Source: https://issuu.com/yagualimpia/docs/resoluciones_tema-5-plataformas-sen
Timestamp: 2017-11-24 10:21:11+00:00

Document:
Resoluciones tema 5 plataformas sensores y canales by YOLIMA AGUALIMPIA DUALIBY - issuu
7.2. RESOLUCIÓN DE IMÁGENES DE SATÉLITE
Figura 7.2: Tipos de sensores en función de su orientación
sombra en áreas abruptas). Debido a su capacidad para trabajar sean cuales sean las condiciones atmosféricas su uso se ha extendido considerablemente, especialmente en zonas con cobertura nubosa persistente. En función de la orientación con la que el sensor capta las imágenes se distingue entre sensores de (figura 7.3): • Orientación vertical, habitual en satélites de resolución espacial baja (meteosat) o media (Landsat); • Orientación oblicua, típica del radar; • Orientación modificable, aparece en los sensores de alta resolución a partir del SPOT-IHV. Permite mantener una elevada resolución espacial y tener una resolución temporal (tiempo de revisita) tambien elevada. Ya no se toman imágenes de toda la superficie terreste de forma sistemática sino que el sensor es orientado por encargo. El inconveniente es que es difícil encontrar imágenes a posteriori, ya que sólo se toman aquellas imágenes que se han encargado previamente.
Resolución de imágenes de satélite
La salida de radiación (emitida o reflejeda) de la superficie terrestre es un fenomeno continuo en 4 dimensiones (espacio, tiempo, longitud de onda y radiancia). Un sensor debe muestrear en este continuo discretizándolo. El modo en que esta discretización se lleva a cabo define los cuatro tipos de resolución con los que se trabaja en teledetección: • Resolución espacial, tamaño de pixel. • Resolución espectral, indica el número y anchura de las regiones del espectro para las cuales capta datos el sensor. • Resolución radiométrica, número de intervalos de intensidad que pueden captarse en una determinada banda.
TEMA 7. PLATAFORMAS, SENSORES Y CANALES
Figura 7.3: Relación IFOV-tamaño de pixel
• Resolución temporal, tiempo que transcurre entre dos imágenes. La resolución espacial es el tamaño del pixel, en algunos casos se emplea el concepto de IFOV (campo instantaneo de visión) que se define como la sección angular (en radianes) observada en un momento determinado. La relación entre IFOV y tamaño de pixel (d) puede verse en la ecuación 3.1 y en la figura 3.2. d = 2Htan(
IF OV ) 2
donde d es el tamaño de pixel y H la distancia del sensor a la superficie terrestre. Existe un amplio rango de resoluciones espaciales en los satélites hoy día disponibles. Meteosat y los satélites geoestacionarios ofrecen una resolución espacial de 5000 m debido a su cobertura global de la superficie terrestre, los satélites de la serie NOAA-AVHRR tienen resoluciones que van entre 500 y 1100 m, landsat-TM tiene 30 m y el sensor QuickBird 0.7 metros. En muchas ocasiones se relaciona erroneamente resolución espacial con calidad de las imágenes. En realidad no tiene sentido tal relación ya que cada sensor tiene la resolución óptima para los objetivos que se pretenden cubrir. Los satélites meteorológicos como Meteosat, puesto que se utilizan para analizar fenómenos muy dinámicos, necesitan una gran resolución temporal (30 minutos) y una imagen de gran tamaño (todo el planeta) por lo que resultaría muy problemático multiplicar su resolución espacial. Es imprescindible por tanto una buena equivalencia entre la resolución espacial y la escala espacial a la que ocurren los fenómenos que se quieren observar. La resolución espectral indica el número y anchura de las bandas en las que el sensor puede captar radiación electromagnética. En principio cuanta más bandas incluya un sensor mejor, ya que cada banda constituye una variable para carracterizar la superficie captada. Por otro lado es preferible que estas bandas sean estrechas para
Figura 7.4: Resolución espectral del satélite landsat en el visible e infrarrojo reflejado
que su poder discriminante se incremente. Si las bandas son muy anchas van a recoger valores promediados que ocultarán elementos de diferenciación. Por ejemplo resulta mucho más informativo contar con 3 bandas (rojo, verde azul) en el visible que con una sola banda (fotografía en blanco y negro). El número de bandas y su localización en el espectro va a depender de los objetivos que se pretendan cubrir con la puesta en funcionamiento del sensor. En la figura 7.4 aparece la localización y anchura de las 6 bandas de landsat-TM (1,2,3,4,5,7) situadas en el visible e infrarrojo reflejado, existe otra banda (la número 6) en el infrarrojo térmico. Puesto que la curva situada de fondo es el espectro de emisión del sol, el tamaño de cada una de las barras indica la cantidad de energía que llega a la Tierra en cada una de las bandas. La resolución radiométrica indica la sensibilidad del sensor, es decir la capacidad de discriminar entre pequeñas variaciones en la radiación que capta. Suele expresarse mediante el número de bits necesarios que se precisan para almacenar cada celdilla. Por ejemplo Landsat-TM utiliza 8 bits lo que da 28 = 256 niveles de energía (Niveles Digitales, ND) que pueden ser captados. Cuanto mayor sea la precisión radiométrica mayor número de detalles podrán captarse en la imagen. La resolución temporal indica el intervalo de tiempo entre cada imagen obtenida por la plataforma (la que queramos en el caso de los aviones) cada media hora en el caso de los satélites geosíncronos y variable en el caso de los satélites heliosíncronos. Recientemente se han desarrollado satélites de muy alta resolución espacial con sensores orientables, de manera que la zona de la que captan imágenes es relativamente independiente de la posición que ocupe el satélite con lo que la resolución temporal pasa a sr algo más flexible.
