Source: https://www.scribd.com/doc/50566296/TFC-ESTUDIO-DE-gvSIG-EN-APLICACIONES-DE-TELEDETECCION-Y-SIG
Timestamp: 2016-02-08 17:08:06+00:00

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TRABAJO FINAL DE CARRERA. ÍNDICE
1. OBJETIVOS..............................................................................................................................1
2. ANTECEDENTES DE GVSIG...................................................................................................4
3. CONCEPTOS PREVIOS...........................................................................................................7
1. SOFTWARE LIBRE:...................................................................................................................7
2. TESTEO DE SOFTWARE:...........................................................................................................9
4. DESARROLLO DEL TESTEO................................................................................................ 11
5. METODOLOGÍA Y TRABAJO EN SOFTWARE LIBRE (GVSIG), APLICADO A
TELEDETECCIÓN......................................................................................................................16
5.1. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES.................................16
5.2. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO.................................................20
1. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE.....................................................................20
2. CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS...................................................................22
3. AJUSTE RADIOMÉTRICO.................................................................................25
5.3. OPERADORES ESPACIALES: FILTROS..............................................................................29
5.3.1. Reducción del ruido: Paso-Bajo...............................................................................29
5.3.1.1.Filtros de Paso Bajo: Reducción del ruido Gaussiano.........................................29
5.3.1.2.Filtros de Paso Bajo: Reducción del ruido Binario ...............................................30
5.3.2. Realce de Altas Frecuencias: Paso-Alto..........................................................31
5.3.2.1.Filtros de Paso Alto: Realce de altas frecuencias ...........................................32
5.3.2.2.Realce de Altas Frecuencias: High-Boost .......................................................33
5.3.3. Detección de Bordes: Filtros de gradiente......................................................34
5.3.4. Aplicación de filtros a MDE..............................................................................36
5.4. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS...................................................................................................37
5.4.1. Registro...........................................................................................................37
5.4.2. Rectificación....................................................................................................38
5.5. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL.........................................................................................................39
5.5.1. Análisis de Componentes Principales............................................................39
5.5.2. Estudio de Diagramas de Dispersión. Componentes Tasseled Cap .............41
5.5.3. Índices de Vegetación: NDVI..........................................................................43
5.6. GENERACIÓN DE MÁSCARAS. ............................................................................................43
5.7. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA. ..........................................................................................44
5.8. FUSIÓN DE IMÁGENES........................................................................................................44
Transformación al espacio HSI..........................................................................45
Método de Brovey..............................................................................................46
6. APLICACIÓN REAL CON GVSIG..........................................................................................47
6.1. INTRODUCCIÓN..............................................................................................................................47
6.1.1. Situación actual del regadío.............................................................................47
6.1.2. Objetivos...........................................................................................................47
6.1.3. Zona de Estudio ...............................................................................................48
6.2. DATOS ...........................................................................................................................................49
6.3. PRE-PROCESO (EN GVSIG)..........................................................................................................50
6.3.1. Obtención Datos Alfanuméricos.......................................................................50
6.3.2. Obtención de Imágenes ...................................................................................51
6.3.3. Registro de Imágenes ......................................................................................51
6.4. OBTENCIÓN DE ZONAS DE REGADÍO (EN GVSIG).......................................................................51
6.4.1. Método NDVI....................................................................................................52
6.5. CRUCE DE DATOS (EN GVSIG)......................................................................................................54
7. DISEÑO/ CREACIÓN MANUAL RÁSTER-TELEDETECCIÓN EN GVSIG...........................55
1.Introducción .........................................................................................................56
2.Formatos soportados, carga y salvado................................................................56
3.Visualización e interpretación de imágenes ........................................................62
4.Herramientas Básicas..........................................................................................66
5.Modificación del Contraste y Ajuste Radiométrico ..............................................84
6.Operadores Espaciales: Filtros............................................................................92
7.Correcciones geométricas o Transformaciones geográficas...............................98
8.Análisis Multiespectral ....................................................................................... 113
9.Mosaico de Imágenes........................................................................................125
10.Fusión de Imágenes. .......................................................................................127
8. CONCLUSIONES .................................................................................................................132
9. RECURSOS..........................................................................................................................134
10. FUENTES DE INFORMACIÓN...........................................................................................135
TRABAJO FINAL DE CARRERA. OBJETIVOS
La realización del Trabajo Final de Carrera es el colofón a los estudios de
Ingeniería en Geodesia y Cartografía, como complemento al ciclo educativo y
como requisito fundamental para la obtención del título.
El presente documento tiene como objeto describir las actividades realizadas
durante las prácticas de empresa entre la E.T.S.I.G.C.T. (Universidad
Politécnica de Valencia) y la Consellería de Infraestructuras y Transporte de la
Generalitat Valenciana, que ha tenido lugar entre el 1 de abril de 2008 y el 30
de junio de 2009. (El objetivo primordial de este tipo de prácticas, es el
acercamiento del alumno hacia su futuro laboral. Se le permite empezar a
conocer como es el oficio que está aprendiendo, ampliar los conocimientos
prácticos y familiarizarse con el entorno profesional).
El grueso del trabajo consiste en la redacción del proceso necesario para el
estudio de gvSIG como herramienta en la realización de técnicas y análisis, de
procedimientos usados en teledetección, con los conocimientos adquiridos a lo
largo de los cursos 4º y 5º. Para poder llegar a la conclusión de que gvSIG, en
un futuro no muy lejano, será una herramienta potente en la aplicación de
técnicas de teledetección, con la ventaja de tener las herramientas de análisis
de imágenes dentro de un SIG, además de estar englobado dentro de los
denominados “software libre”. Suponiendo un gran ahorro económico frente a
los software propietarios, para los cuales es necesario adquirir licencias para su
uso, tanto a nivel académico como profesional.
La idea de este Trabajo Final de Carrera, de título “Estudio de gvSIG en
aplicaciones de teledetección y SIG”, surge en relación al trabajo que he estado
realizando durante el periodo del convenio de prácticas, como “tester” en la
Básicamente la figura de un “tester” es poner a prueba la viabilidad de un
software. Por ello, me surgió la idea de probar todos los conocimientos
adquiridos en Teledetección, en la parte de “ráster” integrados dentro de la
nueva versión de gvSIG, versión 1.9, aún no distribuida de forma estable. De
ahí el continúo trabajo de testeo.
El T.F.C. se estructura fundamentalmente en tres partes:
- Metodología y trabajo en gvSIG aplicado a Teledetección.
- Una aplicación real con gvSIG, usando técnicas de análisis de imágenes,
así como las herramientas que integra un SIG (herramientas de análisis,
tablas, maquetado de mapas, producción cartográfica, ploteado,…).
- Un manual de uso, estructurado de una forma fácil para un usuario novel,
así como para el buen entendimiento de las distintas herramientas que se
pueden encontrar en la futura versión 1.9 de gvSIG.
Además de la tarea de testeo, durante el tiempo de dicha beca, he
colaborado en las tareas de desarrollo y asistencia de la aplicación en
desarrollo gvSIG, así como otras tareas relacionadas.
Los trabajos desarrollados a lo largo del convenio de prácticas, se pueden
• Testeo exhaustivo de la aplicación en desarrollo gvSIG.
• Desarrollo de planes de prueba, para obtener el mejor resultado en el
testeo, tanto para nivel interno como para usuarios-testers
colaborativos, que se están uniendo al proyecto, para mejorar la
comunidad SIG en un entorno libre.
• Elaboración de informes sobre errores (bugs) y sugerencias (feature
requests) a través de la web de colaboración entre testers-
desarrolladores bugtracking.
• Asistencia técnica y resolución de dudas a usuarios a través de las
distintas listas de correo.
• Actualización periódica de la web de gvSIG (www.gvsig.gva.es),
mediante el programa de diseño web Typo3.
• Preparación de documentación de usuario: tutoriales, manuales,
talleres sobre gvSIG.
• Establecimiento, en colaboración con los informáticos, de las nuevas
aplicaciones de gvSIG:
• Servicios remotos: WMS, WFS, WCS, para la nueva extensión de
gvSIG que funciona como cliente y servidor de cartografía.
Principalmente, en la “puesta en marcha” de esta aplicación,
documentando, testeando y finalmente publicarla en la web de gvSIG,
para su distribución libre.
El objetivo de todas las tareas que se han realizado en el proyecto es que el
personal tanto de la CIT como del resto de organismos, es desarrollar una
única aplicación que abarque las propiedades de:
- Un programa CAD.
- Un programa SIG.
- Un programa para aplicaciones de Teledetección.
Donde en esta última se centra el trabajo final de carrera, en intentar
desarrollar una serie de ejercicios y aplicaciones reales de Teledetección, en un
software libre, como es gvSIG. Para así demostrar que el software libre es una
realidad y no una utopía.
En la elección del presente trabajo se ha tenido en cuenta varios aspectos:
• El desarrollo de una funcionalidad en un entorno GIS, que durante los
estudios de Ingeniería en Geodesia y Cartografía, siempre se había
tratado, hasta ahora con software propietario específico de
Teledetección, como son ENVI o ERDAS.
• La aplicación práctica de conocimientos adquiridos en la etapa
académica, sobretodo en asignaturas relacionadas con Sistemas de
Información Geográfica, Teledetección y Teledetección Avanzada.
• Que el trabajo realizado fuese novedoso y justificar su fin, como su
introducción en el mundo académico y laboral.
• La temática del trabajo, ya que pertenece al bloque de intensificación
cursado por el alumno (Cartografía y SIG).
