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Guia Envi ArcgisTRANSCRIPT
MANUAL CAMBIO DE COBERTURA DE
TIERRA Y USO DE SUELO
“Procesamiento digital de imágenes satelitales
LandSat 8 con ENVI 5.1 y ARCGIS 10.2”
Elaborado por:NINO BRAVO MORALES
CONSULTOR EN GEOMÁTICAEmail: [email protected]
GEOMATICA AMBIENTAL S.R.L.Contribuyendo al desarrollo sostenible
Grupo Facebook: ArcGis 10.2
AMBIENTAL S.R.L.AMBIENTAL S.R.L.AMBIENTAL S.R.L.
Curso de SIG y Teledetección 2014
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ÍNDICE
Guía 1. Descargar Imagen Satelital Landsat 7 o 8
Guía 2. Introducción de ENVI 5.1
Guía 3. Combinación de Bandas Landsat 8 - ENVI 5.1
Guía 4. Calibración de Imagen LandSat ENVI 5.1
Guía 5. Cortar una imagen en la Zona de estudio - ENVI 5.1
Guía 6. Fusión de imagen Multiespectral - Banda Pancromática - ENVI 5.1
Guía 7. Análisis estadístico de la Imagen Landsat 8 - ENVI 5.1
Guía 8. Clasificación supervisada - Flujo de trabajo de clasificación para
categorizar los píxeles de una imagen LandSat 8 en muchas clases -
ENVI 5.1
Guía 9. Procesamiento de Imagen Satelital Landsat 8 - 16bist a 8 bits
Guía 10. Composicion de Bandas de la Imagen LandSat 8
Guía 11. Fusion de Imagen Satelital - Banda Pancromatica
Guía 12. Nitidez de la imagen Satelital LandSat 8
Guía 13. indice de vegetación
Guía 14. Determinación de Zona de Rio o Zona Susceptible a inundación
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Guía 1:
Descargar imagen LandSat 7 o 8
El programa Landsat es una serie de misiones de observación de la Tierra por
satélite administrado conjuntamente por la NASA y el Servicio Geológico de
EE.UU.
En 1 972, el lanzamiento de ERTS-1 (Tierra Recursos Tecnología por Satélite,
más tarde renombrado Landsat 1) comenzó la era de la una serie de satélites
que tienen desde que adquirida forma continua de tierras datos obtenidos por
detección remotas basados en el espacio.
La última satélite de la serie Landsat, la Misión de Continuidad de Datos de
Landsat (LDCM), se puso en marcha el 11 de febrero de 2013. Ahora
renombrado Landsat 8, los datos adquiridos por el satélite continúa para
expandir el archive para los usuarios de en todo el mundo.
Landsat misión Cronológica
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SENSORES DE LANDSAT
1. Escáner multiespectral Landsat (MSS)
Imágenes constan de cuatro bandas espectrales, con 80 metros de resolución
espacial. Tamaño aproximado escena es de 170 km al norte-sur por 185
kilómetros de este a oeste (106 km por 115 km). Denominaciones de banda
específicos difieren de Landsat 1-3 de Landsat 4-5.
MULTIESPECTRAL
SCANNER (MSS)
LANDSAT
1 - 3
LANDSAT
4 - 5
LONGITUD DE
ONDA
(MICRÓMETROS)
RESOLUCIÓN
(METROS)
Banda 4 Banda 1 0.5-0.6 60
Banda 5 Band 2 0.6-0.7 60
Banda 6 Banda 3 0.7-0.8 60
Banda 7 Banda 4 0.8-1.1 60
* Tamaño original pixel MSS fue de 79 x 57 metros, los sistemas de producción ya volver a
muestrear los datos de hasta 60 metros.
Landsat Thematic Mapper (TM)
Las imágenes se componen de siete bandas espectrales con una resolución
espacial de 30 metros para las bandas de 1 a 5 y 7. La resolución espacial de la
banda 6 (infrarrojo térmico) es de 120 metros, pero se vuelve a muestrear a los
píxeles de 30 metros. Tamaño aproximado escena es de 170 km al norte-sur por
183 kilómetros de este a oeste (106 km por 114 km).
THEMATIC MAPPER (TM)
LANDSAT
4 -5
LONGITUD DE
ONDA
(MICRÓMETROS)
RESOLUCIÓN
(METROS)
Banda 1 0,45-0,52 30
Banda 2 0,52-0,60 30
Banda 3 0,63-,69 30
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Banda 4 0,76-0,90 30
Banda 5 1,55-1,75 30
Banda 6 10,40-12,50 120 * (30)
Banda 7 2,08-2,35 30
* TM Band 6 fue adquirido con una resolución de 120 metros, pero los productos procesados antes
de 25 de febrero 2010 se vuelven a muestrear a los píxeles de 60 metros. Productos procesados
después de 25 de febrero 2010 se vuelven a muestrear a los píxeles de 30 metros.
Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM +)
Las imágenes se componen de ocho bandas espectrales con una resolución
espacial de 30 metros para las bandas de 1 a 7. La resolución por la banda 8
(pancromática) es de 15 metros. Todas las bandas pueden recoger uno de los dos
ajustes de ganancia (alta o baja) para una mayor sensibilidad radiométrica y el
rango dinámico, mientras que la banda 6 recoge tanto la ganancia alta y baja para
todas las escenas. Tamaño aproximado escena es de 170 km al norte-sur por 183
kilómetros de este a oeste (106 km por 114 km).
ENHANCED THEMATIC
MAPPER PLUS (ETM +)
LANDSAT
7
LONGITUD DE
ONDA
(MICRÓMETROS)
RESOLUCIÓN
(METROS)
Banda 1 0,45-0,52 30
Banda 2 0,52-0,60 30
Banda 3 0,63-,69 30
Banda 4 0,77 a 0,90 30
Banda 5 1,55-1,75 30
Banda 6 10,40-12,50 60 * (30)
Banda 7 2,09-2,35 30
Banda 8 Desde 0,52 hasta
0,90 15
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* ETM + Band 6 se adquiere a los 60 metros de resolución. Productos procesados después de 25
de febrero 2010 se vuelven a muestrear a los píxeles de 30 metros.
Landsat 8 Operacional Tierra Imager (OLI) y el sensor infrarrojo térmico
(TIRS)
Las imágenes constan de nueve bandas espectrales con una resolución espacial
de 30 metros para las bandas de 1 a 7 y 9. Nueva banda 1 (ultra-azul) es útil para
estudios costeros y aerosol. Nueva banda 9 es útil para la detección de cirros. La
resolución por la banda 8 (pancromática) es de 15 metros. Bandas térmicas 10 y
11 son útiles para proporcionar temperaturas de la superficie más precisos y se
recogen a 100 metros. Tamaño aproximado escena es de 170 km al norte-sur por
183 kilómetros de este a oeste (106 km por 114 km).
LANDSAT 8 OPERACIONAL TIERRA IMAGER (OLI) Y THERMAL INFRARED SENSOR (TIRS) LANZADO 11 DE
FEBRERO 2013
BANDAS LONGITUD DE
ONDA (MICRÓMETROS)
RESOLUCIÓN (METROS)
Band 1 - aerosol Costera
0,43 - 0,45 30
Banda 2 - Azul 0,45 - 0,51 30
Band 3 - Verde 0,53 - 0,59 30
Band 4 - Rojo 0,64 - 0,67 30
Band 5 - Infrarrojo Cercano (NIR)
0,85 - 0,88 30
Band 6 - SWIR 1 1,57 - 1,65 30
Banda 7 - SWIR 2 2,11 – 2,29 30
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Band 8 - Pancromático
0,50 - 0,68 15
Band 9 - Cirrus 1,36 - 1,38 30
Band 10 - Infrarrojo térmico (TIRS) 1
10,60 - 11,19 100
Band 11 - Thermal Infrared (TIRS) 2
11,50 - 12,51 100
* Bandas Tirs se adquieren en una resolución de 100 metros, pero se vuelven a
muestrear a 30 metro de entrega de datos de productos.
¿Qué es el Sistema de Referencia Mundial (WRS)?
El Sistema de Referencia Mundial (WRS) es una notación global que se utiliza
en la catalogación de los datos del Landsat. Landsat 8 y Landsat 7 siguen el
WRS-2, al igual que Landsat 5 y Landsat 4. Landsat 1, Landsat 2 y Landsat 3
siguieron WRS-1.
Archivos de forma para WRS-1 y -2 (límites ruta / fila) están disponibles para
descargar.
http://landsat.usgs.gov/tools_wrs-2_shapefile.php
Ascendente (de la noche)
Descendente (durante el día)
WRS2_A_PERU: Es un cuadrante
ascendente durante la noche y
WRS2_D_PERU: Es un cuadrante
descendente durante el día.
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Característica de Landsat 8
• Formato de entrega: GeoTIFF
• Proyección /Datum: UTM/WGS 1984, orientado al Norte
• Tipo de Dato: 16 Bit
• Tamaño da Cena: 170 km x 185 km
• Expectativa da misión: Mínimo 5 años
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Procedimiento para descargar satélite Landsat 8
Las imágenes de satélite Landsat-8 están listas para servir a los fines científicos y
sociales para el que fueron designados. ¿Alguna noticia sobre el proyecto LDCM
(Landsat Data Continuity Mission) realizó cambios en la estructura de los
metadatos.
Buscadores GLOVIS (http://glovis.usgs.gov/) y Earth Explorer
(http://earthexplorer.usgs.gov/) son los más utilizados para la compra de las
escenas familiares Landsat. Aunque las imágenes no son procesadas por el INPE,
haga clic en el tutorial de abajo y utilizar este excelente consejo para realizar
descargas de escenas Landsat-8.
Información adicional
Las imágenes son gratuitas;
El satélite tiene 01 y 09 de la banda pancromática bandas multiespectrales;
La resolución del PAN es de 15 metros. La resolución espacial
multiespectral dispone de 30 metros;
Si se combina con el MULT NAP, la resolución espacial es de 15 metros
finales;
El Landsat-8 se entregan en 16 bits, siendo necesario realizar un Cambio
de escala (Conversión radiométrica);
El Landsat-8 están orientados al norte verdadero, haciendo necesario
rediseñarlos;
Los productos de Landsat 8 se entregan en la proyección UTM, WGS 1984
datum;
El formato de entrega de Landsat-8 es GeoTIFF.
Earth Explorer
1. Acceso a la pagina http://earthexplorer.usgs.gov/
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2. Registrase, en el canto superior derecho, después de finalizar o registrarse,
ejecuta Login.
3. Debe de iniciar sesión como usuario para descargar los satélites.
4. Cuando ya has entrado como usuario saldrá su nombre de usuario en la
parte superior derecho.
5. Buscamos la imagen satelital de Landsat
mediante un shp.; entramos a criterios de
búsqueda, nos dirigimos en Shapefile, y
agregamos los formatos que nos pide.
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6. El mismo shp. Cada uno con su
formato respectivo. De ahí clic en
Subir.
7. Nos va salir un mensaje:
solamente aceptamos, que nos
indica que hemos agregado un
polígono de los límites.
8. Ahora nos dirigimos a los conjuntos de
datos a descargar: elegimos Landsat
Archivo y activamos L8 OLI / TIRS, que
nos indica que vamos a descargar las
imágenes de Landsat 8.
9. Podemos agregar algunos criterios
que son importantes:
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10. Voy a seleccionar una imagen de Día, si es trabajo de investigación
queremos el criterio de nubosidad a 10% o 20%.
11. Por ultimo hacemos clic en Resultados y nos saldrá
12. Si seleccionamos el pie, se va mostrar la imagen en la visualización, para
verificar si corresponde al área de estudio.
Para ver la información de la imagen a
descargar, un clic en la imagen rosada y
se abrirá una ventana de características.
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13. Para descargar hacemos clic en la flechita y se abrirá una ventana nueva.
