PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATELITE

Transcripción

1 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATELITE DEFINICION: ES UNA TÉCNICA QUE INCLUYE UNA SERIE DE PROCEDIMIENTOS DE MANIPULACION DE INFORMACION CONTENIDA EN LA IMÁGENES DE SATELITE. OBJETIVOS: Extraer información digital (cuerpos de agua, coberturas vegetales, usos del suelo, etc..), Enfatizar ciertos aspectos de la información contenida en la imagen (tipos de erosión, diferentes usos de la tierra, etc..), Ejecutar análisis estadísticos y matemáticos para la extracción y manipulación de información tabular (cuali y cuantitativamente) de la imagen. COBERTURA GLOBAL Y PERIODICA DE LA SUPERFICIE TERRESTRE VISION PANORAMICA ALCANCES: HOMOGENEIDAD EN LA TOMA DE DATOS A PARTIR DE INFORMACION DIVERSA CAPTADA POR EL SENSOR INFORMACION SOBRE REGIONES NO VISIBLES DEL ESPECTRO EL FORMATO DIGITAL DE LAS IMÁGENES AGILIZA SU TRATAMIENTO, REDUCIENDO COSTOS APLICACIÓN EN DIVERSOS CAMPOS TEMATICOS 1

2 LIMITANTES: METODOLOGÍA PARA APLICAR EN EL P.D.I. Estado del problema Recolección de información Análisis de la información Salida ALTO NIVEL DE CAPACITACION DE LOS ESPECIALISTAS CONFUSION ESPECTRAL PARA IGUALES OBJETOS A PARTIR DE DIFERENTES CONDICIONES BIOFISICAS AFECTACION DE LA RESPUESTA ESPECTRAL A PARTIR DE LA PRESENCIA DE NUBES Y OTROS EFECTOS ATMOSFERICOS DISPONIBILIDAD DE HARDWARE Y SOFTWARE Uso de propiedades lógicas inductivo deductivo tecnológico Hipótesis In situ Campo Laboratorio Información auxiliar - De datos biofísicos Sensoramiento remoto - Pasivo análogo - Cámaras - Videografía - Pasivo digital - Cámara - Escáner - Barredores - espectroradiometros Activos - microondas (radar) - sonar - laser Procesamiento análogo (visual) de la imagen Elementos de interpretación de la imagen Procesamiento digital de la imagen preprocesameinto Modelamiento - modelo de la escena - modelo atmosférico - modelo del sensor Realces de la imagen Reconocimiento de patrones - Estadísticos y sintácticos Sistemas expertos - Nivel de referencia e inferencia) Redes neuronales Visualización científica Prueba de hipótesis - Aceptación o rechazo Análogo y digital Imágenes Espaciomapas Mapas temáticos Bases de datos espaciales Reporte de errores geométricos temáticos Estadísticas - Univariada - Multivariada Gráficas 1,2 y 3 dimensiones Adaptado de Jensen, 1996 LA LÓGICA USADA EN EL P.D.I. Pasos básicos en el análisis visual y digital de imágenes INDUCTIVO Observación Clasificación Generalización Teoría DEDUCTIVO Problema Teoría Hipótesis Observación Verificación/ Rechazo Aproximación científica TECNOLÓGICO Necesidades humanas Teorías Plan para un curso de acción Aplicación Adaptado de Jensen, 1996 Aproximación tecnológica Procesamiento análogo de las imágenes Aplicación del multiconcepto: - Multiespectral - Multitemporal - Multiescala - Multidisciplinario aconvergencia intuitiva de Evidencia a Visualización análoga científica a Análisis análogo monoscópico a Análisis análogo estereoscópico Aplicación del multiconcepto: Procesamiento digital de las imágenes - Multiespectral - Multitemporal - Multiescala - Multidisciplinario a Análisis fotogramétrico monoscópico a Análisis fotogramétrico estereoscópico a Información Complementaria: a Reconocimiento - Estadístico y sintético de Literatura - patrones Biblioteca de firmas - Probabilidades prioritarias a Sistemas expertos - Sitios de muestreo de campo a Redes neuronales - Otro tipo de información SIG a Visualización científica a Modelamiento y simulación 2

