Desde lejos no se ve...(¿o sí se ve) - introducción al sensado remoto

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

Javier Preciozzi [email protected]

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Introducción

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Introducción

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

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Adelanto

Proyectos académicos

Aplicaciones

Breve introducción al sensado remoto

Introducción al sensado remoto

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Introducción al sensado remoto Tipos de sensores

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Introducción al sensado remoto Formación de la imagen

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Introducción al sensado remoto Espectro elecromagnético

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Programas más conocidos • Landsat

• MODIS

Satélites multi-espectrales

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

LandSat

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Introducción al sensado remoto Muy Alta Resolución

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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

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Proyectos académicos - SMOS

• Orbita a 755 Km

• Resolución: 30 a 50 Km

• Field Of View: 1200 Km

• Microondas – Banda L (1.4 GHz)

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Proyectos académicos - SMOS

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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

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Proyectos académicos – Pléiades

Aplicaciones

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Aplicaciones al Agro

• Ambientaciones para agricultura de precisión

• Estimación de rendimiento

• Cálculo de factor LS

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Aplicaciones al agro

• Realización de mapas para agricultura de precisión

• Basado en imágenes satelitales

Ambientaciones

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

Ambientaciones

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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

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

Ambientaciones

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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

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

• Dos elementos importantes:

• Técnica de clustering • Distancia a utilizar

Aplicaciones al agro Ambientaciones

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Aplicaciones al agro Ambientaciones

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

Estimación de rendimiento

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Aplicaciones al agro Estimación de rendimiento

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

• Relación entre largo y pendiente máxima

Cálculo del factor LS

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Aplicaciones al agro Cálculo del factor LS

Javier Preciozzi– [email protected]

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