14. En esta ventana seleccionamos Level 1 GeoTIFF data Product (855.3MB),
en esta parte tamos descargando todos las bandas de Landsat 8.
15. Por ultimo hacemos clic en descargar con el ID.
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A. GLOVIS
1. Para la interface de GLOVIS requiere instalar JAVA, aplícalo en caso que
necesite.
2. Acceso a la pagina http://glovis.usgs.gov/
3. Nos saldrá un mensaje para descargar e instalar Java.
4. Para la instalación cerramos los buscadores y se va instalar.
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5. En la vista pequeña buscamos a Perú y lo
hacemos un clic, esperamos que cargue
en la visualización mayor.
6. Para ver las ciudades y los limites
departamentales entramos en Map Layer
y activamos All Map Layers
7. Ahora seleccionamos el archivo de la imagen a descargar que es Landsat 8;
entramos Collection / Landsat Archive y activamos Landsat 8 OLI.
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8. Si sabemos la ubicación de nuestra
imagen Landsat por Path / Row (Ruta /
Fila), será más fácil ubicar el área de
estudio; o también la latitud y longitud.
Nos muestra la
información de la imagen
a descargar y si
deseamos visualizarlo
hacemos clic en GO.
Podemos cambiar
la imagen, con
diferente fecha,
del mismo lugar.
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9. Se abrirá una nueva página, y seleccionamos en la flechita verde, para la
descarga.
10. Seleccionamos Level 1 GeoTIFF Data Product, para descargar todos los
archivos de Landsat 8.
Seleccionamos ADD,
para agregar en la lista,
se puede escoger más
de uno.
Seleccionamos SEND TO CART,
para guardar en el carrito.
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Guía 2:
INTRODUCCION DE ENVI 5.1.
Llega la nueva actualización de ENVI con numerosas funcionalidades,
mejoras en la edición, datos y nuevas herramientas generales.
Exelis lanza ENVI 5.1, la nueva versión del procesador de imágenes.
Esta nueva versión trae numerosas actualizaciones en cuanto a
funcionalidades generales, herramientas y soporte adicional de datos
que permitirán realizar un análisis más preciso.
Entre las múltiples novedades, destacan:
Un mosaico sin costuras que te permitirá combinar escenas
georreferenciadas en una sola imagen de forma rápida y sencilla.
Una nueva herramienta, Regiones de Interés (ROI), que te
proporcionará diferentes formas de definir y gestionar.
Gestor de datos para trabajar con formatos más actualizados,
incluidos LAZ y KOMPSAT-3. Además, también se ha mejorado el
soporte para NPP VIIRS y Landsat 8.
Lector genérico de archivos HDF5 que te permitirá abrir cualquier
archivo HDF5 y crear archivos ráster combinando diferentes
documentos 2D y 3D.
2.1. Abrir una imagen satelital Landsat 8
Nos vamos en el menú principal
File Open As se desplegará
una información de los satélites
que deseamos utilizar en ENVI.
En este ejemplo nos vamos en
Landsat GeoTIFF with metadata.
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Se abrirá esta ventana y buscamos la ruta donde está guardado la
imagen satelital LandSat 8, agregamos el archivo
LC80070662013119LGN01_MTL.txt.
Para visualizar las bandas nos dirigimos a
Data Manager.
Senos abrirá la venta de Data Manager
y visualizaremos las 11 bandas y su
espectro electromagnético de cada una
de las bandas.
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En la ventana anterior podemos realizar las combinaciones de bandas
seleccionando tres bandas (RGB).
Por ejemplo la combinación de las
bandas 653, que viene a ser SWIR 1
(1.6090) que es el color Rojo, Near
Infrared (NIR) (0.8646) que es el color
verde y Green (0.5613) que viene hacer
el Azul.
Nos muestra las combinaciones que
realizamos anteriormente.
Haciendo clic en Load Data,
visualizaremos la imagen
combinada en ENVI.
Acá nos muestra la información del
Landsat que hemos agregado,
como vemos la proyección, tamaño
de pixel, Longitud de onda en
micrómetro, tipo de archivo, Tipo
de sensor, Datum.
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Visualizando en ENVI 5.1. Los colores de la combinación 653.
Para visualizar la información de la
imagen satelital entramos en View
Metadata.
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Se nos desplegará esta venta de informaciones importantes.
Podemos visualizar la información
de ruta, Tipo de archivo, columnas
y filas, cuantas bandas contiene,
Tipo de sensor.
Podemos visualizar la información
de Tamaño de pixel, Unidades.
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Podemos visualizar la información
de proyección, esferoide, Datum y
sus intervalos de la proyección.
Podemos visualizar la información
de extensión de la imagen satelital,
este, norte, oeste y sur, unidades
métricas.
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Podemos visualizar la información
espectral de cada banda, para su
respectiva corrección con ENVI.
Tiempo de adquisición de la imagen
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Guía 3:
Combinación de Bandas de una imagen Landsat 8 -
ENVI 5.1
Bandas de ráster
Algunos rásteres tienen una banda única, o capa (una medida de una sola
característica) de datos, mientras que otros tienen múltiples bandas. Básicamente,
una banda se representa con una sola matriz de valores de celda, y un ráster con
múltiples bandas contiene múltiples matrices de valores de celda que coinciden
espacialmente y que representan la misma área espacial. Un ejemplo de dataset
ráster de banda única es un modelo digital de elevación (DEM). Cada celda en un
DEM contiene solamente un valor que representa la elevación de superficie.
También puede tener una ortofoto de banda única, que a veces se llama imagen
pancromática o de escala de grises.
Cuando hay múltiples bandas, cada ubicación de celda tiene más de un valor
asociado. Con múltiples bandas, cada banda por lo general representa un
segmento del espectro electromagnético recopilado por un sensor. Las bandas
pueden representar cualquier porción del espectro electromagnético, incluidos los
rangos no visibles a simple vista, como las secciones infrarrojas o ultravioletas. El
término banda se originó a partir de la referencia a la banda de color en el
espectro electromagnético.
Cuando crea una capa de mapa a partir de una imagen ráster, puede elegir
mostrar una banda única de datos o formar una composición de color a partir de
múltiples bandas. Una combinación de cualquiera de las tres bandas disponibles
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en un dataset ráster multibanda se puede utilizar para crear composiciones RGB.
Al visualizar bandas juntas como composiciones RGB, a veces se puede recabar
más información del dataset que si fuese a trabajar con sólo una banda.
Una imagen de satélite, por ejemplo, por lo general tiene múltiples bandas que
representan distintas longitudes de onda desde las porciones ultravioleta hasta las
visibles e infrarrojas del espectro electromagnético. Las imágenes Landsat, por
ejemplo, son datos recopilados desde siete bandas distintas del espectro
electromagnético. Las bandas 1-7, incluida la 6, representan datos de las regiones
visibles, casi infrarrojas e infrarrojas media. La banda 6 recopila datos de la región
infrarroja termal. Otro ejemplo de una imagen multibanda es una ortofoto de color
verdadero en la que hay tres bandas, cada una representa rojo, verde o celeste.
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El satélite Landsat-8 fue diseñado con la posibilidad de generar nuevos productos
por nuevas combinaciones de bandas. En poco tiempo tendremos artículos
académicos que contienen más información, pero es posible que desee saber qué
combinaciones de bandas del satélite Landsat-8 tiene resultados similares
predecesores Landsat-5 y Landsat-7. Consulte la tabla siguiente:
Vista rápida Resultar Landsat 7
Landsat 5 Landsat 8
Infra-rojo 4, 3, 2 5,4,3
Color Natural
3, 2, 1 4,3,2
Falso color 5,4,3 6,5,4
Falso color 7.5.3 7,6,4
Falso color 7,4,2 7.5.3
Fuente: http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php
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2.1. Para iniciar el proceso de importación, descomprima las bandas de
la imagen utilizando el programa WINZIP u otro.
2.2. Luego, en el menú principal de ENVI nos dirigimos Nos vamos en
el menú principal File Open As se desplegará una
información de los satélites que deseamos utilizar en ENVI. En este
ejemplo nos vamos en Landsat GeoTIFF with metadata.
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Se abrirá esta ventana y buscamos la ruta donde está guardado la
imagen satelital LandSat 8, agregamos el archivo
LC80070662013119LGN01_MTL.txt.
Para visualizar las bandas nos dirigimos a
Data Manager.
Se abrirá la venta de Data Manager y
visualizaremos las 11 bandas y su
espectro electromagnético de cada una
de las bandas.
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En la ventana anterior podemos realizar las combinaciones de bandas
seleccionando tres bandas (RGB).
Por ejemplo la combinación de las
bandas 653, que viene a ser SWIR 1
(1.6090) que es el color Rojo, Near
Infrared (NIR) (0.8646) que es el color
verde y Green (0.5613) que viene
hacer el Azul.
Nos muestra las combinaciones que
realizamos anteriormente.
Haciendo clic en Load Data,
visualizaremos la imagen
combinada en ENVI.
Acá nos muestra la información del
Landsat que hemos agregado,
como vemos la proyección, tamaño
de pixel, Longitud de onda en
micrómetro, tipo de archivo, Tipo
de sensor, Datum.
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Visualizando en ENVI 5.1. Los colores de la combinación 653.
Para visualizar la información de la
imagen satelital entramos en View
Metadata.
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Se nos desplegará esta venta de informaciones importantes.
Podemos visualizar la información
de ruta, Tipo de archivo, columnas
y filas, cuantas bandas contiene,
Tipo de sensor.
Podemos visualizar la información
de Tamaño de pixel, Unidades.
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Podemos visualizar la información
de proyección, esferoide, Datum y
sus intervalos de la proyección.
Podemos visualizar la información
de extensión de la imagen satelital,
este, norte, oeste y sur, unidades
métricas.
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Podemos visualizar la información
espectral de cada banda, para su
respectiva corrección con ENVI.
Tiempo de adquisición de la imagen
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Vamos a combinar las bandas 652 de la
imagen LandSat 8 con la herramienta
Layer Stacking, que se encuentra
ubicada en Toolbox > RasterManagement >
Layer Stacking.
Hacemos clic en import File, para cargar las bandas a combinar, de
uno en uno.
Podemos proyectar el
ráster de salida.
Especificamos las
bandas a
combinar, de uno
en uno
En esta ventana vamos agregar las bandas
que deseamos combinar: 652
Escogemos las
bandas
multiespectrales
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El mismo paso realizaremos para las bandas 5 y 2.
Sólo tenemos activado
01 banda de las 07.
Al final obtendremos las
03 bandas espectrales
(652), en ese orden.
Ahora damos la salida a
la combinación 652 en
Choose.
Voy a escoger la banda
6, que viene hacer
SWIR 1 (1.6090).
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Guía 4:
CALIBRACIÓN RADIOMETRICA DE IMAGEN LANDSAT 8
ENVI 5.1.
Los datos que vienen almacenados en una imagen Landsat (o cualquier
otra imagen obtenida mediante un sensor óptico), son valores o niveles
digitales (ND). Dichos niveles digitales no representan de manera
directa ninguna variable biofísica y, por tanto, no es conveniente que
usted obtenga ningún índice espectral usando dichos valores "crudos".
La razón para no hacerlo es muy simple: los llamados "índices
espectrales" fueron desarrollados para trabajar con valores de
reflectancia espectral de la superficie terrestre. Los niveles digitales no
proporcionan dicha información. Por lo tanto, hay que convertir dichos
valores ND en valores de reflectancia. Este proceso se realiza en dos
etapas:
a) Conversión de ND a Radiancia (esta etapa se conoce como
calibración radiométrica)
b) Conversión de Radiancia a Reflectancia Aparente (es decir, el
cálculo de la reflectancia en el sensor)
Si, adicionalmente, se remueven los efectos atmosféricos, es posible
convertir la reflectancia en el sensor en reflectancia en la superficie. En
tal caso, se habrá realizado un proceso completo de corrección
atmosférica.
