UTPL BIRON JAMIL TORO G. SIG

SISTEMAS DE INFORMACIÓN

GEOGRÁFICA

ALUMNO:

BIRON JAMIL TORO GARCÍA

TUTOR:

ING. VÍCTOR HUGO GONZALES FECHA:

19 DE JUNIO DE 2012

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I. RESUMEN LAS INTERACCIONES ENTRE LA ATMÓSFERA Y

LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.

Todos los objetos (independientemente de la radiación que emitan) van a recibir radiación, fundamentalmente del sol, que, en función del tipo de objeto que estemos considerando, puede seguir tres caminos: Reflejarse (la radiación es reenviada de vuelta al espacio)

Absorberse (la radiación pasa a incrementar la energía del objeto

Transmitirse (la radiación se transmite hacia los objetos situados detrás). La fracción de energía que se refleja se denomina reflectividad o albedo (ρ); la fracción de energía que se absorbe se denomina absortividad (α); la fracción de energía que se transmite se denomina transitividad (ζ) cumpliéndose que: Las tres variables tienen lógicamente valores entre 0 y 1. La interacción de la radiación con la atmósfera y con los objetos terrestres, es decir los valores de ρ, ζ y α de un cuerpo concreto, va a depender de la longitud de onda de que se trate y de las características de ese cuerpo. Unas primeras líneas generales acerca del comportamiento de diferentes objetos respecto a su interacción con la radiación serían:

ATMOSFERA DESPEJADA: ρ: muy baja para todas las longitudes α: depende de la longitud de onda

: depende de la longitud

de onda NUBES:

ρ: muy alta en el visible α: depende de la longitud de onda

: depende

AGUA: ρ: muy baja para todas las longitudes α:depende de la longitud de onda

:depende de la longitud

de onda SUPERFICIE TERRESTRE:

ρ: y α muy baja para todas las longitudes

:nulo

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II. CUADRO CON LAS DIFERENTES RESOLUCIONES

EXISTENTES.

RESOLUCIÓN

El número de píxeles que integran un sensor de satélite o de cámara digital, definen su poder de resolución. A mayor número de píxeles por unidad de superficie, mayor resolución de la foto sensor, pero también mayor es el volumen del archivo informático generado.

Una imagen de satélite se caracteriza por las siguientes modalidades de resolución

RESOLUCIONES TIPOS

Este concepto designa al objeto más pequeño que se puede distinguir en la imagen. Está determinada por el tamaño del píxel, medido en metros sobre el terreno, esto depende de la altura del sensor con respecto a la Tierra, el ángulo de visión, la velocidad de escaneado y las características ópticas del sensor. Por ejemplo las imágenes Landsat TM, tienen una resolución espacial de 30x30 m en las bandas 1,2,3,4, 5 y 7 y de 120x120m en la 6 (térmica). El sensor SPOT - HRV tiene una resolución de 10x10m, mientras que los satélites meteorológicos como NOAA, el píxel representa un tamaño desde 500 a 1100m de lado

Es la frecuencia de paso del satélite por un mismo punto de la superficie terrestre. Es decir cada cuanto tiempo pasa el satélite por la misma zona de la Tierra. Este tipo de resolución depende básicamente de las características de la órbita. El ciclo de repetición de los Landsat-1 al Landsat -3 era de 17 días. A partir del Landsat 4 en 1984 el ciclo de repetición se redujo a 15 días. SPOT permite un ciclo de repetición de entre 3 y 26 días.

Consiste en el número de canales espectrales (y su ancho de banda) que es capaz de captar un sensor. Por ejemplo SPOT tiene una resolución espectral de 3, Landsat de 7. Los nuevos sensores, llamados también espectrómetros o hiperespectrales llegan a tener hasta 256 canales con un ancho de banda muy estrecho (unos pocos mm) para poder separar de forma precisa distintos objetos por su comportamiento espectral.

Se la llama a veces también resolución dinámica, y se refiere a la cantidad de niveles de gris en que se divide la radiación recibida para ser almacenada y procesada posteriormente. Esto depende del conversor analógico digital usado. Así por ejemplo Landsat MSS tiene una resolución espectral de 2

6= 64

niveles de gris en el canal 6, y Landsat MSS en las bandas 4 a 7 de 2

7= 128 niveles

de gris, mientras que en Landsat TM es de 2

8 = 256. Esto significa

que tenemos una mejor resolución dinámica en el TM y podemos distinguir mejor las pequeñas diferencias de radiación.