TEMA 7. PLATAFORMAS, SENSORES Y CANALES Banda visible vapor de agua infrarrojo térmico
λ 0.50 - 0.90 µ 5.70 - 7.10 µ 10.50 - 12.50 µ
Resolución 2500 m 5000 m 5000 m
Utilización Cálculo de reflectividad y detección de nubes Espesor y vapor de agua contenido en las nubes Temperatura superficial y de las nubes
Tabla 7.1: Canales de meteosat Generalmente, a mayor resolución espacial disminuye la temporal y también la espectral. El problema es que cada aumento de resolución multiplica el volumen de datos que el sensor debe preprocesar y enviar a las estaciones de Tierra. Sin embargo la aparición de sensores de orientación modificable ha permitido compatibilizar alta resolución espacial y alta resolución temporal a costa de una toma de imágenes no sistemática. El diseño de los sensores de un satélite se hace teniendo en cuenta todas las consideraciones hechas hasta ahora. Salvo excepciones, se va a trabajar con ventanas atmosféricas y se va a seleccionar aquella combinación de regiones del espectro que mayor información van a proporcionar acerca de los fenómenos que se quieren estudiar.
Existen dos tipos fundamentales de satélites, los geosíncronos o geoestacionarios y los heliosíncronos. Los primeros se sitúan sobre el Ecuador en una órbita a 36000 Km de la Tierra. Permanecen siempre en la vertical de un punto determinado acompañando a la Tierra en su movimiento de rotación. Es el caso de Meteosat, situado sobre la perpendicular entre el meridiano 0o y el Ecuador, desde el que se obtienen imágenes de la parte de la Tierra visible desde el punto en que se encuentra. Los satélites heliosíncronos se desplazan en órbitas generalmente circulares y polares (el plano de la órbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra) de modo que, aprovechando el movimiento de rotación terrestre, puede captar imágenes de diferentes puntos cada vez que pase por el mismo punto de la órbita. Estas órbitas sólo son posibles entre 300 y 1500 Km de altura. La órbita se diseña de forma que el satélite pasa siempre sobre el mismo punto a la misma hora local (figura 3.3).
Durante los años 60 y 70 se fue desarrollando una red mundial de satélites meteorológicos geoestacionarios que proporcionaban cobertura global y continua (cada media hora) del planeta en una franja que va de 70o N a 70o S. Se trata de 5 satélites en órbita ecuatorial que cubren, con una resolución adecuada, una extensión de 70o en longitud cada uno (70x5 = 350). De ellos, Meteosat cubre Europa, Africa y el Atlántico oriental; fue lanzado por primera vez en 1977 y en 1997 se lanzó el Meteosat-7. El responsable de este satélite es la organización intergubernamental EUMETSAT (European Organisation for Meteorological Satelllites). Cuentan con el sensor de barrido MVIRI (Meteosat Visible and Infrarred Imagery) con 3 canales (tabla 7.6).