1. Corregiremos la imagen de LandSat 8
con el método de reflectancia
entramos en Toolbox Radiometric
Correction Radiometric Calibration.
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Se abrirá estaba ventana y
utilizaremos las bandas
multiespectrales y clic en
Ok.
En esta ventana nos
proporciona el tipo de
calibración que deseamos
dar a la imagen, para este
caso voy a utilizar la
Radiancia.
Hacemos clic en Apply
FLAASH Settings
Corrección Radiancia Sin Corrección
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Análisis atmosférica Fast Línea de visión de Hipercubos
(FLAASH)
FLAASH es una herramienta de corrección atmosférica de primeros
principios que corrige longitudes de onda del visible a través de las
regiones del infrarrojo del infrarrojo cercano y de onda corta, de hasta 3
m. (Para las regiones termales, utilice la opción Herramientas de
corrección radiométrica> Corrección Atmosférica térmica.) FLAASH
trabaja con la mayoría de los sensores hiperespectrales y
multiespectrales. El vapor de agua y la recuperación de aerosoles sólo
son posibles cuando la imagen contiene bandas en posiciones de
longitud de onda apropiada. FLAASH puede corregir las imágenes
recogidas en cualquiera vertical (nadir) o geometrías oblicuas de
visualización.
Introducimos la
imagen de valores
de radiacia.
El factor de la
escala de radiancia
va ser 10.
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Ahora vamos a configurar el tipo de sensor que se esta
utilizando. Estamos utilizando LandSat 8 OLI
Guardamos archivo
de salida de
Reflectancia.
Direccionamos el
archivo de salida de
FLAASH
Nombre del archivo
de salida FLAASH
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Seguido configuramos la fecha y hora que se tomó la imagen
Landsat 8 OLI, para ver esta información entramos la
visualización de la imagen cruda – View metadata, se abrirá
una ventana con las características de la imagen.
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Cada verificamos el tipo de sensor: Landsat OLI
Verificamos el tamaño de pixel que tiene las bandas
multiespectrales
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Verificamos la proyección – UTM Zona 18S
Verificamos la extensión que tiene la imagen
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Visualizamos los espectro de Reflectancia a corregir.
Parámetros de la imagen
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Verificamos la fecha y hora que ha sido tomado la imagen
Verificamos la calibración del factor de escala.
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Por defecto nos salió las
coordenadas geográficas del
centro de localización de escena
de la imagen.
Nos encontramos en el Trópico
y el modelo No Aerosol.
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Seleccione Opciones de modelo de la Atmósfera
Utilice el modelo atmosférico lista desplegable para elegir uno de los
estándares MODTRAN ® modelos de atmósferas.
Para obtener los mejores resultados, seleccione un modelo cuyo nivel de
vapor de agua en columna cantidad es similar o algo mayor que, que
espera que para la escena. Las cantidades de vapor de agua de la
columna estándar (desde el nivel del mar hasta el espacio) para cada
atmósfera del modelo se presentan en la siguiente tabla.
MODELO AMBIENTE
VAPOR DE
AGUA
(STD ATM-
CM)
VAPOR DE
AGUA
(G / CM 2 )
SUPERFICIE TEMPERATURA
DEL AIRE
SUB-ÁRTICO INVIERNO
(SAW) 518 0.42 -16 ° C (3 ° F)
LATITUDES MEDIAS DE
INVIERNO (MLW) 1060 0.85 -1 ° C (30 ° F)
ESTÁNDAR EE.UU. (EE.UU.) 1762 1.42 15 ° C (59 ° F)
SUB-ÁRTICO DE VERANO
(SAS) 2589 2.08 14 ° C (57 ° F)
LATITUDES MEDIAS DE
VERANO (MLS) 3636 2.92 21 ° C (70 ° F)
TROPICAL (T) 5119 4.11 27 ° C (80 ° F)
Si no hay información de vapor de agua está disponible, seleccione una
atmósfera de acuerdo a la temperatura del aire en superficie conocido o
esperado, lo que tiende a correlacionarse con el vapor de agua. Si la
temperatura no es conocida, seleccione una atmósfera en la siguiente
tabla, que se basa en un modelo de temperatura de la superficie de
temporada-la latitud.
Latitud (° N) Ene Marzo Mayo Julio Septiembre Noviembre
80 SAW SAW SAW MLW MLW SAW
70 SAW SAW MLW MLW MLW SAW
60 MLW MLW MLW SAS SAS MLW
50 MLW MLW SAS SAS SAS SAS
40 SAS SAS SAS MLS MLS SAS
30 MLS MLS MLS T T MLS
20 T T T T T T
10 T T T T T T
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Comparación de Reflectancia FLAASH y Radiancia
Para ello hemos creado nuevo visualización con “Create New View” y
dividir la pantalla en 2, forma vertical.
Para mostrar la misma zona en las dos imágenes hacemos clic en “Link
Views” ahí agregaremos las visualizaciones.
0 T T T T T T
-10 T T T T T T
-20 T T T MLS MLS T
-30 MLS MLS MLS MLS MLS MLS
-40 SAS SAS SAS SAS SAS SAS
-50 SAS SAS SAS MLW MLW SAS
-60 MLW MLW MLW MLW MLW MLW
-70 MLW MLW MLW MLW MLW MLW
-80 MLW MLW MLW MLW MLW MLW
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En esta ventana seleccionamos Geo Link y Link All, Link a todas las
visualizaciones.
Ahora ya tenemos Geo Link ponemos OK.
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Exportar la imagen de Reflectancia FLAASH
Para guardar en otro formato nos dirigimos al menú principal
File > Save As…
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Guía 5:
CORTAR UNA IMAGEN CON LA ZONA DE ESTUDIO -
ENVI 5.1.
El formato ESRI Shapefile (SHP) es un formato de archivo informático
propietario de datos espaciales desarrollado por la compañía ESRI, quien
crea y comercializa software para Sistemas de Información Geográfica
como Arc/Info o ArcGIS. Originalmente se creó para la utilización con su
producto ArcView GIS, pero actualmente se ha convertido en formato
estándar de facto para el intercambio de información geográfica entre
Sistemas de Información Geográfica por la importancia que los
productos ESRI tienen en el mercado SIG y por estar muy bien
documentado.
Un shapefile es un formato vectorial de almacenamiento digital donde se
guarda la localización de los elementos geográficos y los atributos
asociados a ellos. No obstante carece de capacidad para almacenar
información topológica. Es un formato multiarchivo, es decir está
generado por varios ficheros informáticos. El número mínimo requerido
es de tres y tienen las extensiones siguientes:
.shp - es el archivo que almacena las entidades geométricas de los
objetos.
.shx - es el archivo que almacena el índice de las entidades
geométricas.
.dbf - es la base de datos, en formato dBASE, donde se almacena
la información de los atributos de los objetos.
Además de estos tres archivos requeridos, opcionalmente se pueden
utilizar otros para mejorar el funcionamiento en las operaciones de
consulta a la base de datos. Estos archivos son:
.prj - Es el archivo que guarda la información referida al sistema
de coordenadas en formato WKT.
.sbn y .sbx - Almacena el índice espacial de las entidades.
.fbn y .fbx - Almacena el índice espacial de las entidades para los
shapefiles que son inalterables (solo lectura).
.ain y .aih - Almacena el índice de atributo de los campos activos
en una tabla o el tema de la tabla de atributos.
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.shp.xml - Almacena los metadatos del shapefile.
Nos dirigimos en ENVI 5.1 menú principal File New Vector Layer…
En esta ventana nos pedirá la
información de la entidad a crear:
nombre, Tipo de entidad y
proyección, en este caso hacemos
clic en la imagen proyectada con
UTM, Zona 18 S.
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Después de haber creado vamos a editar la entidad, para construir en la
visualización de ENVI.
Guardamos el shapefile entrando en el
menú principal File > Save As…
Crear vector Editar vector
Editar vértice
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Ahora pasamos a recortar la imagen en forma de la zona de estudio.
Entramos en toolbox > Raster Management >
Resize Data
En esta ventana seleccionamos Spatial Subset,
para incorporar el archivo shapefile y cortar en
su forma.
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Hay varias formas de cortar la
imagen, en este ejemplo
vamos a utilizar ROI/EVF.
Seleccionamos el shapefile:
Zona_Estudio.shp
Ya tenemos el área de corte.
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Guardamos la imagen de salida
con el nombre de
Clip_7_66_Flaash
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Guía 6:
Fusión de imagen multiespectrales LandSat 8 – banda
pancromática - ENVI 5.1.
¿Qué es la fusión de imágenes?
La fusión de imágenes utiliza una imagen pancromática de mayor resolución (o
banda de ráster) para fusionar con un dataset ráster multibanda de menor
resolución. El resultado produce un dataset ráster multibanda con la resolución del
ráster pancromático en donde los dos rásteres se superponen completamente.
La fusión de imágenes es una transformación radiométrica disponible a través de
la interfaz de usuario o desde una herramienta de geoprocesamiento. Varias
compañías de imagen proporcionan imágenes multibanda de baja resolución e
imágenes pancromáticas de mayor resolución de las mismas escenas. La fusión
de imágenes se utiliza para incrementar la resolución espacial y proporcionar una
mejor visualización de una imagen multibanda con la imagen de banda única de
alta resolución.
Método Gram-Schmidt
El método de fusión de imágenes Gram-Schmidt, se basa en un algoritmo general
de vector ortogonalización, la ortogonalización de Gram-Schmidt. Este algoritmo
se compone en vectores (por ejemplo, 3 vectores en espacio 3D) que no son
ortogonales, después los rota para que sean ortogonales. En caso de imágenes,
cada banda (pancromático, rojo, verde, azul e infrarrojo) corresponde a un vector
de alta dimensión (#dimensiones = #píxeles).
En el método de fusión de imágenes Gram-Schmidt, el primer paso es crear una
banda de desplazamiento panorámico de baja resolución al calcular un promedio
ponderado de las bandas MS. A continuación, estas bandas no tienen relación
entre sí utilizando el algoritmo de ortogonalización Gram-Schmidt, al tratar a cada
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banda como un vector multidimensional. La banda de desplazamiento panorámico
de baja resolución simulada se utiliza como el primer vector; que no se rota o
transforma. La banda de desplazamiento panorámico de baja resolución se
reemplaza después con la banda de desplazamiento panorámico de alta
resolución y todas las bandas se transforman de nuevo en alta resolución.
Algunos pesos sugeridos para los sensores comunes son (orden: rojo, verde, azul,
infrarrojo), como se muestra a continuación:
GeoEye—0.6, 0.85, 0.75, 0.3
IKONOS—0.85, 0.65, 0.35, 0.9
QuickBird—0.85, 0.7, 0.35, 1.0
WorldView-2: 0,95; 0,7; 0,5; 1,0
Para la fusión vamos a utilizar la herramienta de Toolbox > Image Sharpening >
Gram-Schmidt Pan Sharpening.
Seleccionamos la imagen Multi
Banda.
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Seleccionamos la imagen
Pancromática (Banda 8)
Sin Fusión Pancromático Con Fusión Pancromático
El tipo de sensor que tamos
utilizando “Landsat8_OLI” y
seleccionamos el método de
remuestreo Bilinear.
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Guía 7:
ANÁLISIS ESTADISTICO DE IMAGEN LANDSAT 8 - ENVI
5.1.
Característica de Landsat 8: La imagen a procesar es una
imagen Landsat 8, en que almacena sus datos de pixel se
emplean 16 bits firmados, es decir, cada pixel puede adoptar
un valor que variará entre -31 768 y 32 767.
