Análisis. multitemporal de la. imagenes Landsat. Introducción. Datos. Objetivos

Transcripción

1 Análisis multitemporal de la laguna La Picasa a partir de imagenes Landsat Introducción La laguna La Picasa es una laguna compartida por dos provincias argentinas: el extremo medio inferior occidental de la provincia de Santa Fe, y el extremo noroccidental de la provincia de Buenos Aires (Partido de General Pinto). Posee una superficie de unos 300 km 2 y es una cuenca endorreica (conformada por infinidad de lagunas y bañados) de 5500 km 2, que abarca también el extremo sudoriental de la provincia de Córdoba. Al ser una cuenca cerrada el colector final es el propio cuerpo de la laguna y la salida de agua es muy lenta y se da por evaporación e infiltración. Durante el fenómeno de El Niño se producen precipitaciones extraordinarias en la cuenca que hacer crecer de forma contundente el cuerpo principal de agua. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos FCEyN UBA Las inundaciones comienza en septiembre de 1997 donde se registra el primer pulso critico de lluvias: sep-97 a ago-98 se acumulan 1400 mm. El segundo pulso se da entre sep-98 y ago-99 con 1200 mm y finalmente el tercer pulso, entre sep-99 y ago-00 con 2000 mm. Objetivos Datos Analizar los cambios experimentados por el cuerpo principal de la cuenca mediante el uso de información n satelital de alta resolución n espacial. Ensayar distintos tipos de realces y diferentes algoritmos (monoespectrales( monoespectrales, multiespectrales y multitemporales,, para describir dichos cambios. Aplicar distintas técnicas t (NDVI, NDWI y Tasseled Cap) ) para discriminar los cuerpos de agua del resto de las superficies presentes en las imágenes. Cuantificar la superficie afectada por las inundaciones. Para llevar a cabo este trabajo se utilizaron imágenes Landsat de 3 fechas para abarcar distintos estadíos de la laguna. La mismas se obtubieron a través de internet mediante el sitio Global Land Cover Facility ( FECHA 17/02/ /12/ /01/2006 SENSOR TM ETM+ TM ATRIBUTOS Ortho, GLS1990 Ortho, GLS2000 Ortho, GLS2005 Mapa con el path/row 227/084 correspondiente a las imagenes trabajadas TIPO GeoTIFF GeoTIFF GeoTIFF Elaborar un mapa temático tico como herramienta útil para una rápida r apreciación visual de las modificaciones en la laguna. Lag. La Picasa

2 Metodología IMAGEN ORIGINAL (DNs) Subsets Imagen recortada (DNs) Corrección radiométrica IMAGEN CALIBRADA (Reflectancia) Paso 1: Abrir las imagenes con ENVI 4.7 Desde la página GLCF se bajaron las imagenes banda por banda junto con el header, en formato zipeado. Luego se abrieron por banda con el software: Realces de histograma Composiciones RGB Mejoramiento visual y presentación File Open Image File Luego de descomprimir los archivos se procedió a juntar las bandas en un unico archivo mediante la herramienta LAYER STACKING (Importante: no olvidarse de reordenar las bandas) Máscara de agua Tasseled Cap NDVI NDWI Identificación de cuerpos de agua Basic Tools Layer Stacking Import File Por ultimo se edito el archivo header para modificar los nombres de cada una de las bandas a fin de facilitar su identificacion. Capa vectorial MAPA TEMATICO File Edit ENVI header Select input file 1 o Paso 2: Generación de los subsets de las imagenes 2 o 5 o Layers Stacking Con una de las imagenes desplegadas se definio el area de estudio y luego se extrajeron las coordenadas de los vertices superior izquierdo e inferior derecho para poder ser aplicados a las otras imagenes. 3 o 4 o Escena completa Escena recortada

3 File Save File As ENVI Standard Subsets (recortes) Paso 3: Aplicación de la corrección radiométrica La corrección radiométrica se realizo en dos pasos. Primero se convirtieron los DNs a radiancia y luego esta a reflectancia. Para ellos se utilizó la herramienta BAND MATH de ENVI para poder ingresar las formulas correspondiente y aplicar las correcciones a cada una de las bandas. Formula para pasar de DN a radiancia (L) BANDA (i) a 0,i a 1,i E 0 (Wm -2 μm) Formula para pasar de radiancia (L) a reflectancia (ρ) d: distancia Tierra-Sol en unidades astronómicas L: radiancia espectral recibida en el sensor en Wm -2 sr -1 μm E 0 : irradiancia solar en el TOA Θ: ángulo cenital solar Fuente: Chander et al., Paso 4: Despliegue de la información (Combinaciones RGB+realce) Basic Tools Band Math RGB o ) Se tipea la formula (Enter an expression) 2 o ) Se le indica la banda con la cual operar 3 o ) Le damos OK para que haga la cuenta RGB 742

4 Paso 5: Calculo de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Imagen composición multitemporal de NDVI R: G: B: Paso 6: Elaboración de las mascaras de agua a partir de NDVI Imagen NDVI Transectas Para poder cuantificar la superficie cubierta por el agua se procedio a generar una imagen mascara a partir del NDVI pues, entre otros, es un buen algoritmo para discriminar cuerpos de agua. Se ensayaron otros algoritmos como Tasseled Cap y NDWI, pero no se lograron los resultados esperados. Con la herramienta Segmentation Image se obtuvieron tres imagenes, una por cada fecha. Los umbrales para definir agua y no agua se obtuvieron a partir del análisis de histogramas y de distintas transectas a través del cuerpo principal de la laguna para delimitar el espejo de agua.

5 Imagen NDVI Transectas Imagen NDVI Transectas Resultado de aplicar la segmentacion a las tres imagenes: Basic Tools Segmentation Image Umbrales utilizados: 1988 NDVI < NDVI < NDVI < 0.17

6 Resultados Evolución multitemporal del limite exterior de la Laguna La Picasa Amenábar Estimación de la superficie cubierta por agua Para llevar a cabo una estimación del área cubierta por el cuerpo principal de la laguna en las tres fechas en las que se conto con información, se procedio a extraer del histograma de cada una de las imagenes segmentadas el número total de pixeles que componian el espejo de agua y se lo multiplicó por el área nominal de un píxel (812.25m 2 ). Año No. de pixeles Área (km 2 ) Area (ha) RN N o 7 A. Castellanos S. Gregorio D. de Alvear Santa Fé Buenos Aires Producto final: Mapa temático tico de la zona afectada Año 1988 Año 1999 Año 2006 Referencias Carballo S., C. Rebella y T. Hartmann, 2001: Evolución de los Procesos de Anegamiento en el Área de la Laguna "La Picasa" para el periodo ( _Laguna_La_Picasa/Evaluacion_Periodo_1970_2000/Evaluacion_Periodo_1970_2000.html) Chander G., D. L. Helder, B. L. Makham, J. D. Dewald, E. Kaita, K. J. Thome, E. Micijevic, and T. A. Ruggles, 2004: Landsat-5 TM Reflective-Band Absolute Radiometric Calibration. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, Vol. 42, Frazier, P. S., & Page, K. J. (2000). Water body detection and delineation with Landsat TM data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66 (12), McFeeters, S. K., 1996: "The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features". Int. J. Remote Sensing, Vol. 17, No. 7,