EJERCICIO 5. Identificación de Áreas Inundadas

Transcripción

1 EJERCICIO 5 Identificación de Áreas Inundadas Este ejercicio tiene como objetivo utilizar técnicas de teledetección para identificar áreas que se han inundado en un período de tiempo. En este sentido lo importante a extraer de una imagen satelital son los cuerpos de agua. Algunas superficies por sus características de reflectancia permiten una interpretación más fácil, este es el caso del agua, y su antagónico en el sentido reflectancia; las nubes. Por esto realizaremos una práctica previa con Imágenes ASTER para extraer los cuerpos de agua y nubes. A. Extracción de la Capa de Agua y Nubes Trabajaremos nuevamente con las imágenes ASTER del ejercicio 1. Se extraerá una capa de agua y otra capa de nubes. 1. Como primer paso, identificaremos la banda que mejor represente el tipo de cobertura que deseamos seleccionar, que en este caso será el agua. a. Cuál es la banda en la que mejor se puede identificar el agua? 2. Al identificar la banda, hacemos un mosaico con dicha banda; seleccionamos la opción Mosaic to New Raster que se encuentra en: ArcToolbox/ Data Management Tools/Raster/ Raster Dataset. Guardamos la nueva imagen como: capa_agua.img 1

2 3. Posterior determinaremos el rango de valores que representa al agua. Para facilitar este proceso, utilizaremos otro de tipo de forma para visualizar la imagen. 4. Modificaremos la visualización para seleccionar estos valores a. En propiedades de la capa 2

3 a. Dentro de qué valores es posible identificar agua? 5. Al identificar el rango de valores que representa al agua, crearemos una capa que solamente contenga estos datos. Para esto reclasificaremos los valores de esta imagen, para separar los valores de interés. Seleccionamos Reclassify de Spatial Analyst Donde identificamos con valor de 1 al agua y con 0 al resto de valores, según los rangos dados, y se incluirá en la columna de New values. El resultado será un raster que dentro de los valores de sus pixeles solamente tendrá dos, el 1 y el 0. Como vemos en el resultado, alrededor de la imagen se tiene el valor de 1 también, pero en realidad no es agua. Tendremos que recortar la imagen para el área de interés, para esto tenemos que crear un marco del área de interés. Para hacer este marco, volveremos a trabajar con el mosaico, donde se hizo la primera selección de valores. 3

4 Primer resultado de la capa de agua. 6. Regresamos a la primera capa, y clasificamos los valores de la imagen a fin de identificar toda la orilla con un valor y donde se encuentran los datos de interés con otro. 4

5 Así obtenemos una visualización de la imagen parecida a la de abajo. Y a partir de la misma, reclasificamos los datos, donde solo agregamos valor al rango que contiene el área de la imagen de interés. 5

6 Ya obtenemos un archivo que contiene datos solo en el área de interés. 8. Ahora extraeremos los datos de agua a partir de este marco creado. Utilizamos la herramienta Extract by Mask, que se encuentra en Spatial Analyst tools/extraction Así obtenemos nuestra capa de agua solamente para la imagen. 6

7 7. Como vemos en nuestra capa resultante, tenemos identificada el agua y la tierra, pero también dentro de los datos que representan agua, se identifican valores que no representan agua precisamente. Qué tipo de datos se confunden con el agua? 8. Para eliminar este efecto de sal y pimienta realizaremos filtros de nuestra capa, para eliminar estos pequeños pixeles. Utilizaremos la herramienta Majority filter, que se encuentra en Spatial Analyst Tools/Generalization/ Este proceso se puede aplicar varias veces. 9. Ahora convertiremos esta capa raster a una capa tipo vector. Para esto utilizaremos, Raster to Polygon o Raster to Feature que se encuentra en Spatial Analyst/Convert / Raster to Feature o también se encuentra en Arc Tool Box/Convertion Tools/ Raster to Polygon Verificar que el cuadro de Generalize lines no esté activado. 7

8 Ya en este formato, podemos identificar el polígono que es agua. Este fue un pequeño ejemplo de cómo identificar el agua de una banda, ahora realizaremos estudios de casos reales para identificar diferencias en cuerpos de agua especiales. Actividad: Realizar el mismo proceso para determinar la capa de nubes, y copiar los pasos en la guía. 8