Cuadro 1. Valores de pixel que se emplean en # bits
El tipo de datos El mínimo (Valor) El máximo (Valor)
1 bit UNSIGNED 0 1
2 bit UNSIGNED 0 3
4 bit UNSIGNED 0 15
8 bit UNSIGNED 0 255
8 bit SIGNED -128 127
16 bit UNSIGNED 0 65 535
16 bit SIGNED -31 768 32 767
32 bit UNSIGNED 0 4 294 967 295
32 bit SIGNED -2 147 483 648 2 147 483 647
32 bit FLOAT Un tipo de dato de 32 bits que admite decimales.
64 bit Un tipo de dato de 64 bits que admite decimales.
Para mejor análisis estadístico de la imagen vamos a trabajar
con 16 bits sin firmado (UNSIGNED), para ello convertiremos
utilizando el ArcGIS 10.2.
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Abra el ArcMap 10.2 y entramos en ArcToolbox, entramos en la
Herramientas de administración de datos > Ráster > Dataset ráster >
Copiar ráster
A. In raster (Ráster de entrada): El nombre y la ubicación del dataset raster
(Clip_7_66_Flaash_B8)
A
B
D
E
C
F G
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B. Out raster dataset (Dataset ráster de salida): El nombre y la ubicación del
dataset ráster que se va a crear. Al almacenar el dataset ráster en un
formato de archivo, deberá especificar la extensión del archivo:
.bil—Esri BIL
.bip—Esri BIP
.bmp: BMP
.bsq—Esri BSQ
.dat: ENVI DAT
.gif: GIF
.img: ERDAS IMAGINE
.jpg: JPEG
.jp2: JPEG 2000
.png: PNG
.tif: TIFF
ninguna extensión para Cuadrícula de Esri
Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no se deberá
agregar ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster.
C. Configuration Keyword (Palabra clave de configuración (opcional))
Especifica los parámetros de almacenamiento (configuración) para una
geodatabase de archivos y una geodatabase de ArcSDE. Las
geodatabases personales no utilizan palabras clave de configuración.
Seleccionamos la opción DEFAULTS.
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D. Ignore Nodata (Ignorar valor de fondo (opcional)): digitalice el valor “0”
Utilice esta opción para quitar los valores no deseados que se crean
alrededor de los datos ráster. El valor especificado se distinguirá de otros
datos valiosos en el dataset ráster. Por ejemplo, un valor de cero a lo largo
de los bordes del dataset ráster se distinguirá de los valores cero dentro del
dataset ráster.
E. NoData Value (Valor NoData (opcional)): digitalice el valor “0”; Todos los
píxeles con el valor especificado se establecerán como NoData en el
dataset ráster de salida.
F. Pixel Type (Tipo de píxel (opcional)): Seleccione 16_BIT_UNSIGNED
Determina la profundidad de bit del dataset ráster de salida. Si no se
especifica, la profundidad de bit de salida será igual que la de la entrada.
No se producirá un re-escalamiento de los valores ráster cuando se elija un
tipo de píxel diferente. Si el tipo de píxel se degrada (se lo baja), los valores
ráster que estén fuera del rango válido para esa profundidad de píxel se
truncarán y se perderán. (Cuadro 1.)
G. Scale Pixel Value (Escalar valor de píxel (opcional)): activar el rango de
8 bits.
Cuando la salida es un tipo diferente de píxel que el de entrada (como 16
bits a 8 bits) puede elegir que los valores se aumenten para que se ajusten
al nuevo rango; de lo contrario, los valores que no se ajusten en el nuevo
rango de píxel se desecharán.
Marcado: los valores de píxeles aumentarán al nuevo tipo de píxeles.
Cuando ajusta la profundidad del píxel, el ráster lo mostrará, pero los
valores se ajustarán según a la nueva profundidad de bit que se
especificó.
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7.1. Calcular estadísticas
ENVI puede calcular estadísticas básicas y / o información tabulada
histograma (distribución de frecuencias) para las imágenes de una sola
banda o multibanda. El mínimo, máximo y espectros significar sólo
pueden calcularse para imágenes multibanda. Del mismo modo, las
estadísticas de covarianza, que incluyen vectores propios y una matriz
de correlación, sólo pueden calcularse para imágenes multibanda. Las
estadísticas se calculan en doble precisión.
Desde el cuadro de herramientas (Toolbox), seleccione Estadísticas>
Calcular estadísticas. Aparecerá el cuadro de diálogo de archivo de
entrada Calcular estadísticas.
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En la Selección de archivos de entrada, seleccione el archivo de entrada
al seleccionar el nombre del archivo.
Haga clic en Aceptar. Aparecerá el cuadro de diálogo Calcular
Parámetros Estadísticas.
Seleccione el tipo de estadísticas que
incluyen:
Estadísticas básicas: Calcula las
estadísticas básicas (el mínimo, máximo,
media y desviación estándar para todas
las bandas) para sus datos. Estas
estadísticas básicas se calculan siempre.
Esta opción siempre se establece.
ENVI no calcula estadísticas para algunas
bandas especificadas como malas bandas
en el archivo de cabecera de la imagen.
Histogramas: Calcula el histograma de cada banda. Los cálculos de
distribución de frecuencias también devuelven el número de puntos,
puntos acumulables, por ciento por cada bin, y el porcentaje
acumulativo para cada DN (Número Digital) en el histograma de la
imagen.
Covarianza: Calcula la matriz de covarianza, la matriz de correlación,
los valores propios y vectores propios. Cuando se selecciona, la
imagen Covarianza casilla de verificación también aparece en el
cuadro de diálogo. Seleccione la covarianza Imagen casilla para
devolver las matrices de covarianza y correlación, y los vectores
propios como imágenes en la lista de bandas disponibles. Las
dimensiones de las imágenes resultantes se nb por NB , donde nb es
el número de bandas de los datos de entrada. Los vectores propios
están asociados con las filas en la imagen de salida vector propio.
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Activamos las dos opciones, para
guardar el archivo de estadística
y el reporte del archivo texto.
Ya hemos guardados el archivo
estadística y el reporte.
Cambiar la precisión de los
datos que aparece en el
informe hacemos clic en
Report Precision…
Seleccione la salida a la pantalla
de la casilla de verificación para
mostrar el informe de
estadísticas en la pantalla.
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Para cambiar la precisión de los datos que aparece en el informe de
estadísticas de producción, haga clic en Informe de precisión. Aparecerá
el cuadro de diálogo Establecer Informe de precisión.
Utilice la precisión de datos de campo para establecer el número
de dígitos a mostrar después del punto decimal.
Utilice el Informe flotante botón de activación para designar el
formato (normal o científico) de los números en el informe ASCII.
normales números están en formato decimal (por ejemplo,
25,88). Científicos números son un solo dígito seguido de un valor
decimal, la carta E, y el poder exponencial (por ejemplo, 2.588e
001).
Haga clic en Aceptar. Cuando se calculan las estadísticas, las
estadísticas Resultados aparecerá la ventana gráfica.
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Ver Statistics Reports
La sección de ventana las Estadísticas Resultados diálogo muestra el
perfil que ha seleccionado en el Select Plot botón desplegable. En la
ventana gráfica, botones del ratón le permiten realizar las siguientes
tareas:
Botón izquierdo del ratón: muestra un cursor en forma de cruz en el
punto de datos más cercano e informa de su (x, y).
Botón derecho del ratón: Contiene todas las opciones asociadas con
una ventana de dibujo regular.
Para guardar los resultados entramos en
el menú principal File > Save results
text file…
Lo abrimos el archivo con Excel.
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Cuadro 2. Estadística básica de la imagen
Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue
Band 1 31397 33997 31853.7074 135.954075 1 38225.7777
Band 2 31809 33704 32154.1648 104.671537 2 5656.91279
Band 3 32277 33382 32500.7559 73.089763 3 783.281319
Band 4 32465 33526 32645.6773 64.568202 4 28.039243
Band 5 32674 33770 33041.332 74.372594 5 6.673315
Band 6 32756 32985 32785.3724 14.840065 6 1.633252
La imagen LandSat 8, trabaja con valores de pixel de 16 bits.
Nota: recordar que los niveles es diferente de 8 bits y 16bits; el de 8
bits = 256 niveles por canal de color (x3 canales de color (RGB)
= 256 x 256 x 256 = 16.777.216 colores y el de 16 bits =
65.536 niveles por canal de color.
En el cuadro 1 se muestra las estadísticas básicas de una imagen de
satélite, en la que para almacenar el valor de un pixel se emplean 16
bits, es decir, cada pixel puede adoptar un valor que variará entre 0 y
65535.
Extraer las siguientes conclusiones:
La banda 6 posee todos píxeles con niveles digitales concentrados entre
los valores 32756 y 32985, es decir no se encontrará en esa banda
ningún pixel con un valor inferior a 32756 y superior a 32985. La banda
que pose poca concentración es la Banda 6 (Max – Min = 229).
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7.2. Medidas de tendencia central
Estos tipos de medidas permiten identificar y ubicar el ND al cual tiende
agruparse los Niveles Digitales (valor central). Cuando se aplica a
poblaciones, se les denomina parámetros o valores estadísticos de la
población. Las principales medidas utilizadas para ubicar el ND central
son la media aritmética, la mediana y la moda.
• Media aritmética
Es la medida de tendencia central más utilizada y sencilla de calcular,
debido al manejo algebraico. La media aritmética representa el valor
medio, alrededor del cual se agrupa resto de los valores radiométricos
de una banda. La media se analiza en el conjunto con los valores
mínimos y máximos y la desviación estándar, lo que permite conocer el
comportamiento radiométrico de la imagen, su grado de homogeneidad
y de dispersión. La principal desventaja de la media aritmética, está en
la sensibilidad a cambios de los valores o valores extremos.
Adicionalmente a la media aritmética, existen otras medidas como la
media geométrica, la media ponderada, la media cuadrática, entre
otras.
• Mediana
Corresponde al valor del ND intermedio cuando todos los elementos se
ordenan en una lista de menor a mayor o de mayor a menor. Se tiene
que el 50% de las observaciones se encuentran por arriba de la mediana
del ND y 50% por debajo de ella.
Para el cálculo de la mediana, debe considerarse que las imágenes que
cuenten con un número total de píxeles impar, la mediana dará como
resultado la posición intermedia de la serie ordenada, mientras que para
un número total de píxeles par, se debe promediar los dos valores de las
posiciones centrales.
• Moda
ND que presenta mayor frecuencia en una imagen. Algunas veces es
posible que se presente dos valores con mayor frecuencia, por lo que se
denomina bimodal, otras veces con más de dos valores, lo que se
conoce como multimodal.
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7.3. Medidas de dispersión
Estas medidas permiten identificar cuanto se dispersan los ND alrededor
del ND central, en otras palabras, permiten conocer como los valores de
los datos se reparten a través del rango radiométrico de la imagen,
tomando como referencia el ND central.
• Desviación estándar o típica
La desviación estándar permite determinar el promedio aritmético o
fluctuaciones de los datos respecto a su punto central o media. Si los
valores tienden a concentrarse alrededor de la media - la desviación
estándar es pequeña, si los valores tienden a distribuirse lejos de la
media – la desviación estándar es grande.
Ejemplo práctico:
Imaginemos que disponemos de una caja de 65 536 lápices de colores.
Todos los lápices están ordenados por tonalidades; tal y como se
venden en las papelerías. Si observamos la caja nos damos cuenta que
el color de un lápiz es muy similar (a veces idéntico) al situado a su
lado. Supongamos que a cada lápiz se le asocia un valor, un nivel
digital. Si pintamos cada pixel de la banda 2 y de la banda 5 con su lápiz
correspondiente: ¿qué sucederá con la visualización de ambas bandas?
banda 6 posee todos su píxeles con valores muy concentrados en un
rango pequeño (32756 - 32985), su visualización presentará poca
variación en cuanto a tonalidad se refiere. Sin embargo, la banda 1
(31397 - 33997), empleará toda la caja para visualizar la imagen.
