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Timestamp: 2019-10-16 15:33:47+00:00

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Tipos de resolución en imágenes geoespaciales - Alfa Geomatics
Hace algún tiempo escribimos una entrada para introducir el tema de Teledetección, como parte de nuestra serie “Técnicas y Sistemas de observación terrestre“, en esa entrada hablamos brevemente de los tipos de resolución a considerar cuando hablamos de imágenes satelitales, pero esos conceptos también son aplicables a imágenes con vuelos de drones, aviones o similares y de eso va la entrada de ahora.
Cuando adquirimos una cámara digital o revisamos las especificaciones de la cámara de nuestros smartphones un detalle que es clave, incluso para tomar la decisión de compra, es la resolución de la camara. Así podemos hablar de cámaras de 5, 8, 12 e incluso más megapíxeles y asociamos mayor calidad de imagen a una mayor resolución. Pero, ¿Qué significa ese tipo de resolución? Para responder esta pregunta lo primero que tenemos que saber es que existe una unidad mínima de medida, que es la que llamamos pixel que es un cuadrito que contiene información de la imagen, así una fotografía digital es en realidad un arreglo matricial de pixeles dispuestos en filas y columnas como si fuera una cuadrícula de una hoja de Excel.
Para entender este concepto veamos la siguiente imagen tomada con nuestro dron para un trabajo de fotogrametría.
La imagen anterior fue tomada con un drone DJI Mavic Pro, se pueden consultar las especificaciones de la cámara en este enlace pero creanme cuando les digo que tiene una cámara de 12 megapíxeles de resolución. Hay una manera diferente de demostrarlo, cuando revisamos los detalles de la imagen podemos ver que windows nos muestra que el tamaño de la imagen es de 4000 x 3000 pixeles.
Si hacemos la matemática 4000 x 3000 = 12 millones de píxeles, es decir, 12 megapixeles. Con este concepto inicial en mente nos podemos meter de lleno a estudiar los tipos de resoluciones de imágenes geoespaciales.
Es obvio pensar que en Geomática las imágenes que se toman de la tierra tiene que tener una relación entre lo que se ve en la imagen, lo que representa en la realidad y sobre todo la proporción que existe entre el tamaño del elemento de la imagen y el tamaño real del mismo. El parámetro que nos dice cual es esa relación es el GSD que son las siglas de Ground Sample Distance. Este parámetro nos dice la resolución espacial de la imagen, es decir, el área real que representa un píxel en el terreno.
La relación entre el valor de GSD y el detalle espacial de la imagen es inversa, es decir, que a mayor GSD menor detalle espacial. Para entenderlo veamos la siguiente imagen:
Diferentes resoluciones de diferentes satelites de observacion terrestre
En la imagen anterior se observa el mismo punto (el redondel) a diferentes resoluciones espaciales (GSD) para diferentes satelites de observacion terrestre. Los valores en paréntesis representan el GSD de cada satélite y claramente se ve que a mayor GSD menor detalle espacial, esto es así porque en cada imagen un cuadrito , un pixel, representa más área y siendo que el pixel es la unidad mínima de una imagen es imposible poder ver en detalle lo que hay dentro del pixel.
Esto nos lleva a un comentario importante. En Google Earth la resolución espacial de la información no es uniforme, depende de varias variables el tipo de resolución no es uniforme. Por ejemplo, en España debido al proyecto PNOA del Instituto Geográfico Nacional Español la resolución puede alcanzar hasta 25 cms en algunos lugares, pero en buena parte de las zonas urbanas anda alrededor de 40 cms en promedio pero podria ser mas. Como sea el punto al que quiero llegar es que como sea realizar un plano, como lo hacen algunos “profesionales” con una imagen de Google Earth aun pudiendo llegar a ver el pixel correcto (que ya de por si es extremadamente difícil) tendremos de entrada un error de 40 cms por poco. Con lo que la conclusión es que no se puede pretender que un plano que se ha medido desde Google Earth va a corresponder con las medidas de la realidad.