7.3. SATÉLITES
Figura 7.5: Satélites geoestacionarios de observación meteorológica Banda 1 2 3 4 5
λ 0.58-0.68 µ 0.72-1.1 µ 3.55-3.93 µ 10.3-11.3 µ 11.5-12.5 µ
Resolución 1100 m 1100 m 1100 m 1100 m 1100 m
Utilización Utilización Seguimiento de nubes, nieve y hielo Discriminación de las superficies de agua y vegetación Temperatura superficial del mar, volcanes e incendios Temperatura superficial del mar, humedad del suelo Temperatura superficial del mar, humedad del suelo
Tabla 7.2: Canales de NOAA El futuro del programa Meteosat pasa por la introducción de un nuevo sensor, el SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager) que proporcionara imágenes en 12 canales cada 15 minutos. La resolución espacial pasará de 5 a 3 Km en el infrarrojo y será de 1 km en una de las bandas del visible. Se esperá que resulte de gran utilidad para el seguimiento y alerta temprana de acontecimientos meteorológicos extremos. Anterior en el tiempo al programa Meteosat es el programa TIROS-NOAA. Cuenta con dos satélites en órbita polar complementaria de manera que, al pasar cada uno por la vertical de un mismo punto una vez al día, obtienen una imagen cada 12 horas. El más utilizado de los sensores que llevan es el AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) con una anchura de visión de 3000 Km y una resolución de 1.1 Km en el nadir que alcanza 2.5 x 7 Km en los extremos de la imagen debido al ángulo de observación y a la curvatura terrestre. Las caracerísticas de las bandas del sensor AVHRR aparecen en la tabla 3.2
Satélites de recursos naturales
Son satélites de órbita polar, con mayor resolución espacial y que fueron diseñados para la observación de la Tierra y la evaluación de sus recursos naturales. El más conocido de ellos es el programa Landsat que se inició en 1972 con el lanzamiento del Landsat-1, en 1999 se lanzó Landsat-7.
Figura 7.6: Ejemplo de órbita polar de un satélite heliosíncrono
Las primeras misiones de landsat disponían del sensor MSS (Multispectral scanner) con 79 m de resolución espacial, 4 bandas y 6 bits de resolución radiométrica. Landsat-5 fue lanzado en 1984 el que más tiempo lleva en órbita y significo, junto con Landsat-4 que apenas estuvo operativo, un salto cualitativo de gran importancia. Combina el sensor MSS (Multispectral Scanner) de los satélites más antiguos con un nuevo sensor el TM (Thematic Mapper) con capacidades ampliadas. La tabla 3.3 muestra las características principales de ambos. El sensor TM tiene además mayor resolución radiométrica (8 bits) que el MSS. El satélite landat-7 incorpora el sensor ETM (Enhanced Thematic Mapper) que añade a las bandas ya disponibles en el TM un canal pancromático (0.5 - 0.9µ) con resolución espacial de 15 metros. Su órbita se sitúa a 705 Km de altitud, pasa por los mismos lugares cada 16 días, sobre nuestra latitud pasa a las 9.45 a.m hora solar. El proyecto Spot se inicia en 1986 y hasta la actualidad se han lanzado 4 satélites (Spot-4 fue lanzado en 1998). Los satélites se sitúan en órbita heliosíncrona casi polar cruzando el Ecuador a las 10:30 am y repitiendo órbita cada 26 días. Los satélites 1, 2 y 3 estaban dotados del sensor HRV (High Resolution Visible) que proporcionaba imágenes en el visible e infrarrojo cercano. Spot 4 incorpora el sensor HRVIR (High Resolution Visible and Infrarred) igual al anterior pero con un nuevo canal para el infrarrojo cercano (1.58 a 1.75 µ) con 20 m de resolución espacial. Su principal ventaja respecto a landsat es su mayor resolución espacial al introducir por primera vez un radiómetro de empuje. Son imágenes de 60 Km de ancho y 10-20 m de resolución. Otra de las ventajas del HRV es su capacidad para reorientar su campo de observación desde la Tierra como lo que la resolución temporal pasa de 26 días a 2 o 3 dependiendo de la latitud. Esta flexibilidad hace además que las imágenes deben encargarse por adelantado. En el satélite sopt-4 se modificaron los sensores introduciendose el HRVIR que añade a las canales del HRV un infrarrojo (1.58-1.78) eliminando el pancromático1 . Se añade también el sensor VEGETATION (cuyas características aparecen en la tabla 7.5) orientado al seguimiento diario de la cobertura vegetal a escala regional o planetaria (la anchura de imagen es de 2250 Km y la resolución espacial de 1 Km. . 1
Banda que integra todo el visible, el resultado es una fotografía en blanco y negro
Sensor MSS MSS MSS MSS TM TM TM TM TM TM TM
Banda 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7
λ 0.5 - 0.6 µ 0.6 - 0.7 µ 0.7 - 0.8 µ 0.8 - 1.1 µ 0.45 - 0.52 µ 0.52 - 0.6 µ 0.63 - 0.69 µ 0.76 - 0.9 µ 1.55 - 1.75 µ 10.4 -12.5 µ 2.08 - 2.35 µ
