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Amigos del AulaTI, es para mi un placer saludarlos nuevamente y dedicar este nuevo post a compartir con ustedes algunos datos acerca de uno de los productos que revoluciono a la Percepción Remota y con ello a los sistemas de Información Geográfica (SIG), hoy quiero hablarles de la famosa Imagen Satelital. Un ejemplo claro en el desarrollo de sistemas SIG que utilizan la imagen de satélite es el famoso  Google Earth, esta aplicación combina perfectamente los resultados de las imágenes de satélites procesadas para su uso en una de las aplicaciones comunes como la de geo-localización.

Los datos obtenidos mediante la Percepción Remota a partir de los sensores a bordo de satélites y aviones en la mayoría de los casos son adquiridos en formato digital. Estos datos posteriormente son procesados por sistemas de cómputo para generar las imágenes que serán usadas en los estudios de interpretación. En las últimas décadas se han hecho avances significativos en el análisis de imágenes digitales con buenos resultados en cuanto a la información obtenida. Para entrar en materia pasemos al análisis de lo que son las imágenes de satélite sin más preámbulo.

Una imagen es cualquier representación pictórica, independientemente de la longitud de onda o dispositivo de imagen usado para producirla y se puede describir en términos de propiedades fundamentales las cuales son: escala, brillo, contraste y resolución. El tono y la textura son funciones de las propiedades fundamentales [1].

En percepción remota, una imagen es elaborada mediante una matriz rectangular de valores del flujo de radiación electromagnética que corresponden a píxeles individuales, en la figura 1 podemos ver la relación del Espectro Electromagnético con las bandas espectrales de una imagen satelital.

Figura 1: Relación entre el Espectro Electromagnético y la formación de Imágenes de Satélite (Imagen Multiespectral).

El flujo de radiación electromagnética es proporcionado por la luz del sol, por lo que cada valor de pixel representa la medida de radiación electromagnética reflejada desde una pequeña área de la superficie de la tierra según la resolución de la imagen [2], como se muestra en la figura 2. La radiación reflejada contiene información acerca de:

• La naturaleza del material de la superficie de la tierra presente en al área del píxel.
• La posición topográfica del área del píxel, cuando existe referencia geográfica.
• El estado de la atmosfera a través de la cual la Radiación Electromagnética ha pasado.

Existen tres tipos principales de imágenes, que son obtenidas por medio de diferentes sensores [3]:

1. Imagen Pancromática: Es una imagen formada por una sola banda espectral. Para los sensores pancromáticos más modernos, esta única banda suele abarcar desde la parte visible al infrarrojo cercano del espectro. Los datos pancromáticos se representan por medio de imágenes en tonos de grises (blanco y negro).
2. Imagen MultiEspectral: Es un arreglo de imágenes satelitales adquiridas simultáneamente donde cada una de las imágenes registra un intervalo diferente de longitud de onda del espectro electromagnético. Estas se captan mediante un sensor digital que mide la reflectancia en muchas bandas. Por ejemplo, un conjunto de detectores puede medir energía roja reflejada dentro de la parte visible del espectro mientras que otro conjunto mide la energía del infrarrojo cercano. Es posible incluso que dos series de sensores midan la energía en dos partes diferentes de la misma longitud de onda. Estos distintos valores de reflectancia se combinan para crear imágenes de color. Los satélites de PR multiespectrales de hoy en día miden la reflectancia simultáneamente en un número de bandas distintas que pueden ir de tres a catorce.
3. Imagen Hiperespectral: Es una imagen formada por datos adquiridos a partir de un sensor espectral que mide la reflectancia en muchas bandas de rangos cortos de longitud de onda. La teoría en que se apoya la detección hiperespectral es que la medida de la reflectancia en numerosas franjas estrechas del espectro permite detectar características y diferencias muy sutiles entre los rasgos de la superficie, especialmente en lo que se refiere a vegetación, suelo y rocas.

La siguiente figura muestra una pequeña región de una imagen multiespectral (4 bandas)  y como cada uno de los valores de pixel corresponde a un valor de radiación electromagnética en cada banda espectral reflejado por la tierra al momento que se tomo la imagen.