La resolución radiométrica hace referencia a la cantidad de niveles digitales en la que es posible guardar la información recibida de una imagen. Cada imagen,digitalmente, se guarda en bytes y cada byte está compuesto por 8 bits. Un valor, computacionalmente hablando, se puede guardar como un “0” o un “1”, decir que algo tiene 8 bits de información hace referencia a la posibilidad de combinar esos ceros y unos en 8 sub espacios diferentes, es decir, 2^8 que es igual a 256 posibilidades.
Pues bien la resolución radiométrica hace referencia a cuanta información ha sido posible que el sensor distinga, a mayor resolución radiométrica, mayor posibilidad de que la información sea mas variada. Veámoslo con una imagen.
Misma imagen para diferentes resoluciones radiométricas
De la imagen anterior vemos que una imagen puede tener 1 bit de resolución radiométrica, es decir 2^1=2, es decir que la información se guarda en 0 o 1, no hay más. Cuando la resolución radiométrica aumenta a 2 bits las posibilidades de guardar esos ceros y uno aumentan a 2^2= 4 posibilidades y así hasta llegar a una imagen de 8 bits que presenta más detalle porque los valores posibles son 256.
La resolución espectral hace referencia a la posibilidad de bandas del espectro electromagnético que han sido posibles detectar con el sensor. En las cámaras digitales convencionales, como las de nuestros teléfonos, la resolución espectral es 3, porque solo guardan las bandas R, G y B y con la combinación respectiva de ellas forman los colores de las imágenes. Asi si decíamos que una imagen era como una cuadrícula de hoja de Excel, una imagen de 3 bandas de resolución espectral sería como un libro de Excel con 3 hojas.
Sin embargo, ya sabemos que el espacio del espectro electromagnético que el ojo humano puede distinguir es muy pequeño, y no podemos percibir información y fenómenos que se hacen notorios en bandas del espectro que ya no podemos ver, pero hemos podido crear sensores que si pueden hacerlo: las cámaras multiespectrales, las cuales guardan no sólo la información del color de las cosas si no también como se “verían” en bandas como el infrarrojo o ultravioleta.
El ojo humano solo es capaz de descifrar una pequeña parte del espectro electromagnético
La clasificación de sensores multiespectrales dependerá de la cantidad de bandas que es posible descifrar. Existen satélites que son capaces de poder capturar hasta 300 bandas del espectro, estos sensores se conocen como hiper espectrales.
Diferentes tipos de resolución espectral
Las aplicaciones de poder seleccionar esas bandas, como si fueran láminas, y poder superponerlas unas con otras en diferentes órdenes, tienen muchas aplicaciones pero dentro de las más populares está la que se conoce como “Agricultura de precisión” que con imágenes multiespectrales permite detectar la salud de los cultivos o si hay presencia de plagas.
Con las combinaciones de bandas es posible detectar plagas o rendimientos de cultivos en Agricultura de precisión.
Una vez en un viaje alguien me preguntó que a que me dedicaba, y ya en las palabras mas sencillas que encontré le explique yo hacia mapas, y entonces esta persona me dijo “Pero ¿para que haces mapas si ya todos los mapas del mundo están hechos?”, bueno si y no , el mundo está en constante cambio, dicen que en Reino Unido se hace una media de 20 mil cambios todos los días a los mapas del país. Pues bien, la resolución temporal hace referencia a la frecuencia con la cual la información de un lugar específico es recolectada. Si un lugar es medido por cualquier técnica cada quince días se dice que la resolución temporal de las imágenes es de 15 dias, y asi para otras frecuencias.
No hay mucho más que decir, solo enfatizar el hecho de que el mundo es cambiado constantemente, por obras civiles, o fenómenos naturales, y que una imagen puede que no sea útil o vigente y dependerá de la velocidad de los cambios en la zona lo que determinará eso.
Aqui les dejo una serie temporal del crecimiento de San Salvador utilizando la herramienta de Google Earth Engine.

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