Resolución espacial 82 m 82 m 82 m 82 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 120 m 30 m
Tabla 7.3: Canales de los sensores MSS y TM de landsat-5
Banda P XS1 XS2 XS3
λ 0.51 - 0.73 µ 0.5 - 0.59 µ 0.61 - 0.68 µ 0.79 - 0.89 µ
Resolución espacial 10 m 20 m 20 m 20 m
Tabla 7.4: Canales del sensor Spot-HRV (Satélites SPOT 1 a 3)
Banda B0 B1 B2 B3
λ 0.43 - 0.47 µ 0.61 - 0.68 µ 0.78 - 0.89 µ 1.58 - 1.75 µ
Resolución espacial 1000 m 1000 m 1000 m 1000 m
Tabla 7.5: Canales del sensor VEGETATION
TEMA 7. PLATAFORMAS, SENSORES Y CANALES Sensor IRS-1 Ikonos-1 QuickBird
Bandas 4 4 4
Resolución espacial 5.8 m 1m-4m 1m-4m
Anchura de la imágen 70 Km 11 Km 27 Km
Reorientación ±26o ±30o ±30o
Período 5 días 1-3 días 1-3 días
Tabla 7.6: Características de los principales sensores de alta resolución espacial
Sensores de alta resolución espacial
Entre los desarrollos más recientes en teledetección están los sensores de alta resolución espacial, los de alta resolución espectral y finalmente la utilización del Radar de Apertura Sintética (SAR). Como límite arbitrario de lo que es un sensor de alta resolución espacial suele establecerse un tamaño de pixel de 5 metros. Hasta principios de los 90 esta tecnología era dominio exclusivamente militar, existiendo ya desde los años 60 sensores de este tipo. Ikonos, con una resolución espacial de 1 metro fue el primero de los satélites de estas características que fue lanzado. La alta resolución espacial requiere satélites y tecnologías completamente diferentes, incluyendo telescopios y sistemas de reorientación del ángulo de observación, como en Spot. El problema es que por una parte se pierde sistematicidad, se deja de captar toda la superficie terrestre a intervalos regulars de tiempo, y por otra se pierde resolución espectral. El problema se solventa teniendo un canal pancromático de alta resolución espacial y otros en porciones concretas del visible (azul, rojo, verde) con tamaños de pixel mayores.
Los espectrómetros de imagen captan un elevado número de canales (más de 40) estrechos, contiguos y sin solapamiento. La demanda de este tipo de imágenes obtenidas mediante sensores aerotransportados ha sido importante desde diversos campos de estudio relacionados con la Geofísica. El objetivo de la espectroscopía de imagen es medir de forma cuantitativa los componenetes del sistema TierraAtmósfera (radiancia, emisividad, temperatura, refectancia, concentración de diferentes componentes atmosféricos y sus variaciones espacio-temporales, tasas de fotosíntesis, concentraciones de componentes del suelo, calidad del agua, etc.) El elevado número de canales permite, no sólo tener una representación mucho más completa de las signaturas espectrales de los objetos observados (figura 7.7), sino también conseguir correcciones atmosféricas mucho mejores, con lo que las estimaciones de las variables derivadas son mucho más precisas.
El uso de longitudes de onda mayores, que no se encuentran en los espectros solar o terrestre, implica la necesidad de utilizar sensores activos, es decir aquellos que generan su propio flujo de radiación. Su mayor ventaja es que debido a su elevada longitud de onda (muy superior al tamaño de las gotas de agua en la atmósfera) no
Figura 7.7: Sensores multiespectrales e hiperespectrales
resulta absorbida por esta, además al ser un haz artificial puede manipularse la forma en que se emite para, así, obtener el máximo de información. Las principales propiedades objeto de manipulación son (figura 7.8): • Angulo de depresión, es el ángulo que forma la dirección de observación con la horizontal. Los valores varían en función de los objetvos, en estudios oceánicos y glaciológicos es menor que en trabajos sobre la superficie continental; • Angulo de incidencia, es el ángulo que forma la dirección de observación con la perpendicular al objetivo, varía dentro de una misma imagen; • Polarización u orientación (horizontal o vertical) de la onda emitida por el sensor; la onda de vuelta también puede recibirse con polariación horizontal o vertical. De este modo aparecen cuatro posibles combinaciones (HH, HV, VH, VV) que pueden utilizarse como si fueran cuatro bandas ya que contienen diferente tipo de información. El principal problema del radar fue en principio su baja resolución espacial que puede calcularse como: Rs =
λH φ
donde Rs es la resolución, λ la longitud de onda, H la altura de observación y el diámetro de la antena. Si el radar se coloca sobre un avión, la altura es reducida y se obtienen resoluciones adecuadas, todo lo contrario ocurre en el caso de utilizar un satélite para transportarlo.