Figura 2: Representación de los Valores de Radiación Electromagnética que forman una región de la Imagen Multiespectral.

La Imagen de Radar, es otra forma de obtener una imagen que en la actualidad han sido de mucha ayuda para la exploración de la superficie terrestre, principalmente porque los efectos de la atmosfera (nubes por ejemplo), casi no le afectan. Esta imagen es formada a partir de ondas de energía emitida por los sensores de los satélites que al ser rebotadas por la superficie de la tierra son recolectadas en el sensor nuevamente y procesadas en una imagen, sin embargo cabe hacer la aclaración que no requieren de la energía del sol para la toma de la imagen.

Aplicaciones de las Imágenes Satelitales en Percepción Remota

Dependiendo el problema que se desea resolver mediante técnicas de PR se tendrá que seleccionar el tipo de imagen satelital a utilizar. A continuación se esboza un resumen de algunas de las aplicaciones de las diferentes imágenes satelitales:

Aplicaciones con Imágenes Pancromáticas:

• Localizar, identificar y medir accidentes superficiales y objetos, principalmente por su apariencia física, es decir, forma, tamaño, color y orientación.
• Identificar y cartografiar con precisión la situación de los elementos generados por la acción del hombre, como edificios, carreteras, veredas, casas, equipamientos de servicios públicos, infraestructura urbana, aeropuertos y vehículos.
• Actualizar las características físicas de los mapas existentes.
• Trazar los límites entre tierra y agua.
• Identificar y cuantificar el crecimiento y desarrollo urbano.
• Permitir generar modelos digitales de elevación de gran exactitud.
• Catalogar el uso del suelo.

Aplicaciones con Imágenes Multiespectral:

• Distinguir las rocas superficiales y el suelo por su composición y consolidación.
• Delimitar los terrenos pantanosos.
• Estimar la profundidad del agua en zonas litorales.
• Catalogar la cubierta terrestre.
• Catalogar los usos de suelo.
• Aplicaciones con Imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR):
• Captar imágenes en zonas frecuentemente cubiertas por nubes, nieblas o inmersas en constante oscuridad.
• Localizar icebergs y hielo marino; cartografiar otros estados de la superficie oceánica, como corrientes, olas, y poluciones petrolíferas.
• Cartografiar aspectos del terreno muy sutiles, como fallas y pliegues.
• Detectar y cartografiar cambios en la superficie terrestre debidos por ejemplo al crecimiento de la vegetación, a variaciones de la humedad del suelo, actividades agrícolas o forestales (ejemplo: labranza, deforestación) o incluso debidos a movimientos sísmicos (ejemplo: fallas, temblores, etc.).

Aplicaciones con Imágenes Aéreas:

• Cartografiar rasgos superficiales inferiores a un metro cuadrado.
• Cartografiar zonas inferiores a 1000 kilómetros cuadrados.
• Cartografiar con precisión catástrofes naturales.

Proceso de Análisis de Imágenes Satelitales

En general, el principal objetivo de un proceso de análisis de imágenes es la obtención de información y posteriormente conocimiento de los objetos de la escena donde fue adquirida la imagen. El análisis de imágenes satelitales sigue las etapas del proceso con algunas diferencias en cuanto a la forma de Adquisición y Procesamiento.

Como una imagen satelital puede ser un conjunto de imágenes, cuando se habla de niveles Multiespectrales e Hiperespectrales, estos deben ser tratados por separado pero la información contenida en cada una de las imágenes que las componen debe ser tomada en conjunto. Muchos autores [4,5,6], coinciden en que las principales etapas que un proceso de análisis de imágenes debe contener son las que se muestran en la figura 3.

Figura 3: Proceso de Análisis de Imágenes Satelitales.

