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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.

Google una vez mas nos regala (por así decirlo) una muy buena herramienta, esta vez no se trata de un buscador, herramientas de oficina, ni nada por estilo, lo que Google libero en esta ocasión es un simulador de vuelo dentro de su programa Google Earth.

Google Earth es una herramienta que muestra todo el planeta con fotografías aéreas y satélites perfectamente georeferenciadas (los objetos en la fotografía aparecen en su posición geográfica correcta). Además se muestran comentarios de la comunidad sobre diversos lugares, fotografías, caminos, información de especies animales y vegetales y un largo largo etcétera.

Además se permite crear, y subir modelos en 3D de edificaciones, lo cual incrementa la experiencia en la visita por los diversos sitios que visitemos. Obviamente estos modelos al ser cargados por los usuarios (en su mayoría) son escasos en otro país que no sea EUA. (Aunque Europa y otras regiones tienen también una mayor cantidad de modelos, lo que no pasa con Latinoamérica).

Finalmente quiero mencionar que esta aplicación (y algunas otras que mencione aquí) corren perfectamente bien en Linux, especialmente en Ubuntu 7.04 que es la que uso, aunque el vídeo esta grabado en mi partición Windows.

Aquí mismo les muestro la pequeña travesía que hice usando el Google Earth, espero les inspire para tomar el timón y darle la vuelta al mundo en 180 días y sin pagar boleto.