Santo Domingo Republica Dominicana. Miercoles 15 de mayo de Docente: Antje Hecheltjen

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1 Santo Domingo Republica Dominicana Miercoles 15 de mayo de 2013 Docente: Antje Hecheltjen Tema: Generación de índices para mapeo de aéreas inundadas con ArcGIS Guía No 2. Contenido Ejercicio: Generación de índices para mapeo de aéreas inundadas con ArcGIS... 2 Excurso: Efecto de diferentes combinaciones de bandas en colores... 2 Excurso: Cuáles son las mejores bandas espectrales para utilizar en mi estudio?... 6 Uso del calculador de raster para estimar índices:... 8 Excurso: Punto flotante y data integral... 9 Resultado Trabajar con datos multiespectrales en ArcGIS Añadir datos Bandas Compuestas Añadir bandas singulares de una imagen de bandas compuestas Visualizar una imagen de colores

2 Ejercicio: Generación de índices para mapeo de aéreas inundadas con ArcGIS Excurso: Efecto de diferentes combinaciones de bandas en colores 321: combination of red (3) - green (2) - blue (1) red: µm green: µm blue: µm La combinación de bandas se utiliza para representar una imagen en el color natural, que por lo tanto mejor refleja el aspecto real del paisaje. La Banda 3 detecta la absorción de clorofila en la vegetación (y por lo tanto baja reflexión). La Banda 2 detecta el reflejo verde de la vegetación. La Banda 1 es más adecuada para penetrar en el agua, en agua limpia puede alcanzar una profundidad de unos 25 metros. Por otra parte, en esta banda también se puede derivar información del sedimento transportado en el agua. Banda 1 también distingue entre suelo y vegetación y entre los tipos de bosques. ( 2

3 432: combination of VNIR (Visible Near Infra Red) (4) - red (3) - green (2) VNIR: µm red: µm green: µm Estas tres bandas se combinan típicamente para lograr una falsa composición de colores "tradicionales" como lo conocemos de la fotografía aérea. En la Banda 4 se detecta el punto más alto del reflejo de la vegetación, permitiendo también distinguir entre numerosos tipos de vegetación. La Banda 4 también sirve para detectar el agua o la humedad en la superficie terrestre. Esta falsa combinación de colores hace que la vegetación aparezca en tonos de rojo, los rojos más claros indicando más bien las plantas en crecimiento. Suelos sin o con escasa vegetación varían entre blanco (arena, sal) y verdes y marrones dependiendo de la humedad y el contenido de materia orgánica. El agua aparece en azul; las aguas claras en un azul obscuro hasta negro mientras que aguas poco profundas o con una alta concentración de sedimentos aparecen en un azul más claro. Las zonas urbanas aparecen en colores de azul a gris. ( 3

4 453: combination of VNIR (4) - SWIR (Short Wave Infra Red) (5) - red (3) VNIR: µm SWIR: µm red: µm La banda de honda corta infraroja (Banda 5 para Landsat) es sensible a variaciones en el contenido hídrico, tanto en lo que se refiere al follaje como a la humedad del suelo. Esta banda demuestra una alta absorción de agua, permitiendo por lo tanto detectarla en capas muy finas (menos de 1 cm). También variaciones en el contenido de hierro (Fe2O3) en rocas y suelos pueden ser detectadas; reflejos más fuertes denotan contenidos férricos más altos. En esta combinación, la vegetacion aparece en tonos de rojo. Cuando un cultivo tiene relativamente poca humedad, la reflexión de la Banda 5 es relativamente mayor, significando más intensidad de verdes resultando por tanto en más tonos de naranja. El color verde comenzará a dominar cuando la vegetación refleja menos en VNIR (visibilidad infraroja próxima) y más en SWIR (honda corta infraroja). Suelos sin vegetación y áreas urbanas aparecerán en colores del azul al gris. ( 4