3 TRATAMIENTO VISUAL VS. TRATAMIENTO DIGITAL VS INSUMOS: SENSORES REMOTOS PUNTO DE PARTIDA EN EL P.D.I. 3

4 COMPONENTES COMPUTACIONALES EN LA PLATAFORMA SATELITAL ENTRADA Y SALIDA DE DATOS CARACTERISTICAS DE LAS IMÁGENES SATELITALES : RESOLUCIÓN ESPACIAL RESOLUCIÓN ESPECTRAL RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA RESOLUCIÓN TEMPORAL 4

5 17/06/2013 IKONOS RESOLUCIÓN ESPACIAL Q.BIRD, IKONOS M INFORMACION DE LA IMAGEN SATELITAL COMPUESTA DE ELEMENTOS PICTORICOS DISCRETOS O PIXELES SPOT PAN, IRCIRC-1C, 5M SPOT XS, LANDSATLANDSAT-PAN M 10 SPOT IRM 20 Mts LANSAT TM 30 Mts. NOAA NOAA--AVHRR 1 Km RESOLUCION ESPECTRAL A PARTIR DE LA LONGITUD DE ONDA CAPTADA POR EL SENSOR EN CADA BANDA. SISTEMAS PASIVOS SISTEMAS ACTIVOS 5

6 B1-azul: cartografía de aguas, dispersión atmosférica B3-rojo: detección vegetación enferma, color de follaje B2-verde: cartografía de aguas, estudio del vigor de plantas B4-IRC: estrés en vegetación, tipos de vegetación, estudio biomasa B5-IRM: contenido de humedad en suelos y vegetación, diferenciación entre nubes y nieve, estudios geológicos y de minerales B6-IRT: discriminación de humedad de suelos, estrés térmico en vegetación B7-IRM: discriminación tipos de rocas, estudios de incendios B8-pan: estudios urbanos, sinergismo con bandas multiespectrales 6

7 RESOLUCION RADIOMÉTRICA INFORMACION CUANTIFICADA DENTRO DE NIVELES DISCRETOS DE BRILLO EXPRESADA EN TERMINOS DE NUMEROS DE DIGITOS BINARIOS (BITS) 8 bits 4 bits 3 bits 2 bits 7

8 RESOLUCION TEMPORAL A PARTIR DEL NUMERO DE VECES QUE UN SENSOR OBTIENE UNA IMAGEN DE UN AREA PARTICULAR SPOT 24 DIAS LANDSAT 16 DIAS NOAA 1 DIA ETAPAS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES DE SATELITE: LECTURA DE IMAGENES 1.PREPROCESAMIENTO: LECTURA DE IMAGENES DESPLIEGUE ANALISIS DE VALORES DIGITALES SELECCIÓN DE UNA VENTANA DE TRABAJO CORRECCIONES RADIOMETRICAS Y GEOMETRICAS 8

9 ORGANIZACIÓN Y ALMACENAJE DELOS DATOS DE LAS IMAGENES B2 DESPLIEGUE ANALISIS DE VALORES DIGITALES SELECCIÓN DE VENTANA DE TRABAJO 9

10 CORRECCIONES RADIOMETRICAS Son aquellas técnicas que modifican los ND originales con objetos de acercarlos a los que habría presentes en la imagen en caso de una recepción ideal. Pueden ser originados por un mal funcionamiento del sensor (1) o por distorsiones causadas por la atmósfera (2). POR QUE SUCEDE ESTO? La señal es afectada por viajar a través de la atmósfera ; La iluminación del sol influye en los valores radiométricos; Los cambios estacionales; Fallas en los sensores; Influencia del terreno. (1) ALTERACION DE LOS ND CAUSADO POR UN MAL FUNCIONAMIENTO DEL SENSOR BANDEAMIENTO (STRIPPING) RUIDO (NOISE) 10