Como conclusión distinguiremos más detalles en la banda 1 que en la
banda 6. No olvidemos que las dos están representando a la misma
porción de terreno.
¿Y si en lugar de una caja de colores empleamos una gama de 255
grises que van desde el negro al blanco? Con más razón mejor contraste
en la imagen.
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Hacemos clic en la banda 6,
para representar en rangos de
colores.
Rango de Pixel de la imagen
banda 6.
Crear una nueva clasificación
de colores.
Numero de rangos de colores
255 (RGB) para la clasificación.
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Cuadro 3. Histograma de la Banda 6
DN Npts FA Total FR Percent FR Acc Pct
32756 299948 299948 7.4594 7.4594
32757 0 299948 0 7.4594
32758 0 299948 0 7.4594
32759 0 299948 0 7.4594
32760 0 299948 0 7.4594
32761 0 299948 0 7.4594
32762 5953 305901 0.148 7.6075
32763 1173 307074 0.0292 7.6366
32764 145 307219 0.0036 7.6403
32765 177 307396 0.0044 7.6447
32766 3909 311305 0.0972 7.7419
32767 15797 327102 0.3929 8.1347
32768 12957 340059 0.3222 8.457
32769 21746 361805 0.5408 8.9978
Numero de
pixel Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Absoluta
Frecuencia
Relativa
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 15
32770 8761 370566 0.2179 9.2156
32771 8358 378924 0.2079 9.4235
32772 9327 388251 0.232 9.6554
32773 11513 399764 0.2863 9.9418
32774 16061 415825 0.3994 10.3412
32775 25840 441665 0.6426 10.9838
32776 43097 484762 1.0718 12.0556
32777 66387 551149 1.651 13.7066
32778 96803 647952 2.4074 16.114
32779 135919 783871 3.3802 19.4941
32780 186567 970438 4.6397 24.1339
32781 242615 1213053 6.0336 30.1675
32782 278297 1491350 6.921 37.0885
32783 284725 1776075 7.0808 44.1693
32784 257791 2033866 6.411 50.5804
32785 225382 2259248 5.605 56.1854
32786 196765 2456013 4.8934 61.0788
32787 174165 2630178 4.3313 65.4101
32788 155658 2785836 3.8711 69.2812
32789 140007 2925843 3.4818 72.763
32790 126114 3051957 3.1363 75.8993
32791 113321 3165278 2.8182 78.7175
32792 101561 3266839 2.5257 81.2432
32793 89121 3355960 2.2164 83.4596
32794 78073 3434033 1.9416 85.4012
32795 67497 3501530 1.6786 87.0798
32796 57645 3559175 1.4336 88.5134
32797 49560 3608735 1.2325 89.7459
32798 42757 3651492 1.0633 90.8092
32799 36890 3688382 0.9174 91.7266
32800 31814 3720196 0.7912 92.5178
32801 28331 3748527 0.7046 93.2224
32802 24935 3773462 0.6201 93.8425
32803 21603 3795065 0.5372 94.3797
32804 19126 3814191 0.4756 94.8554
32805 16732 3830923 0.4161 95.2715
32806 14749 3845672 0.3668 95.6383
32807 13420 3859092 0.3337 95.972
32808 11931 3871023 0.2967 96.2687
32809 11148 3882171 0.2772 96.546
32810 10049 3892220 0.2499 96.7959
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 16
32811 8894 3901114 0.2212 97.0171
32812 8192 3909306 0.2037 97.2208
32813 7246 3916552 0.1802 97.401
32814 6497 3923049 0.1616 97.5626
32815 6081 3929130 0.1512 97.7138
32816 5657 3934787 0.1407 97.8545
32817 4991 3939778 0.1241 97.9786
32818 4496 3944274 0.1118 98.0904
32819 4345 3948619 0.1081 98.1985
32820 3826 3952445 0.0951 98.2936
32821 3478 3955923 0.0865 98.3801
32822 3288 3959211 0.0818 98.4619
32823 3009 3962220 0.0748 98.5367
32824 2846 3965066 0.0708 98.6075
32825 2588 3967654 0.0644 98.6719
32826 2365 3970019 0.0588 98.7307
32827 2068 3972087 0.0514 98.7821
32828 1964 3974051 0.0488 98.831
32829 1823 3975874 0.0453 98.8763
32830 1714 3977588 0.0426 98.9189
32831 1596 3979184 0.0397 98.9586
32832 1426 3980610 0.0355 98.9941
32833 1325 3981935 0.033 99.027
32834 1227 3983162 0.0305 99.0575
32835 1109 3984271 0.0276 99.0851
32836 1071 3985342 0.0266 99.1118
32837 1019 3986361 0.0253 99.1371
32838 893 3987254 0.0222 99.1593
32839 869 3988123 0.0216 99.1809
32840 800 3988923 0.0199 99.2008
32841 791 3989714 0.0197 99.2205
32842 693 3990407 0.0172 99.2377
32843 718 3991125 0.0179 99.2556
32844 623 3991748 0.0155 99.2711
32845 619 3992367 0.0154 99.2865
32846 606 3992973 0.0151 99.3015
32847 577 3993550 0.0143 99.3159
32848 563 3994113 0.014 99.3299
32849 518 3994631 0.0129 99.3428
32850 524 3995155 0.013 99.3558
32851 467 3995622 0.0116 99.3674
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 17
32852 442 3996064 0.011 99.3784
32853 485 3996549 0.0121 99.3905
32854 422 3996971 0.0105 99.401
32855 424 3997395 0.0105 99.4115
32856 421 3997816 0.0105 99.422
32857 416 3998232 0.0103 99.4323
32858 434 3998666 0.0108 99.4431
32859 461 3999127 0.0115 99.4546
32860 407 3999534 0.0101 99.4647
32861 369 3999903 0.0092 99.4739
32862 398 4000301 0.0099 99.4838
32863 399 4000700 0.0099 99.4937
32864 412 4001112 0.0102 99.5039
32865 380 4001492 0.0095 99.5134
32866 433 4001925 0.0108 99.5242
32867 380 4002305 0.0095 99.5336
32868 391 4002696 0.0097 99.5433
32869 380 4003076 0.0095 99.5528
32870 376 4003452 0.0094 99.5621
32871 412 4003864 0.0102 99.5724
32872 370 4004234 0.0092 99.5816
32873 358 4004592 0.0089 99.5905
32874 380 4004972 0.0095 99.5999
32875 382 4005354 0.0095 99.6094
32876 364 4005718 0.0091 99.6185
32877 370 4006088 0.0092 99.6277
32878 326 4006414 0.0081 99.6358
32879 344 4006758 0.0086 99.6443
32880 334 4007092 0.0083 99.6527
32881 349 4007441 0.0087 99.6613
32882 361 4007802 0.009 99.6703
32883 373 4008175 0.0093 99.6796
32884 353 4008528 0.0088 99.6884
32885 340 4008868 0.0085 99.6968
32886 332 4009200 0.0083 99.7051
32887 338 4009538 0.0084 99.7135
32888 307 4009845 0.0076 99.7211
32889 345 4010190 0.0086 99.7297
32890 318 4010508 0.0079 99.7376
32891 320 4010828 0.008 99.7456
32892 309 4011137 0.0077 99.7532
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 18
32893 329 4011466 0.0082 99.7614
32894 290 4011756 0.0072 99.7686
32895 309 4012065 0.0077 99.7763
32896 285 4012350 0.0071 99.7834
32897 262 4012612 0.0065 99.7899
32898 278 4012890 0.0069 99.7968
32899 266 4013156 0.0066 99.8035
32900 273 4013429 0.0068 99.8102
32901 281 4013710 0.007 99.8172
32902 277 4013987 0.0069 99.8241
32903 255 4014242 0.0063 99.8305
32904 240 4014482 0.006 99.8364
32905 252 4014734 0.0063 99.8427
32906 254 4014988 0.0063 99.849
32907 237 4015225 0.0059 99.8549
32908 255 4015480 0.0063 99.8613
32909 216 4015696 0.0054 99.8666
32910 206 4015902 0.0051 99.8718
32911 201 4016103 0.005 99.8767
32912 206 4016309 0.0051 99.8819
32913 217 4016526 0.0054 99.8873
32914 222 4016748 0.0055 99.8928
32915 201 4016949 0.005 99.8978
32916 221 4017170 0.0055 99.9033
32917 165 4017335 0.0041 99.9074
32918 166 4017501 0.0041 99.9115
32919 162 4017663 0.004 99.9155
32920 163 4017826 0.0041 99.9196
32921 151 4017977 0.0038 99.9234
32922 153 4018130 0.0038 99.9272
32923 156 4018286 0.0039 99.931
32924 146 4018432 0.0036 99.9347
32925 133 4018565 0.0033 99.938
32926 130 4018695 0.0032 99.9412
32927 115 4018810 0.0029 99.9441
32928 132 4018942 0.0033 99.9474
32929 133 4019075 0.0033 99.9507
32930 116 4019191 0.0029 99.9535
32931 109 4019300 0.0027 99.9563
32932 92 4019392 0.0023 99.9585
32933 90 4019482 0.0022 99.9608
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 19
32934 95 4019577 0.0024 99.9631
32935 76 4019653 0.0019 99.965
32936 84 4019737 0.0021 99.9671
32937 77 4019814 0.0019 99.969
32938 75 4019889 0.0019 99.9709
32939 59 4019948 0.0015 99.9724
32940 60 4020008 0.0015 99.9739
32941 59 4020067 0.0015 99.9753
32942 73 4020140 0.0018 99.9771
32943 70 4020210 0.0017 99.9789
32944 55 4020265 0.0014 99.9803
32945 49 4020314 0.0012 99.9815
32946 53 4020367 0.0013 99.9828
32947 60 4020427 0.0015 99.9843
32948 52 4020479 0.0013 99.9856
32949 50 4020529 0.0012 99.9868
32950 37 4020566 0.0009 99.9877
32951 46 4020612 0.0011 99.9889
32952 45 4020657 0.0011 99.99
32953 42 4020699 0.001 99.991
32954 32 4020731 0.0008 99.9918
32955 35 4020766 0.0009 99.9927
32956 23 4020789 0.0006 99.9933
32957 21 4020810 0.0005 99.9938
32958 26 4020836 0.0006 99.9945
32959 24 4020860 0.0006 99.9951
32960 24 4020884 0.0006 99.9956
32961 22 4020906 0.0005 99.9962
32962 15 4020921 0.0004 99.9966
32963 13 4020934 0.0003 99.9969
32964 13 4020947 0.0003 99.9972
32965 17 4020964 0.0004 99.9976
32966 12 4020976 0.0003 99.9979
32967 13 4020989 0.0003 99.9983
32968 10 4020999 0.0002 99.9985
32969 8 4021007 0.0002 99.9987
32970 9 4021016 0.0002 99.9989
32971 8 4021024 0.0002 99.9991
32972 9 4021033 0.0002 99.9994
32973 5 4021038 0.0001 99.9995
32974 3 4021041 0.0001 99.9996
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 20
32975 4 4021045 0.0001 99.9997
32976 1 4021046 0 99.9997
32977 1 4021047 0 99.9997
32978 1 4021048 0 99.9997
32979 3 4021051 0.0006 99.9998
32980 1 4021052 0 99.9998
32981 2 4021054 0 99.9999
32982 2 4021056 0 99.9999
32983 0 4021056 0 99.9999
32984 1 4021057 0 100
32985 2 4021059 0 100
TOTAL 4021059 100
Figura 1. Barra de frecuencia relativa de los pixeles en Niveles Digitales
(DN) de la banda 6
Para los píxeles cuyo ND es 32790 el histograma informa que:
• Columna Nº de píxeles: La imagen posee 126114 pixeles con ND
32790.
• Columna Total: 3051957 píxeles de la imagen almacenan un ND
32790 o menor.