La Adquisición de la Imagen se refiere al proceso de representar los datos obtenidos por un sensor en una imagen, pasando por los procesos de corrección para tratar de representar los datos del sensor con la menor cantidad de errores posibles. La etapa de Pre-procesamiento, se divide en varias partes. Si se requiere, la imagen pasa por un pre-procesamiento que involucra técnicas para mejorar, restaurar o filtrar la imagen. El siguiente paso es la Segmentación de la imagen que la separa en grupos de píxeles de características similares llamadas regiones, para finalmente obtener de esas regiones un conjunto de características que ayudarán a la interpretación y reconocimiento de los distintos tipos de clases de regiones según el ámbito del problema. El Reconocimiento e Interpretación de las regiones obtenidas en la etapa previa, se lleva a cabo usando técnicas de Reconocimiento de Patrones o Inteligencia Artificial mediante algoritmos de clasificación. En este paso es importante el uso de técnicas de evaluación para calificar el desempeño de los algoritmos de clasificación. Las técnicas de evaluación pueden ser cuantitativas o cualitativas. Finalmente es necesaria una etapa de Representación de Resultados. Esta etapa muestra los resultados en un formato que pueda ser entendido por el experto en el dominio, usuario final o un sistema de computó. Los métodos de representación de resultados más comunes son los Mapas Temáticos, aunque también se pueden hacer consultas a un sistema SIG actualizado por el proceso de análisis de imágenes satelitales.

En nuestro país el uso y aplicación de las imágenes de satélites, en aplicaciones particulares, es muy poco, principalmente por el alto costo de las imágenes, sin embargo, no todo está perdido, existen en la web sitios donde se puede realizar la descarga de imágenes de satélite de distribución gratuita, un ejemplo es el sitio “Global Land Covert Facility” de la universidad de Maryland donde a través de un amigable servidor se pueden descargar imágenes de todo el mundo de diferentes tipos de satélites, esto es sin duda un recurso invaluable para todos, disfrútenlo.

Amigos del aula, espero que esta información pueda servirles de algo y por supuesto si alguno tiene más dudas o comentarios con gusto responderé a todas sus inquietudes, por el momento no me queda más que despedirme de ustedes deseándoles mucho éxito esperando estar pronto nuevamente con ustedes.

Referencias:

[1]   Woods and González. Tratamiento Digital de Imágenes. Addison-Wesley/Diaz de Santos; Wilmington EUA, 1996.

[2]   Fundamentals of Remote Sensing. http://ccrs.nrcan.gc.ca.  Fecha última consulta: 06 de julio 2009.

[3]   Guía Básica sobre Imágenes Satelitales y sus Productos. http://www.srgis.cl. Fecha última consulta: 06 de julio 2009.

[4]   John R. Jensen. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Prentice Hall, New Jersey, 1996.

[5]   Floyd F. Sabins. Remote Sensing: Principles and Interpretation. W. H. Freeman and Company, New York, 2000.

[6]   Paul M. Mather. Computer Processing of Remotely-Sensed Images: A Introduction. John Wiley & Sons, England, 2004.

Saludos amigos del Aula TI, nuevamente estamos con ustedes para continuar compartiendo algunas experiencias y conocimientos acerca de los Sistemas de Información Geográfica y áreas afines; ahora toca el turno de hablarles un poco de un área fascinante que aunque es considerada fuera de los SIG, en la actualidad se complementan muy bien, me refiero a la Percepción Remota.

Un ejemplo clásico derivado del desarrollo de la percepción remota es el bien conocido y muy comentado Google Earth, esta aplicación combina perfectamente los resultados de las imágenes de satélites procesadas para su uso en una de las aplicaciones comunes como la de geo-localización. Pero no todo ha sido fácil, haciendo un poco de historia les comento que, a principios de los años sesenta la visión de la tierra se limitaba a observaciones y fotografías usando la luz visible. Las fotografías eran obtenidas desde aviones. Hoy la ciencia de la percepción remota provee instrumentos que proporcionan una visión de los objetos sobre la superficie de la tierra en rangos de longitud de onda más grandes que los de la luz visible. Estos instrumentos se colocan en satélites y aviones que toman imágenes de la superficie de la tierra, las cuales pueden ser digitalizadas y analizadas desde computadoras personales proporcionando conocimiento en una amplia variedad de temas, como son: el medio ambiente global, uso de suelos, recursos renovables y no renovables, desastres naturales, geología y muchos otros.

