INSTITUTO PROFESIONAL DUOCUC Escuela de Recursos Naturales Carrera de Ingeniería (E) Medio Ambiente Curso de Aplicación de Sistema de Información Geográfica (SIG). 2004 Profesora: Mónica Ihl T. Ayudante : Diego Soza Z.

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INDICE I. TALLER INTRODUCTORIO IDRISI 3.2 …………………………………………………………….. 2

II. PROCESIMIENTO PARA LA CLASIFICACIÓN DE …………………………………………………… 8

CUBIERTAS DE USO DE SUELO

III. ANEXO DESCRIPCION DE LOS MODULOS DE IDRISI …………………………………………………………… 15

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I. TALLER INTRODUCTORIO IDRISI 3.2 1. OBJETIVOS ?? Familiarizarse con la interfaz de Idrisi32 y con sus características principales. ?? Llevar a cabo tareas relacionadas con el entorno de Idrisi 32, visualización de capas de datos y de colecciones, sobre

composiciones de mapas, sobre paletas, símbolos y creación de capas de textos, sobre estructura de datos y escalamiento. 2. MARCO DE REFERENCIA IDRISI es un programa SIG producido por Clark Labs. La organización fue fundada en 1987 como el proyecto IDRISI por el profesor Ron Eastman. En 1994 el nombre fue cambiado a Clark Labs. Es una institución de educación e investigación localizada en la Universidad de Clark en Worcester, Massachussets, USA y está fuertemente atada a la Escuela de Graduación de Geografía y al programa de desarrollo Internacional de Clark. Las actividades de este laboratorio pueden agruparse en tres áreas: El desarrollo, la distribución y el soporte del análisis geográfico y del sistema de software de procesamiento de imágenes y el paquete de edición y digitalización vector CartaLinx; programas de educación y de investigación. Desde su presentación en 1987, IDRISI ha alcanzado 20000 instalaciones en más de 130 países alrededor del mundo. En 1998 fue presentado el CartaLinx, un estructurador de datos espaciales. El programa permite la digitalización, desarrollo de bases de datos y edición topológica; soporta una variedad de métodos de entrada de datos y formatos para transferir desde ArcInfo, ArcView y MapInfo. Actualmente existen en actividad muchos grupos de investigación en Clark Labs. Estas investigaciones incluyen: Análisis de cambios y de series de tiempo, soporte de decisiones e incorporación de errores al SIG, análisis Geoestadístico, modelamiento de superficies, transferencia de tecnología e implementación de sistemas. Artículos de revistas, presentaciones de conferencia, documentos de proyectos, materiales de entrenamiento y nuevas capacidades de software son productos típicos de las actividades de investigación. Usted puede consultar más detalles en http://www.clarklabs.org 3. PROCEDIMIENTOS ESPECIFICOS 3.1. El entorno de Idrisi32 - Para ejecutar Idrisi vaya a Inicio -> Programas -> Idrisi32 -> Idrisi32 . Automáticamente se abre una ventana con el título Project Environment (Entorno de Proyecto). Esta ventana permite indicar los directorios donde se encuentran los archivos de datos con los que va a trabajar. (si la ventana no se despliega automáticamente, se puede acceder a ella desde la opción Data paths del menú File) Un proyecto es una organización de directorios de datos: tanto los directorios de los archivos de entrada que se usarán, como los de los archivos de salida que se crearán. El elemento fundamental de un proyecto en Idrisi32 es el directorio de trabajo (Working Directory). El directorio de trabajo es la ubicación en donde se encuentran los datos de entrada y donde se escribirá la mayoría de los resultados de los análisis. Además del directorio de trabajo, también se pueden tener diversos directorios de recursos (Resource Folders). Un directorio de recursos, es cualquier directorio desde el cual se pueden leer datos pero en el cual típicamente no se escriben datos. Los botones Add y Remove de la ventana de entorno de proyecto se usan para agregar y eliminar directorios de recursos. Idrisi mantiene la configuración del entorno de proyecto de una sesión a otra. Como consecuencia de esto no hay necesidad de guardar explícitamente el entorno de proyecto, a menos que se tenga pensado usar varios entornos de proyecto. - Haga click en el botón Browse de la ventana Data Paths y seleccione “c:\Idrisi32 Tutorial\Using Idrisi32” como directorio de trabajo. - Haga click en el botón Save As… y guarde el entorno de proyecto con el nombre “tutorial.env”. El entorno de proyecto se almacena en un archivo con extensión ENV, de forma similar a ArcView, en donde los proyectos tienen extensión APR. 3..1..1.. Cuadrros de Diiállogo y Liisttas de Sellecccciión - Presione OK para cerrar la ventana de entorno de proyecto. (Es posible acceder a esta ventana en cualquier momento desde el

menú File->Data Paths o con el botón de la barra de herramientas).