• Columna Frecuencia %: Dicho de otra forma el 3.1363% de los
pixeles de la imagen tienen ND 32790.
Curso de SIG y Teledetección 2014
Bravo Morales, Nino 954849467 [email protected] Página 21
• Columna Frecuencia acumulada %: el 75.8993% tiene ND
32790 o menor.
Debe observarse que el 99% de los pixeles de la imagen tienen valores
entre 32756 y 32833, es decir, la mayoría de los píxeles de la imagen
tienen un ND en un rango de 32795 ND ((32756-32833)/2), cuando la
disponibilidad es entre 0 y 255. Los píxeles almacenan niveles muy
concentrados, existe muy poca dispersión. Esto implica también, que la
imagen adolece de poco contraste.
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Guía 8:
Clasificación supervisada - Flujo de trabajo de
clasificación para categorizar los píxeles de una imagen
LandSat 8 en muchas clases - ENVI 5.1
El flujo de trabajo de clasificación utiliza cualquiera de los métodos no
supervisados o supervisadas categorizar píxeles de una imagen en
muchas clases. Usted puede realizar una clasificación no supervisada sin
proporcionar datos de entrenamiento, o puede realizar una clasificación
supervisada, en la que usted proporciona datos de entrenamiento y se
especifica un método de clasificación de máxima probabilidad, la
distancia mínima, la distancia de Mahalanobis, o espectral Angle Mapper
(SAM).
Seleccionamos la
imagen a clasificar.
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Seleccionamos el método
de clasificación
supervisada.
Propiedades de la clase:
nombre de la clase, color
de la clase.
Datos de las clases
Estas herramientas
podemos crear más
clases, eliminar,
abrir y guarda
Visualización de la
clasificación de la
imagen Landsat 8
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Con esta herramienta crearemos
los polígonos para representar la
clasificación de bosque, pastizal,
rio, playón, deforestación.
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En la pestaña Algoritmo, seleccione un método de clasificación de la lista
desplegable provista. Para opcionalmente ajustar la configuración de los
parámetros de los algoritmos, vea Establecer opciones avanzadas:
Máxima Verosimilitud: Asume que las estadísticas de cada clase
en cada banda tienen una distribución normal y calcula la
probabilidad de que un píxel dado pertenece a una clase
específica. Cada píxel se le asigna a la clase que tiene la
probabilidad más alta (es decir, la probabilidad máxima). Este es
el valor predeterminado.
Distancia mínima: Usos de los vectores de medias para cada
clase y calcula la distancia euclidiana de cada pixel desconocido
para el vector medio para cada clase. Los píxeles se clasifican en
la clase más cercana.
Distancia de Mahalanobis: Un clasificador distancia sensible a la
dirección que utiliza las estadísticas para cada clase. Es similar a
la clasificación máxima probabilidad, pero asume todas las
covarianzas de clase son iguales, y por lo tanto es un método más
rápido. Todos los píxeles se clasifican para los datos de
entrenamiento más cercanos.
Espectral ángulo Mapper: (SAM) es una clasificación espectral
de base física que utiliza un n ángulo-D para que coincida con
Tipos de Metodología de
clasificación
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píxeles para los datos de entrenamiento. Este método determina
la similitud espectral entre dos espectros mediante el cálculo del
ángulo entre los espectros y tratarlos como vectores en un espacio
con dimensionalidad igual al número de bandas. Esta técnica,
cuando se utilizan en los datos de reflectancia calibrados, es
relativamente insensible a la iluminación y albedo efectos. SAM
compara el ángulo entre el vector de la formación y cada vector
de píxeles en la media de n espacio-D. Ángulos más pequeñas
representan partidos más estrechos con el espectro de referencia.
Los píxeles se clasifican en la clase con el menor ángulo.
Introduzca los valores de los métodos de limpieza que haya activado:
Especifique el tamaño de su núcleo suave usando un número impar (por
ejemplo, 3 = 3x3 píxeles). Píxel central del kernel plaza será
reemplazado por el valor de la clase mayor parte del kernel. El valor
predeterminado es 3.
Elimina el ruido de salida y
pigmentación durante la
limpieza
Elimina pequeñas regiones
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Especifique el Agregar Tamaño mínimo en píxeles. Las regiones con un
tamaño de este valor o menor se agregan a una región adyacente, más
grande. El valor predeterminado es 9.
Active la vista previa opción de ver los resultados de limpieza en una
ventana de vista previa antes de procesar toda la imagen. Puede
cambiar la configuración de limpieza y obtener una vista previa de los
resultados de nuevo, si es necesario.
Exportamos la clasificación
en formato ráster.
Exportamos la clasificación
en formato Shapefile.
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Ahora abrimos el ARCGIS 10.2 para agregar el shapefile y corregir las
coberturas de tierra y uso de suelo.
Exportamos la clasificación
estadística, en formato
texto.
Exportamos las reglas de
clasificación, en formato
ráster.
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Nombre de las zonas de nube y zonas urbanas.
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Guía 9:
Procesamiento de Imagen Landsat 8 en ArcGIS 10.1
“Conversión de 16bits a 8bits”
IMÁGENES LANDSAT 8 LDCM
Esta nueva entrega intenta resumir las bondades del programa LandSat y al
mismo tiempo dar una breve visión de la nueva etapa de este programa que se ha
puesto en órbita en febrero de 2013 con el lanzamiento de la plataforma Landsat 8
LDCM (Misión de Continuidad de la Información Landsat).
Este año el programa LandSat cumplió 40 años de recolección ininterrumpida de
información espectral de la superficie de la tierra, y otorgó un registro de la
evolución de los sistemas terrestres que se encuentra asegurado en archivos
históricos.
Serie de satélites LandSat y año de su lanzamiento:
LandSat 1: 1972 fuera de servicio
LandSat 2: 1975 fuera de servicio
LandSat 3: 1978 fuera de servicio
LandSat 4: 1982 fuera de servicio
LandSat 5: 1985 el USGS informó que empieza a tener problemas de
funcionamiento (giroscopio) y parece que la nave está llegando al cierre de
su ciclo.
LandSat 6: 1993. Lanzamiento fallido.
LandSat 7: 1999. A partir del año 2003 presenta problemas en la
adquisición y tratamiento de las imágenes, presentándose franjas inclinadas
de datos inválidos (gaps) hacia la izquierda unos 8° respecto a la
orientación horizontal debido a la rotación, provocando la pérdida de un
22% de la información de cada imagen.
Misión de Continuidad de la Información Landsat LDCM (Landsat 8):
Lanzado el 11-02-2013.
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Así es como las nuevas bandas de Landsat 8 alinean con Landsat 7:
Landsat 7 Landsat 8
Banda Ancho (µm) Resolución (m) Banda Ancho (µm) Resolución (m)
Band 1 Coastal 0.43 – 0.45 30
Band 1 Blue 0.45 – 0.52 30 Band 2 Blue 0.45 – 0.51 30
Band 2 Green 0.52 – 0.60 30 Band 3 Green 0.53 – 0.59 30
Band 3 Red 0.63 – 0.69 30 Band 4 Red 0.64 – 0.67 30
Band 4 NIR 0.77 – 0.90 30 Band 5 NIR 0.85 – 0.88 30
Band 5 SWIR1 1.55 – 1.75 30 Band 6 SWIR1 1.57 – 1.65 30
Band 7 SWIR2 2.09 – 2.35 30 Band 7 SWIR2 2.11 – 2.29 30
Band 8 Pan 0.52 – 0.90 15 Band 8 Pan 0.50 – 0.68 15
Band 9 Cirrus 1.36 – 1.38 30
Band 6 TIR 10.40 – 12.50 30/60 Band 10 TIRS1 10.6 – 11.19 100
Band 11 TIRS2 11.5 – 12.51 100
INFORMACIÓN PARA NUEVOS USUARIOS IMÁGENES LANDSAT 8
a. Licencia: Los Landsat 8 imágenes son gratuitas;
b. Descargar: Para descargar imágenes del Landsat-8, utilice la guía 16.
c. Colección: El satélite Landsat-8 entró en funcionamiento en 2013, pronto
sólo tiene imágenes de la segunda mitad de este año.
d. Fusión: Si combina la banda 8 PAN (tonos de gris) de 15 metros de
resolución espacial con otras bandas multiespectrales (color) 30 metros, la
resolución espacial final de la escena Landsat-8 será de 15 metros;
e. Resolución radiométrica: Las imágenes Landsat-8 se entregan en 16 Bits
(software como AutoCAD / Photoshop / Gimp no son capaces de ver estas
fotos). Hay que hacer un Rescale a 8 bits (conversión radiométrica);
f. Imagen de la proyección: Proyección UTM WGS 1984 N;
g. Reproyección: Las imágenes Landsat-8 están orientados al NORTE
verdadero, siendo necesario rediseñarlos. Esto significa que en lugar de
recibir una escena Landsat 8-Proyección / Datum UTM Zona 18 WGS1984 S,
recibirá una escena Landsat 8-Proyección / Datum UTM Zona 18 N
WGS1984;
h. Formato de entrega de Landsat-8: GeoTIFF.
i. Revisar el período de Landsat-8: 16 días (lo que significa que el satélite
toma 16 días para hacer otra pasada a través de la misma región).
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Cambiar la escala (Conversión radiométrica)
Es el proceso utilizado para llevar a cabo transformaciones radiométricas en
imágenes de satélite. Durante el proceso, las imágenes se convierten en el rango
de 16 bits a 08 bits, facilitando la distribución de otros programas y reducir a la
mitad el tamaño del archivo. Los datos se escalan para ser compatible con la
gama de 8 bits (0-255 niveles de gris), similares a los productos Landsat-5 y
Landsat-7.
Este procedimiento se aplica a todas las bandas,
incluyendo la pancromática. No es necesario
cargar todas las bandas, porque vamos a
ejecutar la tarea en Batch.
Abra el ArcMap 10.1 y entramos en ArcToolbox,
entramos en la Herramientas de administración
de datos > Ráster > Dataset ráster > Copiar
ráster
.
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En la primera fila, le hacemos doble clic para abrir el ráster de entrada.
1. Configuración de la primera banda 1.
A
B
D
E
C
F G
Doble clic.
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A. In raster (Ráster de entrada): El nombre y la ubicación del dataset raster
(Banda 1)
B. Out raster dataset (Dataset ráster de salida): El nombre y la ubicación del
dataset ráster que se va a crear. Al almacenar el dataset ráster en un
formato de archivo, deberá especificar la extensión del archivo:
.bil—Esri BIL
.bip—Esri BIP
.bmp: BMP
.bsq—Esri BSQ
.dat: ENVI DAT
.gif: GIF
.img: ERDAS IMAGINE
.jpg: JPEG
.jp2: JPEG 2000
.png: PNG
.tif: TIFF
ninguna extensión para Cuadrícula de Esri
Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no se deberá
agregar ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster.
C. Configuration Keyword (Palabra clave de configuración (opcional))
Especifica los parámetros de almacenamiento (configuración) para una
geodatabase de archivos y una geodatabase de ArcSDE. Las
geodatabases personales no utilizan palabras clave de configuración.
Seleccionamos la opción DEFAULTS.
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D. Ignore Nodata (Ignorar valor de fondo (opcional)): digitalice el valor “0”
Utilice esta opción para quitar los valores no deseados que se crean
alrededor de los datos ráster. El valor especificado se distinguirá de otros
datos valiosos en el dataset ráster. Por ejemplo, un valor de cero a lo largo
de los bordes del dataset ráster se distinguirá de los valores cero dentro del
dataset ráster.
E. NoData Value (Valor NoData (opcional)): digitalice el valor ”0”; Todos los
píxeles con el valor especificado se establecerán como NoData en el
dataset ráster de salida.
F. Pixel Type (Tipo de píxel (opcional)): Seleccione 8_BIT_UNSIGNED
Determina la profundidad de bit del dataset ráster de salida. Si no se
especifica, la profundidad de bit de salida será igual que la de la entrada.
