sistemas de información geográfica · 2005. 6. 8. · sistemas de información geográfica tema...
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Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Sistemas de Información Geográfica
Tema 10. Teledetección
Tema 10. Teledetección Sistemas de Información Geográfica
Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Fundamentos
Teledetección es la técnica que permite obtenerinformación a distancia de objetos sin que exista uncontacto material.
En el caso de la teledetección utilizando imágenes desatélite, la interacción consiste en un flujo de radiación queparte de los objetos y se dirige hacia el sensor.
La teledetección se utiliza para generar nuevas capas deSIG apoyándose, en muchos casos, en capas de SIGpreexistentes
Tema 10. Teledetección Sistemas de Información Geográfica
Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Fundamentos
Teledetección es la técnica que permite obtenerinformación a distancia de objetos sin que exista uncontacto material.
En el caso de la teledetección utilizando imágenes desatélite, la interacción consiste en un flujo de radiación queparte de los objetos y se dirige hacia el sensor.
La teledetección se utiliza para generar nuevas capas deSIG apoyándose, en muchos casos, en capas de SIGpreexistentes
Tema 10. Teledetección Sistemas de Información Geográfica
Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Fundamentos
Teledetección es la técnica que permite obtenerinformación a distancia de objetos sin que exista uncontacto material.
En el caso de la teledetección utilizando imágenes desatélite, la interacción consiste en un flujo de radiación queparte de los objetos y se dirige hacia el sensor.
La teledetección se utiliza para generar nuevas capas deSIG apoyándose, en muchos casos, en capas de SIGpreexistentes
Tema 10. Teledetección Sistemas de Información Geográfica
Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Naturaleza de la RadiaciónLa naturaleza de la radiación electromagnética puede ser explicada a partirde dos modelos aparentemente contradictorios pero en el fondo comple-mentarios:
Modelo de onda
Modelo de partícula
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Naturaleza de la RadiaciónLa naturaleza de la radiación electromagnética puede ser explicada a partirde dos modelos aparentemente contradictorios pero en el fondo comple-mentarios:
Modelo de onda
Modelo de partícula
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Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Naturaleza de la RadiaciónLa naturaleza de la radiación electromagnética puede ser explicada a partirde dos modelos aparentemente contradictorios pero en el fondo comple-mentarios:
Modelo de onda
Modelo de partícula
h = 6.626x10−34Js
c = 300000m/s
σ = 5.67x10−8J/sm2K 4
Tema 10. Teledetección Sistemas de Información Geográfica
Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Espectro electromagnético y técnicas de teledetección
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Reflexión, absorción y transmisiónEn la naturaleza todos los cuerpos:
emiten energíareciben energía, que a su vez puede:
reflejarse ρabsorberse αtransmitirse τ
α + ρ + τ = 1
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Absorción atmosférica
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Tres posibilidades al diseñar un sensor
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en unaventana atmosférica ND = f (ρ)
Captar radiación emitida por la Tierra en una ventanaatmosférica ND = f (T )
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en una zonade absorción del espectro electromagnético paradeterminar la concentración de un determinado gasND = f (concentracion)
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Tres posibilidades al diseñar un sensor
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en unaventana atmosférica ND = f (ρ)
Captar radiación emitida por la Tierra en una ventanaatmosférica ND = f (T )
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en una zonade absorción del espectro electromagnético paradeterminar la concentración de un determinado gasND = f (concentracion)
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Bases físicasSatélites y sensores
Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Tres posibilidades al diseñar un sensor
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en unaventana atmosférica ND = f (ρ)
Captar radiación emitida por la Tierra en una ventanaatmosférica ND = f (T )
Captar radiación solar reflejada por la Tierra en una zonade absorción del espectro electromagnético paradeterminar la concentración de un determinado gasND = f (concentracion)
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Tres posibilidades al diseñar un sensor: Meteosat
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Obtención de información espacial
Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Signaturas espectrales.1
Como reacciona las distintas coberturas de la superficieterrestre ante la radiación solar.