- Abra la ventana del Display Launcher desde el menú Display -> Display Launcher o con el botón de la barra de herramientas.

- En tipo de archivo elija Raster Layer. Haga click en el botón para abrir la ventana de selección de archivos (Pick List), que es utilizada en la mayoría de módulos de Idrisi32 (También es posible acceder a la ventana de elección haciendo doble click sobre el cuadro de texto en blanco). En la ventana de selección se despliegan los nombres de los layers en el directorio de trabajo, y después cada directorio de recursos presente en el entorno de proyecto. Si un folder no tiene signo ‘+’ ó ‘-‘ indica que no contiene archivos del tipo que se quiere desplegar. Adicionalmente, la ventana de selección presenta un botón Browse en la parte inferior. Sirve para seleccionar archivos de algún directorio diferente a los que aparecen en el entorno del proyecto. - Seleccione la imagen ‘SIERRADEM’ del directorio de trabajo y presione OK. Note que ahora el nombre de la imagen aparece en el cuadro de texto de la ventana Display Launcher. Una vez se ha elegido la imagen a desplegar (los términos imagen y Raster Layer son análogos), es necesario seleccionar una paleta (conjunto de colores utilizado para representar la imagen). En la mayoría de los casos, se utilizan las paletas estándar que aparecen en la parte derecha de la ventana Display Launcher. Sin embargo, es posible crear nuevas paletas en caso de ser necesario. -Seleccione la paleta cuantitativa (Quantitative Standard Idrisi)

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Note que la opción Autoscale se ha activado automáticamante. La opción autoscale, es un procedimiento a través del cual Idrisi establece una correspondencia entre los valores de una imagen y los colores de una paleta1. Las opciones de Legend y Title (Leyenda y Título) que están junto a Autoscale permiten desplegar la leyenda y título de la capa. - Presione OK en la ventana Display Launcher para abrir la imagen. Esta imagen es un modelo de elevación de una región de España. 3..1..2.. La barra de estado -Mueva el cursor del mouse sobre la ventana de la imagen SIERRADEM. La barra de estado es la que se encuentra en la parte inferior de la ventana de Idrisi. Note como la barra de estado muestra la posición de Fila y Columna así como las coordenadas X y Y de la ubicación del cursor a medida que éste se mueve.

La fracción representativa ‘RF’, que aparece en la parte izquierda de la barra de estado, expresa la escala actual del mapa (tal como se ve en pantalla). Como los demás valores de la barra de estado, RF se actualiza automáticamente a medida que se cambia el zoom de la ventana activa. 3..1..3.. Organización de Menús La barra de menú principal tiene seis menús: File, Display, GIS Analysis, Modeling, Image Processing, Reformat, Data Entry, Window List y Help. El menú File contiene una serie de utilidades para la importación, exportación y organización de archivos de datos. También para configurar las preferencias de usuario. - Vaya al menú File y escoja la opción User Preferences. Explore las opciones que presenta esta ventana. Presione el botón Revert to defaults para volver a las opciones por defecto. Presione OK para cerrar la ventana. Nota: Los archivos de Idrisi16 son incompatibles con los de Idrisi32. Para poder utilizar archivos de la versión anterior, es necesario convertirlos. Por ejemplo, las extensiones de los archivos raster: IMG y DOC han cambiado a RST y RDC. Para vector: de VEC a VCT. - En el menú File, haga click en la opción Idrisi File Conversion (16/32) para abrir el módulo de conversión de archivos (de Idrisi16 a Idrisi32 y viceversa). La figura 1 muestra la imagen de esta ventana.

La opción Convert all files of this type in a folder es de gran utilidad si se desean convertir todos los archivos presentes en una carpeta de una sola vez. La opción Replace existing data files permite al usuario indicar si desea borrar los archivos originales o mantenerlos después de que se ha realizado la conversión. - Explore las demás opciones del menú File, explique para que sirven. El menú GIS Analysis contiene la mayoría de los módulos. Este menú tiene hasta cuatro niveles de profundidad, pero su organización primaria se encuentra en el nivel uno. Las de este nivel representan el núcleo del análisis SIG; Consulta de base de datos, operadores matemáticos, operadores de distancia, operadores de contexto, Estadística, Toma de decisiones, Análisis de cambio y series de tiempo, y análisis de superficies. El menú Modeling contiene herramientas para la construcción de diagramas de flujo, operaciones de álgebra de mapas, creación y edición de macros.

