencias muy sutiles entre los rasgos de la superficie, especialmente en lo que se refiere a vegetación, suelo y rocas.

La siguiente figura muestra una pequeña región de una imagen multiespectral (4 bandas)  y como cada uno de los valores de pixel corresponde a un valor de radiación electromagnética en cada banda espectral reflejado por la tierra al momento que se tomo la imagen.

 

Figura 2: Representación de los Valores de Radiación Electromagnética  que forman una región de la Imagen Multiespectral.
Figura 2: Representación de los Valores de Radiación Electromagnética que forman una región de la Imagen Multiespectral.

 

La Imagen de Radar, es otra forma de obtener una imagen que en la actualidad han sido de mucha ayuda para la exploración de la superficie terrestre, principalmente porque los efectos de la atmosfera (nubes por ejemplo), casi no le afectan. Esta imagen es formada a partir de ondas de energía emitida por los sensores de los satélites que al ser rebotadas por la superficie de la tierra son recolectadas en el sensor nuevamente y procesadas en una imagen, sin embargo cabe hacer la aclaración que no requieren de la energía del sol para la toma de la imagen.

Aplicaciones de las Imágenes Satelitales en Percepción Remota

Dependiendo el problema que se desea resolver mediante técnicas de PR se tendrá que seleccionar el tipo de imagen satelital a utilizar. A continuación se esboza un resumen de algunas de las aplicaciones de las diferentes imágenes satelitales:

Aplicaciones con Imágenes Pancromáticas:

  • Localizar, identificar y medir accidentes superficiales y objetos, principalmente por su apariencia física, es decir, forma, tamaño, color y orientación.
  • Identificar y cartografiar con precisión la situación de los elementos generados por la acción del hombre, como edificios, carreteras, veredas, casas, equipamientos de servicios públicos, infraestructura urbana, aeropuertos y vehículos.
  • Actualizar las características físicas de los mapas existentes.
  • Trazar los límites entre tierra y agua.
  • Identificar y cuantificar el crecimiento y desarrollo urbano.
  • Permitir generar modelos digitales de elevación de gran exactitud.
  • Catalogar el uso del suelo.

Aplicaciones con Imágenes Multiespectral:

  • Distinguir las rocas superficiales y el suelo por su composición y consolidación.
  • Delimitar los terrenos pantanosos.
  • Estimar la profundidad del agua en zonas litorales.
  • Catalogar la cubierta terrestre.
  • Catalogar los usos de suelo.
  • Aplicaciones con Imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR):
  • Captar imágenes en zonas frecuentemente cubiertas por nubes, nieblas o inmersas en constante oscuridad.
  • Localizar icebergs y hielo marino; cartografiar otros estados de la superficie oceánica, como corrientes, olas, y poluciones petrolíferas.
  • Cartografiar aspectos del terreno muy sutiles, como fallas y pliegues.
  • Detectar y cartografiar cambios en la superficie terrestre debidos por ejemplo al crecimiento de la vegetación, a variaciones de la humedad del suelo, actividades agrícolas o forestales (ejemplo: labranza, deforestación) o incluso debidos a movimientos sísmicos (ejemplo: fallas, temblores, etc.).

Aplicaciones con Imágenes Aéreas:

  • Cartografiar rasgos superficiales inferiores a un metro cuadrado.
  • Cartografiar zonas inferiores a 1000 kilómetros cuadrados.
  • Cartografiar con precisión catástrofes naturales.

Proceso de Análisis de Imágenes Satelitales

En general, el principal objetivo de un proceso de análisis de imágenes es la obtención de información y posteriormente conocimiento de los objetos de la escena donde fue adquirida la imagen. El análisis de imágenes satelitales sigue las etapas del proceso con algunas diferencias en cuanto a la forma de Adquisición y Procesamiento.

Como una imagen satelital puede ser un conjunto de imágenes, cuando se habla de niveles Multiespectrales e Hiperespectrales, estos deben ser tratados por separado pero la información contenida en cada una de las imágenes que las componen debe ser tomada en conjunto. Muchos autores [4,5,6], coinciden en que las principales etapas que un proceso de análisis de imágenes debe contener son las que se muestran en la figura 3.

 

Figura 3: Proceso de Análisis de Imágenes Satelitales.

 

Figura 3: Proceso de Análisis de Imágenes Satelitales.

 

La Adquisición de la Imagen se refiere al proceso de representar los datos obtenidos por un sensor en una imagen, pasando por los procesos de corrección para tratar de representar los datos del sensor con la menor cantidad de errores posibles. La etapa de Pre-procesamiento, se divide en varias partes. Si se requiere, la imagen pasa por un pre-procesamiento que involucra técnicas para mejorar, restaurar o filtrar la imagen. El siguiente paso es la Segmentación de la imagen que la separa en grupos de píxeles de características similares llamadas regiones, para finalmente obtener de esas regiones un conjunto de características que ayudarán a la interpretación y reconocimiento de los distintos tipos de clases de regiones según el ámbito del problema. El Reconocimiento e Interpretación de las regiones obtenidas en la etapa previa, se lleva a cabo usando técnicas de Reconocimiento de Patrones o Inteligencia Artificial mediante algoritmos de clasificación. En este paso es importante el uso de técnicas de evaluación para calificar el desempeño de los algoritmos de clasificación. Las técnicas de evaluación pueden ser cuantitativas o cualitativas. Finalmente es necesaria una etapa de Representación de Resultados. Esta etapa muestra los resultados en un formato que pueda ser entendido por el experto en el dominio, usuario final o un sistema de computó. Los métodos de representación de resultados más comunes son los Mapas Temáticos, aunque también se pueden hacer consultas a un sistema SIG actualizado por el proceso de análisis de imágenes satelitales.

En nuestro país el uso y aplicación de las imágenes de satélites, en aplicaciones particulares, es muy poco, principalmente por el alto costo de las imágenes, sin embargo, no todo está perdido, existen en la web sitios donde se puede realizar la descarga de imágenes de satélite de distribución gratuita, un ejemplo es el sitio “Global Land Covert Facility” de la universidad de Maryland donde a través de un servidor se pueden descargar imágenes de todo el mundo de diferentes tipos de satélites, esto es sin duda un recurso invaluable para todos, disfrútenlo.

Referencias:

[1]   Woods and González. Tratamiento Digital de Imágenes. Addison-Wesley/Diaz de Santos; Wilmington EUA.

[2]   Fundamentals of Remote Sensing. http://ccrs.nrcan.gc.ca.  Fecha última consulta: 06 de julio 2011.

[3]   Guía Básica sobre Imágenes Satelitales y sus Productos. http://www.srgis.cl. Fecha última consulta: 06 de julio 2011.

[4]   John R. Jensen. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Prentice Hall, New Jersey.

[5]   Floyd F. Sabins. Remote Sensing: Principles and Interpretation. W. H. Freeman and Company, New York.

[6]   Paul M. Mather. Computer Processing of Remotely-Sensed Images: A Introduction. John Wiley & Sons, England.

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