Fundamentos Esenciales de Teledetección y Procesamiento de Imágenes Satelitales

Fundamentos de Teledetección y Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Transform Route Events

Esta herramienta transforma las mediciones de los eventos de una referencia de ruta a otra y los escribe en una nueva tabla de eventos.

Álgebra de Mapas (Calculadora Ráster)

Método de modelado cartográfico basado en la superposición de dos o más mapas en formato ráster para realizar operaciones algebraicas con sus celdas. Son operaciones llevadas a cabo celda por celda.

Cálculo del NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

Permite el cálculo de índices de vegetación, mejorando la discriminación entre dos cubiertas. Este índice posibilita la identificación de áreas forestadas y deforestadas, el estado de la vegetación, la discriminación de tipos de vegetación, el monitoreo de plagas, la delimitación del agua, entre otros.

Insumos para el NDVI

• Banda 3 (B3) y Banda 4 (B4) de la imagen.

Fórmula del NDVI

Float (B4-B3) / Float (B4+B3). El operador Float se utiliza para que el resultado de la operación sea de punto flotante. Si se omite Float, el resultado final será entero (cero y uno), lo cual es incorrecto para calcular este índice de vegetación.

Bandas Espectrales y Composiciones de Imágenes

Composición de Color Real

Utiliza las bandas B1 (azul), B2 (verde) y B3 (rojo) para representar los colores tal como los percibe el ojo humano.

Composición de Falso Color

Una imagen en falso color es una representación artificial de una imagen multiespectral que permite incrementar la percepción de determinados detalles de la superficie.

Bandas Típicas y su Espectro

• B1: Azul visible
• B2: Verde visible
• B3: Rojo visible
• B4: Infrarrojo cercano
• B5: Infrarrojo medio
• B7: Infrarrojo lejano

La composición de bandas permite identificar los usos del suelo y las estructuras de la superficie terrestre sobre imágenes satelitales.

Clasificación de Imágenes Satelitales

Las técnicas de clasificación de imágenes posibilitan la transformación de imágenes crudas (fotografías aéreas, imágenes de satélite, etc.) en datos temáticos o mapas que muestran información con un significado evidente.

Clasificación Supervisada

En las clasificaciones supervisadas se requiere la participación activa del analista que esté realizando la clasificación de la imagen de satélite.

Clasificación No Supervisada

Las clasificaciones no supervisadas se relacionan con el valor relativo al color, al tono o al clúster (grupo o agrupamiento), para identificar entidades. En este método, los algoritmos se concentran en encontrar clases de datos que sean separables, asignando de esta manera cada píxel a un grupo.

Fundamentos de Sensores Remotos y Teledetección

En los sistemas de teledetección, la energía electromagnética reflejada en las coberturas del suelo es captada por un sensor. Esto permite generar imágenes sobre lo que se observa en el terreno en una longitud de onda determinada. Un sistema de teledetección espacial está compuesto por:

• Fuente de energía u origen de la radiación electromagnética.
• Superficie terrestre o cobertura del suelo: Comprende los objetos en el terreno que son objeto de estudio. Cada tipo de cobertura del suelo presenta características particulares que la diferencian de otras coberturas y que son susceptibles de determinar a partir de la interacción con diferentes longitudes de onda. Estas coberturas comprenden principalmente la vegetación, los suelos, el agua y las construcciones humanas.
• Sensor.

Tipos de Plataformas de Sensores

• Terrestres: En la superficie.
• Aéreas: Dentro de la atmósfera.
• Espaciales: Fuera de la atmósfera.

Sensores Pasivos

Captan luz reflejada o emisión termal (TIR).

Sensores Activos

• Poseen fuente propia de energía.
• Pueden operar durante la noche.
• Pueden penetrar nubes (RADAR).
• Ejemplos: LIDAR, RADAR.

Firma Espectral y Textura en Teledetección

Cada tipo de superficie interactúa con la radiación electromagnética de manera diferente, absorbiendo unas longitudes de onda muy concretas y reflejando otras en proporciones determinadas. Esta característica hace posible identificar distintos objetos como suelo, vegetación o cuerpos de agua. La textura está muy relacionada con la resolución espacial del sensor, ya que procede de la relación entre el tamaño del objeto y dicha resolución. A medida que se reduce la escala a la que observamos la imagen, la textura de cualquier objeto o área se hace progresivamente más fina hasta desaparecer.