En Image Processing se incluyen todas las funciones de procesamiento de imágenes: correcciones, filtros, clasificadores, componentes principales, etc. El menú Reformat contiene una serie de módulos cuyo propósito es convertir datos de un formato a otro. Es aquí, por ejemplo, donde se encuentran las rutinas para convertir entre formatos raster y vector, cambiar el sistema de coordenadas de una imagen, generalizar datos espaciales, entre otras. 3..1..4.. Composer La ventana composer se abre automáticamente cada vez que se despliega un layer. El composer se utiliza, entre otras cosas para la construcción de mapas. Permite agregar y eliminar layers, cambiar su orden de dibujo y su simbolización, y además, guardar e imprimir las composiciones (Ver Fig. 2). - Active la ventana de la imagen SIERRADEM, presione el botón Add Layer en el composer y agregue el layer vector CONTOURS que se encuentra en el directorio de trabajo. Elija Uniform Black como al paleta para desplegar el layer. Adicionalmente, esta ventana permite controlar la visualización de la imagen a través de los botones de la parte inferior:

1 Por ejemplo, si una imagen tiene valores entre 1000 y 2000, y la paleta tiene colores de 1 a 256, se debe hacer corresponder cada color con un valor o conjunto de valores de la imagen. Color 1: valor 2000; color 2:valor 2010; ... ; color 256:valor 2000.

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Adicionalmente, esta ventana permite controlar la visualización de la imagen a través de los botones de la parte inferior:

Desplaza la imagen hacia arriba (también con la flecha correspondiente en el teclado) Desplaza la imagen hacia abajo (también con la flecha correspondiente en el teclado) Desplaza la imagen hacia la derecha (también con el teclado) Desplaza la imagen hacia la izquierda (también con el teclado) Zoom In (o con PageUp en el teclado) Zoom Out (o con PageDown en el teclado)

- Experimente con las opciones de zoom y desplazamiento. Haga un acercamiento de forma tal que la estructura de celdas de SIERRADEM sea visible.

3..1..5.. Despliegues gráficos alternativos Idrisi32 provee diferentes medios de visualización. Exploraremos el módulo ORTHO el cual permite la creación de representaciones tridimensionales.

- Haga click en el botón del Display Launcher y despliegue el layer raster llamado SIERRA234. Note que las opciones de paleta se desactivan. La razón es que esta es una imagen en color de 24 bits2 (en este caso, una composición creada a partir de las bandas 2, 3 y 4 de una imagen Landsat). - Elija la opción ORTHO desde el menú DISPLAY. Especifique SIERRADEM como la imagen de superficie y SIERRA234 como imagen drape (o de cubierta). Como es una imagen de 24 bits no es necesario elegir una paleta. Mantenga los demás parámetros con los valores por defecto, excepto para la resolución de salida (escoja 800X600) luego haga click en OK para generar la vista 3D. 3.2. Visualización: Layers (capas) y colecciones de layers EL layer es quizá el elemento más importante en la representación digital de datos geográficos en Idrisi. Un layer es un tema geográfico básico, que consiste de una serie de características similares en algún sentido. Los layers pueden considerarse también como los bloques de construcción de los mapas. así como las variables del análisis geográfico. 3..2..1.. Visualización de layers de mapas.. Desde los inicios de la cartografía automatizada y los SIG los layers se han codificado de acuerdo a dos lógicas fundamentalmente diferentes: raster y vector. Idrisi permite trabajar con las dos formas de representación. Vector En el modelo de datos vector los rasgos geográficos son representados como puntos, líneas o polígonos. Los puntos se almacenan como una coordenada única, las líneas se guardan como series de coordenadas x,y; y los polígonos, como series de coordenadas x,y que encierran un área específica. Raster En el modelo de datos raster la situación es diferente: los rasgos geográficos se representan por medio de una matriz bidimensional de celdas de tamaño constante3. Cada celda (o pixel) se representa con un color y tiene un valor asociado (en el caso de un modelo de elevación, por ejemplo, este valor será la elevación). Para ubicar una celda determinada dentro de la imagen, se hace referencia a ella a través de su número de fila y columna. - Cierre todas las imágenes abiertas (Window List -> Close All Windows)

Haga click en y despliegue el layer vector SIERRAFOREST. Elija la opción de símbolo definido por el usuario y escoja el archivo de símbolos FOREST. Este layer representa las áreas de bosque de una región de España. Utilice las flechas de desplazamiento y las teclas PageUp y PageDown para hacer zoom sobre alguno de los polígonos.

Presione la tecla Inicio en el teclado (o el botón en la barra de herramientas) para volver a la visualización original, luego

presione Fin (o el botón en la barra de herramientas) para maximizar el área de visualización del layer. Para hacer un zoom de

ventana utilice el botón de la barra de herramientas.

2 La capacidad de desplegar imágenes en color de 24 bits es una de las diferencias entre Idrisi16 e Idrisi32. Una imagen de 24 bits es una forma especial de imagen raster, en donde cada celda contiene los datos de tres canales de color independientes (Red, Green, Blue). Cada uno de dichos canales es representado por un valor entre 0 y 255, permitiendo así representar más de 16 millones de colores (256x256x256).