11 (2) CAUSADOS POR PROBLEMAS ATMOSFERICOS La radiación electromagnética final captada por el sensor, se ve notablemente afectada por diferentes componentes atmosféricos (vapor de agua, aerosoles, etc..). CORRECCIONES GEOMETRICAS Trata de compensar las distorsiones presentes en las imágenes de satélites originadas por variaciones en la altitud, latitud, velocidad de la plataforma del sensor, curvatura de la tierra, desplazamiento del relieve, refracciones atmosféricas, etc., con el objeto de que la imagen corregida tenga la integridad geométrica de un mapa. 1. Rotación terrestre 2. Distorsión panorámica 3. Curvatura terrestre Uso de propiedades lógicas inductivo deductivo tecnológico Hipótesis METODOLOGÍA PARA APLICAR EN EL P.D.I. Estado del problema Recolección de información Análisis de la información Salida In situ Campo Laboratorio Información auxiliar - De datos biofísicos Sensoramiento remoto - Pasivo análogo - Cámaras - Videografía - Pasivo digital - Cámara - Escáner - Barredores - espectroradiometros Activos - microondas (radar) - sonar - laser Procesamiento análogo (visual) de la imagen Elementos de interpretación de la imagen Procesamiento digital de la imagen preprocesameinto Modelamiento - modelo de la escena - modelo atmosférico - modelo del sensor Realces de la imagen Reconocimiento de patrones - Estadísticos y sintácticos Sistemas expertos - Nivel de referencia e inferencia) Redes neuronales Visualización científica Prueba de hipótesis - Aceptación o rechazo Análogo y digital Imágenes Espaciomapas Mapas temáticos Bases de datos espaciales Reporte de errores geométricos temáticos Estadísticas - Univariada - Multivariada Gráficas 1,2 y 3 dimensiones Adaptado de Jensen,

12 CONCEPTOS BASICOS: 1. SISTEMA DE PROYECCION 2. RECTIFICACION Es el proceso de transformación de los datos a partir de un sistema de grilla a otro usando una ecuación polinomial de orden n. Es un sistema diseñado para representar la superficie de una esfera o esferoide (como la tierra) sobre un plano. MAPA PLANO Matriz de la imagen geométricamente corregida SUPERFICIE DE REFERENCIA Matriz de la imagen distorsionada PASOS DE LA RECTIFICACION 1. Localización de puntos de control (GCP) 1. Localización de puntos de control (GCP) 2. Comprobación y prueba de una matriz de transformación 3. Creación de una imagen de salida con la información de las nuevas coordenadas en el encabezador. Los pixeles deben ser remuestrados conforme a la nueva grilla CRISTINA SALVATIERRA 12

13 2. Comprobación y prueba de una matriz de transformación TRANSFORMACIONES Se utiliza para calcular la posición de los pixeles de salida a partir de los GCPs. Para ello utiliza, dentro de las ecuaciones polinomiales, coeficientes que convierten las coordenadas x,y de la imagen original, en coordenadas planas. COORDENADA X DE REFERENCIA RMS GCP CURVA POLINOMIAL 1. LINEARES Las transformaciones de primer orden se llaman lineares. Se usan para proyectar una imagen original a una proyección plana de un mapa. Se recomiendan para áreas relativamente pequeñas. 3. Creación de una imagen de salida 2. NO LINEARES Están referidas a las transformaciones de segundo orden. Pueden utilizarse para convertir coordenadas referidas a latitud y longitud a un sistema de proyección planar. Se recomienda para áreas grandes, con información distorsionada. 13

