#GX24 #GX24

Desde lejos no se ve…(o sí se ve ? Introducción al sensado remoto

Javier Preciozzi jprecio@dsensetechnologies.com

#GX24

Introducción

#GX24

Introducción

#GX24

Introducción

Referencia: http://www.satellitedebris.net/whatsup/

#GX24

Adelanto

Proyectos académicos

Aplicaciones

Breve introducción al sensado remoto

Introducción al sensado remoto

#GX24

Introducción al sensado remoto Tipos de sensores

#GX24

Introducción al sensado remoto Formación de la imagen

#GX24

Introducción al sensado remoto Espectro elecromagnético

#GX24

Introducción al sensado remoto

Programas más conocidos • Landsat

• MODIS

Satélites multi-espectrales

#GX24

Introducción al sensado remoto

40 años de imágenes Totalmente gratuitas Por lejos el programa con más publicaciones científicas

LandSat

#GX24

Introducción al sensado remoto Muy Alta Resolución

#GX24

Introducción al sensado remoto

Geometría de la imagen • Precisión de la posición del pixel (georeferenciación) Radiometría de la imagen • Los niveles que se mide en cada punto de la grilla de muestreo Resolución de la imagen • Paso de muestreo, función de transferencia

Calidad de la imagen

Proyectos académicos

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

• Orbita a 755 Km

• Resolución: 30 a 50 Km

• Field Of View: 1200 Km

• Microondas – Banda L (1.4 GHz)

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

#GX24

Proyectos académicos - SMOS

#GX24

Proyectos académicos – Pléiades

• Orbita a 694 Km • Resolución: 0.7 m Pan • 4 bandas espectrales a 2.8 m • Field Of View: 20 Km • Estereo y tri-estereo • Menos de 1 m de error en

geolocalización

#GX24

Proyectos académicos – Pléiades

#GX24

Proyectos académicos – Pléiades

#GX24

Proyectos académicos – Pléiades

#GX24

Proyectos académicos – Pléiades

Aplicaciones

#GX24

Aplicaciones al Agro

• Ambientaciones para agricultura de precisión

• Estimación de rendimiento

• Cálculo de factor LS

#GX24

Aplicaciones al agro

• Realización de mapas para agricultura de precisión

• Basado en imágenes satelitales

Ambientaciones

#GX24

Aplicaciones al agro

Polígono del campo georeferenciado: • ESRI Shapefile • KML o KMZ (Google)

Ambientaciones

#GX24

Imágenes LANDSAT 5 • Thematic Mapper (TM)

• 6 bandas de 30 metros por pixel • 1 banda de 120 metros por pixel

Imágenes LANDSAT 7 • Ehnanced Thematic Mapper (ETM+

• 6 bandas de 30 metros por pixel • 1 banda a 60 metros por pixel • 1 banda a 15 metros por pixel

Ambientaciones Aplicaciones al agro

#GX24

Aplicaciones al agro

Consideraciones agronómicas: • Época del año a utilizar • Que años utilizar Consideraciones de procesamiento: • Imágenes con nubosidad • Imágenes de baja calidad • Corrección atmosférica

Ambientaciones

#GX24

Preprocesamiento • Imágenes no siempre correctamente georeferenciadas • Georeferenciamiento con el shape del campo • Obtención de región de la imagen sobre la cual trabajar Cálculo del índice verde • Relación entre bandas espectrales • Indica que tanta luz es absorbida (o reflejada) • Varía entre [-1,1] pero en la práctica la variabilidad es

entre [0,1]

Ambientaciones Aplicaciones al agro

#GX24

Proceso de clustering • Método estadístico para agrupar datos n-dimensionales

• Dos elementos importantes:

• Técnica de clustering • Distancia a utilizar

Aplicaciones al agro Ambientaciones

#GX24

Aplicaciones al agro Ambientaciones

#GX24

Aplicaciones al agro Ambientaciones

#GX24

Aplicaciones al agro

Entradas: • Shape de campos para estimar Insumos: • Imágenes satelitales Salidas: • Puntos de muestreo • Porcentaje del área

Estimación de rendimiento

#GX24

Aplicaciones al agro Estimación de rendimiento

#GX24

Aplicaciones al agro

• Uno de los factores de USLE-RUSLE (erosión) • Controlado desde 2013 por RENARE

• Relación entre largo y pendiente máxima

Cálculo del factor LS

#GX24

Aplicaciones al agro Cálculo del factor LS

#GX24

Aplicaciones al agro Cálculo del factor LS

#GX24

Aplicaciones al agro Cálculo del factor LS

Javier Preciozzi– jprecio@dsensetechnologies.com