Figura 7.8: Principales propiedades de la observación con radar Clave P L S C X Ku K Ka
Longitud de onda (cm) 30-100 15-30 7.5-15 3.75-7.5 2.5-3.75 1.67-2.5 1.111-1.667 0.75-1.111
Tabla 7.7: Subdivisión de las longitudes de onda del radar Este problema se ha solventado con el uso del Radar de Apertura Sintética (SAR) que se basa en el efecto Doppler que aparece en la observación cuando se produce un movimiento relativo entre objeto y sensor. La resolución que se obtiene es equivalente a la que se obtendría con una antena de tamaño igual a la distancia entre ambas observaciones. Sin embargo existen más dificultades: • Los radares observan la superficie lateralmente (perspectiva oblicua) lo que implica notables deformaciones geométricas. • La señal de retorno no solo depende del objeto detectado sino también de la distancia al sensor. • La interacción de las microondas con la superficie terrestre genera un fenómeno denominado speckle debido a la integración de respuestas de diferentes objetivos en un único pixel. El speckle se manifiesta como puntos blancos aleatoriamente dispersos por la imagen. • La resolución no es igual en la dirección paralela a la trayectoria que en la perpendicular a la misma. En esta última, el tamaño del pixe l aumenta confome el ángulo de incidencia es mayor.
7.4. EJEMPLOS DE APLICACIONES DE DIVERSOS TIPOS DE SENSORES EN TELEDETECCIÓN 71 • La presencia de relieves modifica el ángulo local de incidencia de la señal de radar, transforma la superficie real en superficie proyectada modificando las distancias y además supone la presencia de sombras.
La región del espectro utilizada por el radar se divide en una serie de subregiones codificadas con letras (tabla 7.7). El sensor ERS-SAR fue el primer satélite europeo de teledetección. Opera en la banda C con polarización VV. Produce imágenes de 100 Km de ancho con una resolución de 25 metros. Esta resolución se obtiene integrando los pixeles más pequeños que se obtienen en las imágenes en bruto para disminuir el speckle . El ángulo de incidencia varía entre 20 y 26 grados lo que permite captar la rugosidad del terreno. Se utilizado en diferentes proyectos en oceanografría (estimación de oleaje), glaciología (detección de grietas en el hielo), usos del suelo (discriminación de cultivos) y geomorfología. RADARSAT es un satélite de la NASA con órbita heliosíncrona, opera en la banda C con polarización HH. La anchura de las imágenes varía entre 35 y 500 Km, así como la resolución que oscila entre 10 y 100 m. El sensor SIR-C/X-SAR utiliza 3 bandas (L, C, X) y 4 polarizaciones (HH, HV, VH y VV) con lo que se obtiene el equivalente a 12 canales de información. La resolución espacial es también variable. El ángulo de depresión varía entre 73 y 27 grados con lo que también son muy variables los ángulos de incidencia.
Ejemplos de aplicaciones de diversos tipos de sensores en teledetección
Durante este curso se tratará fundamentalmente de imágenes obtenidas en aquellas regiones del visible e infrarrojo reflejado en las que existen ventanas atmosféricas. Se trata del tipo de aplicación más frecuente y más interesante desde el punto de vista de la ordenación del territorio, estudio de riesgos naturales, y otras ramas aplicadas de la Geografía. En esta sección se van a repasar otro tipo de aplicaciones de la teledetección basadas en regiones del espectro, en las que el comportamiento conjunto del sistema Sol-Atmósfera-Tierra es diferente, dando especial relevancia al radar ya que su uso se extiende cada vez más.