14 3. REMUESTREO Es el proceso de extrapolación de los valores de los datos calculados para los pixeles a localizar en la nueva grilla a partir de los valores de los pixeles fuentes. NUMERO MINIMO DE GCP A mayor orden de transformación, mayor número de GCPs. Ecuación para determinar el número mínimo de GCPs: ((t + 1) (t + 2)) 2 siendo t el orden de la transformación. Localización de los puntos de control Distribuidos uniformemente alrededor de toda la imagen. ERROR MEDIO CUADRATICO (RMS) Es la distancia entre la localización de entrada (fuente) de un GCP y la localización retransformada para el mismo GCP, el cual es transformado a partir de una matriz de transformación. RMS x GCP RMS = (Xr - Xi) 2 + (Yr - Yi) 2 RMS y donde: Xi y Yi son las coordenadas de entrada (fuente) y Xr y Yr son las coordenadas re-transformadas. 14

15 METODOS PARA EL REMUESTREO 1. VECINO MAS CERCANO 2. INTERPOLACION BILINEAR 3. CONVOLUCION CUBICA VECINO MAS CERCANO INTERPOLACION BILINEAR 15

16 CONVOLUCION CUBICA 2. PROCESAMIENTO 2.1 MEJORAMIENTOS: ESPACIALES RADIOMETRICOS ESPECTRALES MEJORAMIENTOS ESPACIALES : 1. AJUSTE DEL CONTRASTE Tienden a adaptar la resolución radiométrica de la imagen a la capacidad del monitor de visualización. 1.1 COMPRESION DEL CONTRASTE Se utiliza cuando el rango radiométrico del sensor supera al número de niveles de gris que pueden visualizarse en pantalla. Se aplica cuando: se cuenta con un monitor de reducida potencia ( ej.. VGA); se trabaja con un sensor de gran sensibilidad radiométrica (AVHRR) 16

17 17/06/ EXPANSION DEL CONTRASTE Se utiliza cuando el rango radiométrico del sensor es inferior al número de niveles de gris que pueden visualizarse en pantalla. EXPANSION LINEAL: Se logra diseñando una Tabla de referencia del color en la que el ND mínimo y máximo de la imagen tengan asociados un Nivel de visualización (NV) de 0 y 255 respectivamente, distribuyendo linealmente el resto de los valores entre ambos márgenes. NV = s + g ND donde: s = sesgo y g = ganancia son dos constantes 255 NV 0 0 ND min. ND máx HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS: Medida de la distribución de los Niveles Digitales de los pixeles HISTOGRAMA DE EQUALIZACION Es una técnica de realce más depurada donde se considera la forma de la distribución de frecuencias de los ND originales. 17

18 1.4 FILTRAJES Suavizan o refuerzan los contrastes espaciales presentes en los ND que componen una imagen, desde el punto de vista visual. 3x3 5x5 7x7 FILTROS DE PASO BAJO (Low pass filtering): Tienden a aislar el componente de homogeneidad de la imagen, seleccionando áreas donde la frecuencia de cambio es baja. FILTROS DE PASO ALTO (High pass filtering): Tienden a aislar el componente de alta frecuencia en una imagen, enfatizando los rasgos lineales presentes en la imagen (carreteras, parcelas o rasgos geológicos). MEJORAMIENTOS ESPECTRALES Operaciones tendientes a crear bandas artificiales a partir de combinaciones entre las originales con el objeto de mejorar la discriminación de algunos aspectos temáticos dentro de la imagen. 1. INDICES DE VEGETACION Estable una relación matemática, pixel a pixel, entre los ND almacenados en las bandas del visible (roja) e infrarrojo cercano del espectro. Alcances: Reduce el efecto del relieve (pendiente y orientación) en la caracterización espectral de distintas cubiertas. Mejora la discriminación entre suelos y vegetación 18

19 COCIENTE DE VEGETACION = BR / BIRc INDICE DE VEGETACION = BR - BIRc INDICE DE VEGETACION NORMALIZADO = BR - BIRc / BR + BIRc INDICE DE VEGETACION NORMALIZADO TRANSFORMADO = BR - BIRc / BR + BIRc 2. ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES Técnica que permite sintetizar la información Contenida en las bandas originales permitiendo compactar la información de toda la imagen a partir de la creación nuevas bandas o layers, Esto se logra a partir de una transformación linear. El sentido y la fuerza de la correlación lineal entre dos variables puede representarse a partir de una elipse,siempre y cuando ambas variables muestren Una distribución normal. 19