TRABAJO FINAL DE CARRERA. ANTECEDENTES
2. ANTECEDENTES DE gvSIG
La Consellería de Infraestructuras y Transporte (C.I.T.), antiguamente
Consellería de Obras Públicas, Urbanismo y Territorio (C.O.P.U.T.), es el
organismo encargado de gestionar el territorio dentro del ámbito de la
Generalitat Valenciana. Para este cometido, claramente tiene una necesidad de
utilizar cartografía e información geoespacial en general. Y no sólo eso, sino
también necesita herramientas informáticas para llevar a cabo dicho trabajo. La
informática se ha convertido en una pieza clave e imprescindible para el
desarrollo correcto y competitivo de cualquier trabajo. En ese sentido, puede
abastecerse de herramientas tanto libres como propietarias. La mayoría de las
aplicaciones profesionales existentes en el mercado siguen el modelo de
software propietario caracterizado porque no se tiene acceso al código fuente.
En el año 2002, a raíz de la política abusiva de actualizaciones y
mantenimiento que adoptan las principales firmas de software propietario, la
C.I.T. decide iniciar un proceso de migración de todas sus aplicaciones
propietarias a aplicaciones libres. Esto se hace en cada área para cada uno de
los tipos de software. Una de estas áreas, en la que se centraron, es la de SIG-
CAD. En ese momento, se realiza un estudio de las herramientas libres ya
existentes, analizando por otro lado las necesidades de los técnicos de la C.I.T.
Se concluye que no existe un software libre que pueda cubrir dichas
necesidades de manera satisfactoria, por lo que se decide abordar el desarrollo
propio de una herramienta SIG (en principio un SIG de escritorio), mientras que
otras áreas siguen cubriéndose con herramientas existentes. Es así como, a
finales del 2003, la C.I.T. saca a concurso el desarrollo e implantación de un
nuevo programa para el manejo de información geográfica (Concurso Público:
Exp. 2003/01/0090, “Desarrollo de aplicaciones SIG para la C.O.P.U.T.
utilizando software libre.”).
• Portable: funcionará en distintas plataformas hardware / software,
inicialmente Linux y Windows. El lenguaje de programación es Java.
• Modular: es ampliable con nuevas funcionalidades una vez finalizado
• De código abierto: el código fuente original con el que fue escrito estará
• Sin licencias: una vez finalizado el desarrollo no habrá que pagar nada
por cada instalación que se realice, sin límite de número.
por cada instalación que se realice, sin límite de número
• Interoperable con las soluciones ya implantadas: es capaz de acceder
a los datos de otros programas propietario, como ArcView, AutoCAD o
Microstation sin necesidad de cambiarlos de formato.
• Sujeto a estándares: sigue las directrices marcadas por el Open GIS
Consortium (OGC) y la UE.
Estas características abren un interesante panorama para los usuarios y
desarrolladores de herramientas SIG y CAD:
• Modularidad: El programa está construido con un conjunto de
funciones básicas, comunes a todos los programas de ventanas, y es
capaz de leer y escribir datos de diversas fuentes (programas de CAD
o SIG, servidores de mapas de tipo WMS y WFS). Algunas de ellas
forman parte del núcleo del programa pero la mayor parte están
programadas como extensiones (plugins). El modelo de objetos final
(núcleo + extensiones) es perfectamente accesible por nuevas
extensiones que se desarrollen. Las nuevas extensiones se integrarán
de manera transparente como si formaran parte del programa desde el
principio. Cada usuario podrá tener en su ordenador solo aquellas
partes que necesite, de manera que el uso y el mantenimiento del
programa será tan sencillo o más que los que actualmente se emplean.
• Interoperatividad: Una vez finalizado, nos vamos a encontrar con la
aparición de nuevos formatos. Se requerirá el desarrollo de nuevas
extensiones para ser usadas con el programa. Una vez finalizado este
nuevo desarrollo esas extensiones se incorporarán a las instalaciones
que ya se hayan efectuado de manera que cualquier usuario acceda a
esos datos con nuevos formatos.
• Código abierto: En todo momento los programadores tendrán acceso al
código fuente original del programa, lo que hará mucho más rápido el
desarrollo de nuevas funcionalidades, así como la sustitución de
algunas que se haya decidido mejorar.
• Sujeto a estándares: Cada nueva fuente de datos o usuario que se
incorpore lo hará con facilidad si sigue estos estándares, puesto que
está previsto desde el principio en la concepción del programa.
• Economía: Al contar con un desarrollo inicial de amplio horizonte, la
adecuación para nuevos usos requerirá solo de pequeñas
adaptaciones en forma de extensión. Esto reducirá mucho el coste de
desarrollo de esos nuevos usos. Así mismo, al estar libre de licencias el
coste por PC para cada nueva instalación será muy reducido.
• Portabilidad: La tendencia al uso de Linux en los ordenadores de
usuario final, así como la gran cantidad de versiones diferentes de
Windows instaladas (que cambian a lo largo del tiempo) da al programa
una gran flexibilidad, ya que un grupo de usuarios (en un servicio o
DG) pueda usar el mismo programa y datos, sin importar que las
plataformas que usen no sean homogéneas. De la misma manera se
podrán incorporar con facilidad nuevos usuarios independientemente
de su hardware / software usado. Podría darse el caso de que alguna
plataforma no soportada inicialmente (Apple, UNIX, BSD) necesitase
de modificaciones. Al ser un desarrollo en Java el coste económico y
técnico de estas migraciones será realmente asequible.
Así que desde la primera versión estable de gvSIG, la CIT no ha parado de
mejorar su software, publicando continuamente nuevas versiones mejoradas y
prestando apoyo y resolviendo dudas a la comunidad sig, a través de las listas
de correo. En las cuales se difunden las novedades, así como los problemas
Cabe destacar que como ya se ha comentado en los objetivos, la CIT junto
con las empresas que desarrollan el proyecto, están elaborando y poniendo en
marcha una nueva versión, en la que se pretende que gvSIG realice funciones
Donde esta última función, está actualmente en fase de testeo, y por lo tanto
no se ha publicado una versión estable.
TRABAJO FINAL DE CARRERA. CONCEPTOS PREVIOS
La justificación o elección de este tipo de trabajo final de carrera, es intentar
introducir o mostrar el software libre, no como promesa, sino como una
realidad, para su uso a nivel académico. Por ello, parece importante hacer
hincapié en algunos conceptos previos que van muy ligados a gvSIG, como
software, por una parte la definición de software libre y por otra la de testeo.
Es la denominación del software que respeta la libertad de los usuarios sobre
su producto adquirido y, por tanto, una vez obtenido puede ser usado, copiado,
estudiado, modificado y redistribuido libremente
“El software libre es una cuestión de libertad, no de precio. Para entender el
concepto, debería pensar en libre como en libre expresión, no como en barra
El software libre es una cuestión de la libertad de los usuarios de ejecutar,
copiar, distribuir, estudiar, cambiar y mejorar el software. Más precisamente, se
refiere a cuatro tipos de libertades para los usuarios del software:
• La libertad de ejecutar el programa, para cualquier propósito (libertad
• La libertad de estudiar cómo trabaja el programa, y cambiarlo para que
• La libertad de redistribuir copias para que pueda ayudar al prójimo
• La libertad de mejorar el programa y publicar sus mejoras, y versiones
modificadas en general, para que se beneficie toda la comunidad
(libertad 3). El acceso al código fuente es una condición necesaria.
Entonces, debería ser libre de redistribuir copias, tanto con o sin
modificaciones, ya sea gratis o cobrando una tarifa por distribución, a
cualquiera en cualquier parte. El ser libre de hacer estas cosas significa, entre
otras cosas, que no tiene que pedir o pagar el permiso.
También debería tener la libertad de hacer modificaciones y usarlas en
privado, en su propio trabajo u obra, sin siquiera mencionar que existen. Si
publica sus cambios, no debería estar obligado a notificarlo a alguien en
particular, o de alguna forma en particular.
La libertad de ejecutar el programa significa la libertad para cualquier tipo de
persona u organización de usarlo en cualquier tipo de sistema de computación,
para cualquier tipo de trabajo y propósito, sin estar obligado a comunicarlo a su
programador, o alguna otra entidad específica. En esta libertad, el propósito de
los usuarios es el que importa, no el propósito de los programadores. Como
usuario es libre de ejecutar un programa para sus propósitos; y si lo distribuye
a otra persona, también es libre para ejecutarlo para sus propósitos, pero usted
no tiene derecho a imponerle sus propios propósitos.
del programa, así como el código fuente; tanto para las versiones modificadas
como para las no lo están. (Distribuir programas en forma de ejecutables es
dichos formatos si encontrara o programara una forma de hacerlo”.1
Fuente: http://www.gnu.org/
Atendiendo a esta definición, la Conselleria de Infraestructuras y Transporte,
pone a disposición de los usuarios los distintos binarios ejecutables de las
sucesivas versiones de gvSIG, como el código fuente, sí como las diversas
plataformas en las que se puede instalar.
Disponible en la web: http://www.gvsig.gva.es/ apartado descargas, como se
puede ver en la siguiente imagen:
Fig. 1: Descarga de gvSIG
Es por ello que se pueden destacar las siguientes ventajas de soltare libre:
• Económico. El bajo o nulo coste de los productos libres permiten
proporcionar a la PYMES servicios y ampliar sus infraestructuras sin
que se vean mermadas sus intentos de crecimiento por no poder hacer
frente al pago de grandes cantidades de licencias.
• Libertad de uso. Las licencias de software libre existentes permiten la
instalación del software tantas veces y en tantas máquinas como el
usuario desee.