No se producirá un re-escalamiento de los valores ráster cuando se elija un
tipo de píxel diferente. Si el tipo de píxel se degrada (se lo baja), los valores
ráster que estén fuera del rango válido para esa profundidad de píxel se
truncarán y se perderán.
El tipo de datos El mínimo (Valor) El máximo (Valor)
1 bit UNSIGNED 0 1
2 bit UNSIGNED 0 3
4 bit UNSIGNED 0 15
8 bit UNSIGNED 0 255
8 bit SIGNED -128 127
16 bit UNSIGNED 0 65 535
16 bit SIGNED -31 768 32 767
32 bit UNSIGNED 0 4 294 967 295
32 bit SIGNED -2 147 483 648 2 147 483 647
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32 bit FLOAT Un tipo de dato de 32 bits que admite decimales.
64 bit Un tipo de dato de 64 bits que admite decimales.
G. Scale Pixel Value (Escalar valor de píxel (opcional)): activar el rango de
8 bits.
Cuando la salida es un tipo diferente de píxel que el de entrada (como 16
bits a 8 bits) puede elegir que los valores se aumenten para que se ajusten
al nuevo rango; de lo contrario, los valores que no se ajusten en el nuevo
rango de píxel se desecharán.
Desmarcado: los valores de píxeles permanecerán iguales y no
aumentarán. Cualquier valor que no se ajuste dentro del rango de valor
se desechará. Esta es la opción predeterminada.
Marcado: los valores de píxeles aumentarán al nuevo tipo de píxeles.
Cuando ajusta la profundidad del píxel, el ráster lo mostrará, pero los
valores se ajustarán según a la nueva profundidad de bit que se
especificó.
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Se ha descargado estos dos
archivos.
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Guía 10:
Composición de Bandas del LandSat 8 y 7 en ArcGIS
10.1
1. Bandas de ráster
Algunos rásteres tienen una banda única, o capa (una medida de una sola
característica) de datos, mientras que otros tienen múltiples bandas. Básicamente,
una banda se representa con una sola matriz de valores de celda, y un ráster con
múltiples bandas contiene múltiples matrices de valores de celda que coinciden
espacialmente y que representan la misma área espacial. Un ejemplo de dataset
ráster de banda única es un modelo digital de elevación (DEM). Cada celda en un
DEM contiene solamente un valor que representa la elevación de superficie.
También puede tener una ortofoto de banda única, que a veces se llama imagen
pancromática o de escala de grises.
Cuando hay múltiples bandas, cada ubicación de celda tiene más de un valor
asociado. Con múltiples bandas, cada banda por lo general representa un
segmento del espectro electromagnético recopilado por un sensor. Las bandas
pueden representar cualquier porción del espectro electromagnético, incluidos los
rangos no visibles a simple vista, como las secciones infrarrojas o ultravioletas. El
término banda se originó a partir de la referencia a la banda de color en el
espectro electromagnético.
Cuando crea una capa de mapa a partir de una imagen ráster, puede elegir
mostrar una banda única de datos o formar una composición de color a partir de
múltiples bandas. Una combinación de cualquiera de las tres bandas disponibles
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en un dataset ráster multibanda se puede utilizar para crear composiciones RGB.
Al visualizar bandas juntas como composiciones RGB, a veces se puede recabar
más información del dataset que si fuese a trabajar con sólo una banda.
Una imagen de satélite, por ejemplo, por lo general tiene múltiples bandas que
representan distintas longitudes de onda desde las porciones ultravioleta hasta las
visibles e infrarrojas del espectro electromagnético. Las imágenes Landsat, por
ejemplo, son datos recopilados desde siete bandas distintas del espectro
electromagnético. Las bandas 1-7, incluida la 6, representan datos de las regiones
visibles, casi infrarrojas e infrarrojas media. La banda 6 recopila datos de la región
infrarroja termal. Otro ejemplo de una imagen multibanda es una ortofoto de color
verdadero en la que hay tres bandas, cada una representa rojo, verde o celeste.
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El satélite Landsat-8 fue diseñado con la posibilidad de generar nuevos productos
por nuevas combinaciones de bandas. En poco tiempo tendremos artículos
académicos que contienen más información, pero es posible que desee saber qué
combinaciones de bandas del satélite Landsat-8 tiene resultados similares
predecesores Landsat-5 y Landsat-7. Consulte la tabla siguiente:
Vista rápida Resultar Landsat 7
Landsat 5 Landsat 8
Infra-rojo 4, 3, 2 5,4,3
Color Natural
3, 2, 1 4,3,2
Falso color 5,4,3 6,5,4
Falso color 7.5.3 7,6,4
Falso color 7,4,2 7.5.3
Fuente: http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php
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Entramos ArcToolbox, clic en la herramienta
Data Management Tools – Raster – Raster
Processing – Composite Bands. Vamos a
realizar la composición colorida RGB 6-5-4 de
satélite Landsat 8 que corresponde la antigua
composición RGB 5-4-3.
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Guía 11:
Fusión de Imagen en ArcGIS 10.1
Después de la proyección de imagen multiespectral, ha llegado el momento de
lograr la resolución espacial de 15 metros del Landsat-8. Crear dataset ráster con
nitidez de desplazamiento panorámico (Administración de datos), Combina un
dataset ráster pancromático de alta resolución con un dataset ráster multibanda de
menor resolución para crear un ráster rojo-verde-azul (RGB) con la resolución del
ráster pancromático.
Entramos en ArcToolbox, clic en Data Management Tools – Raster – Raster
Processing – Create Pan-Sharpened Raster Dataset
C
A
B
D
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A. Input Raster (Ráster de entrada): El dataset ráster de entrada al que desea
aplicar la refinación pancromática. Generalmente, se trata de un dataset
ráster multibanda de baja resolución.
B. Output Raster Dataset (Dataset ráster de salida): El dataset ráster de
salida.
Al almacenar el dataset ráster en un formato de archivo, deberá especificar
la extensión del archivo:
.bil—Esri BIL
.bip—Esri BIP
.bmp: BMP
.bsq—Esri BSQ
.dat: ENVI DAT
.gif: GIF
.img: ERDAS IMAGINE
.jpg: JPEG
.jp2: JPEG 2000
.png: PNG
.tif: TIFF
ninguna extensión para Cuadrícula de Esri
Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no se deberá
agregar ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster.
C. Panchromatic Imagen (Imagen pancromática)
El dataset ráster pancromático. Generalmente, es una imagen de escala de
grises de alta resolución (Banda 8)
D
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D. Panchromatic Type (Tipo de nitidez de desplazamiento panorámico):
seleccionamos ESRI, hay otros como logaritmo BROVERY, IHS, etc.
El método de fusión de imágenes:
IHS: Utiliza el espacio de colores Intensidad, Tono y Saturación para la
fusión de datos.
BROVEY: Utiliza el algoritmo Brovey basado en modelado espectral para
la fusión de datos.
Esri: Utiliza el algoritmo Esri basado en modelado espectral para la
fusión de datos.
SIMPLE_MEAN: Utiliza el valor promediado entre los valores rojo, verde
y azul, y el valor de píxel pancromático.
Gram-Schmidt: Utiliza el algoritmo de refinado pancromático espectral
Gram-Schmidt para refinar datos multiespectrales.
Resultado final
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Resolución espacial 30 metros
Resolución espacial 15 metros
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Guía 12:
Nitidez de la imagen Satelital LandSat 8
Con la imagen resultante de 15 metros, de resolución espacial, vamos aplicar la
nitidez con la ventana análisis de imagen.
1. La activación de la ventana de análisis de imagen,
en el menú principal entramos en Windows (Ventanas)
y hacemos clic en Analyst Imagen.
2. Hacemos clic en la imagen multiespectral y se va
activar varios parámetros.
3. En procesamiento escogemos filtro (Nitidez)
4. Se creará una nueva imagen llamado “Filter_RGB_654_8.tif”.
5. Para ver la diferencia entramos en visualización y hacemos clic en la
imagen resultante “Filter_RGB_654_8.tif”, de ahí hacemos clic en barrear
capa.
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6. Al obtener la nitidez de la imagen este archivo, tenemos que guardarlo en
nuestra carpeta de trabajo, en la ventana de análisis de imagen hay un
disquet, hacemos un clic seleccionando la imagen a exportar.
Con nitidez
Sin nitidez
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Exportarlo el Raster en la carpeta de ruta.
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Guía 13:
Índice de vegetación
El análisis de la vegetación y la detección de los cambios de sus patrones, son
claves para la evaluación de recursos naturales y su monitoreo. Es por ello que
la detección y la evaluación cuantitativa de la vegetación verde constituyen
una de las mejores aplicaciones de la percepción remota para el manejo de los
recursos ambientales y la toma de decisiones.
Con la finalidad de explicar cómo la detección remota interactúa con la
vegetación, y para su mejor comprensión, hemos creído conveniente definir
algunos términos.
1. Fundamentos
La detección remota de la cobertura vegetal se fundamenta en algunas
propiedades que tienen las hojas al interactuar con la radiación solar.
Analizamos a continuación estas propiedades.
2. Comportamiento espectral de la hoja viva
La clorofila no absorbe toda la luz del sol uniformemente, Las moléculas de
clorofila preferentemente absorben la luz roja y azul para usar en la
fotosíntesis (Figura 1). Ellas deben absorber tanta cantidad como 70% a 90%
de la luz incidente en esas regiones. Mucho menos cantidad de la luz verde es
absorbida y más es reflejada, entonces el observador humano, que puede ver
sólo el espectro visible, observa la reflexión dominante de la luz verde como
vegetación viva (Figura 2).
Figura 1. Espectro de absorción para la clorofila.
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Figura 2. Reflectancia Espectral típica de una hoja viva En el espectro cercano
al infrarrojo, la reflexión de la hoja es controlada no por pigmentos de plantas,
pero sí por la estructura del tejido esponjoso. La cutícula y la epidermis son
mayormente transparentes a la radiación infrarroja, entonces una muy
pequeña radiación es reflectada de la parte exterior de la hoja. La radiación
que pasa a la epidermis superior es fuertemente esparcida por el tejido
esponjoso y las cavidades dentro de la hoja. Muy poca de esta energía
infrarroja es absorbida internamente, es principalmente (por encima del 60%)
esparcida de manera ascendente (la que se llama energía reflectada) o
descendente (energía trasmitida). Entonces la estructura interna de la hoja es
responsable por el brillo de la reflectancia infrarroja de la vegetación viva.
En el borde del espectro visible la absorción de la luz roja por los pigmentos de
clorofila empieza a declinar, y la reflectancia crece abruptamente. Entonces, si
la reflectancia es considerada no sólo en el visible, pero a través del visible e
infrarrojo cercano, la reflectancia pico de la vegetación viva no está en el verde
pero sí en el infrarrojo cercano (Figura 3). Este comportamiento explica la gran
utilidad del espectro infrarrojo cercano para los estudios de vegetación y, por
supuesto, facilita la separación de las superficies de vegetación de las
superficies sin vegetación, que son usualmente muy oscuras en el infrarrojo
cercano. Además las diferencias en la reflectancia de las especies de plantas
frecuentemente son más pronunciadas en el infrarrojo cercano (Figura 3).
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Figura 3. Las diferencias entre las clases de vegetación se distinguen mejor en
el infrarojo que en el visible.
Figura 4: Cambios en el contenido de agua de la hoja deben ser pronunciados
en la región del infrarrojo cercano.