20 MEJORAMIENTOS RADIOMETRICOS (1) CAUSADOS POR UN MAL FUNCIONAMIENTO DEL SENSOR (NOISE) RESTAURACION DE LINEAS O PIXELES Estimación de los ND de las líneas perdidas a partir de los ND de las inmediatas. Lo más frecuente es haciendo con el valor de los ND precedentes. ND ij = ND i -1j CORRECCION DEL BANDEADO DE LA IMAGEN La corrección se realiza componiendo el histograma de cada detector, calculando independientemente la frecuencia de los grupos de líneas. 2.2 CLASIFICACION DIGITAL Es un proceso que se dirige a obtener una nueva imagen. Las clases digitales pueden describir distintos tipos de cubiertas (bosques, cultivos, tierras eriales, etc.) que se denominan variables categóricas o bien intervalos de una misma categoría (erosión suave, moderada, fuerte, etc.) y se denomina variable ordinal. 20

21 FACTORES A CONSIDERAR FORMA TAMAÑO PATRON TEXTURA SOMBRA ASOCIACION TEORÍA DEL COLOR 21

22 FASES DE LA CLASIFICACION DIGITAL: 1. FASE DE ENTRENAMIENTO METODOS DE CLASIFICACION 1. Fase de entrenamiento 2. Fase de asignación y 3. Comprobación y verificación de resultados. 1. NO SUPERVISADO Se trata de una búsqueda automática de grupo de valores homogéneos dentro de la imagen. Esto no implica ningún conocimiento previo del área de Estudio. 2. CLASIFICACION SUPERVISADA PARTE DE UN CIERTO CONOCIMIENTO DE LA ZONA DE ESTUDIO, ADQUIRIDO POR EXPERIENCIA PROPIA O POR TRABAJOS DE CAMPO. IDENTIFICA EN LA IMAGEN MUESTRAS REPRESENTATIVAS HOMOGENEAS (AREAS DE ENTRENAMIENTO DIGITAL) PARA LOS DISTINTOS TIPOS DE COBERTURAS TERRESTRES. 22

23 SELECCIÓN Y ADICIÓN DE ÁREAS DE ENTRENAMIENTO SELECCIÓN Y ADICIÓN DE ÁREAS DE ENTRENAMIENTO A B A D B C C AREAS HOMOGENEAS AREAS HETEROGENEAS 23

24 CURVAS TÍPICAS DE REFLECTIVIDAD 2.FASE DE ASIGNACION CONSISTE EN ADSCRIBIR CADA UNO DE LOS PIXELES DE LA IMAGEN A UNA DE LAS CLASES PREVIAMENTE SELECCIONADAS, EN FUNCION DE LOS ND DE CADA PIXEL, PARA CADA BANDA QUE INTERVIENE EN EL PROCESO. EL RESULTADO SERA UNA NUEVA IMAGEN CUYOS ND EXPRESEN LA CATEGORIA TEMATICA A LA QUE SE LE HA ADSCRITO CADA UNO DE LOS PIXELES DE LA IMAGEN ORIGINAL 24

25 3. OBTENCION Y PRESENTACION DE RESULTADOS TECNICAS DE ANALISIS MULTITEMPORAL PRODUCTOS CARTOGRAFICOS PRODUCTOS ESTADISTICOS 25

26 ANALISIS DE CAMBIO EN LA COBERTURA EL ENFOQUE INTEGRADO DE LOS SIG MODALIDAD DE CONEXIÓN ENTRE LA TELEDETECCIÓN Y LOS SIG 26

27 INTEGRACIÓN DE PRODUCTOS SATELITALES CON LOS SIG GRACIAS POR LA ATENCIÓN 27