Utilización de regiones del espectro electromagnético en las que los distintos componentes de la atmósfera absorben la radiación
El sensor TOMS (Sensor para la Medición del Ozono Total) en el satélite Nimbus-7 y la serie UARS (Satélite de Investigación de la Alta Atmósfera) capta radiación en 6 longitudes de onda dentro del ultravioleta. Se trata de radiación solar reflejada o absorbida y reemitida por la atmósfera. Puesto que el principal causante de estos procesos es la capa de ozono estratosférica, a mayor radiación recibida mayor es la cantidad de ozono presente (figura 7.10). Los problemas que deben solventarse es la presencia de otros componentes en la atmósfera que también afectan al ciclo del ozono (por ello se utilizan 6 bandas) y la falta de radiación solar durante los inviernos polares.
Figura 7.9: Imágenes captadas por el sensor TOMS (www.gsfc.nasa.gov/indepth/photos_earth_arch1.html)
Bandas de absorción de agua. Meteosat Las bandas de Meteosat (figura 7.10) son un ejemplo de cada una de estas posibilidades. La imagen visible capta radiación solar reflejada integrando todas las longitudes de onda del visible y parte del infrarrojo reflejado (0.5 - 0.9 µ), cuanto mayor sea el valor recibido por el sensor mayor es el albedo (colores claros). La imagen del infrarrojo térmico capta radiación emitida por la Tierra (5.7 - 7.1 µ) que, por tanto, depende de su temperatura, a mayor temperatura mayor energía recibida (colores oscuros). La imagen del vapor de agua (10.5 -12.5 µ) capta energía en la longitud de onda en que mayor es la absorción del vapor de agua; por tanto cuanto mayor sea la cantidad de vapor de agua presente en la columna atmosférica menor es la cantidad de energía que capta el sensor (colores claros). La combinación de estas tres bandas permite distinguir:
• Tierra de oceano, por su diferente albedo y temperatura • Temperatura de la superficie terrestre sin cubierta nubosa • Nubes bajas (albedo muy alto, temperatura moderada, contenido en vapor de agua moderado) • Nubes altas (albedo muy alto, temperatura muy baja, contenido en vapor de agua moderado) • Nubes de desarrollo vertical (albedo muy alto, temperatura muy baja, contenido en vapor de agua elevado)
7.4. EJEMPLOS DE APLICACIONES DE DIVERSOS TIPOS DE SENSORES EN TELEDETECCIĂ&#x201C;N 73
Infrarrojo tĂŠrmico
Figura 7.10: ImĂĄgenes de cada uno de los canales del satĂŠlite Meteosat
Emisividad y temperatura en el infrarrojo tĂŠrmico
AdemĂĄs de obtener informaciĂłn sobre un objeto a partir de la radiaciĂłn solar reflejada por el mismo, podemos captar e interpretar la radiaciĂłn emitida por el objeto. A partir de la ecuaciĂłn de Planck (ecuaciĂłn 1.5), y teniendo en cuenta la emisividad, se obtiene: MÎť = Îť
2 Îť5 (e ÎťT
â&#x2C6;&#x2019; 1)
Asumiendo que la superficie es lambertiana y que no existen interferencias por parte de la atmĂłsfera se tiene tambiĂŠn que: MÎť = Ď&#x20AC;LÎť
Puesto que LÎť es la radiaciĂłn recogida por el sensor correspondiente a la longitud de onda Îť, a partir de ella podemos: â&#x20AC;˘ Calcular la temperatura conociendo la emisividad T =
c2 Îť(ln[(Îť c1 Îťâ&#x2C6;&#x2019;5 /MÎť ) + 1])
â&#x20AC;˘ Calcular la emisividad conociendo la temperatura Îť =
MÎť Îť5 (exp[c2 /ÎťT ] â&#x2C6;&#x2019; 1) c1
Existen diversos sensores preparados para captar radiación en el infrarrojo térmico. El del satélite Meteosat permite llevar a cabo estimaciones de la temperatura media espacial sobre áreas de gran tamaño (la resolución de Meteosat en el térmico es de 5 Km) con propósitos meteorológicos, figura 3.10. El satélite NOAA capta también radiación en el infrarrojo térmico pero ahora su menor resolución espacial 1.1 Km permite incluso detectar incendios forestales (figura 7.11).