• Independencia tecnológica. El acceso al código fuente permite el
desarrollo de nuevos productos sin la necesidad de desarrollar todo el
proceso partiendo de cero. El secretismo tecnológico es uno de los
grandes frenos y desequilibrios existentes para el desarrollo en el
modelo de propiedad intelectual.
• Libre competencia. Los modelos de negocio que genera el software
libre es la contratación de servicios de atención al cliente. Permite que
las compañías que den el servicio compitan en igualdad de condiciones
al no poseer la propiedad del producto del cual dan el servicio.
• Soporte a largo plazo. La elección de software libre más que una
ventaja, es una desventaja para el software propietario. Debido a que el
vendedor, cuando ha alcanzado el máximo número de ventas del
producto, ya no le interesa seguir dando soporte, ya que la intención de
la compañía es lanzar otro producto al mercado.
• Corrección de fallos. Se ha demostrado que la comunidad de software
libre, soluciona más rápidamente los errores detectados, algo que no
ocurre en el software propietario.
• Sistema de expansión. Algunas empresas importantes, como IBM, SUN
Microsystems, Google, Hewelt-Packard, etc. Utilizan software libre. Así
como también diversas entidades del estado están realizando o han
realizado su migración al software libre, como es la Consellería de
Infraestructuras y Territorio de la Generalitat Valenciana.
2. Testeo de Software:
El Testeo se considera como los procesos que permiten verificar y revelar la
calidad de un producto software.
Las pruebas de software, testing o beta testing es un proceso usado para
identificar posibles fallos de implementación, calidad, o usabilidad de un
programa de ordenador o videojuego. Básicamente es una fase en el desarrollo
de software consistente en probar las aplicaciones construidas. "El testing
puede probar la presencia de errores pero no la ausencia de ellos", E. W.
El “testing" es: proceso de evaluación de un producto desde un punto de vista
crítico, donde el "tester" (persona que realiza las pruebas) somete el producto a
una serie de acciones inquisitivas, y el producto responde con su
comportamiento como reacción. Por supuesto, nunca se debe testear el
software en un entorno de producción. Es necesario testear los nuevos
programas en un entorno de pruebas separado físicamente del de producción.
Para crear un entorno de pruebas en una máquina independiente de la
máquina de producción, es necesario crear las mismas condiciones que en la
En general, los informáticos distinguen entre errores de programación (o
"bugs") y defectos de forma. Un defecto de forma, el programa no realiza lo que
el usuario espera. Por el contrario, un error de programación puede describirse
como un fallo en la semántica de un programa de ordenador. Éste podría
presentarse, o no, como un defecto de forma si se llegan a dar ciertas
condiciones de cálculo.
Una práctica común es que el proceso de pruebas de un programa sea
realizado por un grupo independiente de "testers" al finalizar su desarrollo y
antes de sacarlo al mercado. Una práctica que viene siendo muy popular es
distribuir de forma gratuita una versión no final del producto para que sean los
propios consumidores los que la prueben. En ambos casos, a la versión del
producto en pruebas y que es anterior a la versión final (o "master") se
denomina beta, y a dicha fase de pruebas, beta testing.2
Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Pruebas_de_software
TRABAJO FINAL DE CARRERA. DESARROLLO DEL TESTEO
4. DESARROLLO DEL TESTEO
Como se ha comentado en el apartado anterior, la labor del testeo en el
lanzamiento de un nuevo software es muy importante, así como la figura de los
“testers”, personal aislado de la cadena de producción, es decir ajeno al
desarrollo informático y centrado en las expectativas de los usuarios. De
manera que se ha creado un nuevo campo de trabajo para los expertos en
geomática y topografía, en el entorno del software tipo CAD y tipo sig. Es por
ello que la figura ideal para el desarrollo del testeo de un software tipo SIG, es
el Ingeniero en Geodesia y Cartografía, el cual aporta a la fase del testeo, sus
amplios conocimientos adquiridos a lo largo de los estudios.
Este apartado se centra en las tareas de testeo que se llevan a cabo en la
Consellería de Infraestructuras y Transporte, como lugar de testeo ajeno al de
producción, ya que este tiene lugar en las empresas que consiguieron el pliego
de desarrollo de gvSIG, como son IVER, IDR-CLM (Instituto de Desarrollo
regional de Castila la Mancha), PRODEVELOP, etc.
Entre estas tareas se destaca:
- Creación y uso de tests, para el testeo de las nuevas funcionalidades.
- Testeo explorativo, que consiste en el uso de la herramienta desde el
punto de vista del usuario. De manera, que se pueden detectar nuevos
errores, que no están englobados dentro de los pasos a seguir en un test.
- Testeo mediante planes de prueba.31
El fin de todo ello es detectar los errores o “bugs”. Usando las siguientes
1. Creación de un bug:
Mediante la herramienta disponible en “https://gvsig.org/trac/bugtracking/login”
es posible la creación de los bugs y que sean visibles para los
desarrolladores, de manera que lo puedan corregir.
Una vez logeado, se accede al ticket vacío, donde se introduce todos los
campos necesarios a rellenar:
Hace referencia al punto “Testeo mediante planes de prueba”, que comienza en la pág. 13.
Fig. 2: Imagen de un Ticket vacío.
Se rellenan los campos (los necesarios para comunicar el bug) y se sube,
quedando algo así como:
Fig. 3: Imagen de un ticket dado de alta.
2. Prioridad de los bugs:
A los bugs que se dan de alta, se les asigna una prioridad, en función de la
cual, los desarrolladores intentarán corregir antes, así como un desarrollador
encargado de solucionarlo.
Las prioridades van desde:
Gravedad Menor
Gravedad Insignificante.
3. Alta de bugs:
Los errores que cada tester da de alta, llegan al correo propio, donde cada
modificación que se realice puede ser vista por el, así como por el desarrollador
4. Cierre de bugs:
Una vez corregidos los errores, se envía de nuevo un correo, el ticket se
resuelve como que está cerrado y pendiente de validar por la persona que lo
dio de alta, es decir, el tester es el encargado de volver a revisar si se produce
el error, validándolo sino se produce o reabriendo de nuevo el ticket si el error
Testeo mediante planes de prueba3
Un plan de pruebas es un conjunto de estrategias y recursos para llevar
adelante una metodología de pruebas sistemática y planificada. Mediante esta
metodología se busca validar el comportamiento de la aplicación, o de parte de
ella. Para validar el comportamiento de la aplicación, la persona que ejecute el
plan de pruebas proporcionará unos datos de entrada y observará tanto el
comportamiento de gvSIG como los datos de salida. Mediante la comparación
del resultado esperado con el resultado obtenido se validan las funcionalidades
implementadas en la aplicación. Los casos a probar serán identificados en
función de los requerimientos de usuario, la frecuencia de uso, el riesgo
asociado y las especificaciones de la aplicación. Se deberán de determinar
prioridades en las funcionalidades a probar de cada subsistema, ya que es
imposible probarlo todo.
1. Estructura de un plan de prueba
Cada plan de prueba tendrá una estructura jerárquica, mediante la cual se
intentará cubrir al máximo posible las funcionalidades presentes en el sistema
que se quiere testear. Esta estructura jerárquica constará de varios niveles en
donde la relación de cada nivel con el nivel siguiente será de 1 --> n. Lo niveles
de los que se puede componer un plan de pruebas son:
- Sistema. El sistema es la aplicación en sí sobre la cual se hacen las
pruebas definidas en el plan.
- Subsistema. El subsistema asocia grupos funcionales relacionados, de
forma que éste debe funcionar de forma que sea lo más independiente
posible al resto del sistema.
- Módulo. Cada módulo agrupa funcionalidades concretas las cuales
integradas con las de otros módulos implementan la lógica del
- Casos de uso. Los casos de uso describen un uso del sistema y cómo
éste interactúa con el usuario. Los casos de uso deben responder a la
pregunta de qué hace cada módulo desde el punto de vista del usuario.
- Casos de prueba. Mediante los casos de prueba se indica la sucesión de
pasos a seguir por el usuario al utilizar una funcionalidad del caso de uso
correspondiente. Estos pasos deberán de ser definidos de forma unívoca.
Los casos de prueba se definirán para conjuntos de datos entrada-salida
genéricos (no particularizados en tipos de datos, formatos, tamaño de
ficheros, etc.).
- Escenarios. Cada caso de prueba se podrá probar con varios juegos de
datos de entrada-salida, a cada conjunto de datos que particularizan un
caso de prueba se le llama escenario. Las entradas de un escenario
serán los datos necesarios para ejecutar el caso de prueba
correspondiente y los datos de salida serán los resultados esperados de
dicho caso de prueba.
2. Esquema de la jerarquía
De forma esquemática, se puede ver como se estructura un plan de pruebas.
Fig. 4: Esquema de la jerarquía en un plan de pruebas
3. Ventajas del testeo en planes de prueba:
- Se tienen definidas las pruebas de forma escrita.
- Se identifican fácilmente las áreas de la aplicación que han sido
testeadas y también las que no.
- Monitorización del estado de la aplicación.
- Se identifican errores que son consecuencia de correcciones de otros
TRABAJO FINAL DE CARRERA. METODOLOGÍA Y TRABAJO
Como se ha comentado en los objetivos, mediante este apartado se pretende
analizar los procedimientos usados en teledetección, con los conocimientos
adquiridos a lo largo de las distintas asignaturas relacionadas con teledetección
en la Ing. en Geodesia y Cartografía, usando exclusivamente gvSIG. Ya que el
objetivo fundamental del T.F.C., es demostrar la viabilidad en un futuro no muy
lejano, a gvSIG como una herramienta de gran potencial, frente a los software
propietario, usados en Teledetección
De manera que en este apartado, se procederá al análisis y descripción de las
diversas metodologías usadas en teledetección aplicadas en gvSIG, para el
tratamiento de imágenes satélite e interpretación de resultados.
5.1. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES.
En la visualización de imágenes multibanda, debemos destacar el análisis de
estadístico de las imágenes, ya que estos datos nos aportan mucha
información, básica para la visualización e interpretación de imágenes.
A continuación se puede observar como se visualiza la imagen de la zona de
Sagunto (Valencia) procedente del sensor Landsat-TM, de 5 bandas.
Sagunto V.C. (3/2/1)
Sagunto F.C. (4/3/2)
Fig. 5: Visualización de imágenes en verdadero y falso color.
Siendo las estadísticas e histogramas que se obtienen en gvSIG, son las
Fig. 6: Estadísticas de las diferentes bandas de la imagen Sagunto
De manera conjunta, podemos visualizar el histograma conjunto de la imagen:
Fig. 7: Análisis de las estadísticas de Sagunto.
Se puede observar que la banda 5 es la que posee el mayor rango de niveles
digitales (1-255), siendo la banda con el contraste más dilatado. Aunque bien
es cierto que muchos de ellos tienen una frecuencia de aparición muy baja, es
aun así la banda que mayor rango de ND con elevada frecuencia posee.
5.2. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO.
1. Modificación del Contraste
Sobre la imagen de Sagunto, si se visualiza el histograma, se puede ver que
la banda 2, es la que menos dilatada está, por ello se le puede aplicar una
dilatación del contraste, modificando su histograma.
gvSIG ofrece la posibilidad de aplicar a la imagen un realce, mediante la
herramienta “realce”. Como se describe en el manual, existen diversas formas
de aplicar un realce (lineal, logarítmico y por tramos), siendo la lineal, laque se
analiza a continuación
Fig. 8: Aplicación de realce lineal.
Observando las estadísticas y el histograma, se ve como se ha dilatado la
imagen, por lo que los valores ya no están entre 15 y 101, sino entre 0 y 255.
Fig. 9: Estadísticas e histograma de la banda 2 dilatada.
Quedando la visualización de la banda 2 más contrastada, como se ve a
Fig. 10: Imagen Banda 2 dilatada
2. Correcciones Radiométricas.
En este caso la imagen de Sagunto (sagunto.img) está afectada por los
efectos de la dispersión atmosférica y no se conocen los datos de modelización
del estado de la atmósfera en el momento de la toma. Aplicando el método de
Chávez, corregimos la imagen de dispersión atmosférica.
El método de Chávez, propone que siempre pueden aparecer en la imagen
objetos de reflectancia conocida, tales como masas de agua profunda. Con la
atmósfera clara, el agua no refleja a penas energía, por lo que si para estas
zonas, se obtienen niveles digitales elevados, estos valores cuantifican el
efecto de la dispersión atmosférica.
Para la corrección de la dispersión atmosférica por el método de Chávez, es
necesario obtener una zona de agua de la imagen. Para ello, se recorta una
zona de agua de la imagen.
Fig. 11: Recorte del agua (subset del agua)
Donde las estadísticas del recorte son:
Fig. 12: Estadísticas del recorte de agua.
Vemos en el histograma que los valores mínimos del agua no son 0, valores
que deberían aparecer si la imagen no estuviese afectada de dispersión
Aplicando el método de Chávez de forma manual, se restan los valores
mínimos a la imagen, para corregirla de dispersión atmosférica.
Mediante la calculadora de bandas, restamos los valores mínimos a la
imagen, obteniendo para cada banda una nueva imagen
Fig. 13: Banda 5 menos su valor mínimo.
Apreciando los siguientes histogramas:
Fig. 14: Estadísticas tras aplicar el método de chávez.
Aunque hay que destacar que el método manual no es el más preciso, debido
a que los valores mínimos no son exactamente 0, pero con valores muy
próximos a 0.
Obteniendo un histograma de la imagen de Sagunto corregida de dispersión
Fig. 15: Histograma Sagunto Corregido de dispersión atmosférica.
3. Ajuste Radiométrico
En este caso, se usa el ajuste por media y desviación típica, sobre las
imágenes procedentes de los sensores Landsat TM e IRMS.
Este método redistribuye los valores de nivel de gris de una imagen
parametrizando su histograma, en función de la media y la desviación típica,
para que se asemeje al de referencia.
Para ello debemos aplicar una formulación, para el cálculo de lo s
“breakpoints” que introducimos con la herramienta Piecewiser Linear.
Formulación: Función de Transformación
f(x,y) → representa la imagen inicial.
g(x,y) → representa la imagen final o la de referencia.
g(x,y)= a·f(x,y)+b
Imagen procedente del sensor Landsat TM (7
bandas).
Imagen procedente del sensor IRMS (4
Fig. 16: Imágenes a ajustar
Siendo las estadísticas de ambas imágenes las siguientes:
Imagen Landsat TM:
31,8612
Fig. 17: Estadísticas imagen Landsat TM.
Imagen IRMS:
Fig. 18: Insertar imagen IRMS.
Viendo los ficheros estadísticos de la banda 1 de la imagen irms.img y de la
banda 2 de de tm87val.img, obtenemos los valores de la media y desviación
típica, que son:
Media(µ)
Desv. Típ.(σ)
1 (irms)
2 (tm87)
Los cálculos a realizar son:
Ecuaciones Puntos
(255-b)/a
g (x,y) = 0
a·f (x,y) +b =0
f= -b/a
g(x,y)= 255
255=a· f+b
f= (255-b)/a
Aplicando los valores a las fórmulas anteriores:
b = -7,715
f1= (-b/a) = 3,1415 → 3
f2= (255-b)/a = 107,1203 → 107
Quedando los puntos a introducir →
A continuación se observa el histograma de la banda 2 de la imagen
procedente del sensor Landsat TM.
Fig. 19: Estadísticas banda 2 de la imagen Landsat TM.
Observando que tras aplicar el ajuste radiométrico a la imagen Landsat TM,
usando como referencia la banda 1 de la imagen procedente del sensor IRMS.
Fig. 20: Estadísticas e imagen tras el ajuste.
5.3. OPERADORES ESPACIALES: FILTROS.
El filtrado es una técnica de realce de imágenes, que pretende destacar o
realzar determinados aspectos de la imagen original.
En el filtrado no sólo se tendrá en cuenta el valor digital del píxel, sino también
los de sus vecinos más próximos.
Los píxeles de la imagen transformada se calcularán a partir de los valores de
los píxeles de la imagen original mediante un proceso llamado convolución. El
valor resultante de cada píxel de la imagen transformada se extrae de la
combinación lineal de los valores digitales de su vecindario.
f (x,y), es la imagen original.
g(x,y), es la imagen transformada.
w(i,j), es la matriz o ventana móvil, que se centra sobre el píxel a calcular y
contiene los coeficientes de filtrado. Lo habitual es que sea de 3x3, 5x5 o 7x7,
siempre impar, porque el píxel que va ser modificado se posiciona en el centro
Los operadores espaciales o filtros pueden clasificarse atendiendo a su
objetivo, en:
Filtros de Suavizado.
Filtros de Realce de Altas Frecuencias.
Filtros de Detección de bordes.
5.3.1. REDUCCIÓN DEL RUIDO: PASO-BAJO.
Los filtros de Paso Bajo conservan los componentes de bajas frecuencias.
reduciendo la variabilidad radiométrica de la imagen.
Su objetivo fundamental es reducir el ruido de tipo speckle en las imágenes
de radar, si bien pueden aplicarse a cualquier tipo de imágenes.
5.3.1.1. FILTROS DE PASO BAJO: REDUCCIÓN DEL RUIDO GAUSSIANO
La imagen usada para aplicar filtros de paso bajo, es una afectada de ruido
gaussiano, que corresponde a una banda espectral del IR.
Fig. 21: Imagen original afectada de ruido
Empleando sobre ella filtros de media (low pass), de manera que este tipo de
filtros sustituyen el valor de cada píxel por la media de los píxeles vecinos.
Donde la matriz de los filtros que se han aplicado son de tamaño 3x3 y 7x7,
asignándoles a todos los píxeles el mismo peso.
Filtro media (3x3)
Filtro media (5x5)
Fig. 22: Imágenes con los distintos filtros de media.
El resultado son imágenes menos claras, ya que la imagen original poseía
áreas de alta frecuencia por su variación en el cultivo, y este filtro deja pasar
sólo las bajas frecuencias, reduciendo la variabilidad radiométrica de la imagen.
Se observa que la imagen con una ventana de filtro de 7x7 esta más
suavizada, ya que entran en el cálculo de la media más valores que en una
ventana de 3x3, por lo que el resultado variará más del píxel central original.
5.3.1.2. FILTROS DE PASO BAJO: REDUCCIÓN DEL RUIDO BINARIO
El ruido binario se produce por el paso de altas frecuencias, es por ello que el
uso de filtros de paso bajo, reducen el ruido. Aplicando sobre ella varios filtros,
tipo Median, se puede comprobar como se elimina bastante bien el ruido
Fig. 23: Imagen original afectada de ruido binario.
Este tipo de filtro, al igual que el anterior de media, elimina las altas
Filtro Median (3x3)
Filtro Median (5x5)
Fig. 24: Imágenes con los distintos filtros de median.
Se aprecia que con el filtro de Mediana de tamaño 5x5 se elimina por totalidad
el ruido de la imagen. Esto ocurre porque este filtro consiste en la ordenación
de lo valores de los píxeles del vecindario, y la sustitución del píxel original por
el valor de la mediana.
5.3.2. REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS: PASO-ALTO.
Poseen el efecto contrario a los filtros de paso bajo, realzan las altas
frecuencias, dejando las bajas conforme están. Generalmente suelen usarse
para resaltar bordes de regiones.
5.3.2.1. FILTROS DE PASO ALTO: REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS
Consiste en restar a ala imagen original la imagen de paso bajo, para así
destacar las altas frecuencias.
Paso Alto= Original – Paso Bajo.
Fig. 25: Imagen original procedente del sensor Landsat TM.
Filtro Paso Alto (3x3)
Filtro Paso Alto (5x5)
Fig. 26: Imágenes con los distintos filtros de Paso Alto.
Se puede apreciar que conforme aumenta el tamaño de la ventana del filtro,
los bordes aparecen más marcados.
5.3.2.2. REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS: HIGH-BOOST
Con estos filtros lo que se consigue es enfatizar las altas frecuencias sin llegar
a eliminar el resto de componentes, para ello lo que se hace es añadir a la
imagen obtenida con el filtro de paso alto, la imagen original un cierto número
High-boost = A x Original – Paso Bajo
Se pueden definir los distintos tipos de filtros como se indica en el manual,
mediante los personalizados.
Fig. 27: Imagen original procedente del sensor pancromático del IRS.
Se observa que aplicando filtros H-B, cambiando el valor central de la
ventana, se obtienen distintos resultados.
Filtro High-Boost (A=4, 5x5)
Filtro High-Boost (A=6, 5x5)
Fig. 28: Imágenes con los distintos tipos de filtro High-Boost
Si se compara un filtro de paso alto con un High-Boost:
Filtro Paso Alto (A=1, 5x5)
Filtro High-Boost (A=2, 5x5)
Fig. 29: Imágenes con filtro paso alto y High-Boost
Debido a que en este caso se parte de 2 veces la imagen original (A=2), al
aplicar el filtro High-boost no se pierde toda la información correspondiente a
las bajas frecuencias, que es lo que ocurre en el filtro de paso alto puro, que no
deja de ser un filtro High-Boost con el valor central de la ventana como 1,
dando lugar a un filtro de paso alto, realzando las altas frecuencias, como se ha
5.3.3. DETECCIÓN DE BORDES: FILTROS DE GRADIENTE.
Los filtros de Gradiente, se basan en la detección de bordes, pudiendo
destacar la dirección deseada.
Se define que un píxel es un límite o borde, por que en él se produce un
cambio significativo en el nivel de gris frente al de los píxeles adyacentes.
Calculando la primera derivada de la función, se obtienen los valores elevados
Fig. 30: Imagen original procedente del sensor Landsat TM.
Se puede observar a continuación, como se destacan las diferentes
Dirección EO: 0º
Dirección NS: 90º
Dirección OE: 180º
Dirección SN: 270º
Fig. 31: Filtros direccionales en los 4 puntos cardinales.
Aplicando Filtros Direccionales a la siguiente imagen se aprecia mejor la
dirección de los ejes X e Y.
Fig. 32: Imagen original procedente del SPOT, sensor pancromático.
Filtro direccional 0º (Norte-Sur)
Filtro direccional 90º (Este-Oeste)
Fig. 33: Filtros Direccionales en los eje X e Y.
5.3.4. APLICACIÓN DE FILTROS A MDE.
La aplicación de filtros a modelos digitales de elevaciones, puede usarse para
el cálculo de modelos digitales de pendientes y de orientaciones.
En este caso se aplican los filtros, para generar un modelo digital de
pendientes teniendo en cuenta el diseño personalizado de filtros y la
formulación adecuada.
1. Filtros personalizados, para el cálculo de la variación de la altitud en el
eje X y en el eje Y. Siendo las matrices de cálculo las siguientes:
-1/6d 0 1/6d
-1/6d -1/6d -1/6d
1/6d 1/6d 1/6d
Filtro para el eje de las X
Filtro para el eje de las Y
Fig. 34: Matrices de cálculo para los eje X e Y.
Donde d es la resolución espacial del modelo digital.
2. Una vez generados los filtros en las direcciones X e Y, sobre el modelo
digital, ya se puede generar la expresión para el cálculo de la pendiente,
Teniendo en cuenta las unidades de cálculo, ya que se opera en radianes.
3. Despejando la incógnita α se obtiene el modelo digital de pendientes,
como se puede apreciar en el mapa, que se muestra a continuación.
5.4. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS.
Mediante la rectificación; lo que se pretende es dotar de coordenadas a una
imagen a partir de coordenadas de referencia extraídas de un fichero vectorial,
es decir, georreferenciar la imagen. Y registro; consiste en dotar de
coordenadas a una imagen, pero tomando en este caso como referencia otra
imagen ya georreferenciada.
A continuación, podemos ver un esquema, para la diferenciación de ambas:
Fig. 35: Esquema correcciones geométricas.
5.4.1. REGISTRO.
Como ya se ha comentado, el registro consiste en dotar de coordenadas y un
sistema de referencia a una imagen respecto de otra.
Viendo el mapa nº 1, se puede apreciar la imagen dotada con coordenadas y
sistema de referencia (UTM 30N, ed1950), procedente del sensor IRMS de la
zona de Valencia, con la imagen procedente del sensor Landsat TM. Se puede
apreciar el proceso.
Se debe tener en cuenta a la hora de aplicar la transformación, el grado de la
transformación y el número de puntos de control mínimo para el proceso.
Siendo la transformación que se aplica, una polinomial de grado n=2, sabiendo
que el número mínimo de puntos de control vendrá dado por (n+1)2
para una transformación de estas características, como mínimo se necesitan 9
Si se analizan los puntos de control, tanto en coordenadas píxel como en
431,09556 197,991121 732113,611 4370290,08
353,1463 304,521776 729621,147 4367747,71
476,436047 580,137368 731536,665 4359730,63
566,857188 730,319609 733285,158 4355228,45
432,52463 701,088636 729775,441 4356601,47
239,860042 293,089218 726471,28 4368590,9
348,469345 184,479915 729905,292 4371020,64
883,72093 151,570402 739866,661 4342251,39
849,942918 1189,50571 738851,955 4341336,49
154,635518 713,49556 722167,859 4357608,46
Fig. 36: Tabla de puntos de control del Registro de Imágenes.
Con un error medio cuadrático de las siguientes características:
RMS → 0,178
Siendo que ninguno de los errores de los puntos supera la unidad, se acepta
como un error bueno.
5.4.2. RECTIFICACIÓN.
Siendo la rectificación en dotar de coordenadas y un sistema de referencia a
una imagen respecto de una cartografía vectorial, siendo en este caso
procedente del formato shape.
Viendo el mapa nº 2, se puede apreciar la cartografía vectorial de la zona de
valencia dotada con coordenadas y sistema de referencia (UTM 30N, ed1950),
de la zona de Valencia, así como la imagen del caso anterior (imagen Landsat
TM). Se puede apreciar el proceso.
Al igual que en el proceso anterior, el registro, se debe tener en cuenta el tipo
de transformación, el grado y el número de puntos de control mínimo para el
proceso. Siendo la transformación que se aplica, una polinomial de grado n=2,
sabiendo que el número mínimo de puntos de control vendrá dado por (n+1)2
por lo que para una transformación de estas características, como mínimo se
necesitan 9 puntos.
883,720930 151,570402 739866,661 4342251,39
Fig. 37: Tabla de puntos de control del Rectificado de Imágenes.
RMS → 0,478
5.5. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL.
Uno de los factores que caracteriza a la teledetección, es la diversidad
espectral que ofrecen sus datos. Siendo posible la extracción de clasificaciones
espectrales mediante diversos métodos.
La información multiespectral, permite generar imágenes que sinteticen
información sobre un aspecto concreto del estudio, como es el caso de la
vegetación, aplicando índices, ratios y componentes tasseled cap. En otros
casos, de mayor volumen de datos, conviene aplicar métodos estadísticos, que
permiten extraer la información no redundante o exenta de ruido, como es el
método de los componentes principales.
De manera, que el análisis se centrará en tres métodos, de los que podemos
extraer un mayor provecho y diversidad de información multiespectral, como
1. Análisis de componentes principales.
2. Los componentes tasseled Cap.
3. El índice NDVI.
Fig. 38: Esquema de trabajo.
5.5.1. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.
Uno de los objetivos de éste método es la reducción de datos redundantes.
Para ello se transforma un conjunto original de variables en otro conjunto de
variables o componentes, mediante combinación lineal de las anteriores, de
forma que los primeros nuevos componentes generados, expliquen al máximo
la variabilidad total, mientras que el resto vaya explicando menor cantidad de
varianza de forma sucesiva. De manera que las sucesivas combinaciones se
extraen de forma que no exista correlación entre ellas.
De manera que el objetivo principal del ACP, es determinar nuevos factores,
que expliquen la mayor cantidad de variabilidad existente, utilizando el menor
número de factores posible.
Si se realiza el análisis de componentes principales, sobre la siguiente
Fig. 39: Imagen original de Castellón procedente de Landsat TM.
Realizando la transformación de los componentes principales, mediante
gvSIG, se obtienen los valores propios de las 7 bandas, así como la varianza.
Componente Autovalor % Varianza
65582,152
1381,012
Fig. 40: Tabla de Autovalores y Varianza del ACP.
Donde se aprecia, que los componentes que más información nos dan son los
tres primeros, a partir de los cuales, podemos generar una nueva imagen con
ellos, de manera que se puede extraer una mayor información multiespectral.
Se puede apreciar en el mapa nº 1.
5.5.2. ESTUDIO DE DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN. COMPONENTES TASSELED CAP
Esta transformación fue propuesta por Knuth y Thomas (1976), que llamaron
transformación Tasseled Cap, que consiste en una combinación lineal de las
bandas del sensor MSS de Landsat, de manera que las nuevas componentes
están relacionadas con características físicas de escenas agrícolas,
permitiendo una interpretación de los datos mucho más directa.
Posteriormente, Crist y Cicone (1984) extendieron el concepto y ampliaron la
transformación al sensor TM de Landsat.
Este método se pensó tras ver las dificultades que presentaba el método de
los componentes principales, ya que este depende de los valores originales, de
forma que el resultado se adapta al conjunto de datos para cumplir las
condiciones de máxima variabilidad y de ortogonalidad.
La Transformación Tasseled Cap se basa en el hecho de que, en imágenes
de zonas agrícolas, la información relativa a la vegetación y al suelo se dispone
mayoritariamente en un solo plano. Por lo tanto, si se obtienen nuevos ejes o
direcciones que definen este plano, se sintetiza la información básica de las
escenas agrícolas.
Los componentes que se obtiene, son:
1. Color o brillo del suelo (brightness), que se asocia a la reflectancia del
suelo, en el que se pueden apreciar los cambios en el tipo y en la
humedad del suelo. Los suelos secos y claros aparecen con un elevado
nivel de gris y los muy húmedos y con gran vegetación en tonos oscuros.
2. Vigor Vegetativo o verdor (greeness), asociado a la reflectancia de la
vegetación, resalta en tonos claros la biomasa y vigor vegetativo, las
zonas sin vegetación tienen un tono más oscuro.
3. Cambios de humedad en el suelo (Third), se relaciona de forma más
compleja con la humedad del suelo y de la vegetación. Las zonas claras
son las que tienen gran humedad en el suelo.
Estudio de diagramas de dispersión:
Como se aprecia en el mapa nº 2, se ha generado la transformación tasseled
cap, a partir de una imagen procedente del sensor Landsat TM. Donde se
aprecia los tres componentes descritos anteriormente.
Con los dos primeros componentes (Brillo y verdor), se genera un diagrama
de dispersión, donde el eje X está representado por el componente brillo,
mientras que el eje Y lo representa el verdor, generando una nube de puntos en
forma de gorro, de ahí el nombre de cap (gorro en inglés).
Si se analiza el resultado de la transformación tasseled cap, en la
composición en falso color, que aparece en el mapa nº 2, realizado con la
siguiente imagen, se observa que:
Fig. 41: Imagen original de la zona de regadíos del Júcar procedente de Landsat TM (6 bandas)
- Zonas de color amarillo, corresponden con el vigor vegetativo, así mismo
con el pico más superior del diagrama, el cual representa, valores muy
altos de verdor y muy bajos de brillo. Algo que indica zonas de suelo
húmedo y en pleno vigor vegetativo.
- Zonas de color azul, corresponden a zonas secas, o la zona de brillo.
Que si se analiza el diagrama de dispersión, esta zona corresponderá a
al pico del diagrama más situado la derecha en la parte inferior, con un
alto valor en brillo y muy bajo en verdor.
- Zonas de color rojo, corresponden a zonas muy húmedas, y que a su vez
se relaciona con el diagrama en el pico inferior, situado a la izquierda,
con valores muy bajos de brillo y verdor.
Mediante este análisis es posible localizar en la imagen, el tipo de suelo que
nos interese, así como el estado de crecimiento de la vegetación.
5.5.3. ÍNDICES DE VEGETACIÓN: NDVI.
Los índices son relaciones o combinaciones aritméticas entre valores de
varias bandas espectrales, aplicadas píxel a píxel, cuyo objetivo es realzar una
característica concreta de la escena (vegetación, tipo de mineral, etc,…). Un
tipo de combinación es la resta de los valores de dos bandas espectrales, para
poner de relieve las diferencias de reflectividad entre ellas.
El uso de índice está ampliamente extendido en aplicaciones, tales como la
exploración de minerales y análisis de vegetación.
El índice de uso más extendido es el Índice de vegetación de diferencia
Normalizada, NDVI, que relaciona las bandas de rojo y del infrarrojo cercano. Al
ser un índice normalizado, indica que los valores obtenidos en una fecha se
pueden comparar con otros de otra fecha.
La fórmula con la que se calcula este índice viene dada por:
Siendo los valores resultantes comprendidos entre -1 y 1, donde los valores
próximos a 1 indican máxima vegetación, mientras que los próximos a -1
indican mínima vegetación.
En el mapa nº 3 se puede ver la transformación de la imagen que aparece en
la figura 30, así como los valores máximo y mínimos.
5.6. GENERACIÓN DE MÁSCARAS.
La generación de máscaras en una imagen nos permite discretizar 2 o más
valores/ factores que nos interesan de una imagen monobanda. Como puede
ser, separar la línea de costa de la tierra y el mar, separar los cultivos húmedos
del resto, etc. Un sinfín de aplicaciones que podamos pensar.
Como se indica en el manual de gvSIG, existen dos formas de generar
máscaras, a parir de la binarización de la imagen a analizar o por zonas de
interés (roi´s) es posible discretizar los datos a analizar.
En el mapa que se muestra a continuación, se parte de la imagen creada en
el punto anterior (NDVI), la cual es una imagen monobanda con valores de los
píxeles entre -1 y 1. La cual se binariza por un valor que discretice ambos
valores, ya que realmente en la imagen estos valores no aparecen
Observando las estadísticas que se generan con gvSIG, podemos ver los
valores máximos y mínimos, y mediante la herramienta realces radiométricos
podemos separar las dos clases que interesa, que en este caso son:
vegetación abundante de de que no lo es, viendo que los valores que se
representan en blanco son los de mayor vigor vegetativo, mientras que el resto
de color negro, indica las zonas que no lo son.
¿Para qué puede servir el saber el número de píxeles que se asigna a cada
Por ejemplo, para calcular un área aproximada de la zona de crecimiento
vegetativo, muy útil para el estudio de zonas de regadío.
Tal es el caso, que tras obtener un número x de píxeles de una clase y
conocer la resolución espacial de la imagen, podemos calcular el área de
Nº de píxeles que posee valor 255 101784 píxeles
Resolución espacial imagen 30m
Área de máxima vegetación 30m· 30m· 101784 píxeles = 9.160,56 Ha
5.7. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA.
La clasificación de imágenes multiespectrales, consiste en la asignación a
cada píxel de un valor cualitativo o temático asociado al tipo de cobertura del
terreno. Se parte de los valores de intensidad de cada píxel en el conjunto de
bandas disponibles, que están relacionadas con la respuesta espectral del
terreno. De manera que mediante diversos métodos es posible obtener
funciones de decisión que permitan clasificar todos los píxeles de la imagen en
función de sus valores de intensidad en las respectivas bandas. Si a cada clase
de salida, se le hace corresponder un color diferente, el resultado final es una
imagen temática, lo cual es el objetivo final de esta metodología.
Observando la clasificación de la figura 29 en el mapa nº 4, se puede ver la
asignación de un valor cualitativo (agua, urbano,…) a cada píxel.
5.8. FUSIÓN DE IMÁGENES.
El objetivo fundamental del fusionado de imágenes es asignar una mayor
resolución a imágenes multiespectrales, mediante el fusionado con la imagen
proveniente del sensor pancromático.
Existen diversos métodos, con un mejor o peor resultado en la medida, como
1. Método multiplicativo.
2. transformación al espacio HSI.
3. Método de Brovey.
4. Análisis de componentes principales.
5. Modulación de altas frecuencias.
Donde los métodos que dispone gvSIG son:
- Transformación al espacio HSI.
- Método de Brovey.
De manera que a continuación se analizan dos de ellos, Transformación al
espacio HSI y el método de Brovey.
Transformación al espacio HSI
Fig. 42: Espacio RGB (a) y Espacio HSI (b)1
Fig. 43: Procedimiento del Método Fusión1
Método de Brovey
Fig. 44: Método de Brovey2
Viendo el mapa que a continuación se muestra, se puede apreciar la fusión de
una imagen multiespectral con otra pancromática3
(de mayor resolución que la
anterior) por ambos métodos, apreciando la diferencia de forma visual entre
En ambos métodos se ha conseguido pasar de una resolución espacial de
menor a otra de mayor resolución.
Imagen y procedimiento obtenidos de los apuntes de Teledetección Avanzada.
Las imágenes originales se usan como parte del testeo en gvSIG.
TRABAJO FINAL DE CARRERA. APLICACIÓN REAL CON gvSIG
6. APLICACIÓN REAL CON GVSIG
“Evolución de las zonas de regadío abastecidas por aguas
subterráneas.”
Tras la lectura de varios artículos sobre aplicaciones de teledetección y SIG,
surgió la idea de usar técnicas de teledetección en conjunto con las
herramientas de análisis que proporciona un SIG, y que mejor para ello gvSIG,
que a la vez que es un sistema de información geográfico, contempla
herramientas de análisis de imágenes.
Por ello, a partir de los recursos que están al alcance de los estudiantes de la
E.T.S.I.G.C.T. (con todas las limitaciones que ello conlleva, en el desarrollo de
trabajos novedosos), se plantea un problema y se intenta llegar a una solución
Siendo el problema a resolver el siguiente:
El aprovechamiento y la extracción de agua, en muchos lugares supone un
gran problema. Ya que actualmente se convierten zonas típicamente de cultivo
de secano en zonas de cultivo de regadío. Incrementado el consumo de agua y
la búsqueda de agua, que en muchas ocasiones no se produce de forma legal.
Es por ello, que en el planteamiento del problema a resolver, se persigue
cuantificar el aumento o descenso de cultivos de regadío abastecidos por agua
6.1.1. SITUACIÓN ACTUAL DEL REGADÍO
En los territorios de clima mediterráneo, con un clima seco, templado y unas
precipitaciones localizadas de forma puntual, las extracciones de agua para
regadío constituyen una de las principales salidas de muchos acuíferos.
El incremento de extracciones, unido a las sequías padecidas ha motivado un
descenso continuado de los niveles piezométricos, en los diferentes sistemas
acuíferos de la zona Sur de la Península Ibérica.
La entrada en vigor de la Ley de aguas (29/1.985, de 2 de agosto) supuso un
profundo cambio en la regulación de los aprovechamientos de las aguas
subterráneas. Ante esta situación muchas comisiones relacionadas con el uso
de las aguas se han visto desbordadas ante la evaluación de las extracciones
que se realizan, ya que esta misión es compleja y dificultosa, puesto que por
regla general no existen contadores en los pozos o incluso proliferan el uso de
6.1.2. OBJETIVOS
La cuantificación de estas extracciones es sumamente importante para los
planificadores, los técnicos e incluso los usuarios de las aguas subterráneas.
El objetivo principal es proporcionar datos objetivos obtenidos a partir de
imágenes satélites:
- Parcelas destinada al cultivo de regadío.
- Cuantificar el aumento o descenso entre dos años consecutivos, del uso
“Las técnicas de teledetección posibilitan la cartografía de los diferentes
cultivos de forma rápida y a un coste reducido, y cuando existe una cartografía
de cultivos, con un conocimiento preciso de las prácticas agrícolas en la región,
se puede realizar la evaluación de los volúmenes que se aplican para regadío y
la distribución espacial de consumos y retornos, tanto en términos cuantitativos
como cualitativos.”2
6.1.3. ZONA DE ESTUDIO
Como se ha descrito en los objetivos, el estudio se centrará en dos años
consecutivos y una zona en la que prolifera el uso de agua subterránea, como
es el caso de la provincia de Albacete. Encontrando las siguientes escenas
que se ajustan a lo perseguido, que son:
- Escena 199_033 del sensor Landsat ETM (7 bandas), con fechas
correspondientes a la primavera del 2002 y 2003.
- Escena del sensor IRS (4 bandas), con fechas correspondientes al
verano del 2002 y 2003, que posee zonas en común con la escena de
Landsat 199_033.
El estudio se centra en la provincia de Albacete, pues sabe que la
agricultura de regadío existente en Castilla-La Mancha se basa casi
exclusivamente en la explotación de aguas subterráneas.
Además en los últimos años en esta zona, extensas superficies de cultivos
de secano (cebada, trigo, alfalfa, olivo, vid y almendra) se han transformado a
cultivos de regadío basándose casi por completo, en la explotación de aguas
subterráneas, como son el cultivo de ajo y cebolla.
La siembra de estos cultivos es en abril la de la cebolla y en diciembre la del
ajo, en cuanto a la época de recogida para ambos cultivos corresponde a los
meses de julio-agosto.
Como los datos no provienen de los mismos sensores, no tienen el mismo
recubrimiento, por ello hay que centrarse que abarca completamente o en parte
los siguientes municipios, ya que se ha comprobado que están en ambas
escenas de los sensores.
2 Santiago CASTAÑO FERNÁNDEZ; Aplicaciones de la Teledetección y SIG al control y cuantificación de
las extracciones de agua subterránea.
• Casas de Juan Núñez
• Valdeganga
• Villavaliente
• Pozo-Lorente
• La Recueja
• Ajengibre
• Mahora
Ver zona en mapa nº 1: Ubicación Pozos, provincia de Albacete.
Como ya se ha comentado en el punto anterior, disponemos de 4 imágenes
satélite, en las épocas de primavera y verano de dos años consecutivos
(2002/03) con la finalidad de obtener la máxima superficie que ha sido regada a
lo largo de cada año.
Se dispone de un fichero de puntos en formato SHP (nativo de ArcGIS) en
el que figura el nivel piezométrico de cada uno de los puntos de control, así
como sus coordenadas UTM, municipio donde se encuentran, etc.
REGISTRO PUNTO MUNICIPIO
COORXUTM
COORYUTM MEDIA_POZO
263010007 0007
138,872000
253040007 0007
CASAS DE JUAN NUÑEZ 700,00
117,192000
253040008 0008
263010006 0006
CASAS DE JUAN NUÑEZ 705,00
146,952000
253040010 0010
CASAS DE JUAN NUÑEZ 675,00
253040015 0015
76,420000
253040012 0012
12,160000
253030013 0013
43,390000
252980028 0028
4337600
135,100000
252980019 0019
4339212
262950008 0008
21,680000
263050001 0001
28,720000
263010001 0001
253030011 0011
4331650
67,475000
263010005 0005
4331125
150,611000
Fig. 45: Tabla de datos de los pozos, usados en el análisis.
De manera que en el mapa nº 2, podemos ver la utilización de los pozos.
Debido al tipo de cultivo de regadío existente en la zona (ajo, cebolla), cuya
recolecta como se ha explicado en el apartado anterior es en los meses de julio
y agosto, las imágenes de verano poseen mucha menos superficie regada que
las de primavera como se puede apreciar en las imágenes que se muestran a
continuación con una visualización en falso color infrarrojo:
- Mapa nº 3: Superposición imagen satélite (primavera 2002) con pozos.
- Mapa nº 4: Superposición imagen satélite (primavera 2003) con pozos.
- Mapa nº 5: Superposición imagen satélite (verano 2002) con pozos.
- Mapa nº 6: Superposición imagen satélite (verano 2003) con pozos.
6.3. PRE-PROCESO (EN GVSIG)
En el pre-proceso, se debe tratar por una parte las imágenes y por otra los
datos alfanuméricos, donde estos últimos son obtenidos de la descarga del
SIAS (Sistema de Información de Aguas subterráneas), de la página del IGME.
6.3.1. OBTENCIÓN DATOS ALFANUMÉRICOS
Estos datos se descargan por separado, para cada municipio, se genera un
shape con las coordenadas de los pozos y sus datos, que son: profundidad,
explotación, coordenadas, etc. Así mismo, junto con el shape generado, se
descarga una tabla con los datos piezométricos de los pozos. Por lo que las
tablas deben sufrir una serie de operaciones (unión, enlace, intersección, filtros,
etc.) hasta conseguir la tabla alfanumérica, con los datos deseados.
Fig. 46: Sistema de Información del agua subterránea (IGME).
6.3.2. OBTENCIÓN DE IMÁGENES
Por otra parte, las imágenes de las que disponemos provienen de dos
sensores distintos; Landsat e IRS. Ambos sensores no cubren las mismas
zonas, por lo que a la hora de seleccionar el área de trabajo se ha tenido
presente este hecho, recortando una zona que estuviera en ambos sensores.
A la hora de abrir las imágenes Landsat, no presentan ningún problema al
abrirse en gvSIG. Mientras que las imágenes IRS, es necesario editar el archivo
de cabecera, indicando filas, columnas y bandas, para poder abrir las imágenes
correctamente. Una vez que se introduce las filas y columnas en gvSIG, se
genera automáticamente, no teniendo que volver a editar este fichero.
6.3.3. REGISTRO DE IMÁGENES
Se llevó a cabo el registro de las imágenes, que como se ha descrito en el
manual, esta herramienta se llama georreferenciación.
Debido a que no se pudo conseguir cartografía perteneciente a la zona de
trabajo. Solo disponía de cartografía vectorial de la zona de Valencia y la
Albufera, considerando que la distancia entre esta zona y nuestra zona de
estudio es aproximadamente unos 100 kilómetros, un pequeño error en la
rectificación hubiera ocasionado errores importantes en la zona de estudio.
Mediante la utilización de cartografía disponible en el servidor de catastro
(http://ovc.catastro.meh.es/Cartografia/WMS/ServidorWMS.aspx), al cual se
puede conectar gvSIG mediante el servicio WMS, se comprobó el
desplazamiento existente, las imágenes registradas se ajustaban bastante bien
al catastro, aunque hay que decir que la propia cartografía catastral posee
offset propio.
Una vez analizado el punto anterior, para realizar el registro de imágenes, lo
primero que se hizo fue un recorte aproximado de las imágenes, ya que las
imágenes de partida correspondían a una escena completa (199-033), y como
ya se ha comentado anteriormente, pertenecen a distintos sensores, no
correspondiendo las dimensiones, considerando que nuestra zona de estudio
está situada en la parte noroeste de la escena. De manera que una vez
rectificadas las imágenes respecto a Abril del 2002, se recortó las imágenes
(mediante una roi, para asegurar que el área de las zonas fuese la misma en el
resto de imágenes).
6.4. OBTENCIÓN DE ZONAS DE REGADÍO (EN GVSIG)
Tras la lectura de varios artículos relacionados con el análisis de zonas de
regadío abastecidas con aguas subterráneas, aplicando métodos de
teledetección y SIG, uno de los mejores métodos para el análisis, pienso que es
el NDVI, ya que al ser un índice de vegetación normalizado, con el cuál es
posible comparar varias fechas y además, mide el vigor vegetativo, algo que
ayuda en la evolución del cultivo.
6.4.1. MÉTODO NDVI
El NDVI, es un índice que relaciona o combina aritméticamente valores de
varias bandas espectrales.
El objetivo de este método es medir la biomasa o vigor vegetativo de las
cubiertas, por ello se usan las bandas del rojo (b3) y del infrarrojo (b4).