Este diagrama ilustra diferencias en la reflectancia entre la película de agua
equivalente de 0.018 cm y 0.014 cm; cambios en la reflectancia son evidentes
en la región del infrarrojo. Con la madurez o estrés en las plantas por
enfermedad, ataques de insectos, o escasez de humedad, las características
espectrales de la hoja deben cambiar. En general estos cambios
aparentemente ocurren simultáneamente en ambas regiones visible e
infrarrojo, pero los cambios de reflectancia en el infrarrojo frecuentemente son
más notables. La reflectancia en la región del infrarrojo es aparentemente
controlada por la naturaleza de las complejas cavidades entre la hoja y la
reflexión interna de radiación infrarroja de esas cavidades.
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Algunos científicos sugieren que la tensión de la humedad o madurez natural
de la hoja causa esas cavidades para colapsar como plantas marchitas. Otros
sostienen que es posible que el decrecimiento en la reflexión de la región
cercana al infrarrojo sea causado por el deterioro de células muertas antes que
cambios físicos en las cavidades.
Entonces, los cambios en el vigor de la vegetación y las imágenes del infrarrojo
han sido valiosos en la detección y mapeo de presencia, distribución, y
extensión de los cultivos enfermos e infestaciones de insectos. Además, los
cambios en la estructura de la hoja que acompañan la madurez natural de los
cultivos están sujetos a detección con imágenes del infrarrojo (Figura 5).
Figura 5. Mayores influencias en las propiedades espectrales de la hoja viva.
3. Definición de índice de vegetación
Son medidas cuantitativas, basadas en los valores digitales, que tienden a
medir la biomasa o vigor vegetal. Usualmente el índice de vegetación es
producto de varios valores espectrales que son sumados, divididos, o
multiplicados en una forma diseñada para producir un simple valor que indique
la cantidad o vigor de vegetación dentro de un píxel. Altos valores de índices
de vegetación identifican píxeles cubiertos por proporciones substanciales de
vegetación saludable.
Existe una variedad de Índices de Vegetación que han sido desarrollados para
ayudar en el monitoreo de la vegetación. La mayoría de estos índices están
basados en las interacciones diferentes entre la vegetación y la energía
electromagnética de las bandas del espectro rojo e infrarrojo.
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La evaluación cuantitativa de la biomasa de la vegetación verde es realizada a
través de modelos de índices de vegetación (VI). Estos índices son aplicables a
imágenes con diferentes resoluciones como NOAA AVHRR, LANDSAT TMS, MSS
(Multispectral Scanner Scenes), SPOT HRV/XS (reflectancia para el nivel 1
multiespectral). Estos índices han sido usados en una variedad de contextos
para evaluar la biomasa, en aplicaciones para climas áridos, y en la evaluación
del riesgo de degradación del suelo.
Un índice de vegetación muy simple puede ser debido a los cambios en los dos
rangos del espectro mencionados arriba, logrados dividiendo la medida de la
reflectancia del infrarrojo por la del rojo. A mayor contraste entre las medidas
del rojo e infrarrojo mayor vigor vegetal presentará la cubierta observada (más
alta será la relación entre los sitios donde hay vegetación). Bajos valores de
contraste significan una vegetación enferma hasta llegar a zonas sin
vegetación (suelo y agua), cuyo resultado de la relación es muy pequeño.
Entonces las áreas de vegetación darán un valor de índice más alto.
A pesar que existen muchas variaciones a esta lógica, la que ha recibido mayor
atención es el Índice de Vegetación por diferencia Normalizada (NDVI).
Índices de transformación
Es la más conocida de este grupo. Consiste en la transformación de bandas
espectrales disponibles para formar un nuevo conjunto de bandas no
correlacionadas, dentro de las cuales una imagen de índices de vegetación
verde puede ser definida.
En la tabla siguiente se muestran los diferentes métodos de cálculos de índices
de vegetación y sus características.
Nombre del índice
Fórmula Características
Basados en la Pendiente
De diferencia normalizada (NDVI)
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷)
(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷)
Minimiza efectos topográficos la escala va de -1 a 1, con el valor cero representando el aproximado donde empieza la ausencia de vegetación. Los valores negativos representan superficies sin vegetación.
Transformado (TVI) 𝑇𝑉𝐼 = √[
𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷] + 0.5
El valor de 0.5 evita resultados negativos. La raíz cuadrada intenta corregir valores que se aproximan a una distribución de Poisson e introduce una distribución normal. No
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elimina todos los valores negativos.
Transformado Corregido (CTVI)
𝐶𝑇𝑉𝐼= 𝑁𝐷𝑉𝐼 [(𝑁𝐷𝑉𝐼 + 0.5)/(𝑎𝑏𝑠(𝑁𝐷𝑉𝐼
+ 0.5))]𝑥 √𝑎𝑏𝑠(𝑁𝐷𝑉𝐼 + 0.5)
Para valores del rango -1 a 1 que no se les cambiaba el signo como la anterior. Suprime el signo negativo. Sobre estimación del verde.
Transformada de Tiam (TTVI) 𝑇𝑇𝑉𝐼 = √𝐴𝐵𝑆 [
𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷] + 0.5 Suprime la sobreestimación del verde.
Cociente simple (RVI) 𝑅𝑉𝐼 =
𝑅𝐸𝐷
𝑁𝐼𝑅 La reversa de la estándar simple.
Normalizado (NRVI)
𝑁𝑅𝑉𝐼 = 𝑅𝑉𝐼 − 1
𝑅𝑉𝐼 + 1
El resultado de RVI es normalizado. Es similar al NVDI, reduce efectos topográficos, iluminación y efectos atmosféricos, además de crear una distribución normal estadísticamente deseable.
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ÍNDICE DE VEGETACIÓN POR DIFERENCIA NORMALIZADA - NDVI
El índice diferencial de vegetación normalizado (NDVI) es un índice normalizado
que le permite generar una imagen que muestra el verdor (la biomasa relativa).
Este índice aprovecha el contraste de las características de dos bandas de un
dataset ráster multiespectral: las absorciones de pigmento de clorofila en la banda
roja y la alta reflectividad del material de las plantas en la banda cercana al
infrarrojo (NIR).
El NDVI se utiliza en todo el mundo para hacer un seguimiento de las sequías,
supervisar y predecir la producción agrícola, ayudar en la predicción de las zonas
con riesgo de incendio y cartografiar la desertización. El NDVI es muy utilizado en
el seguimiento de la vegetación global porque ayuda a compensar los cambios en
las condiciones de iluminación, la pendiente de la superficie, la orientación y otros
factores extraños (LILLESAND 2004).
La reflexión diferencial en las bandas roja e infrarroja (IR) le permite supervisar la
densidad e intensidad del crecimiento de la vegetación verde utilizando la
reflectividad espectral de la radiación solar. Las hojas verdes suelen presentar una
mejor reflexión en el rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo que en el
rango de longitudes de onda visibles. Cuando las hojas tienen sed o bien están
enfermas o muertas, se vuelven más amarillas y se reflejan bastante menos en el
rango de longitudes de onda cercanas al infrarrojo. Las nubes, el agua y la nieve
presentan una mejor reflexión en el rango visible que en el rango de longitudes de
onda cercanas al infrarrojo, mientras que la diferencia es casi nula para las rocas y
el terreno desnudo. El cálculo del NDVI crea un dataset de banda única que
básicamente representa el verdor. Los valores negativos representan nubes, agua
y nieve, mientras que los valores cercanos a cero representan rocas y tierra
desnuda.
NDVI = (NIR − RED)
(NIR + RED)
El NDVI se utiliza para estimar de la vegetación verde el:
- Crecimiento de las plantas (vigor),
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- Cobertura de vegetación y la
- Producción de biomasa.
Ya que el índice está relacionado con la actividad fotosintética de la vegetación.
El índice NDVI se calcula con bandas de imágenes de satélite, aprovechando
las características únicas del reflejo de la vegetación verde.
El índice varía entre – 1 y 1.
Operativamente, el índice varía en el rango – 0.1 y 0.92, para maximizar el
intervalo de la vegetación, representándose convencionalmente como una
variación o rampa de colores entre el rojo intenso (-0.1) y el verde intenso
(0.92):
Cuadro 1. Bandas espectrales para el cálculo del NDVI
Satélite Visible (RED)
Infrarrojo (NIR)
AVHRR de NOAA Banda 1 (0.58 – 0.68 μm) Banda 2 (0.72 – 1.0 μm)
TM Landsat 4 y 5 Banda 3 (0.63 – 0.69 μm) Banda 4 (0.76 – 0.90 μm)
MSS Landsat 4 - 5 Banda 2 (0.6 – 0.7 μm) Banda 4 (0.8 – 1.1 μm)
ETM+ Landsat 7 anda 3 (0.63 – 0.69 μm) Banda 4 (0.77 – 0.90 μm)
OLI y TIRS Landsat 8 Banda 4 (0.64 – 0.67 μm) Banda 5 (0.85 – 0.88 μm)
Terra ASTER Banda 2 (0.63 – 0.69 μm) Banda 3 (0.76 – 0.86 μm)
IKONOS-2 Banda 3 (0.63 – 0.70 μm) Banda 4 (0.76 – 0.85 μm)
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Procesamiento para determinar el NDVI Landsat 8 – ArcGIS 10.1
1. Agregamos la formula Float("B5" - "B4.tif") / Float("B5" +
"B4.tif"), en el raster de salida lo guardamos como NDVI_1
Ingresamos a ArcToolbox, y nos
dirigimos a Herramientas de Spatial
Analyst – Algebras de Mapas –
Calculadora Raster.
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Float: Convierte el valor de cada celda de un ráster en una representación de
punto flotante.
Ilustración
Uso
Los valores de entrada pueden ser positivos o negativos.
Si ejecuta Flotante en una entrada que ya es un punto flotante, los
valores de salida serán iguales que los de entrada.
NOTA: Las nubes son una desventaja en el análisis de NDVI, Nos indica que es
un área sin cobertura, también la sombra de las nubes nos indica sin
cobertura.
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Guía 14:
Determinación de Zona de Rio o Zona Susceptible a
inundación
Para obtener cartografiar estas zonas, podemos reclasificar el NDVI calculando,
extraer aquellos datos relacionado con los ríos y luego convertirlo a shapefile para
el proceso de digitalización.
1. Para ellos nos vamos a ArcToolbox, seguido a
Herramienta de Spatial Analyst / Reclasificar
/Reclasificar.
2. Aparecerá una ventana donde incluimos la
siguiente información.
A. Input raster: seleccionamos NDVI
B. Reclass fiel: seleccionamos Value.
C. Ouput rater: Damos un nombre al archivo
de salida.
A
B
C
Damos clic en el
botón classify
(Clasificar)
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3. Nos aparecerá una ventana donde incluimos la siguiente información.
A. En Method (método): seleccionamos Estándar Desviation (Desviación
Típica)
B. En Interval Size (Intervalo): seleccionamos 1/3 Std DEV. (1/3 Desv. Típica).
4. Damos clic en Ok y luego en OK. Obtenemos el siguiente resultado.
A
B
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La figura anterior nos muestras varias cosas interesantes:
Los valores del Reclass_NDVI (NDVI Reclasificado) menores a 5
corresponden a diferentes cuerpos de agua, la variación se debe
posiblemente a sedimentación, profundidad, vegetación, etc.
Los valores mayores, corresponden a vegetación en diferentes estados de
salubridad, densidad, tamaño, etc.
DIGITALIZACIÓN DE LOS CUERPOS DE AGUA – ARCGIS 10.1
Para digitalizar el rio entramos en Raster calculator y escribimos la siguiente
formula:
Río = Con("Reclass_NDVI1" <= 5,1,0)
Este es una expresión condicional donde le estamos diciendo a ArcGis que donde
NDVI_2013 sea igual a 5 (para los ríos), lo haga igual a 1 y donde los valores sean
diferentes a 5 coloque un cero. Pues solo queremos que queden los ríos.
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Vemos que todo aquello que es una corriente de agua tiene una coloración Azul y
lo demás una coloración caña.
Para convertir el raster a shapefile, entramos a conversión Tools
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