Sensores pasivos de microondas
La emitancia de la superficie terrestre en esta región del espéctro es mínima por lo que apenas se han utilizado sensores pasivos para su detección. Una excepción importante es su utilización para detectar la presencia de hielo marino sobre la superficie marina. Aunque hielo y agua serían muy facilmente diferenciables utilizando la luz visible, en la práctica la casi constante cubierta nubosa o de niebla y la falta de luz solar directa en buena parte del año en las latitudes altas, imposibilita su uso. Por tanto se van a utilizar radiómetros pasivos de microondas para recojer la escasa radiación de microondas emitida desde al superficie terrestre. La clave para su utilización está en la diferente emisividad del hielo (0.8 0.97 para λ=15.5mm) y del agua (0.44 para λ=15.5mm) que, junto a la presencia de límites claros entre ambos estados, permite distinguirlos claramente. Existen diversos tipos de interferencias, en primer lugar el ruido introducido por la atmósfera con carácter aleatorio tanto en el espacio como en el tiempo. Este puede eliminarse calculando medias mensuales para obtener datos de concentración de hielo más que de presencia-ausencia de hielo (figura 7.12). En segundo lugar, los pixeles cercanos a Tierra pueden sufrir una contaminación continental ya que la superficie terrestre tiene una alta emisividad en la región de microondas y aparecer como zonas de hielo, la solución sería cruzar el mapa resultante con un mapa de temperatura marina. La radiación de microondas emitida por la superficie terrestre se ha utilizado también para obtener mapas de espesor de la cubierta de nieve (figura 3.5.3. La superficie terrestre tiene una gran emisividad, pero el flujo de radiación es dispersado por la nieve, a mayor espesor de nieve mayor dispersión y menos radiación llegará al sensor. La presencia de objetos por encima de la cubierta nubosa puede complicar notablemente los resultados por lo que se debe utilizar información complementaria de otras bandas. No da buenos resultados en áreas con una cubierta de nieve o hielo importante (Islandia o Groenlandia) ya que la dispersión es total con unos pocos metros de espesor de nieve. Los satélites Nimbus-5 y Nimbus-7, así como otros satélites meteorológicos posteriores están dotados de sensores pasivos de microondas.
Sensores activos de microondas. Radar
Pese a sus problemas es una de las técnicas más desarrolladas en las últimas décadas. Especialmente relevante es el desarrollo de técnicas de interferometría que permiten generar modelos digitales de terreno muy precisos.
7.4. EJEMPLOS DE APLICACIONES DE DIVERSOS TIPOS DE SENSORES EN TELEDETECCIÓN 75
Figura 7.11: Incendios captados por el satélite Modis el 12 de septiembre de 2003 (www.meteored.com)
Figura 7.12: Mapas de concentración de hielo en la superficie marina a partir de imágenes del satélite NIMBUS (geochange.er.usgs.gov)
Figura 7.13: Mapas de espesor de la nieve a partir de imágenes del satélite NIMBUS (www.nasa.gov)
Una imagen radar puede contener diferentes tipos de información: • La distribución espacial de la respuesta del terreno a la radiación emitida por el sensor. • Tiempo de vuelta del pulso de radiación emitido, útil para la elavoración de modelos de elevaciones. • Retardo entre dos bandas con diferente polarización, útil para la estimación de tipos de suelo. En cuanto a la información ambiental que puede obtenerse: • Rugosidad del terreno, con un detalle del orden de magnitud de la longitud de onda empleada. • Conductividad (relacionable con las propiedades del suelo). • Las longitudes de onda mayores pueden penetrar en algunos tipos de suelo, del grado de penetración pueden deducirse las características de este.
7.4. EJEMPLOS DE APLICACIONES DE DIVERSOS TIPOS DE SENSORES EN TELEDETECCIÓN 77
Figura 7.14: Imagen radar (RADARSAT) (veimages.gsfc.nasa.gov)
Técnicas de filtrado Se trata de métodos para resaltar o suprimir, de forma selectiva, información contenida en una imagen a diferentes escalas espaciales, para destacar algunos elementos de la imagen, o también para ocultar valores anómalos. Otra técnica para aislar información correspondiente a diferentes escalas espaciales es la transformada de Fourier que, por su complejidad, no se verá en este curso. El proceso de filtrado consiste en la aplicación a cada una de las celdillas de la imagen de una matriz de filtrado de tamaño NxN (generalmente de 3x3 aunque puede ser mayor) compuesta por números enteros y que actúan como coeficientes de ponderación sobre los ND de las celdillas circundantes. El resultado final se divide entre un escalar, generalmente la suma de los coeficientes de ponderación. Los filtros se pueden expresar mediante una ecuación: 0
N Di,j =
N Di−1,j−1 + N Di,j−1 + N Di+1,j−1 + N Di−1,j + N Di,j + N Di+1,j + N Di−1,j+1 + N Di−1,j+1 + N Di−1,j+1 9
0 el Nivel Digital donde i y j representan la fila y la columna de cada pixel, N Di,j su Nivel Digital y N Di,j obtenido tras hacer el filtrado. Tambien pueden expresarse mediante tablas, por ejemplo la tabla 6 representa el mismo filtro de media que la ecuación 6.1. Mediante diferentes combinaciones de coeficientes de ponderación asignados a las celdillas circundantes se pueden conseguir diferentes efectos.