Al escuchar el termino Percepción Remota es muy fácil pensar rápidamente solo en Imágenes de Satélite, sin embargo, amigos del Aula TI, quiero comentarles que esto es solo una pequeña parte de esta gran área de estudio, por lo tanto sin más preámbulos pasemos directamente a dar una breve explicación del área de estudio de la Percepción Remota.

“La Percepción Remota (algunas veces llamada Teledetección) (PR) o Remote Sensing (por sus siglas en ingles), se define como la ciencia para adquirir, procesar e interpretar imágenes y sus datos relacionados obtenidos desde aviones y  satélites que registran la interacción entre la materia y la radiación electromagnética“ (Floyd F. Sabins. Remote Sensing: Principles and Interpretation. W. H. Freeman and Company, New York, 2000.)

De acuerdo con la anterior definición:

• Adquirir imágenes refiere a la tecnología empleada, esto es, el tipo y cantidad de sensores instalados en aviones, satélites u otra plataforma.
• Procesar se refiere a los procedimientos que convierten los datos crudos (sin procesar) obtenidos desde los sensores en imágenes.
• Interpretar convierte la imagen en información significativa y valiosa para un amplio rango de usuarios.

El termino percepción remota se refiere a los métodos que emplean la Energía Electromagnética tal como la luz, calor y ondas de radio como el medio para detectar y medir características de los objetos. La interacción entre la materia y la energía electromagnética es determinada por:

1. Las propiedades físicas de la materia.
2. La longitud de onda de la energía electromagnética que está siendo adquirida por los sensores.

Espectro Electrónico

Un principio esencial del uso de datos adquiridos mediante técnicas de percepción remota que son procesados en imágenes, es que los objetos en la superficie de la tierra y en la atmosfera reflejan, absorben, transmiten o emiten energía electromagnética en diferentes longitudes de onda y que tales diferencias permiten identificar sus componentes. (John R. Jensen. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Prentice Hall, New Jersey, 1996.)

Existen varios sistemas usados en Percepción Remota para la recolección de los datos, dos de los más utilizados son:

1. Sistema de percepción remota pasivo: es aquel que recoge energía que naturalmente se irradia o se refleja a partir de un objeto, como la fotografía con luz natural.
2. Sistema de percepción remota activo: emite una fuente de energía directamente sobre el objeto de estudio y mide la energía que regresa al sistema, un ejemplo de este sistema es el radar o sonar.

Dependiendo el tipo de sistema de percepción remota que se utilice es el tipo de producto que podemos obtener, por ejemplo a partir de un sistema de percepción remota pasivo se obtienen las imágenes de satélite que todos nosotros usamos hoy en día para geo-localizar objetos geográficos en el Google Earth. En un sistema de percepción remota activo se pueden obtener productos como las imágenes de radar que son utilizadas ampliamente en el campo de la meteorología y estudios atmosféricos.

En percepción remota, una imagen es elaborada mediante una matriz rectangular de valores del flujo de radiación electromagnética, que corresponden a pixeles individuales, por lo que cada valor de píxel representa la medida de radiación electromagnética emanada desde una pequeña área de la superficie de la tierra según la resolución de la imagen, también llamada firma espectral. La radiación emanada contiene información acerca de:

1. La naturaleza del material de la superficie de la tierra presente en al área del píxel.
2. La posición topográfica del área del píxel, cuando existe referencia geográfica.
3. El estado de la atmosfera a través de la cual la radiación electromagnética ha pasado.

La finalidad principal de la Percepción Remota es la extracción de conocimiento a partir de los datos recolectados para ser aplicados en nuestro beneficio, para lograrlo se tiene que definir un proceso con etapas específicas que ayuden a centrar el tipo de problema que se desea resolver y el camino que se tiene que seguir para llegar a la aplicación final del conocimiento descubierto. En la siguiente figura se muestra un diagrama a bloques de las principales etapas que intervienen en el proceso de la percepción remota.

Amigos del Aula TI como hemos comentado en post anteriores este es un nuevo aporte de la serie sobre los temas de los Sistemas de Información Geográfica y áreas afines, espero que haya despejado algunas dudas del amplio campo de la Percepción Remota y si no es así, al menos haya sembrado en ustedes la curiosidad para investigar un poco más a fondo sobre este campo de la ciencia, obviamente si ustedes desean un poco mas información con gusto puedo proporcionarla, así mismo, todos los comentarios son bienvenidos, saludos y hasta la próxima.