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Naturaleza de la radiaciónInteracción de la radiación con los cuerposSignaturas espectrales
Signaturas espectrales.2
Diferentes factores ambientales pueden alterar la signaturaespectral de una misma cobertura
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Sensores
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralMeteosat 2500 m Toda la esfera 0.5 horas 256 ND V,Ic,ItNOAA AVHRR 1100 m 2700 x 2700 Km 12 horas 1024 ND 2V,Ic,ItLandsat TM 30 m 185x185 Km 16 días 256 ND 3V, 3Ic,ItSPOT HRV 20 m 60x60 Km 20 días 256 ND 2V, IcSPOT Vegetation 1150 m 2200x200 Km 1 día 1024 ND 2V, 2IcMODIS 250 m 2330x2330 Km 1 día 1024 ND 36 bandasIRS 15 m 24 días 128 ND 3V,IcIKONOS 4 m 100x100 Km a petición 2048 ND 3Vis, Ic
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Meteosat
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralMeteosat 2500 m Toda la esfera 0.5 horas 256 ND V,Ic,It
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NOAA
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralNOAA AVHRR 1100 m 2700 x 2700 Km 12 horas 1024 ND 2V,Ic,It
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Landsat-TM
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralLandsat TM 30 m 185x185 Km 16 días 256 ND 3V, 3Ic,It
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SPOT-HRV
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralSPOT HRV 20 m 60x60 Km 20 días 256 ND 2V, 2Ic
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SPOT-Vegetation
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralSPOT Vegetation 1150 m 2200x200 Km 1 día 1024 ND 2V, 2Ic
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MODIS
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralMODIS 250 m 2330x2330 Km 1 día 1024 ND 36 bandas
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IRS
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralIRS 15 m 24 días 128 ND 3Vis, Ic
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Obtención de información espacial
Ikonos
Sensor R.espacial Tamaño R.temporal R.Radiométrica R.EspectralIKONOS 4 m 100x100 Km a petición 2048 ND 3Vis, Ic
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenes
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesReflectividad en el rojo
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesReflectividad en el verde
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesReflectividad en el azul
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesR=Rojo G=Verde B=Azul
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesR=IR cercano G=Verde B=Azul
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Visualización de imágenesComposición con las bandas del infrarrojo
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformaciones
El objetivo es obtener nuevas variables, en función de lareflectividad de las bandas, que se consideran factores de esareflectividad.Tipología:
Se sabe lo que se buscaIndice Normalizado de Vegetación (NDVI)Transformación tasseled cap
No se sabe lo que se buscaAnálisis de Componentes Principales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformaciones
El objetivo es obtener nuevas variables, en función de lareflectividad de las bandas, que se consideran factores de esareflectividad.Tipología:
Se sabe lo que se buscaIndice Normalizado de Vegetación (NDVI)Transformación tasseled cap
No se sabe lo que se buscaAnálisis de Componentes Principales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformaciones
El objetivo es obtener nuevas variables, en función de lareflectividad de las bandas, que se consideran factores de esareflectividad.Tipología:
Se sabe lo que se buscaIndice Normalizado de Vegetación (NDVI)Transformación tasseled cap
No se sabe lo que se buscaAnálisis de Componentes Principales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformaciones
El objetivo es obtener nuevas variables, en función de lareflectividad de las bandas, que se consideran factores de esareflectividad.Tipología:
Se sabe lo que se buscaIndice Normalizado de Vegetación (NDVI)Transformación tasseled cap
No se sabe lo que se buscaAnálisis de Componentes Principales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformaciones
El objetivo es obtener nuevas variables, en función de lareflectividad de las bandas, que se consideran factores de esareflectividad.Tipología:
Se sabe lo que se buscaIndice Normalizado de Vegetación (NDVI)Transformación tasseled cap
No se sabe lo que se buscaAnálisis de Componentes Principales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Indice Normalizado de Vegetación (NDVI)
NDVI =ρir − ρr
ρir + ρr
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Indice Normalizado de Vegetación (NDVI)