ESPACIAL TEMPORAL ESPECTRAL RADIOMÉTRICA

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III. INFORME SOBRE LAS APLICACIONES DE DIFERENTES

COMBINACIONES RGB, EN CAMPOS COMO LA INGENIERÍA, GEOLOGÍA,

MEDIO AMBIENTE, ETC. Estudio de la erosión de playas y arenales

Inventario regional del medio ambiente para preparar estudios de

impactos ambiéntales.

Cartografía geológica para la exploración petrolífera

Cartografía de nuevos depósitos volcánicos

Control de la acumulación noval, de la fusión y de los cambios

previsibles de la energía hidroeléctrica

Control del movimiento de Iceberg en zonas polares

Estimación de modelos de escorrentía y erosión

Inventarios del agua superficial

Análisis en tiempo real de masas nubosas de escala media y pequeña

Medidas de aguas superficiales y humedales para evaluar la situación

del habitad para aves acuáticas

Verificación de contenidos de salinidad en las corrientes de agua

Cartografía térmica de la superficie del mar

Verificación y control de la calidad física del agua, turbidez y contenido

de algas

Control de los movimientos del Gulf Stream y otras corrientes marinas

Cartografía de la cobertura vegetal del suelo

Rápida evaluación de condiciones de estrés en la vegetación, por

efectos de la sequía o la erosión

Cartografía de áreas quemadas y seguimiento de los ritmos de

recopilación natural

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Contribución a la cartografía e inventarios de la cobertura y uso del

suelo

Realización de rutas óptimas para las nuevas vías de comunicación

Realización de inventarios forestales

Control de pastizales

Cartografía e inventarios de cultivos por especies

Previsión del rendimiento de cultivos

IV. RESUMEN DE LOS FUNDAMENTOS DE LA CLASIFICACIÓN

SUPERVISADA Y NO SUPERVISADA DE IMÁGENES DE SATÉLITE.

CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA

Este método, se utiliza cuando no se conocen las características del terreno, o cobertura "a priori", o bien, porque las características espectrales de la superficie no están claramente definidas en la imagen. Aquí, el método consiste en orientar a la computadora para que agrupe automáticamente los pixeles en distintas clases de acuerdo con un cierto criterio estadístico. La ventaja que tiene, es que al no seleccionar un área de entrenamiento teóricamente "homogénea", como en la supervisada, el agrupamiento determina tipos "puros" de cobertura y por consiguiente, se obtiene una representación más cercana de los agrupamientos espectrales naturales de una zona. La desventaja, es que pueden obtenerse agrupaciones de las cuales, no se conozca el significado y además, la gran cantidad de datos que se manejan. El computador agrupa según su similitud espectral un número de píxeles de cada clase haciendo uso de patrones estadísticos en los datos, hasta clasificar toda la imagen. Posteriormente, el analista reclasifica las clases determinadas por el computador con base en una leyenda asociada a las coberturas de la imagen. Esta clasificación se puede hacer usando fórmulas de distancia espectral mínima, para formar cúmulos o (clúster), utilizando los promedios arbitrarios o el promedio de las firmas espectrales existentes. De una manera mecánica, esta iteración se repite hasta que se ejecute el máximo de iteraciones o hasta que se alcance el máximo porcentaje de asignación de píxeles no cambiados entre dos iteraciones CLASIFICACIÓN SUPERVISADA

En este método, se conoce " a priori" la identidad y localización de algunos tipos de elementos a ser clasificados. Por ejemplo, cobertura de bosques, aspectos

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urbanos, etc. Esto significa, trabajo de campo, o análisis a través de cartas, fotografías aéreas, experiencias personales, etc. Los sitios específicos elegidos y conocidos, que representan ejemplos homogéneos, son conocidos como "áreas de entrenamiento" puesto que las características espectrales del mismo, servirán para "entrenar" el algoritmo de clasificación. Difiere de la anterior en que para cada clase diseñada por parte del analista se crean las firmas apropiadas para las coberturas, previo al proceso sistemático en el software. En ésta se debe capturar cada firma o cobertura manualmente, por lo tanto es necesario que el intérprete reconozca patrones e identifique píxeles que determinen las clases, que es lo que se conoce como áreas de entrenamiento. La clasificación supervisada es apropiada cuando se requieren pocas clases, siendo lo correcto verificar el terreno como parte metodológica de la clasificación. Es posible utilizar cualquiera de estas dos posibilidades de clasificación, supervisada o no supervisada, y en el mejor de los casos hacer una combinación de ellas a fin de optimizar resultados. Cuando se trata de clasificar muchos datos o áreas muy extensas, así como con bastantes cambios de coberturas y de firmas espectrales, se puede obtener con la clasificación no supervisada un conjunto básico de clases y por medio de la supervisada la definición de ellas.