Actualización: Por error este artículo apareció originalmente creado por Rommel, el autor real es Francisco, esto ya fue corregido.

Hace tan solo algunos años atrás escuchar el termino Sistemas de Información Geográfica o GIS (por sus siglas en ingles) o SIG (por sus siglas en español), era todo un misterio ya que pocos eran los dedicados a trabajar con este tipo de herramientas. En la actualidad se ha vuelto muy común el término y algunas de las herramientas involucradas en este tipo de tecnología como el Google Earth o el Google Maps entre otras, casi una necesidad, ya que las personas desean estar en todo momento enteradas de su ubicación en el entorno global a través de ayudas visuales como son los mapas o imágenes de satélite.

Pero volviendo a la reflexión inicial, hoy en día es muy común usar el término SIG o GIS, pero ¿Qué es realmente un SIG?, bueno, este pequeño post tratara de explicar en palabras comunes a que se refiere el termino SIG. La realidad de las cosas es que no existe una definición exacta de todo lo que involucra el término Sistemas de Información Geográfica, sin embargo, muchos autores han intentado definirlo en pocas palabras, a continuación una definición que desde mi punto de vista es bastante intuitiva:

“Un SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos diseñados para auxiliar en la captura, administración, manipulación, análisis, y presentación de datos u objetos referenciados espacialmente llamados comúnmente datos espaciales u objetos espaciales” (John E Harmon and Steven J. Anderson, The Design and Implementation of Geographic Information System, Editorial: John Wiley & Sons, New Jersey 2003).

Una más:

“Los SIG se utilizan para resolver problemas complejos de planeación, análisis y administración de objetos espaciales y eventos que suceden en la tierra” (ESRI GIS.com, The Guide to Geographic Information System, consultado en línea el 15/09/2007).

Como mencionamos las partes más importantes de los SIG son los datos con los que se trabaja que principalmente son Mapas o Cartografía y más recientemente las Imágenes de Satélite. Los mapas y las imágenes de satélite, son una representación abstracta de los objetos que se encuentran sobre la superficie de la tierra donde una persona puede identificarlos fácilmente, cada uno de estos objetos por estar ubicados en un espacio geográfico son llamados “geo-espaciales” o simplemente “objetos espaciales”.

Otro aspecto de suma importancia (yo lo consideraría la más importante) es que dentro de un SIG además de saber la localización de un objeto espacial por sus coordenadas geográficas también se puede saber qué relación o interacción tiene ese objeto espacial con otros objetos espaciales que se encuentran a su alrededor, a lo que comúnmente se le llama “Relacion Espacial”(liga en inglés), por ejemplo: sería interesante saber que centros comerciales están “cerca de” algún punto geográfico particular, cuantas escuelas se encuentran “dentro de” un área geográfica definida, que puentes se encuentran “sobre de” un rio especifico, que tipo de vegetación se encuentra “junto a” otro tipo de objeto espacial, etc. Los SIG almacenan la localización del dato, su relación espacial con otros datos (Topología) y una descripción a través de sus atributos (o características) propios.

La representación abstracta básica y mayormente adoptada por la comunidad SIG de los objetos espaciales puede ser de tres tipos:

1. Punto: Representa a un punto sobre la superficie terrestre determinado por sus coordenadas latitud y longitud. Con un punto pueden ser representados por ejemplo, ciudades, el ojo de un huracán, la representación gráfica de un buque etc.
2. Línea: se representan por una sucesión de puntos donde el ancho del elemento lineal es despreciable respecto a la magnitud de su longitud, con este tipo de objetos se modelan y definen las carreteras, las líneas de transmisión de energía, los ríos, las tuberías del acueducto entre otros.
3. Polígono: se representan por medio de un conjunto de líneas y puntos cerrados para formar una zona perfectamente definida a la que se le puede aplicar el concepto de perímetro, longitud o área. Con este tipo se modelan las superficies tales como: mapas de bosques, sectores socioeconómicos de una población, áreas de influencia de fenómenos meteorológicos, entre otros.