En general los efectos deseados se relacionan con el aspecto borroso que tienen las imágenes de satélite, y también la fotografía aérea, debido a la dispersión atmosférica y la reflectividad lambertiana. Hay que tener en cuenta que los bordes de la imagen no podrán procesarse, ya que la ventana de filtrado saldría fuera de la imagen. De este modo se pierden N − 2 filas y N − 2 columnas por cada lado de la imagen (figura 6.1). Una diferencia importante entre las técnicas de filtrado y las de visualización, vistas en el tema anterior, es que el filtrado modifica necesariamente la imagen ya que pretenden extraer información cuantitativa que debe almacenarse como una nueva capa en lugar de como una paleta de colores. Desde el punto de vista de los SIG, los filtros son operadores de vecindad de álgebra de mapas. Por tanto vamos a encontrar módulos que 79
TEMA 8. TÉCNICAS DE FILTRADO
computan directamente algún tipo de filtro (r.mfilter y r.neighbors en GRASS) y además pueden programarse directamente en algún lenguaje de álgebra de mapas (r.mapcalc). Los filtros más utilizados son los de paso bajo (suavizan la imagen), de paso alto (aumentan el contraste), los filtros direccionales (detectan en la imagen estructuras que siguen una determinada dirección) y los de detección de bordes (permiten identificar y aislar objetos con propiedades homogeneas dentro de la imagen).
Fitros de paso bajo
Su objetivo es suavizar la imagen, son útiles cuando se supone que la imagen tiene gran cantidad de ruido y se quiere eliminar. También pueden utilizarse para resaltar la información correspondiente a una determinada escala (tamaño de la matriz de filtrado); por ejemplo en el caso de que se quiera eliminar la variabilidad asociada a los diferentes tipos de cubierta presentes en la imagen uniformizando de esta manera la respuesta de cada uno de ellos. Se utiliza también para simular la contaminación de unos píxeles por otros debidos a la reflectividad lambertiana. Existen varias posibilidades: • Filtro de la media, asigna al pixel central la media de todos los pixeles incluidos en la ventana. La matriz de filtrado estaría compuesta por unos y el divisor sería el número total de elementos en la matriz (tabla ??). • Filtro de media ponderada, los elementos de la matriz de filtrado no son todos 1 sino que se da más peso a uno de ellos (generalmente el central) para obtener un resultado más parecido a la imagen original y evitar que aparezca borrosa (tabla ??). • Filtro de la mediana, tiene la ventaja de que el valor final del pixel es un valor real presente en la imagen y no un promedio, de este modo se reduce el efecto borroso que tienen las imagenes que han sufrido un filtro de media. Además el filtro de la mediana es menos sensible a valores extremos. El incoveniente es que resulta más complejo de calcular ya que hay que ordenar los diferentes valores que aparecen en los pixeles incluidos en la ventana y determinar cual es el valor central. • Filtros adaptativos, son considerablemente más complejos ya que los coeficientes de ponderación se recalculan para cada uno de los pixels en función del histograma de los ND que aparecen en la ventana. Se han utilizado con gran éxito filtros adaptativos para eliminar el speckle de las imágenes de radar y para detectar, con un solo filtro, diferentes elementos. • Filtros gaussianos. Simulan una distribución gaussiana bivariante. El valor máximo aparece en el pixel central y disminuye hacia los extremos tanto más rápido cuanto menor sea el parámetro de desviación típica (s). El alcance de esta atenuación (r) viene marcado por el tamaño de la ventana de filtrado (w = 2r + 1) que debe determinarse previamente. El procedimiento de cálculo tiene dos pasos, en el primero se utiliza la ecuación:
Resoluciones tema 5 plataformas sensores y canales
yagualimpia

References: RESOLUCIÓN 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 

Resolución 
 resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 

Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 

Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 

Resolución 

Resolución 

Resolución 

Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución