Source: http://www.slideshare.net/KarinaJara1/manual-erdas-imagine-2011
Timestamp: 2016-07-29 10:58:06+00:00

Document:
Erdas image 2014, Clasificación Sup...
by Juan Jose Lucero
Manual para realización un proyecto...
Karina Jara, Working
Muhammad_Geo
Introducción a la teledetección con ERDAS
Unidad SIG. Centro de Ciencias Humanas y Sociales (CCHS)
Mº Victoria González Cascón
El objetivo de este curso es proporcionar un conocimiento básico de las técnicas de
teledetección, a través de las herramientas de ERDAS Imagine.
Para ello se han definido una serie de módulos que representan las principales fases del flujo
de trabajo habitual en teledetección: importación de datos, correcciones geométricas y
radiométricas, mosaicado, realces, índices, clasificación digital y visualización 3D.
El curso está dirigido a personal técnico e investigador del CSIC que requiera el uso de estas
herramientas en su labor profesional y que ya cuente con un cierto conocimiento de las
Técnicas de Información Geográfica (TIG).
Al finalizar el curso se espera que el alumno se haya familiarizado con estas técnicas y pueda
implementarlas en su trabajo.
Teoría: fundamentos
físicos + práctica
Teoría: tipos de
sensores + práctica
resolución + práctica
Práctica: adquisición e
Teoría: correcciones
Práctica: correcciones
Práctica: mosaicado
Práctica: realces y
Teoría: mosaicado
Teoría: realces y filtros
Práctica: clasificación
Teoría: clasificación
Práctica: índices
Teoría: índices
Práctica: matriz de
Mº Victoria González
Teoría + práctica:
clasificación experta
1. Teoría I: Fundamentos de teledetección y conceptos de resolución
Práctica 1: Resoluciones y firmas espectrales
Teoría II.a: Tipos de sensores
Teoría II.b: Adquisición e importación de imágenes
Práctica 2: Adquisición e importación de datos
Teoría III: Correcciones geométricas
Práctica 3.1: Georreferenciación
Práctica 3.2: Corregistro de imágenes
Teoría IV: Correcciones radiométricas
Práctica 4: Correcciones radiométricas
Teoría V: Realces y filtros
Práctica 5: Realces y filtros
Teoría VI: Elaboración de mosaicos
Práctica 6: Elaboración de mosaicos
Teoría VII: Obtención de información de la imagen
Práctica 7: Combinaciones lineales entre bandas
Teoría VIII: Clasificación de imágenes
Práctica 8.1: Clasificación no supervisada
Práctica 8.2: Clasificación supervisada
Práctica 8.3: Matriz de confusión
Práctica 8.4: Knowledge Engineer
Práctica 8.4 extra: Knowledge Engineer
Práctica 9: Visualización en 3D
Conceptos de resolución
Funcionamiento de un sistema de Teledetección
Teledetección: Técnica que permite obtener información a distancia de un objeto
incidente/reflejado
La teledetección es la técnica de observación remota de la superficie terrestre y de la atmósfera que
la envuelve utilizando sensores capaces de captar la radiación electromagnética, reflejada o emitida.
Incluye el proceso de análisis de los datos para su posterior transformación en magnitudes físicas.
Métodos de Teledetección
Métodos pasivos: se basan en el registro de la radiación electromagnética reflejada o
emitida por los objetos de forma natural. La fuente de energía es el sol o la tierra, y
la función del sensor es el registro de la señal que le llega. Los más comunes son la
fotografía y los sensores optico-electrónicos.
Métodos activos: el sensor tiene una doble función. Por una parte cuenta con una
fuente de energía propia que suministra una radiación de características conocidas
que envía al objeto, y que posteriormente recogerá una vez reflejada por aquel. La
información se obtiene de la comparación entre la señal emitida y la reflejada. El
radar es el método activo más común.
Salidas gráficas y digitales
Usos Teledetección
Monitorización de la vegetación
Fuente de datos para los SIG
Estudios biodiversidad
Gestión desastres naturales
Cobertura global de la superficie terrestre.
Observación a distintas escalas.
Frecuencia de adquisición.
Homogeneidad en la adquisición.
Información en regiones del espectro no visible.
Número de incendios del
27/12/10 al 31/12/10
La frecuencia con la que las imágenes son tomadas hace que sea
posible contar con información a escala global en períodos razonables
(de un día a varios días, dependiendo de la resolución espacial del
Frecuencia de adquisición
La existencia de capturas con iguales características de observación, y de diferentes
años, permite realizar análisis multitemporales.
Homogeneidad en la adquisición
Regiones no visibles del espectro
Composición en color verdadero
La disposición de información en
hace de las imágenes de satélite una
herramienta muy útil en la
discriminación de cubiertas o en los
estudios atmosféricos, por ejemplo.
Composición en falso color
La radiación captada por un
sensor espacial se transforma en
un pulso eléctrico que es
codificado, dentro de un rango
determinado, en un valor
numérico. Los datos
transmitidos a las estaciones en
tierra para poder ser procesados
mediante software específicos
de tratamiento digital de
Interacción entre la energía y un cuerpo
Magnitudes físicas en teledetección
Energía radiante: Indica el total de energía radiada en todas las direcciones (J).
Flujo radiante: Total de energía radiada en todas las direcciones por unidad de
tiempo (W).
Emitancia: Total de energía radiada en todas las direcciones desde una unidad de
superficie y por unidad de tiempo (W/m2).
Irradiancia: Total de energía radiada sobre una unidad de área y por unidad de
tiempo (W/m2).
Intensidad radiante: Total de energía radiada por unidad de tiempo y por ángulo
sólido de medida (W/sr).
Radiancia: Total de energía radiada en una determinada dirección por unidad de
área y por ángulo sólido de medida (W/m2sr). ES LO QUE MIDE EL SENSOR.
Emisividad: Relación entre la emitancia de una superficie y la que ofrecería un
emisor perfecto a la misma temperatura.
Reflectividad: Relación entre el flujo incidente y el reflejado por una superficie.
Absortividad: Relación entre el flujo incidente y el que absorbe una superficie.
Trasmisividad: Relación entre el flujo incidente el transmitido por una superficie.
Leyes de la radiación electromagnética
Cualquier cuerpo físico con una
temperatura superior a 0º Kelvin,
radia energía, y ésta aumenta con
La longitud de onda a la que se
produce la máxima emitancia varía
2898 mK
PRINCIPALES CUBIERTAS
Principales rangos de observación
Dominio óptico (0,4 a 2,5 mm). Comprende el intervalo de longitudes de onda directamente
dependientes de la energía solar.
Región del infrarrojo térmico (8 a 14 mm). Es donde se manifiesta con mayor claridad la emitancia
espectral de la superficie terrestre, de acuerdo con su temperatura. La radiancia que recibe el
sensor no es el resultado de la reflexión de la energía solar, sino de la radiación emitida por la
Región de las microondas (mm a m). Los sensores que trabajan con esta parte del espectro
habitualmente emiten su propio haz energético para recoger,
posteriormente, su retrodispersión. Proporcionan una información más compleja de tratar.
Infrarrojo Próximo y Medio
Factores que influyen en la reflectividad de la cubierta
Elementos que absorben (agua, pigmentos, minerales).
Rugosidad superficial (reflectividad lambertiana o especular).
Ángulos de observación e iluminación.
homogeneidad/heterogeneidad que presenta la superficie,
estado fenológico de la vegetación, etc.
Influencia del relieve en el ángulo de iluminación: orientación de
las laderas, pendiente.
• Absorción (O2, O3, vapor de agua, aerosoles): La atmósfera se comporta
como un filtro selectivo en algunas longitudes de onda.
• Dispersión: Se produce por la interacción entre los gases y partículas
atmosféricas y la radiación electromagnética.
– Rayleight: Afecta a l < que el tamaño de la partícula.
– Mie: Afecta a l de similar tamaño al de las partículas.
– No selectiva: Afecta a diversas l.
• Emisión. Se da en función de la temperatura de los cuerpos.
Absorción 50
I ie c R xn
RL T E E L
E E O P UR
RL T L B T N
E E O M I O
Forma en que un objeto refleja y emite energía a diferentes longitudes de onda (λ)
Factores en la reflectividad de la vegetación
Factores de reflectividad de la hoja.
Factores del dosel vegetal.
Ángulos de observación.
Factores en la reflectividad del suelo
Aumento o disminución reflectividad
Factores de reflectividad del agua
Menor aporte materiales fondo
Más reflectividad en visible
Rugosidad de la superficie (oleaje)
Aumento reflectividad (ref. lambertiano)
Descenso azul, aumento verde
Ángulos de observación e iluminación
Por ser reflector especular
Mezcla de cubiertas
Colores resultantes
menos vigorosa
2.40 Wavelength
Capacidad de distinguir objetos en la imagen de acuerdo a su
tamaño. Señala el límite de esta capacidad.
1.Tamaño del IFOV (Instantaneous Field of View).
2. Altura de la órbita del satélite.
3.Tipo de detectores.
Delimitación objetos,
por ejemplo campos
Número y anchura de las bandas en las que el
sensor toma medidas.
La elección del número, anchura y localización de
las bandas depende de la finalidad de su diseño.
Meteosat B1
Un sensor diseñado para el estudio de las
cubiertas del suelo intentará evitar las ventanas
de fuerte absorción atmosférica. Sin embargo, un
satélite meteorológico buscará información en
esas mismas ventanas.
Del mismo modo un sensor meteorológico no
precisará de múltiples canales en el visible puesto
que las diferencias cromáticas en las nubes no son
destacables. Sin embargo, un sensor dedicado al
estudio de la superficie terrestre sí que precisará
de este tipo de información.
Tiempo que transcurre desde una toma del sensor y la siguiente de la
misma zona de la cubierta terrestre.
Características de la órbita del satélite (altura, velocidad, inclinación).
Ángulo total de apertura del sensor.
Existen sensores que pueden enfocarse desde órbitas próximas lo que
reduce el tiempo entre tomas (SPOT-HRV, Ikonos).
Sensibilidad del sensor a la hora de detectar variaciones en la radiancia
espectral que capta.
Se identifica con el rango de valores que utiliza para codificar esta radiancia.
En última instancia en las imágenes digitales se traduce en el número de bits
que se utilizan en dicha codificación.
Una imagen de 8 bits es capaz de ofrecer 256 niveles de codificación (niveles
de gris o de color).
Con el paso del tiempo la resolución radiométrica de los sensores se ha ido
incrementando notablemente debido a la mejora de la óptica y de los
sistemas electrónicos de almacenamiento y transmisión de los datos.
Hoy no es extraño contar con imágenes que utilizan 10, 11, 16 y hasta 32
Antes de comenzar con las prácticas vamos a visualizar varias imágenes para
habituarnos al manejo de la interfaz de ERDAS. Para ello seleccionamos la opción de
abrir archivo y navegamos hasta la carpeta “Práctica1” para ir examinando las
En primer lugar vamos a analizar distintos tipos de imágenes desde el punto de vista
1. Seleccionamos abrir archivo.
2. En el menú File encontramos la opción Open Raster Layer. Navegamos hasta la
carpeta “Práctica1/resolucion”. En el tipo de archivo indicamos que es de tipo
TIFF. Abrimos la imagen SPOT y aceptamos la generación de pirámides para que
su visualización sea más ágil.
UNIDAD SIG-CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine
información de la imagen. Consultando dicha información comprueba y anota
Resolución espectral (nº de bandas):
4. Repite el proceso con las imágenes Landsat, MODIS y la ortofotografía aérea
del PNOA2005. Ten en cuenta que el tipo de archivo raster es diferente en cada
una (Landsat=img; MODIS=pix; PNOA=ecw). Anota la misma información que
para la imagen SPOT. Para conservar la imagen que estas visualizando al abrir
una nueva es necesario desactivar la opción “Clear view” de la pestaña “Raster
Options” en el caso de esté activada.
Si optas por tener varias imágenes abiertas simultáneamente su posición se
controla desde el panel Contents – situado arriba a la izquerda – (manteniendo
pulsado el botón izquierdo del ratón y arrastrado la capa hasta una nueva
5. También puedes observar las diferencias de resolución espacial entre las
distintas imágenes a través de la función Swipe . Puedes practicar con la opción
Auto Mode y Multilayer Mode. Ten en cuenta la posibilidad de configuraciones
distintas con los parámetros L, I, W y S.
6. Puedes utilizar también la función Blend y observar las diferencias con la
anterior. Haz lo mismo con la función Flicker.
1. Abrimos ERDAS 2010 y desplegamos el Signature Editor que se encuentra en el
módulo Raster - Supervised .
Desde el visor abrimos la imagen “landsattm_firma_espectral.img” que se
encuentra en la carpeta “Práctica_1_2”. Se trata de una escena Landsat5 TM, que
contiene información en seis bandas espectrales, con información en los rangos del
Visible (1, 2 y 3), IRC (4) y SWIR (5 y 6).
4. En la pestaña Multispectral controlamos en tipo de composición RGB que queremos
obtener. Existen composiciones RGB convencionales predefinidas para las imágenes
Landsat5-TM. Probaremos las diferentes composiciones y elegiremos las más
adecuadas para identificar los distintos tipos de cubiertas presentes en la imagen.
5. El objetivo es seleccionar algunos tipos de cubiertas (agua, vegetación de ribera,
cultivos, nubes) y obtener el perfil espectral de los mismos a través de las
herramientas que ERDAS 2010 ofrece.
6. Desde el menú principal de ERDAS 2010 creamos una nueva capa de AOI (Area Of
Interest); Menu – New – 2D View – AOI Layer:
7. Buscamos un píxel que corresponda con la cubierta “agua” y creamos una AOI
de tipo punto.
Podemos ayudarnos del Inquire Cursor para comprobar los valores que tiene el
pixel elegido. Desde la pestaña Home seleccionamos Display Selected AOI
Properties y damos un nombre y una descripción a nuestro elemento.
8. Volvemos al Signature Editor y creamos una nueva signatura espectral utilizando la
herramienta Create a New Signature from AOI
. Una vez que se ha incorpora el
nuevo registro podemos etiquetarlo con el nombre de la categoría correspondiente, en
este caso la llamamos “agua”.
9. Repetimos los pasos 7 y 8 para incorporar nuevas categorías a nuestra tabla de
firmas espectrales (por ejemplo: vegetación de ribera, cultivos, nubes, asfalto, sombra
de nube). Te puede servir de referencia la captura de imagen que se acompaña
(realizada con una composición en falso color infrarrojo), aunque puedes intentar
localizar otras zonas tu mismo.
10. Podemos modificar el color que por defecto nos ofrece la aplicación para que las
clases sean más fácilmente contrastables en nuestro gráfico.
11. Una vez recolectados nuestros puntos de muestra para cada categoría podemos
visualizar las signaturas espectrales a través del Display Mean Plot Window
Diseñamos un gráfico que permita visualizar los cuatro perfiles espectrales. Para ello es
posible que tengamos que modificar los parámetros de representación a través de la
opción Charge Options, que se encuentra dentro del menú Edit. El resultado debe ser
parecido al que se muestra en la captura de pantalla.
12. Para finalizar guardamos nuestra capa AOI para lo que utilizamos la opción
Save AOI Layer as. La almacenamos en nuestra carpeta de trabajo con un
nombre reconocible. Si queremos guardar todo nuestro proyecto guardamos la
GLT Session desde la opción Save del menú File.
Otra forma diferente para poder realizar un gráfico con los perfiles espectrales de
distintas categorías es la que se desarrolla en el siguiente ejercicio. En este caso se
busca tener un archivo con los puntos de extracción y los valores en todos los canales
de la imagen para poder ser incorporado a una hoja de cálculo y manejarlo con mayor
flexibilidad a la hora de representar gráficamente los perfiles espectrales.
1. Desde la pestaña Manage Data seleccionamos la opción Convert Pixels to
ASCII. Se despliega una ventana en la que tendremos que cargar nuestra
imagen Landsat como Input File. También tendremos que indicar la capa AOI
que queremos utilizar para proceder a la extracción de los valores espectrales
en cada uno de sus puntos. En nuestro caso la capa AOI que hemos creado
antes. Por último, habrá que indicar el nombre y ubicación del fichero de salida
2. El fichero ASCII creado lo podemos abrir en EXCEL como un archivo delimitado,
separado por espacios. Una vez abierto procedemos a su representación gráfica
(recuerda que tienes que cambiar los puntos por comas para que EXCEL
entienda que son valores decimales). Como podemos observar, además de la
información contenida en la seis bandas, también incluye las coordenadas X e Y
del pixel sobre el que caía cada punto. El orden de extracción corresponde al
orden de creación de los elementos de la capa AOI. Podemos agregar una
columna con su nombre.
3. Tan sólo quedaría elaborar el gráfico. También podríamos guardar los datos en
vegetacion ribera
Un repaso a los sensores más utilizados en teledetección
Recogen la radiación
reflejada y emitida por el
Emiten su propio haz
(película fotográfica)
Emisor – receptor de microondas.
• Radar de imágenes: vegetación, humedad, etc.
• MDEs (interferometría).
• Altimetría de la superficie marina. Detección vertidos.
• Dispersómetro de vientos: dirección y velocidad.
Imagen multitemporal ERS del
naufragio del Mar
Egeo cerca de la
Coruña (diciembre de
Pulsos de luz polarizada (del ultravioleta al infrarrojo cercano).
• Atmósfera: partículas, humedad, presión, temperatura,
• Cubiertas terrestres: manchas de aceite, algas, humedad
en la vegetación, pigmentos, etc.
• MDEs.
Órbitas de las plataformas espaciales
respecto de la Tierra
observando siempre la
misma parte de la
superficie. Es el caso de
que cubren cada
cierto tiempo toda la
superficie. El diseño
obedece al interés de
sensores midan la
radiancia de un punto
terrestre bajo las
Visibilidad continua
No se observan los polos
Visualización simultánea de un gran área
(cerca de un tercio de la superficie
Baja resolución espacial
Cobertura global
Alta resolución espacial
No es posible una observación continua
con un solo satélite
Buenas condiciones de iluminación de la
Satélites de teledetección más comunes
Satélites de recursos naturales:
– Landsat (1-7)
• RBV, MSS, TM, ETM+
• HRV-P y XS
– IRS-C
• Liss, Wifs.
– Terra, Aqua
• ASTER, CERES, MISR, MODIS,
Meteosat-MSG2-Goes
Satélites comerciales:
Altura orbital: 705 km.
Ciclo de recubrimiento: 16 días
Área observada: 183 km
Resolución espacial: 30 m.
espectral: 7 bandas.
radiométrica: 8 bits.
Banda pancromática 15m.
Banda térmica a 60 m
Sensor HRG
Sensor VEGETATION
Altura orbital: 822km.
Resolución espacial: 10 m.
Resolución espacial: 1km
Ciclo de recubrimiento: 26 días
espectral: 4 bandas.
espectral: 4
Área observada: 3600 km2
radiométrica: 8 bits. bandas:
Banda pancromática 2’5m.
azul, rojo, IRP, IRM
4 en el espectro óptico (15 m)
6 en IRM (30 m)
5 en IRT (30 m)
Aplicaciones: coberturas terrestres, minerales,
nubes, humedad, temperatura.
6 del verde al IRT (1 km)
Aplicaciones: cambios en las coberturas
terrestres a escala global.
Resolución temporal: 6 horas
36 bandas:
Óptico – Infrarrojo Medio – Térmico
Resolución espacial: 250 – 500 – 1000 metros
Aplicaciones: nubes, aerosoles, vapor
atmosférico, observación masas de agua,
temperatura atmosférica y superficial
Bandas: Azul – Verde – Rojo – Infrarrojo Cercano
Resolución espacial: 0’82 m (Pan) – 3’2 m (Multi)
Aplicaciones: Urbanismo, seguridad nacional,
Adquisición e importación de imágenes
Servidores de imágenes e importación de los archivos más habituales
Búsqueda y descarga de datos
• Descarga de imágenes:
• Visualización vía web (servicio WMS):
Dentro de la IDEE (Infraestructura de Datos Espaciales de España)
Cliente ligero (navegador web): http://www.idee.es
Cliente pesado (Desktop SIG):
Earth Resources Observation and Science (EROS) Center: http://eros.usgs.gov/
• NOAA-AVHRR
• EO-1:
• Advanced Land Imager (ALI)
• Imágenes de satélite desclasificadas
• SIR-C (Radar)
• USGS Global Visualization Viewer (GloVis): http://glovis.usgs.gov/
Imágenes: Landsat, ASTER, MODIS, EO-1 (Hyperion, ALI)
• EarthExplorer: http://edcsns17.cr.usgs.gov/EarthExplorer/
Imágenes: Landsat, NOAA-AVHRR, EO-1 (Hyperion, ALI), imágenes
desclasificadas, SIR-C
• Land Processes Distributed Active Archive Center (NASA LP DAAC):
Imágenes: ASTER, MODIS
• Warehouse Inventory Search Tool (WIST):
Quickbird: http://www.digitalglobe.com/
WorldView: http://www.digitalglobe.com/
IKONOS: http://www.geoeye.com/
OrbView-3: http://www.geoeye.com/
Hoy en día hay muchos datos disponibles de forma gratuita en red.
Hoy día existe una gran cantidad de servidores desde los que descargar imágenes de
diferentes sensores. Muchos de los programas espaciales más veteranos permiten
obtener datos de forma gratuita y, en muchos casos, con un alto nivel de
procesamiento. Esto ocurre con muchos de los programas nacionales, no es el caso de
la mayoría de los programas comerciales, centrados básicamente en imágenes de alta
A continuación tenéis un listado de algunos servidores gratuitos de datos a los que se
puede acceder generalmente a través de visores:
USGS Global Visualization Viewer (GloVis):
Landsat, ASTER, MODIS, EO-1 (Hyperion, ALI)
EarthExplorer: http://edcsns17.cr.usgs.gov/EarthExplorer/
http://glovis.usgs.gov/ Imágenes:
http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/ Imágenes:
AVHRR, EO-1 (Hyperion, ALI), imágenes desclasificadas, SIR-C
Landsat, NOAA-
Land Processes Distributed Active Archive Center (NASA LP DAAC):
Warehouse Inventory Search Tool (WIST):
Desde otros puntos podéis encontrar imágenes de programas comerciales:
http://www.digitalglobe.com/ Imágenes Quickbird
http://www.geoeye.com/ Imágenes IKONOS, Orbview-3 y GeoEye
http://www.spotimage.com/ Imágenes SPOT
UNIDAD SIG-CCHS: Curso Introducción al tratamiento digital de imagen con ERDAS IMAGINE
El proceso de importación en ERDAS
El formato nativo de ERDAS es .img, como ya hemos visto. Vamos a ver cómo sería la
importación de los formatos en los que podemos conseguir imágenes de forma más
En la carpeta de datos encontraréis una imagen ASTER en formato HDF, un formato
habitual para grandes cantidades de datos. Podemos comprobar el formato en el que
se encuentra la imagen abriendo el archivo README desde el WordPad:
Desde la pestaña Manage Data seleccionamos la opción Import Data y desplegamos el
listado de tipos de archivo hasta encontrar ASTER EOS HDF Format:
Una vez seleccionado el tipo de datos podemos guardarlos de forma que al abrir el
cuadro de diálogo de importación nos aparezca esta opción por defecto. En el
desplegable de Media debemos elegir File y conviene hacer clic sobre el asterisco, ya
que será seguramente lo más habitual.
Navegamos hasta la carpeta de datos y seleccionamos el archivo PRDAT011.DAT. El
archivo de salida lo vamos a llamar aster_b1.img, en la carpeta de resultados.
Aceptamos y se abre una nueva ventana:
El programa ya ha recolectado la información de la imagen y nos pregunta qué banda
queremos importar. Recordamos que las imágenes ASTER tienen 3 sensores, VNIR,
SWIR y TIR, cada uno con una resolución espacial distinta. Vamos a importar las bandas
1, 2 y 3N del sensor VNIR, que se corresponden con el verde, rojo e infrarrojo cercano.
Pulsando en el botón de Next Image podemos elegir la banda a importar, y desde el
botón de Correction tenemos varias opciones más:
En la pestaña de Rectification seleccionamos la opción Write Transform to Image para
realizar una georreferenciación en función de los parámetros orbitales almacenados en
la cabecera de la imagen. Como la cabecera también cuenta con los datos de sesgo y
ganancia, podemos seleccionar la conversión a radiancia desde la pestaña de
Radiometric Options o corregir el bandeado típico de un sensor de empuje
seleccionando la opción Destriping (no es necesario seleccionar estas opciones).
Importamos la banda 1 georreferenciada y a continuación hacemos lo mismo con la 2 y
la 3N: aster_b2.img y aster_b3n.img. Abrimos un visor para examinar el resultado y
vemos cómo las imágenes ya cuentan con su sistema de coordenadas. Visualizamos los
metadatos de la imagen: hay una serie de pestañas nuevas con la información de
cabecera contenida en el archivo original HDF:
Por último nos queda componer una sola imagen que cuente con las tres bandas que
acabamos de importar. Esto se hace desde la pestaña Raster – Spectral – Layer Stack:
Como imagen de entrada seleccionamos la primera banda que hemos importando
aster_b1.img, y pulsamos el botón de Add:
La imagen ya se ha añadido a la composición que estamos creando. Realizamos la
misma operación con las otras dos imágenes, tecleamos un nombre para la imagen de
salida en la carpeta de resultados, aster_vnir.img, seleccionamos la salida como
Unsigned 8 bits, ya que hemos importado los Niveles Digitales, sin convertir a
radiancia, y aceptamos.
Ahora ya tenemos la imagen con todas las bandas del sensor VNIR:
Esencia de la corrección geométrica
• Generar funciones que permitan convertir coordenadas
de imagen a coordenadas de mapa:
– F(c’) = f1 (c,l).
– F(l’) = f2 (c,l).
• Referencia puede ser un mapa o una imagen de otra
• Problemas: esfericidad terrestre, distorsión panorámica,
movimiento rotación.
• provocadas por la plataforma:
aleteo, cabeceo, giro lateral
• provocadas por el sensor: distorsión
al alejarse del nadir
• provocadas por la rotación terrestre:
inclinación de la imagen
• Cambio de escala por la altitud
Según parámetros orbitales:
• Generalmente incluidos en la cabecera de la imagen:
• Posición exacta del satélite
• Velocidad de barrido
• Velocidad plataforma
• Meridiano de cruce con el Ecuador
• Muy adecuada cuando no hay puntos de control: superficie marina,
imágenes de baja resolución espacial
Mediante puntos de control. Fases:
• Establecimiento puntos de control
• Cálculo de la función de transformación
•Transferencia ND:
• Vecino más próximo
• Interpolación bilinear (4 vecinos)
• Convolución cúbica (16 vecinos)
• Evaluación ajuste. RMSE
Georreferenciación: transferencia ND
Interpolación bilinear
Georreferenciación: evaluación error
Raíz del error medio cuadrático
Lo ideal es que no supere el tamaño del píxel
Abrir la imagen landsat5_no_georref.img dentro de la carpeta “practicas3_1”. Desde la
pestaña Multispectral seleccionar la opción Control Points.
A continuación un cuadro de diálogo nos pide que seleccionemos el modelo
geométrico del sensor. En este caso seleccionamos Landsat.
A continuación se abre una ventana con varias divisiones y un cuadro de diálogo para
especificar el método para introducir las coordenadas de referencia para los puntos de
control. En este caso vamos a introducir las coordenadas desde el MTN25, que
tenemos en formato digital y georreferenciado, por lo que seleccionamos la opción
Image Layer, que nos abrirá un nuevo visor con la imagen de referencia:
Al pulsar OK se abre un nuevo cuadro para seleccionar la imagen; navegamos hasta la
carpeta de prácticas para seleccionar la imagen mtn25.img.
Nos pide que seleccionemos el sistema de referencia en el que se encuentra la imagen
de referencia. De momento especificamos que las coordenadas son en metros y
aceptamos, a continuación definimos la proyección (ED50 / UTM zona 30):
En la pestaña de Parameters hay que especificar el sensor Landsat de que se trata (5
en nuestro caso) y si se trata de una escena completa o de un cuarto de escena (en
nuestro caso es el cuarto NW). En el caso de que dispongamos de un modelo digital de
elevaciones de la zona podemos incorporarlo en el modelo, como no es así, nos
limitamos a especificar una altitud constante representativa de nuestra zona de
estudio (600 metros).
Nota: Podemos salvar nuestro modelo como un archivo de extensión .gms para abrirlo más
adelante desde la ventana de Model Properties.
Las propiedades del modelo que acabamos de definir se pueden modificar a lo largo
del proceso desde la opción del menú Display Model Properties
A partir de este momento ya podemos comenzar a introducir los puntos de control.
La ventana aparece dividida en cuatro visores, los de la izquierda muestran la imagen
que vamos a corregir y los de la derecha la imagen de referencia. Los grandes
muestran la imagen ampliada y los pequeños el detalle de la zona sobre la que vamos
a introducir los puntos de control.
En la parte inferior tenemos la herramienta iremos visualizando los puntos
introducidos y, una vez hallamos calculado el modelo, su error.
Haciendo click en la herramienta de creación de GCPs (Ground Control Point)
podemos empezar a introducir los puntos de control, pinchando primero en la imagen
a corregir y luego en la de referencia.
Para ello hay que seleccionar puntos homólogos en las dos imágenes, digitalizar
primero sobre la imagen de origen y a continuación sobre la imagen de referencia.
Vemos cómo en la ventana de los GCP aparece un nuevo punto con coordenadas
imagen de origen y coordenadas UTM de referencia:
origen en píxeles
UTM de destino
Cuando hayamos introducido un número suficiente de puntos de control como para
completar el modelo podemos calcular los residuos haciendo clic en el botón del
Así obtenemos el error de cada punto y el error medio cuadrático general, que es
mostrado en la zona inferior izquierda. Por defecto el programa muestra los errores en
píxeles, por lo que tenemos que intentar obtener un error inferior a 1 para
asegurarnos una buena georreferenciación.
Nota: Podemos salvar los puntos que hemos ido introduciendo desde file – save input y file – save
Cuando consideremos que el ajuste es
suficiente pasamos a rectificar la imagen.
haciendo click sobre el botón de remuestreo
pasamos a determinar el método de
remuestreo y el nombre de la imagen de
Elegimos Nearest Neighbor y le damos un
landsat5_georref.img y aceptamos. Se
comienza a realizar el proceso de rectificación.
Una vez terminado podemos visualizar el
resultado desde un visor de ERDAS o de
ArcGIS y, si queremos, superponer el MTN25
para comprobar que el resultado es correcto,
El proceso finaliza con la calibración de la imagen desde la opción Calibrate Image
Este proceso calibra la imagen original, asignándole el sistema de referencia que
hemos elegido. No es necesario realizarlo si ya hemos generado otra imagen de salida.
Un mensaje nos advierte de que con este proceso finalizamos la georreferenciación y
por lo tanto el módulo de georreferenciación se cerrará. Aceptamos. Cuando termina
el proceso de calibración se cierran las ventanas del modelo y sólo conservamos los
visores con la imagen original calibrada.
Cuando nuestra intención no es tanto georreferenciar una imagen como superponer
una serie de imágenes (una serie temporal de imágenes de una misma zona, por
ejemplo), tenemos la posibilidad de utilizar la herramienta Autosync, a la que se
accede desde el menú principal desde la pestaña Toolbox, seleccionando Autosync
La interfaz de este módulo consta más o menos de los mismos elementos que el
módulo de georreferenciación: tres visores para cada imagen, la de referencia y la
imagen a corregir, la herramienta para controlar la introducción de puntos de control
abajo y, a la izquierda el árbol en el que visualizamos las imágenes con las que estamos
trabajando: una de referencia, una o varias a corregir y los resultados. De esta forma
podemos controlar el flujo de trabajo para varias imágenes a la vez.
Al abrir el módulo de Autosync se nos ofrece la posibilidad de abrir un proyecto
existente o crear uno nuevo. Elegimos la opción de crear nuevo proyecto y a
continuación establecemos los parámetros del mismo:
Hay que especificar que se trata de un proyecto de georreferenciación, no de unión de
bordes, y que el objetivo es remuestrear una imagen. Elegimos por lo tanto
Georeference y Resample. Al elegir la opción de remuestrear debemos especificar
también los parámetros del remuestreo haciendo clic en el botón de Resample
Settings: Vecino más próximo, tamaño de celda (30 metros) y la opción de recortar el
resultado a la misma extensión de la imagen de referencia.
Por último establecemos un directorio de salida, un nombre para el proyecto, un sufijo
para las imágenes corregidas y un archivo en el que se almacenarán un informe del
Nota: la configuración de remuestreo establecida ahora se puede cambiar en cualquier momento del
proceso editando las propiedades del proyecto
Como imágenes a corregir abrimos dos imágenes más antiguas desde el botón de
Open input images
Nuestro objetivo es corregistrar estas imágenes de años anteriores de la misma zona
que nuestra imagen de referencia, pero sin ningún sistema de referencia, para
superponerlas y poder realizar un estudio temporal.
A continuación abrimos la imagen de referencia, landsat_ref desde el botón Open
Una vez cargadas las imágenes en el proyecto comprobamos que aparecen en los
visores, las imágenes a corregir a la izquierda y la de referencia a la derecha:
Nota: haciendo clic con el botón derecho sobre las imágenes podemos establecer la combinación
de colores que prefiramos para visualizarlas.
A continuación terminamos de configurar el resto de parámetros desde la ventana del
proyecto, haciendo clic en el botón Edit Project Properties
En la pestaña de APM (Automatic Point Measurement) se configura el modo en que el
programa busca automáticamente puntos homólogos (para realizar esta operación
será necesario haber introducido manualmente los puntos necesarios para completar
el modelo). Esto se realiza en función de la similitud espectral de la banda que
especifiquemos en esta pestaña, mediante una patrón de búsqueda. Los parámetros
de búsqueda de puntos se pueden configurar haciendo clic en el botón de Advanced
Settings. Nosotros vamos a dejar los valores por defecto, sólo vamos a añadir la opción
de utilizar los puntos introducidos de forma manual para establecer la conexión inicial
entre las imágenes:
Aceptamos y volvemos a la ventana anterior. Seleccionamos la banda 2 en ambas
imágenes para la búsqueda de similitudes espectrales y, en lugar de definir un patrón
de búsqueda de puntos, elegimos la distribución por defecto de un número de puntos
para cada imagen. Dejamos el valor de 400 puntos por defecto y hacemos clic en la
casilla de Keep all points para asegurarnos de que aunque realicemos varias veces el
proceso de APM no nos va a borrar los puntos de la vez anterior:
En la pestaña del Geometric Model se establece el tipo de modelo mediante el que
queremos corregir las imágenes. Elegimos una transformación afín. En la siguiente
pestaña, definimos la proyección para las imágenes de salida, que será la misma que la
Por último, en la pestaña de Output tenemos de nuevo alguna de las configuraciones
que establecimos al comienzo: método de remuestreo, sufijo de las imágenes
corregidas, archivo en el que se genera el informe:
A partir de este punto el proceso es similar al descrito para la anterior práctica:
identificar puntos homólogos en ambas imágenes y digitalizarlos utilizando la
herramienta Create GCP
. Haciendo doble clic sobre las imágenes a corregir
elegimos sobre cuál queremos trabajar. Vamos a comenzar con la imagen de 2003,
más similar a la de referencia.
Una vez hayamos establecido un mínimo de 2 puntos de control (es recomendable
digitalizar 4 puntos manuales para obtener mejores resultados) vemos cómo el icono
de la imagen a corregir ha cambiado a color verde, indicando que podemos ejecutar el
APM, que seguirá los parámetros introducidos desde la ventana de propiedades del
proyecto. Para ejecutar el APM hay dos opciones, una es pinchar con el botón derecho
sobre la imagen en la que queramos ejecutarlo y elegir Run APM, de forma que se
ejecuta sólo en esa imagen, y la otra es hacer clic sobre el botón Run APM
realizando el proceso sobre todas las imágenes que estén preparadas.
Una vez ejecutado sobre la imagen en la que hemos dado los puntos de control
obtenemos una serie de puntos y los residuos del ajuste en la parte inferior de la
Los puntos generados automáticamente por el programa aparecen señalados con la
etiqueta “APM” en la primera columna. Vemos cómo hemos conseguido un total de 34
puntos de control, dos de los cuales son los introducidos de forma manual y el resto
generados por el programa. Podemos volver a ejecutar el APM cambiando los
parámetros para ver si el resultado mejora.
Para trabajar con los puntos de control de cara a obtener una corrección óptima
contamos con las herramientas del editor:
Éstas nos permiten deshacer o rehacer acciones, eliminar puntos, mostrar sólo los
seleccionados, navegar por los puntos seleccionados, calcular el modelo, ver el informe
y establecer un filtro para seleccionar puntos en función de un umbral de error
establecido por nosotros.
Por ejemplo, vamos a seleccionar los puntos con un error superior a 0’3 píxeles. Para
ello tecleamos el umbral y hacemos clic sobre el icono de seleccionar los puntos
Nueve son los puntos que exceden el umbral de 0’3 píxeles (estos resultados pueden
diferir, según el ajuste de los puntos introducidos manualmente). Procedemos a
eliminarlos para ver si mejora el ajuste general. En efecto, si los eliminamos y
recalculamos el modelo vemos cómo el RMSE pasa a ser de solamente 0’13 píxeles:
A continuación vamos a realizar el mismo proceso con la imagen de 1987,
introduciendo algún cambio. Comenzamos por digitalizar un mínimo de 2 puntos de
control de forma manual (de nuevo es recomendable localizar 4 puntos).
Una vez hayamos hecho esto vamos a proceder a la generación automática de más
puntos, pero estableciendo esta vez un patrón de búsqueda. Para ello sólo tenemos
que abrir la ventana de Project Properties pulsando en el botón
, y seleccionar la
opción Defined Pattern en lugar de Default Distribution. Dejamos las opciones del
patrón por defecto, aumentando el número de puntos por patrón a 2:
No sólo hemos obtenido muchos más puntos (235), también están mucho mejor
distribuidos por la imagen, lo que nos asegura una mejor corrección.
El RMSE obtenido es de 0’34, aunque es bastante bueno intentaremos mejorarlo
mediante el uso de las herramientas de edición de GCPs. Seleccionando los puntos con
un error superior a 0’5 píxeles y eliminándolos obtendremos un RMSE de 0’22.
Una vez hemos obtenido un ajuste satisfactorio vamos a corregir las imágenes.
Podemos hacerlo haciendo clic con el botón derecho del ratón sobre la imagen que
queremos corregir y eligiendo la opción Calibrate/Resample o mediante el botón con
el icono de un rayo
si queremos corregir todas las imágenes a la vez.
Seleccionamos la imagen de 1987 y la corregimos.
Una vez terminado el proceso aceptamos y aparece directamente una pantalla con las
dos imágenes superpuestas para evaluar visualmente los resultados. En este sentido
disponemos de tres herramientas muy prácticas: Blend, Swipe y Flicker
Realizamos la corrección de la imagen de 2003 y comprobamos que los resultados
sean igualmente satisfactorios.
En el directorio en el que hemos estado trabajando se ha almacenado un archivo .html
con el mismo nombre del proyecto en el que se encuentra el informe de todo el
trabajo realizado, con los parámetros utilizados:
• Radiométricas:
– Eliminar ruidos en los ND.
– Corregir los problemas de toma de datos.
– Conversión a parámetros físicos.
 Bandeado: producido por desajustes en el calibrado
de los detectores.
 Líneas o píxeles perdidos (fallos del sensor o la
 Cálculo de reflectividades.
 Correcciones atmosféricas.
 Correcciones del sombreado topográfico.
 Modelización del efecto bidireccional.
Se puede producir por un mal funcionamiento de alguno de los detectores
del sensor o por una mala calibración de los mismos. Se producirán en el
sentido del barrido de la tableta de detectores.
Posible solución: realizar una correlación lineal entre el histograma de los
detectores afectados y el histograma general de toda la imagen.
También puede deberse a un mal funcionamiento de los sensores o de la
antena receptora de los datos.
Posible solución: Sustituir el valor de los píxeles defectuosos por el del
píxel anterior o posterior, o utilizar algún valor promedio de los píxeles
cercanos. También se puede utilizar algún filtro de paso bajo.
Conversión de los ND a parámetros físicos:
• Cálculo radiancia
• Cálculo reflectividad
E0,k= irradiancia solar en el techo de la atmósfera
ρ*k= la reflectividad aparente de la cubierta en esa banda
Θi = ángulo cenital del flujo incidente formado por la vertical y los rayos solares
K = factor corrector de la distancia Tierra - Sol
* La reflectividad aparente asume una atmósfera transparente,
observación vertical, terreno llano y superficie lambertiana.
• Estimación de la radiancia: L=a0+ a1*ND.
• Temperatura de brillo:
ln (1 + c1 n 3 / L sen,n )
c1=1,1910659*10-5 W m-1 sr-1 cm-4
c2=1,438833 cm K
• Temperatura aparente del suelo (corrección atmosférica,
split-window*):
T*s = T*4 + [1,34 + 0,39 (T*4 - T*5)] (T*4 - T*5).
* Algoritmo desarrollado sobre las bandas del sensor NOAAAVHRR, pero aplicado también en otros casos.
El cálculo de la reflectividad real de una cubierta captada por un sensor aéreo o
espacial está condicionado por el comportamiento de la atmósfera:
La irradiancia solar en el techo de la atmósfera no es igual a la que llega a la superficie
La radiancia que llega al sensor no es la misma que la que sale de la superficie terrestre.
1º La transmisividad de la
atmósfera (dependerá el espesor
óptico de ozono, del contenido
de aerosoles, del espesor óptico
molecular y del ángulo de
observación).
2º La radiancia extra aportada
por el efecto de dispersión.
La estimación de la influencia atmosférica y su corrección para
el cálculo de reflectividades se realiza mediante distintos
1. A partir de medidas sobre el terreno.
2. Utilizando datos de otros sensores.
3. Por medio de modelos físicos de transferencia radiativa
(MODTRAN, ATCOR).
4. A partir de datos de la propia imagen (Método de Chavez).
Elevación media del terreno
Correcciones del sombreado topográfico
 El relieve tiene un efecto distorsionador sobre las medidas de
reflectividades.
 La reflectividad es muy dependiente del ángulo de incidencia y del de
 En terrenos con escasa pendiente esta distorsión no es muy
importante, pero en otro tipo de superficies su influencia es clave.
 La existencia de un MDE permite modelizar este fenómeno y
Práctica 4: Correcciones radiométricas.
Vamos a realizar un ejercicio de corrección radiométrica de una imagen Landsat TM
con el objetivo de transformar los niveles digitales originales de la imagen en valores
de reflectividad aparente.
1. Abrimos la imagen “Landsat_nw_6bandas” que se encuentra en la carpeta
“Práctica 4”.
2. Con la herramienta Inquire Cursor
nos desplazamos sobre la imagen y
comprobamos el rango de valores en los que se mueven los distintos píxeles.
Estos valores se corresponden con los niveles digitales de la imagen. Nuestro
objetivo es cambiar su escala a valores de reflectividad aparente.
3. Desde la pestaña Raster abrimos el menú Radiometric y seleccionamos Landsat7
4. En la ventana que se abre introducimos “Landsat_nw_6bandas” como imagen de
entrada y damos un nombre y ubicación al fichero de salida.
5. Cambiando a la pestaña Conversion accedemos a la ventana en la que
tendremos que introducir todos los parámetros necesarios para transformar los
ND en valores de reflectividad aparente (es necesario seleccionar la opción
LMAX/LMIN). La mayor parte de estos datos se encuentran en el archivo de
cabecera de la imagen y el resto se deducen a partir de ellos.
Valores máximos y
radiancia. Vienen
dados en el archivo
Irradiancia solar en el techo de la
Ángulo de elevación solar,
dado en el archivo de
Factor corrector de la distancia
al Sol. Se deduce a partir de la
6. Abrimos el archivo de cabecera (formato .txt) con un editor de texto tipo Bloc de
Notas o WordPad y analizamos la información contenida. Los datos que
debemos localizar y consignar son los relativos al ángulo de elevación solar, la
radiancia (máxima y mínima) en cada banda y el factor corrector de la distancia
al sol. Los dos primeros datos aparecen explicitados en el archivo de cabecera.
Tienes que tener en cuenta que la banda 6 en Landsat corresponde al canal en
el térmico. El tercer dato podemos calcularlo a partir de la siguiente fórmula:
D=(1+0.01674*(sen(2
J-93.5)/365)))2, siendo J el día juliano correspondiente a la
El día juliano se refiere a una forma de consignar una fecha dentro de un año. Va del 1 al 365, o 366
si el año es bisiesto. Por tanto, todas las fechas se consignan consecutivamente en este
intervalo. De este modo, el 31 de enero tendría un J=31 y el 1 de febrero J=32, es decir, el día
juliano es igual a la suma de los días del año que preceden a una fecha más uno.
7. Abre una hoja de cálculo electrónica e implementa la fórmula del factor
corrector de la distancia al Sol. La expresión que debes utilizar para traducir la
fórmula de cálculo de D en EXCEL es la siguiente:
=(1+0.01674*(SENO(2*PI()*(164-93.5)/365)))^2
8. Una vez que tengas todos los datos pulsa OK.
9. Volvemos al Viewer si lo hemos mantenido abierto o lo abrimos de nuevo desde
el módulo principal de ERDAS IMAGINE cargamos las dos imágenes,
“Landsat_nw_6bandas” y “Landsat_nw_6bandas_reflectance”. Para observar
los cambios en los valores de cada pixel utilizamos la herramienta Inquire
Cursor y nos vamos situando sobre tipos de cubierta ya conocidas. Desde el
panel de Contents podemos cambiar el orden de las imágenes para observar
cómo los valores de los píxeles cambian.
10. Otro modo de consultar los valores simultáneos de dos imágenes consiste en
crear dos vistas y cargar una imagen en cada una haciendo un link entre ellas.
Para ello elegimos la opción Add Views – Display Two Views desde la pestaña
11. Situándonos en la nueva vista cargamos la imagen landsat_nw_6bandas.img.
Para enlazarlas elegimos la opción Link All Views desde la pestaña Home, y a
continuación Equalize Scales.
A continuación utilizamos el Inquire Cursor y observamos los valores que
ofrece, para visualizar los valores para un píxel determinado sólo tendremos
que pulsar el botón situado en la esquina superior derecha (Goto Next Linked
13. Para finalizar desactiva la función link y comprueba que se ha realizado
Vamos a solucionar el problema de un corte en una imagen a través de la aplicación de
un filtro. Previamente vamos a exportar una de las bandas con problemas que
componen una imagen en formato .img.
1. Desde la pestaña Manage Data elige la opción Export Data. Queremos exportar
a TIFF una imagen que se haya en la carpeta “Practica4” y que se llama
“escena_landsat_se.img”. Daremos un nombre al archivo de salida y lo
guardaremos en la misma carpeta.
2. Pulsamos Ok.
3. En la siguiente ventana indicamos que sólo queremos exportar una banda. En
Export Band Selection optamos por Grayscale y en Grayscale Band to Export
indicamos la banda 4. Pulsa Ok.
4. Abre la imagen tif generada en el Viewer y localiza un corte que existe en la
misma (la captura de pantalla te puede servir de referencia). Haz un zoom
5. Un problema de este tipo se puede solucionar mediante la aplicación de un
filtro que pondere los valores de un pixel con los que se encuentran a su
alrededor. Para no alterar los valores digitales de toda la imagen vamos a
seleccionar sólo la zona del corte, creando una AOI desde el Menú principal –
New – 2D view – AOI Layer.
6. Hacemos zoom a la zona y con la herramienta Polygon de la pestaña AOI /
Drawing dibujamos un polígono en torno a la zona de la imagen afectada:
7. Desde la pestaña Panchromatic seleccionamos Convolution filtering –
Statistical Filtering, manteniendo seleccionada la AOI que acabamos de crear.
8. Una posibilidad es aplicar un filtro estadístico de tipo Median sobre una
ventana móvil 5x5.
El filtro Median fija como valor del píxel la mediana de los valores de los pixeles incluidos en la
ventana móvil.
9. Al realizar la operación nos aparecerá un aviso indicando que los valores de los
píxeles de la imagen se verán alterados. Aceptamos.
10. Una vez corregida la imagen eliminamos la AOI de la tabla de contenidos (no
hace falta que la guardemos) y salvamos la imagen en formato .img añadiendo
el sufijo _corregida al nombre. Esto se hace desde el Menú principal – Save as
– Top Layer As.
ERDAS IMAGINE contiene una función para reducir el efecto de presencia de neblinas
mediante la aplicación del método Tasseled Cap. Este método requiere de una
adaptación específica a las características técnicas de cada sensor. En el caso de ERDAS
sólo está diseñado para aplicarse sobre imágenes Landsat 4, 5 y 7.
1. Si abrimos la imagen “landsat_escena_se” en el Viewer y la visualizamos
(prueba con una composicón RGB en color natural) podremos observar la
presencia de vapor de agua (este efecto se observará más fácilmente en
contraste con las cubiertas vegetales, es decir, las que muestras un color verde
en una composición en color natural; aunque también sería apreciable con otro
tipo de composiciones).
2. Podremos reducir este efecto a través de la transformación Tasseled Cap
mencionada. Esto implicará la transformación de los valores digitales de la
imagen e entrada.
3. Para acceder a esta transformación deberemos dirigirnos a la pestaña Raster y
seleccionar Radiometric – Haze Reduction.
4. La aplicación es sencilla. Tan sólo tendremos que indicar un archivo de entrada
(en nuestro caso la imagen “landsat_nw_6bandas”) y un nombre al fichero de
salida (elige uno que sea representativo del proceso que vas a realizar). El tipo
de Point Spread Type se refiere al tipo de matriz kernel que queremos aplicar
en la corrección (High=5x5; Low=3x3). No obstante, ya están predefinidos para
el caso de imágenes Landsat5, por lo que seleccionamos este valor. Una vez
completados todos los datos necesarios pulsamos Ok.
5. Ahora debemos comprobar el efecto provocado en la imagen visualizándola en
el Viewer junto con la imagen sin transformar (la combinación de bandas más
adecuada para ver los cambios es color verdadero). Aplica algunas de las
herramientas de visualización que ya conoces (Swipe) También comprueba el
cambio en los valores digitales a través del Inquire Cursor.
87 13 89 54
64 89 31 42
La unidad básica de información es el píxel,
en el que se almacena un valor o ND para
Histograma, parámetros básicos
banda a banda: media, desviación
Correlación entre bandas
Problema: Diferencia entre niveles digitales y niveles de visualización
Objetivo: Adaptar la resolución radiométrica para una mejor visualización
Compresión del contraste
Para sensores que codifican la radiancia en más de 8 bits, es decir, en más de
256 Niveles Digitales
Establecimiento de intervalos
Expansión del contraste
Cuando el rango de ND es menor que los Niveles Visuales disponibles
• Expansión lineal: entre el mínimo y el máximo
• Ecualización del histograma: a cada ND un número igual de NV
• Desviaciones típicas: ajuste lineal entre los umbrales definidos por n
• Personalizada: para una zona concreta, o definiendo manualmente los
Imagen realzada
La relación entre Niveles Digitales y Visuales queda definida por una
función, que vemos expresada en la pendiente de la recta
imagen sin realzar a
una realzada
Operación de vecindad inmediata
Obtención de nuevos valores a partir de los valores de píxeles vecinos
Se busca suavizar o reforzar el contraste espacial para mejorar la
visualización eliminando valores anómalos o resaltando las diferencias
Paso bajo: suavizado contraste
Paso alto: realce diferencias
Filtros modales: para variables temáticas
Transformación mediante operadores locales: ventanas de diferentes tamaño
(3x3 5x5 7x7)
Cada píxel de la nueva imagen
será función de los valores de los
de su alrededor
Filtros de paso alto direccionales
Filtro diagonal izquierda
Filtro diagonal derecha
Interpretación de la imagen: contraste espacial entre los elementos de la
imagen. Varía en función del tamaño de los objetos y de la resolución espacial
Medición mediante operaciones de
Varianza: resalta los límites de los
Práctica 5: Realces y filtrajes
Vamos a visualizar la información digital que contiene la imagen, los Niveles Digitales
que, como sabemos, codifican valores de radiancia recogidos por el sensor.
Primero vamos a abrir un visor de ERDAS y la imagen landsat5_curso.img:
Para ver la información hacemos clic en el botón de
View/Edit Image metadata . Moviéndonos por las
diferentes pestañas podemos ver los datos básicos, la
proyección, el histograma, o la matriz de datos para cada
Podemos calcular las estadísticas que se muestran en la primera pestaña desde el
menú Edit – Compute Pyramyd Layer/Statistics:
Conviene asegurarse de que ignore los valores de 0 para no falsear los resultados con
los valores de 0 del fondo. También podemos establecer el número de píxeles que se
salta al muestrear la imagen desde la opción Skip Factor o calcular los estadísticos
básicos para una zona concreta si hemos definido un AOI (Area Of Interest).
Como parte del análisis de la imagen conviene hacerse una idea de la correlación
existente entre las bandas que la componen. Puede ser conveniente eliminar alguna
banda altamente correlacionada con otra de cara a la posterior clasificación digital.
Vamos a evaluar la correlación entre bandas de forma visual, generando gráficos de
dispersión. Para ello crearemos gráficos de dispersión entre dos bandas.
Desde la pestaña raster – supervised accedemos a la opción Feature Space Image:
Elegimos la imagen landsat5_curso.img como entrada y un nombre para las imágenes
de salida (como parte del mismo proceso vamos a crear varias imágenes, que
comenzarán con el nombre que introduzcamos y terminarán con la especificación de
las bandas representadas): dispersion. Al cargar la imagen el programa nos propone
automáticamente tantas imágenes de salida como combinaciones entre bandas sea
posible. Sin embargo, sólo se crearán las que seleccionemos, o todas, en el caso de no
seleccionar ninguna. Con la tecla de mayúsculas pulsada seleccionamos las siguientes
combinaciones: 1-2, 2-3, 3-4, 4-5 y 5-7, y aceptamos para comenzar el proceso:
El resultado será una imagen por cada combinación seleccionada, que se puede
mostrar en el visor para su análisis, como cualquier otra imagen:
Nota: se pueden mostrar varios visores dentro del mismo marco mediante la opción Add Views
A continuación vamos a examinar la imagen de forma visual. Para ello abrimos la
imagen landsat5_curso.img desde un visor de ERDAS:
Vamos a obtener un perfil sobre la imagen landsat. Para ello abriremos el archivo
profile.ixs desde el menú principal Open –Session. Este archivo ixs contiene una vista
determinada sobre una zona determinada de la imagen y un archivo vectorial con una
Nota: puedes usar los archivos ixs para almacenar vistas con capas raster y vectoriales, una
determinada combinación de bandas, una escala de visualización, etcétera.
Seleccionamos la línea haciendo clic sobre ella y a continuación seleccionamos la
herramienta Spatial Profile desde la pestaña Multiespectral (ten en cuenta que las
opciones raster sólo aparecen cuando tenemos seleccionada la imagen desde la tabla
de contenidos):
Existen tres tipos de perfiles, espectrales, espaciales o superficiales. Los espectrales
recogen el valor que tiene un punto en las diferentes bandas de la imagen, los
espaciales permiten ver la respuesta de una banda a lo largo de una línea y las
superficies son lo mismo en dos dimensiones, sobre un rectángulo.
Al aceptar vemos la ventana desde la que podemos crear una línea para ver su perfil
o hacer el perfil desde la capa vectorial seleccionada
opción y seleccionamos la banda 4, de Infrarrojo próximo:
. Elegimos esta segunda
Podemos identificar la respuesta espectral de las diferentes cubiertas atravesadas por
nuestra línea: el suelo desnudo, las parcelas cultivadas y los picos de baja radiancia que
señalan el cruce del río.
Sin cerrar la ventana de perfiles espectrales podemos movernos por la imagen y crear
nuevos perfiles. Haz la prueba en distintas zonas de la imagen para intentar interpretar
la respuesta espectral en las diferentes bandas que ya conocemos.
A continuación vamos a realizar la misma operación sobre una superficie, en lugar de
una simple línea.
Cerramos la herramienta de crear perfiles y navegamos hasta una zona de nuestra
elección. Seleccionamos esta vez la opción Surface Profile. Mediante la herramienta
Create box in viewer
elegimos el área cuyos valores queremos representar (no
conviene seleccionar un área demasiado amplia):
Para mejorar la visualización podemos cambiar la medida de los ejes desde el menú
Edit – Chart Options y superponer una imagen temática o continua. Haciendo clic en
Edit – Overlay Truecolor vamos a superponer la imagen landsat5_curso.img, eligiendo
la combinación de bandas que prefiramos.
Cambiando la banda mostrada, podemos estudiar la respuesta de las diferentes
ERDAS aplica un realce al abrir las imágenes de forma automática, para mejorar su
visualización. Vamos a probar a visualizar la misma imagen con la que hemos estado
trabajando sin realce para ver las diferencias.
Abrimos el programa y seleccionamos la imagen landsat5_curso.img desde la carpeta
de la práctica 5, pero antes de abrirla nos aseguramos de que lo le aplique ningún
realce desde la pestaña Raster Options, seleccionando la opción No Stretch:
Vemos cómo el contraste de la imagen abierta es mucho menor de lo habitual:
Esto se debe a que el sensor TM está preparado para recoger en 8 bits los valores de
radiancia de cualquier cubierta terrestre, pero en la imagen sólo tenemos una
pequeña muestra, por lo que no estamos aprovechando la capacidad de visualización
de nuestra pantalla.
Ahora vamos a acceder a las opciones de realce desde la pestaña Multiespectral General Contrast:
Antes de comenzar a trabajar nos aseguramos de hacerlo sólo sobre los valores de la
imagen, sin tener en cuenta el fondo, y que los cambios se apliquen a la tabla de
referencia, seleccionando la opción Whole Image y Lookup Table, como vemos en la
Desde este cuadro de diálogo podemos definir el método de realce, visualizar los
resultados y almacenar los cambios en la tabla de referencia o Lookup Table.
Vamos a realizar una prueba definiendo una expansión del histograma basada en dos
desviaciones típicas y luego en una sola para observar las diferencias.
Desplegamos para elegir el método Standard Deviations y dejamos el número en 2, en
primer lugar, para ver el resultado. A continuación seleccionamos una sola desviación y
2 desviaciones típicas
1 desviación típica
Al elegir una sola desviación típica el contraste es mucho mayor pero la imagen
aparece mucho más saturada. Esto es porque el rango de ND considerados es menor y
la pendiente de la función que define la relación entre ND y NV mayor, por lo tanto.
Para una edición personalizada podemos situar los puntos de ruptura de la tabla de
referencia de forma manual, visualizando el histograma. A esta opción se accede desde
el botón Breakpts… En la ventana que aparece al pulsar tenemos los tres canales de
visualización, Rojo, Verde y Azul con la línea definida por método de realce
seleccionado y una serie de herramientas de edición:
Nota: aunque esta herramienta tiene muchas posibilidades vamos a limitarnos a ver sólo las
cuestiones más básicas.
Al igual que en el caso anterior nos aseguramos de no tener en cuenta el fondo negro
seleccionado como fuente de datos para el histograma la imagen en la opción Whole
Image. Con el mismo cursor vamos a manejar los puntos de ruptura que marcan el
comienzo y el final de la pendiente en la línea de cada canal, estirándola un poco para
que abarque una mayor parte del histograma. Los Niveles de Visualización se
distribuyen de forma más homogénea por el histograma, de forma que tendremos una
imagen menos saturada:
Cuando hayamos conseguido una distribución adecuada pulsamos en el botón de
Apply All para aplicar todos los cambios, o podemos ir aplicando los cambios de cada
canal haciendo clic en sus respectivos botones
Desde esta herramienta podemos acceder a la propia tabla de referencia para ver qué
Nivel Visual hemos adjudicado a cada Nivel Digital. Esto se hace para cada canal
mediante su respectivo botón
. Desde esta herramienta podemos establecer las
coordenadas (en el gráfico de la tabla de referencia) de los puntos de ruptura o
directamente cambiar los niveles asignados a mano:
Una vez terminado podemos guardar los cambios desde el cuadro de diálogo del
Breakpoints Editor, creando un archivo de breakpoints que podremos cargar desde
este mismo editor. Para guardar los cambios de forma que la tabla de referencia que
hemos creado se asocie a la imagen y siempre que la abramos la visualicemos de la
misma forma hay que hacerlo desde el propio visor con la opción de Save Top Layer. Si
no lo hacemos se nos ofrece la oportunidad de guardar cualquier cambio realizado en
la tabla de referencia al cerrar la imagen:
Si no salvamos los cambios tenemos que tener en cuenta que cuando la imagen no
tiene una tabla de referencia asociada, el visor de ERDAS siempre la muestra con un
realce de dos desviaciones típicas, por defecto.
En ERDAS hay una gran cantidad de filtros predefinidos pero también se puede crear
un filtro nuevo con los parámetros que deseemos. A todas estas opciones se accede
desde la pestaña Raster menú Spatial, opción Convolution:
Desde esta ventana podemos elegir diferentes tipos de filtros y aplicarlos a nuestra
imagen para crear una nueva imagen filtrada de salida. Vamos a realizar una primera
prueba con un filtro de paso bajo para suavizar la imagen.
Desde Input File abrimos la imagen landsat5_curso.img y guardamos la imagen
resultante en la carpeta de resultados, con el nombre de paso_bajo3.img. Como
puedes adivinar, en el desplegable de Kernel vamos a seleccionar 3x3 Low Pass. Antes
de aceptar podemos examinar y, eventualmente, cambiar los pesos del filtro que
vamos a aplicar desde el botón de Edit:
Al multiplicar todos los valores por 1, este filtro va a generar una media de los valores
del entorno, suavizando los cambios:
Nota: para examinar las diferencias entre la imagen original y la filtrada una utilidad muy
adecuada es la herramienta Swipe, como puedes ver en la imagen.
Abrimos de nuevo la herramienta Convolution para aplicar un nuevo filtraje, esta vez
de paso alto (3x3 High Pass), por lo que a la imagen resultante la vamos a llamar
paso_alto3.img. Si examinamos esta vez la kernel que va a aplicar vemos cómo cambia
con respecto a la anterior, ponderando el valor central muy por encima de los
Esta vez la imagen filtrada refuerza mucho las diferencias, resaltando límites de
parcelas, manzanas del casco urbano o rasgos lineales como carreteras:
Vamos a realizar otros filtrajes de paso alto y bajo aumentando el tamaño de la
ventana móvil para ver cómo se acentúa el efecto de suavizado o refuerzo.
Antes de aplicar los filtros direccionales piensa cuál conviene para resaltar los rasgos
lineales más significativos de la imagen, por ejemplo las carreteras más significativas,
como son las nacionales II y III:
Al visualizar los resultados de los filtros de dirección puede ser conveniente hacerlo
banda a banda en escala de grises, porque las composiciones en color crean cierta
Para terminar con las opciones más básicas de filtrajes vamos a aplicar un filtro modal
sobre una imagen temática. La imagen que vamos a utilizar es el resultado de una
clasificación digital realizada en Kargaly, una zona de Rusia.
Primero abrimos kargaly.img para visualizarla:
Se trata de una zona no muy amplia, de dedicación mayoritariamente agrícola, con
parcelas de gran tamaño que no aparecen clasificadas de forma homogénea. Aunque
resolver este problema requeriría otros procedimientos, de momento vamos a intentar
presentar un resultado más razonable mediante la aplicación del filtro modal.
Podemos trabajar de forma sencilla desde la pestaña Raster – Thematic – Statistical
O elegir la herramienta Neighborhood desde el menú Thematic de la pestaña Raster:
Esta última opción ofrece más posibilidades, por lo que vamos a elegirla (la otra opción
realiza los cambios directamente sobre la imagen cargada).
Seleccionamos como entrada kargaly.img y como archivo de salida tecleamos
kargaly_filtrada.img.
Para realizar un filtrado de las islas mal clasificadas que han quedado dentro de las
parcelas vamos a aumentar el tamaño de lo que consideramos vecindad a 5x5, para
incluir áreas de cierto tamaño, y a elegir como función a aplicar Majority que
seleccionará como valor de cada píxel el que presente la mayoría de sus vecinos, es
decir, la moda.
Aceptamos y visualizamos el resultado de nuevo sobre la imagen original para ver las
diferencias (aunque son obvias a simple vista) y cómo ha trabajado el filtro. Aunque el
resultado está transformando los datos de la clasificación que habíamos realizado,
ofrece en realidad un resultado mucho más coherente en el que las zonas son más
La textura se calcula a través de una ventana móvil que se desplaza por toda la imagen,
al igual que ocurre con los filtros, pero lo que vamos a hacer en este caso no es
modificar los valores de los ND sino obtener una nueva variable que refleja la variación
espacial de la imagen.
Accedemos a la herramienta desde la pestaña
Raster – Spatial – Texture:
Vamos a medir la varianza sobre una ventana de 3x3. Sólo hay que cargar la imagen
lansat5_curso.img, adjudicarle como nombre de salida textura.img, dentro de la
carpeta de resultados y seleccionar el tamaño de la ventana, que vamos a dejar en 3x3.
Observamos que aunque la imagen de entrada es de 8 bits nos va a generar una
imagen de salida de coma flotante, ya que los valores del resultado son el de el
estadístico de la varianza para cada píxel.
Aceptamos y una vez terminado el proceso abrimos la imagen resultante en un visor,
preferiblemente en escala de grises para visualizar banda a banda la imagen, de forma
que resulte más sencilla su interpretación:
Navegando por la imagen podemos observar cómo aparecen especialmente resaltados
los contornos de los objetos visibles como son campos de cultivo, bloques de casas o
carreteras, ya que el valor de varianza es más alto que en las zonas más homogéneas.
Lo más significativo es el contorno de las nubes presentes en la zona este, en las
bandas del visible, ya que son muy homogéneas internamente, pero muy distintas de
Las imágenes de entrada deben estar
georreferenciadas y contener el mismo
número de capas. Las imágenes no tienen
porqué estar en la misma proyección o
tener el mismo tamaño de celda. También
trabaja con imágenes calibradas. La
extensión de un proyecto en MosaicPro es
.mop.
Permite utilizar el límite de un polígono
definido para realizar la unión.
guiada con nueve diferentes
fácilmente de modo sucesivo.
Cuenta con apoyo textual y
gráfico para guiar la ejecución
Weighted Seam Line Generation.
Basada en la función de coste más baja.
Basada en la distancia de los píxeles de la zona de solape al pixel central de
Tiene en cuenta la forma de la zona de solape. En un mosaico con dos
imágenes la zona de solape se dividiría en dos polígonos iguales.
Trabaja sólo sobre la zona activa de cada imagen La imagen que está por
encima provee los píxeles en la zona de solape.
Además podremos aplicar el efecto Smoothing y/o Feathering.
Exclude Areas.
Permite señalar áreas dentro de una imagen cuyos valores representativos se
quieren excluir del proceso de corrección del color.
Homogeniza las grandes variaciones de iluminación o color.
Realiza un tratamiento estadístico para la corrección de los desequilibrios en
la intensidad de luz de la imagen mosaicada.
Reduce las diferencias de color existentes entre las imágenes que integran el
Lleva a cabo una homogeneización de los histogramas de las imágenes para
que sean similares. Presupone que todas las diferencias de color y brillo en las
imágenes se debe a los efectos atmosféricos y de iluminación.
de la imagen de salida
Práctica 6: Elaboración de mosaicos. Práctica 6.1 1. Desde el panel principal de ERDAS IMAGINE 2010 en la tabla Manage Data y en dentro del grupo Catalog selecciona la herramienta Image Catalog. 2. Al no tener un archivo de catálogo ya creado deberemos generar uno nuevo. Lo guardaremos en la carpeta “Practica6” y le daremos un nombre identificativo (por ejemplo “Landsat”). 3. Utiliza la herramienta Add image to the Catalog para abrir la ventana del catálogo de imágenes. 4. Navega hasta la carpeta “Práctica6” y selecciona una de las imágenes TIFF, pulsa OK. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 118
5. En la ventana del catálogo de imágenes pulsa Add All y cierra el cuadro de diálogo. 6. Desde el menú despliega Edit y consulta el Catalog Layout. Busca la columna Path. Cuando esta columna esté marcada utiliza el botón UP para situarlo justo encima de la columna Projection. 7. Salva el cambio efectuado, pero asegúrate que en el menú correspondiente consta la opción “User”. Entonces pulsa OK. Puedes alargar la columna para ver el contenido del Path completo. NOTA: Para acceder a una información más detallada sólo tienes que seleccionar el registro de una imagen determinada y usar el icono Image Info . UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 119
8. Para localizar nuestras imágenes en un contexto geográfico global podemos utilizar la función Visual Query Graphical Viewer . Pincha ViewQuery within current extents para incorporar al visualizador todas las imágens de nuestro catálogo podemos utilizar. Query All Images within Current Boundaries .
Con las herramientas de zoom aproxímate al área de trabajo. 9. Situándonos sobre la tabla con el listado de imágenes que integran nuestro catálogo podríamos definir criterios de búsqueda. Para ello bastaría con situarnos sobre uno de los registros y con el botón derecho del ratón seleccionaríamos Criteria. Por ejemplo, podríamos seleccionar la imagen que contiene en su nombre el carácter “1”. La expresión que deberíamos construir sería de la forma: º 10. Cierra el Image Catalog Tool. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 120
Práctica 6.2 1. En el módulo principal de ERDAS IMAGINE 2010 despliega la tabla Home, en el grupo Information y selecciona Layer Info. Se abrirá una ventana de diálogo. 2. En el menú principal de esa imagen seleccionamos File/Open, elegimos abrir imágenes tipo TIFF y abrimos la imagen llamada “cuarto_1”. 3. En la misma ventana ImageInfo generamos las capas de pirámides (Edit/Compute Pyramid Layers). Señalar Compute Pyramid Layers y el resto de parámetros los vamos a dejar tal y como los consigna ERDAS. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 121
4. Repite los pasos 2 y 3 para la imagen “cuarto_2”. 5. Abre un Viewer y carga las dos imágenes: “cuarto_1” y “cuarto_2”. 6. Utiliza la función Swipe para analizar la zona de solape entre ambas imágenes. 7. Cierra el Viewer y desde el módulo principal de ERDAS IMAGINE 2010 selecciona la tabla Raster/grupo Mosaic/ Mosaic Pro. 8. Accedemos a la interfaz gráfica para la generación de mosaicos en ERDAS. 9. Desde el menú Edit accedemos a la herramienta para cargar las imágenes que queremos “mosaicar” (Add Images). Seleccionamos la imagen “cuarto_1” y pasamos a la pestaña Images Options. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 122
10. Elegimos la opción Compute Active Area y pulsamos el botón Set modificando el Crop Area hasta el 5%. Esto es útil cuando los bordes de nuestras imágenes pueden incluir información defectuosa. No es el caso, pero aún así, vamos a seleccionarlo. 11. Repite la última parte para cargar la segunda imagen cuarto_2” 12. Despliega el Color Corrections Options , elige Use Histogram Matching y pulsa Ok. 13. A continuación definiremos el tipo de líneas de corte por medio de Automatically Generate Cutlines for Intersection . 14. Marcamos Weighted Seamline y pulsamos Ok. 15. Observa las opciones que ofrecen las herramientas Image Resample Options y Set Overlap Function , pero de momento deja las opciones que te da por defecto. 16. Para finalizar el proceso pulsa Run the Mosaic Proccess to Disk o accede a la misma opción desde el menú Procces. 17. Da un nombre al archivo de salida y guárdalo en la carpeta “Práctica6”. En la pestaña Output Options marca la opción Stats Ignore Value y deja el valor 0. Pulsa Ok. 18. Abre una ventana Viewer y visualiza el resultado prestando atención a la zona de solape. Puedes compararlo, si quieres, con las dos imágenes de partida. 19. Cierra el Viewer. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 123
Práctica 6.3 1. Abre el editor de preferencias seleccionando Session/Preference. 2. En el User Interface & Session localiza las preferencias relativas a 6‐or‐greater Band Image. Elige una combinación de bandas 3, 2 y 1 para los canales del rojo, verde y azul, respectivamente. Después, pulsa User Save y Close. 3. Despliega el Viewer y abre los archivos “cuarto_1.tif”, “cuarto_2.tif”, “cuarto_3.tif” y “cuarto_4.tif”. 4. Cierra el Viewer y desde el módulo principal de ERDAS IMAGINE 2010 selecciona la tabla Raster/grupo Mosaic/ Mosaic Pro. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 124
5. Añade los cuatro cuartos Landsat a tu espacio de trabajo con Add Images, en la pestaña Image Area Options selecciona Use Entire Image.
6. Ahora vamos a aplicar las correcciones de color para conseguir una mayor homogeneidad en el archivo de salida. Selecciona el icono Color Correction Options . 7. Activa la opción Exclude Areas. 8. Pulsa el botón Set. NOTA: Cuando se decide mosaicar una imagen puede resultar conveniente eliminar del proceso aquellos pixeles que pueden presentar valores extremos (como cuerpos de agua o nubes). Esta opción te permite marcar este tipo de cubiertas para que no se tengan en cuenta durante el Color Balancing, Image Dodging o el Histogram Matching. 9. En la ventana que se abre tenemos dos espacios de visualización, uno de la imagen general y otro de detalle, y una serie de iconos para la selección de las áreas a excluir. Localizaremos áreas correspondientes a los cuerpos de agua que presentan color negro (visibles, por ejemplo en la imagen “cuarto_3”). UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 125
10. Con la herramienta Create Polygon AOI trazaremos un polígono en el área de interés y con él seleccionado utilizaremos la opción Exclude Areas that are spectrally similar . Marcamos un valor máximo de pixel de 80 y nos aseguramos de que esté activa la opción de búsqueda aplicada a todas la imágenes. Podemos repertir este proceso para incluir más píxeles de agua o de otras cubiertas que aparezcan con color blanco. 11. Después de seleccionar las áreas sólo queda pulsar Apply to All y cerramos la ventana Exclude Areas. 12. A continuación marcamos la opción Use Image Dodging y pulsamos sobre el botón Set. UNIDAD SIG‐CCHS: Introducción al tratamiento digital de imágenes con ERDAS Imagine 126
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References: resolución 
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