5 742: combination of SWIR (7) - VNIR (4) - green (2) SWIR: µm VNIR: µm green: µm En esta combinación de bandas la vegetación aparece in varios tonos de verde debido a que la Banda 4 (alta reflexión de vegetales) es presentada en el color verde. Similar a la Banda 5 Landsat (también SWIR), la Banda 7 es sensible a variaciones en el grado de humedad y detecta esto especialmente en minerales hídricos en substancias y zonas geológicas (por ejemplo en arcillas). Esta banda puede distinguir entre varios tipos de rocas y minerales. En esta combinación, las diferencias que resultan de los distintos tipos de rocas y minerales se presentan en tonos del rojo al naranja, pero también los tonos más claros de azul pueden proveer datos con respecto a los suelos. En comparación con los otros canales infrarojos y además de registrar la radiación reflectiva, la Banda 7 se vuelve cada vez más sensible a las emisiones de radiación, de tal forma que permite detectar fuentes de calor. Manchas de un verde vivo indican vegetación y las aguas aparecen en azul obscuro o negro. Las zonas urbanas aparecen también en azul obscuro o en rosado. ( 5

6 Excurso: Cuáles son las mejores bandas espectrales para utilizar en mi estudio? Respuesta (fuente: USGS FAQ ( Esta es una pregunta común entre todos los usuarios de detección remota. El nivel de detalle (resolución espacial) es a menudo el aspecto más interesante al contemplar imágenes satelitales, pero menos apreciado es cómo los cambios en la irradiación de energía reflejados por diferentes materiales de superficie son utilizados para identificar características de interés. Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) / Creador de Imágenes de Tierra Landsat 8 y el Sensor Termal Infrarojo (TIRS) Banda Longitud de onda Banda 1 - Aerosol costero Banda 2 - azul Banda 3 - verde Util para mapeo estudios costeros y de aerosol Mapeo batrimétrico que distingue entre suelos y vegetación y entre vegetación de hojas caducas y hojas perennes (coníferas) Pone énfasis en la vegetación pico, lo cual es útil para estimar el vigor de las plantas Banda 4 - rojo Diferencia vegetación en laderas. Banda 5 Infrarojo próximo (NIR) Banda 6 Honda corta infraroja (SWR) 1 Banda 7 Honda corta infraroja (SWIR) Pone énfasis en el contenido de la bio-masa y las riberas Banda 8 - Panchromatic Distingue entre el contenido de humedad del suelo y de la vegetación; penetra en nubes finas. Incremento en el contenido de humedad del suelo y la vegetación y penetración en nubes finas Resolución de 15 metros, mejor nitidez en la definición de imágenes. Band 9 - Cirros Mejor detección de la contaminación de nubes cirro Banda 10 TIRS Banda 11 TIRS Resolución de 100 metros, mapeo termal y estimación de la humedad de suelos Resolución de 100 metros,mejor mapeo termal y estimación de la humedad de suelos Landsat 4-5 Thematic Mapper (TM) and Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) / Mapeador Temático Landsat 4-5 y Mapeador Temático Avanzado Plus (ETM+) Band Wavelength Useful for mapping 6

7 Band 1 - blue Band 2 - green Bathymetric mapping, distinguishing soil from vegetation and deciduous from coniferous vegetation Emphasizes peak vegetation, which is useful for assessing plant vigor Band 3 - red Discriminates vegetation slopes Band 4 - Near Infrared Emphasizes biomass content and shorelines Band 5 - Short-wave Infrared Band 6 - Thermal Infrared Band 7 - Short-wave Infrared Band 8 - Panchromatic (Landsat 7 only) Discriminates moisture content of soil and vegetation; penetrates thin clouds Thermal mapping and estimated soil moisture Rocas modificadas por hidrotérmica asociadas con depósitos minerales Resolución de 15 metros, mejor nitidez en la definición de imágenes Landsat Multi Spectral Scanner (MSS) / Landsat - Escaneador Multi-Espectral (MSS) Landsat MSS 1, 2,3 Bandas Espectrales Landsat MSS 4,5 Spectral Bands Banda 4 - verde Band 1 - green Wavelength Useful for mapping Aguas cargadas por sedimentos, delimita zonas de agua superficial Band 5 - rojo Band 2 - red Características culturales Band 6 - Infrarojo próximo Band 7 infrarrojo próximo Band 3 - Near Infrared Band 4 - Near Infrared Límite de vegetación entre la tierra y el agua y formaciones en tierra Penetra mejor la bruma atmosférica, pone en relieve la vegetación, límite entre tierra y agua y formaciones en tierra The Spectral Characteristics Viewer ( is an interactive tool developed by scientists at the USGS Earth Resources Observation and Science (EROS) Center to visualize how the bands, or channels, of different satellite sensors measure the intensity of the many wavelengths (colors) of light. This is also known as the relative spectral response (RSR). By overlaying the spectral curves from different features (spectra), one can determine which bands of the selected sensor will work for the application. 7