La información sobre puntos, líneas y polígonos se almacena como una colección de coordenadas (por ejemplo: latitud, longitud), que dependen principalmente del tipo de proyección cartográfica y Datum que se este utilizando. Por ejemplo en México el INEGI presenta sus mapas topográficos en una proyección Cónica Conforme de Lambert (CCL) y Universal Transversal de Mercator (UTM) y Datum NAD27 y ITRF92, lo que nos da como resultados obtener coordenadas en metros. Por su parte en cartas náuticas la Secretaria de Marina utiliza la proyección cartográfica WGS84 (World Geodetic System) y Datum WGS84 y como resultado obtenemos coordenadas en latitud y longitud. Sin embargo, no se preocupen amigos del AulaTi ya que cualquier tipo de formato cartográfico puede ser transformado a cualquier otra proyección y datum, dependiendo nuestras necesidades, utilizando herramientas SIG comerciales o libres (de esto hablaremos en otro post).

Los Sistemas de Información Geográfica deben permitir el despliegue de mapas cartográficos. Existen dos tipos de mapas cartográficos según la forma en que se representan los objetos espaciales: Raster y Vectorial. El mapa en formato Raster es semejante a una imagen, con la particularidad que cada uno de los píxeles que forman la imagen se encuentra georreferenciado, esto es, cada píxel tiene asociada una posición geográfica (latitud, longitud). En la forma de imagen Raster los mapas tienen un píxel asociado con un valor de atributo. Por ejemplo: el mapa puede tener codificada la altura de los objetos espaciales como la intensidad o valor de un píxel.

En la representación Vectorial un objeto espacial se representa por su geometría, siendo más común la representación de los límites o bordes de los objetos, así mismo, cada objeto espacial tiene integrado un conjunto de atributos. Por ejemplo: una “torre eléctrica” está representado por una geometría (polígono) y por un conjunto de atributos temáticos: posición geográfica (latitud y longitud), color del faro, altura del faro, color de luz, cantidad de destellos etc.

Diferencia entre un modelo Vectorial y un Raster

Una de las partes más importante de un SIG es su Sistema de Administración de Base de Datos Espacial (SDBMS, Spatial Data Base Management System, por sus siglas en ingles). Un sistema de base de datos espacial tiene la particularidad de soportar el almacenamiento de objetos espaciales y realizar operaciones entre ellos o lo que comúnmente se conoce como “Consulta Espacial”.

Finalmente, en esta introducción, podemos decir que un SIG está formado por 4 componentes principales:

1. Hardware: Es donde opera el GIS, este puede ejecutarse en un amplio rango de equipos, desde servidores hasta computadores personales usados en red o trabajando en modo “desconectado”.
2. Software: Los programas de GIS proveen las funciones y las herramientas necesarias para almacenar, analizar y desplegar la información geográfica.
3. Modelo de Datos: involucra todos los datos almacenados en el SIG ya sean estos espaciales como los mapas o no
4. Capital humano especializado: La tecnología de los GIS está limitada si no se cuenta con el personal especializado que opera, desarrolla y administra el sistema; y que establece planes para aplicarlo en problemas del mundo real.

Actualmente en el mercado existen muchos sistemas algunos de paga y otros libres que se anuncian como verdaderos SIG, sin embargo, muchas de las veces nosotros por desconocimiento solo los utilizamos como visualizadores de mapas mas que como Verdaderos Sistemas de Información Geográfica, para llegar a este punto no todo es tan fácil como lo pintan ya que para que el software ofrecido realmente alcance los potenciales de un SIG debe de contarse con un gran número de datos geográficos (los cuales por lo general no son libres y cuestan mucho dinero) y un poco de conocimiento en este rubro que permitirán sacarle el mayor provecho a los sistemas ofrecidos.

Amigos del AulaTI con este nuevo post trataremos de iniciar una serie sobre los temas de los Sistemas de Información Geográfica y como podemos utilizarlos dependiendo de nuestras necesidades, lo que intentare es transmitirles algunas de mis experiencias en el trabajo con los SIG.

Saludos y hasta la próxima.