V. INFORME SOBRE LOS PROCESOS DE CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA Y TOPOGRÁFICA DE IMÁGENES DE SATÉLITE Y SUS APLICACIONES.

CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA

La corrección atmosférica sirvió para intentar eliminar el efecto de la dispersión de la

radiación electromagnética originada por parte de los gases y partículas en suspensión de la

atmósfera, para que las variaciones en los modelos fueran independientes de las

condiciones atmosféricas.

Para ello se calculó la reflectividad mediante la ecuación (Chuvieco, 1996).

Dónde:

Reflectividad en la banda k.

K= Distancia Tierra-Sol en unidades astronómicas (1 UA=1.49598x108Km, varía a lo largo

del año entre 0.983 y 1.017 UAs).

Radiancia espectral recibida por el sensor de la banda k (Wm-2

sr-1

m-1

).

Radiancia atmosférica debida a la dispersión de la banda k (Wm-2

sr-1

m-1

).

Transmisividad atmosférica para el flujo ascendente en la banda k.

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Irradiancia solar en el techo de la atmósfera en la banda k (Wm-2

m-1

).

Coseno del ángulo cenital del flujo incidente (complementario del ángulo de

elevación solar).

Transmisividad atmosférica para el flujo descendente en la banda k.

Irradiancia difusa atmosférica debida a la dispersión en la banda k (Wm-2

m-1

).

El método de corrección aplicado fue el de la transmisividad de la atmósfera descendente

por defecto (Chavez, 1996), que utiliza en la ecuación 1 los siguientes valores:

del histograma en la banda k.

0.70, 0.78, 0.85, 0.91, para TM1, TM2, TM3, TM4, respectivamente. Para TM5 y

TM7, se toman los valores obtenidos por Gilabert et al. (1994) (0.95 y 0.96).

. Ignora la Irradiancia difusa.

Este método recurre al ND mínimo de cada banda como medida de la Radiancia debida a la

dispersión atmosférica, mientras que la Transmisividad atmosférica para el flujo

descendente se extrapola de experimentos físicos llevados a cabo sobre atmósferas reales

sin cobertura nubosa.

Como resultado de la aplicación de la corrección atmosférica sobre las imágenes de satélite

se verificó que la reflectividad de las dos imágenes era comparable entre sí al presentarse

en ambos casos las siguientes características (PCI, 1997):

La vegetación presenta un pico de reflectividad en el verde.

La reflectividad del agua está entre 0-1% en las bandas TM4, 5 y 7.

La reflectividad del suelo desnudo y del cemento debe incrementarse con el aumento

de la longitud de onda.

CORRECCIÓN TOPOGRÁFICA

La corrección topográfica permitió compensar las diferencias de iluminación solar, debidas

a la variación altitudinal del terreno. Las zonas de umbría presentaban menos reflectividad

de lo que debieran, mientras que las zonas en solana presentaban una reflectividad más alta

de lo esperado.

Para realizar la corrección topográfica es necesario calcular la iluminación (IL), es decir, el

coseno del

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Dónde:

Pendiente del terreno: La inclinación del terreno con respecto a la horizontal.

Ángulo cenital solar: El ángulo complementario de la elevación solar.

Ángulo azimutal solar: La dirección del sol con respecto al norte.

Ángulo de orientación: El ángulo existente entre el vector que señala el norte y a

proyección sobre el plano horizontal del vector normal a la superficie en ese punto.

Se eligió un método de corrección topográfico semiempírico conocido como corrección-e

(Teillet et., 1982):

Dónde:

Introduce un parámetro “ ” que es el cociente entre la pendiente ( ) y el término

independiente ( ) de la ecuación de regreso entre y la IL.

Tras realizar la corrección topográfica se verificó que se había eliminado ciertas sombras

que aparecían en las imágenes por la baja iluminación. De ésta manera se consiguió

homogenizar la variabilidad espectral dentro de cada uno de los modelos de combustible.

VI. BIBLIOGRAFÍA

s13_Contenidos_semana_13.pdf

http://es.wikipedia.org/wiki/Definici%C3%B3n_espacial

http://concurso.cnice.mec.es/cnice2006/material121/unidad1/i_resolucion.htm

http://w3.iec.csic.es/ursi/articulos_modernos/articulos_zaragoza_2000/ursi2000/trab

ajos/vi0334.pdf

http://ing.unne.edu.ar/dep/goeciencias/fotointer/pub/teoria2011/parte02/tdi.pdf

http://age.ieg.csic.es/metodos/docs/IX_2/Riano_David.PDF