8 Visor de Características Espectrales ( es una herramienta interactiva desarrollada por científicos de USGS, Centro de Observación de Recursos Geológicos y Ciencias (EROS) para visualizar cómo las bandas o canales de diferentes sensores satelitales miden la intensidad de muchas hondas de longitud (colores) de la luz. Esto también se conoce como respuesta espectral relativa (RSR). Al superponer las curvas espectrales de diferentes espectros, se puede determinar cuáles bandas del sensor seleccionado van a funcionar en la aplicación. Uso del calculador de raster para estimar índices: 8

9 Según McFeeters (1996) la ecuación de NDWI es: (Verde Infrarrojo cercano). (Verde + Infrarrojo cercano) Nota: En la formula uno de los números debe ser de un punto flotante (cf. el excurso). Excurso: Punto flotante y data integral En Python, la división devuelve un valor integral a no ser que uno de los números involucrados sea el número de un punto flotante. (Fuente: ESRI) 9

10 Resultado Imágen original (7-4-2) NDWI = (1.0*b2-b4)/(b2+b4) Píxeles brillantes son agua Imágen original (4-3-2) NDVI = (1.0*b4-b3)/(b4+b3) Píxeles brillantes son vegetación Un útil enlace para buscar índices: 10

11 Trabajar con datos multiespectrales en ArcGIS Añadir datos Bandas Compuestas Crea un único dataset ráster de múltiples bandas y también puede crear un dataset ráster utilizando sólo un subconjunto de las bandas. Extracto de la ayuda de ESRI: 11 (Credito: ESRI)

12 Esta herramienta también puede crear un dataset ráster que contenga un subconjunto de las bandas de dataset ráster originales. Es útil si necesita crear un nuevo dataset ráster con un orden y una combinación de bandas específicas. Puede guardar las imágenes de salida en los formatos BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, GIF, Esri Grid, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF o en cualquier dataset ráster de la geo-data base. Por defecto, el dataset ráster de salida toma la extensión y la referencia espacial de la primera banda ráster con una referencia en la lista. Los siguientes son algunos ejemplos de motivos por los que puede desear combinar datasets ráster únicos con datasets ráster multibanda: Puede haber recibido datos satelitales en los que la banda de datos se encuentra en un único archivo, por ejemplo band1.tif, band2.tif y band3.tif. Para representar estos datasets ráster en conjunto a fin de crear una composición de color, cada banda debe estar contenida en un único dataset ráster (por ejemplo, allbands.tif). Puede tener varios datasets ráster de la misma área, capturados en diferentes momentos. Si muestra estos datasets ráster como una composición de color, puede detectar cambios en el área, como crecimiento urbano o deforestaciones. Para crear esta composición de color, cada dataset ráster debe estar contenido como bandas individuales dentro de un único dataset ráster. En algunos casos, la salida de una operación de análisis es un dataset ráster de banda única. Para realizar más análisis visual, tendrá que combinar las salidas mediante la representación de los datos como una composición de color. Combinar bandas en un dataset ráster puede ayudarle a organizar varios rásteres de única banda relacionados. 12

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14 1. Añada bandas 2. Elija carpeta de destino 3. Añadir bandas singulares de una imagen de bandas compuestas Abra el ArcCatalogue Haga click al + en frente de una ficha compuesta para ver las bandas singulares. Tira una banda con el ratón al la tabla de contenidos de ArcMap. 14

15 Eso necesitaremos para utilizar bandas singulares por la calculadora de raster. Visualizar una imagen de colores Haga doble click en el layer de bandas compuestas (en la tabla de contenidos). Se abrirá una ventana propiedades de capa. En Composición RGB (Simbología) puedan asignar los canales rojo, verde y azul a cualquier banda. Dependiente de la composición de RGB, se puede visualizar diferentes tipos de la cobertura de la tierra. 15