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformación tasseled cap
brillo =6∑
k=1
ckbρk
verdor =6∑
k=1
ckvρk
humedad =6∑
k=1
ckhρk
Componente TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7Ckb 0.3037 0.2793 0.4743 0.5585 0.5082 0.1863Ckv -0.2848 -0.2435 -0.5436 0.7243 0.0840 -0.1800Ckh 0.1509 0.1973 0.3279 0.3406 -0.712 -0.4572
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformación tasseled cap
brillo =6∑
k=1
ckbρk
verdor =6∑
k=1
ckvρk
humedad =6∑
k=1
ckhρk
Componente TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7Ckb 0.3037 0.2793 0.4743 0.5585 0.5082 0.1863Ckv -0.2848 -0.2435 -0.5436 0.7243 0.0840 -0.1800Ckh 0.1509 0.1973 0.3279 0.3406 -0.712 -0.4572
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformación tasseled cap
brillo =6∑
k=1
ckbρk
verdor =6∑
k=1
ckvρk
humedad =6∑
k=1
ckhρk
Componente TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7Ckb 0.3037 0.2793 0.4743 0.5585 0.5082 0.1863Ckv -0.2848 -0.2435 -0.5436 0.7243 0.0840 -0.1800Ckh 0.1509 0.1973 0.3279 0.3406 -0.712 -0.4572
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Transformación tasseled cap
brillo =6∑
k=1
ckbρk
verdor =6∑
k=1
ckvρk
humedad =6∑
k=1
ckhρk
Componente TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM7Ckb 0.3037 0.2793 0.4743 0.5585 0.5082 0.1863Ckv -0.2848 -0.2435 -0.5436 0.7243 0.0840 -0.1800Ckh 0.1509 0.1973 0.3279 0.3406 -0.712 -0.4572
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Primer componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Segundo componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Tercer componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Cuarto componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Quinto componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Análisis de Componentes Principales
Sexto componente
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Asignación de píxeles a un conjunto de clases en funciónde sus valores de ND o reflectividad.
Clasificación no supervisada: Se deja a un procedimientoestadístico definir las clases
Clasificación supervisada: Las clases se definen a priori
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Asignación de píxeles a un conjunto de clases en funciónde sus valores de ND o reflectividad.
Clasificación no supervisada: Se deja a un procedimientoestadístico definir las clases
Clasificación supervisada: Las clases se definen a priori
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Asignación de píxeles a un conjunto de clases en funciónde sus valores de ND o reflectividad.
Clasificación no supervisada: Se deja a un procedimientoestadístico definir las clases
Clasificación supervisada: Las clases se definen a priori
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Caracterización de las clases
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clases en el espacio de variables: Distancia
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación no supervisada: Método de aglomerados
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación supervisada
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación supervisada
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación supervisada
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación supervisada
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VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación
Clasificación supervisada
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación: Asignación a clases
Mínima distancia
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación: Asignación a clases
Paralelepípedos
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Clasificación: Asignación a clases
Máxima verosimilitud
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Métodos basados en la IA
Redes neuronales
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Métodos basados en la IA
Lógica borrosa
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Métodos basados en la IA
Clasificación contextual
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Obtención de información espacial
VisualizaciónObtención de variablesClasificación
Validación de la clasificación
Evaluar una estimación teórica del error en función de lascaracterísticas del algoritmo de clasificación.
Analizar una serie de áreas test obtenidas del mismomodo que las áreas de entrenamiento y calcular la matrizde confusiones.
Matriz de confusiones con 6 clases
A B C D E F Ni ni/Ni nici niicA 50 3 0 0 2 5 60 83.3 10 21B 4 62 3 0 0 1 70 88.5 8 10C 4 4 70 0 8 3 86 81.4 19 6D 0 0 0 64 0 0 64 100.0 0 3E 3 0 2 0 71 1 78 91.0 6 10F 10 3 1 3 0 33 50 66.0 17 10
408 85.8 60 60
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