Los valores que se esperan tras realizan este índice, están comprendidos
entre -1 y 1:
- Vegetación máxima: 1
- Vegetación mínima: -1
Mediante la herramienta “calculadora de bandas” gvSIG permite aplicar este
índice a imágenes. Siguiendo el esquema que se muestra a continuación, los
pasos seguidos para el análisis han sido:
Fig. 47: Esquema del proceso seguido en el análisis.
1. Aplicar a cada imagen del análisis, obteniendo para cada una de ellas un
NDVI en la fecha indicada, como se aprecia en el mapa nº 7.
2. Analizando los valores máximo y mínimo que presentan las imágenes
NDVI en las distintas fechas, se determina un valor umbral, por el cual se
genera la binarización de las cuatro imágenes. Apreciando las imágenes
resultantes en el mapa nº 8. Así mismo los valores de umbralización
utilizados para cada NDVI han sido:
- Umbral NDVI _0204 → 0,1.
0 → No cambios
1 → Nuevos Regadíos
2 → No Regadío.
- Umbral NDVI _0208 → 0,3.
- Umbral NDVI _0305 → 0,2.
- Umbral NDVI _0308 → 0,2.
3. Suma de las imágenes binarizadas, tanto en primavera como en verano,
para cada año. Obteniendo 2 imágenes denominadas Regadío 2002 y
Regadío 2003, apreciándose en los mapas nº 9 y nº 10. Los cuales
poseen valores:
- Color negro → 0
- Color blanco → 1
- Color gris → 2
Aportando 3 clases de valores a la imagen.
4. Se restan ambas imágenes que se han obtenido en el apartado anterior,
consiguiendo una única imagen a analizar, reclasificada con lo los
- Color negro (valor 0) → representa elementos que no han sufrido
cambios, es decir, que no son nuevos regadíos y tampoco han dejado
de ser zonas de nuevo regadío.
- Color gris (valor 1) → representan los nuevos elementos con regadío.
- Color blanco (valor 2) → representa los nuevos elementos que han
dejado de ser regadío.
Siendo el número de píxeles de clase obtenidos el siguiente:
Nº píxeles
Con un tamaño de píxel de 30 m, se puede calcular de forma
aproximada el área de cada tipo.
Esta clasificación junto con los polígonos Thiessen, se puede apreciar en
el mapa nº 11.
6.5. CRUCE DE DATOS (EN GVSIG)
A partir de la generación de la imagen clasificada con los valores 0, 1 y 2
obtenida de la resta de Regadío 2002 y Regadío 2003, cruzándola con los
datos de los pozos, se debe seguir el siguiente proceso de trabajo.
Fig. 48: Esquema del proceso seguido en el cruce de datos alfanuméricos con datos ráster.
1. Se generan las zonas de influencia de los pozos usados en el análisis, a
partir de la triangulación que se genera en el método de polígonos
Thiessen, como se puede apreciar en el mapa nº 11.
2. El cruce de datos que se persigue, es añadir los valores 0, 1 y 2
procedentes de la imagen resultante de la resta de Regadío 2002 y 2003,
el número de píxeles de cada valor en las zonas de influencia generadas.
Estos valores se consiguen calculando las estadísticas para cada ROI o
área de influencia generada en la triangulación, aplicando una mascara de
transparencia a cada una de ellas. Obteniendo cuatro valores; 0, 1, 2 y un
4º que indica la zona de transparencia.
Realizado este proceso con todas las roi´s, mediante un enlace se añaden
los valores 0, 1 y 2 a la tabla alfanumérica.
3. Si se aplica una simbología gradual por el valor 1 (elementos con nuevo
regadío), se aprecia de forma visual como están siendo explotadas las
áreas de cada pozo. Apreciándose en el mapa nº 12.
TRABAJO FINAL DE CARRERA. DISEÑO CREACIÓN DEL MANUAL
7. DISEÑO/ CREACIÓN MANUAL RÁSTER-TELEDETECCIÓN EN GVSIG
A continuación, se encuentra el manual de gvSIG, donde se explican todas
las herramientas, que hacen posible el desarrollo de este T.F.C. Ya que sin
ellas, no hubiera sido posible la realización.
1. INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................56
2. FORMATOS SOPORTADOS, CARGA Y SALVADO.............................................................56
DESCRIPCIÓN..........................................................................................................56
INTRODUCCIÓN DE FICHEROS DE CABECERA....................................................................58
2.2.1. FICHEROS RAW ......................................................................................................58
SELECTOR DE BANDAS Y FICHEROS..................................................................................59
SALVAR IMÁGENES.............................................................................................................60
2.4.1. SALVAR COMO RÁSTER.............................................................................................60
2.4.2. SALVAR, VARIANDO LA RESOLUCIÓN (REMUESTREO)...................................................61
3. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES......................................................62
3.1. TIPOS DE VISUALIZACIÓN: COLOR, PSEUDOCOLOR, B/N, ETC....................................63
3.2. GESTIÓN DE VENTANAS: “VISTA DE ANÁLISIS”..........................................................64
4. HERRAMIENTAS BÁSICAS ..................................................................................................66
INFORMACIÓN DE LA CAPA/ IMAGEN..................................................................................66
ESTADÍSTICAS BÁSICAS.....................................................................................................67
TIPOS DE HISTOGRAMAS ...................................................................................................68
Histograma completo (2)............................................................................................69
Selección de bandas (3).............................................................................................69
Operaciones de zoom (2)...........................................................................................69
Menú contextual ..........................................................................................................70
Preferencias.......................................................................................................72
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN .............................................................................................73
TINTAS HIPSOMÉTRICAS ....................................................................................................74
PERFILES DE UNA IMAGEN.................................................................................................75
INFORMACIÓN DE VALORES A TRAVÉS DEL CURSOR.........................................................76
RECORTE DE IMÁGENES/ SUBIMÁGENES...........................................................................76
Selección de extensión...............................................................................................76
Variación de resolución...............................................................................................77
Selección de bandas...................................................................................................78
Selección de opciones................................................................................................79
DEFINICIÓN DE REGIONES DE INTERÉS (ROI). ..................................................................79
CALCULADORA DE BANDAS...............................................................................................82
Realizar un cálculo......................................................................................................82
Salvar y cargar expresiones ......................................................................................84
5. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO......................................84
5.1. REALCE DE IMÁGENES.............................................................................................84
5.1.1. DESCRIPCIÓN..........................................................................................................84
5.1.2. TIPOS DE REALCES..................................................................................................86
Histogramas (1).................................................................................................86
Controles (2)......................................................................................................87
5.1.2.1.REALCES LINEALES.................................................................................................87
5.1.2.2.REALCES NO LINEALES ............................................................................................89
6. OPERADORES ESPACIALES: FILTROS..............................................................................92
6.1. DESCRIPCIÓN. .........................................................................................................92
6.2. DEFINICIÓN DE UN FILTRO.........................................................................................94
FILTROS DE PASO-BAJO: REDUCCIÓN DEL RUIDO.....................................................94
FILTROS DE PASO-ALTO: REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS.......................................95
6.4.1. FILTRO DE PASO ALTO..............................................................................................95
6.4.2. FILTRO HIGHT BOOST...............................................................................................96
FILTROS DE GRADIENTE: DETECCIÓN DE BORDES.....................................................96
APLICACIÓN DE FILTROS. FILTROS DIRECCIONALES...................................................96
6.6.1. BIBLIOTECA DE FILTROS DIRECCIONALES. .................................................................97
7. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS O TRANSFORMACIONES GEOGRÁFICAS...............98
7.1. GEOLOCALIZACIÓN.................................................................................................98
TRANSFORMACIÓN SOBRE LA VISTA.......................................................................98
TRANSFORMACIÓN INTRODUCIENDO COORDENADAS..............................................99
CONTROLES DEL CUADRO DE GEOLOCALIZACIÓN .................................................100
7.2. GEORREFERENCIACIÓN EN LA CARGA ...................................................................101
7.3. GEORREFERENCIACIÓN........................................................................................102
7.3.1. REGISTRO DE IMÁGENES: IMAGEN -> IMAGEN.......................................................102
CURSOR DE ZOOM..............................................................................................104
CONTROLES DE VISTA.........................................................................................104
CONTROLES DE ZOOM........................................................................................104
PUNTOS DE CONTROL.........................................................................................105
TABLA DE PUNTOS..............................................................................................107
CONTROLES ......................................................................................................108
SECUENCIA DE CAPTURA DE PUNTOS DE CONTROL...............................................109
GEORREFERENCIACIÓN CON REMUESTREO .........................................................109
7.3.2. RECTIFICACIÓN DE IMÁGENES: IMAGEN -> FICHERO VECTORIAL...............................111
8. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL............................................................................................ 113
8.1. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES........................................................... 113
8.2. TRANSFORMACIÓN TASSELED CAP. .................................................................. 116
8.3. GENERACIÓN DE MÁSCARAS................................................................................ 118
8.3.1. BINARIZACIÓN DE IMÁGENES............................................................................... 118
8.3.2. A PARTIR DE ROI´S............................................................................................ 119
8.4. ÍNDICES DE VEGETACIÓN.......................................................................................121
8.4.1. ÍNDICE DE VEGETACIÓN, CON SEXTANTE...........................................................122
8.4.2. ÍNDICE DE VEGETACIÓN, CON GVSIG....................................................................122
9. MOSAICO DE IMÁGENES...................................................................................................125
10. FUSIÓN DE IMÁGENES.....................................................................................................127
1. TRANSFORMACIÓN AL ESPACIO HSI.................................................................129
2. MÉTODO DE BROVEY ....................................................................................130
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