9 B. Identificación de áreas inundadas a. Lago Enriquillo Identificaremos el cambio del cuerpo de agua en Lago Enriquillo, para esto identificaremos el cuerpo de agua en una imagen previa y una imagen de fecha posterior para verificar este cambio. El proceso será similar al del ejercicio realizado previamente, en este caso trabajaremos con imágenes Landsat. Y realizaremos la actividad para dos imágenes de diferente fecha. Imagen previa (fecha más antigua): 1. Primero abriremos ArcCatalog, y navegamos hacia la carpeta en C:/ Taller_SERVIR/ 5_areas_inundadas/imagen_pre, dentro de esta carpeta encontrarán una imagen Landsat del Lago Enriquillo en República Dominicana. 2. Navegaremos por cada una de las bandas que tiene la imagen, para identificar que banda representa mejor el agua. Cuál es la banda que representa mejor el agua? 9

10 Por qué esta banda? 3. Cuando ya se tenga la banda identificada, la arrastramos a ArcGIS y empezamos a trabajar con ella. 4. El primer paso consiste en determinar cuáles son los valores que representan el agua. a. Cuál es el rango de valores que identifica al agua? 5. Crear una nueva capa utilizando reclasificar: Spatial Analyst/Reclassify. Esta nueva capa a crear contendrá los cuerpos de agua existentes en la imagen (según el rango seleccionado). a. En Output raster: indicar el direccionamiento y nombre de la capa creada. b. El rango que represente al agua en Old values, tendrá el valor de 1 en New values c. El resto de valores, tendrán el valor de 0 en New values. d. Opcional: Si deseamos pulir más nuestro producto podemos aplicar la herramienta Majority filter 10

11 Imagen posterior (fecha reciente): 6. Realizar el mismo proceso con la imagen Landsat que se encuentra en la carpeta C:/ Taller_SERVIR/ 5_areas_inundadas/imagen_post 7. Repetir pasos del 2 al 4. En el paso de Reclasificar (Spatial Analyst/Reclassify), paso 5 ingresaremos los siguientes valores: a. El rango que represente al agua en Old values, tendrá el valor de 1 en New values b. El resto de valores tendrán el valor de NoData c. En Output raster, guardar el directorio donde se guardará la capa y el nombre de la misma. 8. Posteriormente utilizaremos la herramienta Extract by Mask, que se encuentra en: Arc Toolbox/spatial Analyst tools/extraction/ a. En Input raster: ingresar la última capa generada b. En Input raster or feature mask data: ingresar el shape llamado límite que se encuentra en la carpeta C:/ Taller_SERVIR/ 5_areas_inundadas/ c. En Output raster: dar el direccionamiento y nombre del producto. d. Este paso se realizó para eliminar el ruido que tenía la capa de agua de resultante. 11

12 9. Debido a los errores de las imágenes Landsat desde 2003, en esta imagen encontramos más ruido que en la anterior, y eso implicará más trabajo con la misma, para obtener nuestro producto agua. Depués de extraer el cuerpo de agua aún vemos que nuestro cuerpo de agua de interés cuenta con extras. Por lo que aplicaremos la herramienta Majority filter. Se encuentra en Spatial Analyst Tools/Generalization/Majority Filter 10. Con el fin de seleccionar solamente el polígono de agua que representa el lago, convertiremos el último producto de Majority filter a shape y después regresamos a raster: a. Spatial Analyst/convert/Raster to Feature i. Al tener el polígono en formato shape, seleccionar el polígono que representa el lago, polígono mayor. ii. b. Spatial Analyst/Convert/Feature to Raster: Después de seleccionar el polígono convertir el mismo a Raster. El producto resultante será nuestra capa de agua post final 11. Cuándo tengamos nuestras dos capas raster pre y post utilizaremos la herramienta Raster Calculator para hacer una resta e identificar el cuerpo de agua antes, después y la diferencia entre los dos. Agua inicial Área inundada Área inundada + Agua inicial = Área Total 12