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- Seleccione el botón del cursor de consulta de la barra de herramientas . Haga click sobre alguno de los polígonos de bosque. El polígono se ilumina y su identificador aparece junto al cursor.

- Haga click en el botón ‘Propiedades de Rasgos’ (Feature Properties) en la ventana Composer (o en el botón de la barra de herramientas), y continúe haciendo click sobre los polígonos. Note que la información que se presenta en el cuadro ‘Propiedades de Rasgo’ que se ubica debajo de la ventana Composer. Como puede deducirse de la observación de layer SIERRAFOREST, las representaciones vector están orientadas a los rasgos. Dichas representaciones describen rasgos que son entidades con fronteras distintivas. Ahora se contrastará esta situación con la de los layers raster. - Haga click en el botón ‘Add Layer’ del composer. Este diálogo es una versión modificada del Display Launcher con opciones para agregar tanto layers raster como layers vector al mapa actual. Seleccione la opción de layer raster y elija SIERRANDVI desde la ventana de selección. Elija la paleta NDVI y presione OK. - Note cómo el layer raster ha cubierto por completo el layer vector. Para confirmar que ambos layers están presentes, haga click en la marca de comprobación que aparece junto al layer SIERRANDVI en la ventana Composer. Esto apagará dicho layer, permitiendo ver el que se encuentra debajo. - Haga visible nuevamente el layer SIERRANDVI. - Los layers raster están compuestos de una matriz de celdas (pixels), almacenada como una matriz de valores numéricos, pero representados gráficamente como una grilla de cuadrados (celdas) coloreados. Haga zoom hasta que la estructura raster sea evidente. Puede decirse que los layers raster no describen rasgos en el espacio, sino que describen el espacio mismo. Cada celda describe el carácter o la condición del espacio en esa ubicación especifica.

- Haga click sobre el nombre del layer SIERRANDVI en el Composer para activarlo. Como el cursor de consulta aún está activo, haga click sobre la imagen. Note como todas las celdas contienen algún valor. - Cambie la posición de los layers de forma que el layer vector quede arriba. Para hacer esto, haga click sobre el nombre del layer SIERRAFOREST en el Composer para activarlo. Luego arrástrelo hacia abajo. Con el layer vector arriba, note que se puede ver a través de él donde el espacio está vacío. Sin embargo, los polígonos ocultan todo lo que está bajo de ellos. Esto puede cambiarse utilizando una forma diferente de simbolización. - Seleccione el layer SIERRAFOREST en el Composer. Luego haga click en el botón ‘Propiedades de Layer´ (Layer Properties). - Para cambiar el archivo de símbolos usado para desplegar SIERRAFOREST, haga click en el botón de selección que se encuentra junto al nombre del archivo de símbolos actual y elija FOEREST2. A diferencia del relleno sólido de FOREST, el archivo de símbolos FOREST2 utiliza un patrón de sombreado con fondo transparente. Como resultado de ello, ahora es posible ver completamente el layer inferior. 3..2..2.. Visualización de colecciones de layers Cierre todos los layers abiertos - Abra el Display Launcher y elija la opción de desplegar un layer vector. Abra la ventana de selección y encuentre el layer llamado MAZIP. Note que hay un signo ‘+’ junto a él. Haga clic sobre el signo y note como un grupo adicional de layers es listado bajo él. Seleccione el layer llamado MEDHOMVAL. Use el archivo de símbolos cuantitativo estándar y asegúrese de que las opciones autoscale, title y legend estén activas. El layer representa el valor medio de las casas en Massachussets, por regiones de código postal. 3.2.2.1.Colecciones de layers vector MAZIP es una colección de layers vector. En Idrisi32, una colección es un grupo de layers que están asociados entre sí. Las colecciones vector, se componen de un layer vector (que actúa como un marco espacial) el cual es asociado con una tabla de datos de los rasgos representados. Un marco espacial es un layer que describe únicamente el carácter geográfico de los rasgos, pero no sus atributos. Al asociar con él una tabla con datos de atributos para cada rasgo, es posible generar un layer para cada uno de los campos en la tabla. Idrisi cuenta con un sencillo administrador de bases de datos relacionales que se conoce como Database Workshop.

- Active la ventana del layer MEDHOMVAL y oprima el botón de la barra para abrir el database workshop. Normalmente, el database workshop preguntaría por el nombre de la base de datos y la tabla a visualizar, sin embargo, como el layer en pantalla ya está asociado con una base de datos, se despliega automáticamente. Note que los nombres de las columnas (o campos) de la tabla coinciden con los nombres de los layers que se desplegaron al seleccionar MAZIP en la ventana de selección. Cada fila (registro) de la tabla representa un rasgo diferente (regiones de código postal). - Active el cursor de consulta y haga click en varios polígonos del mapa. Note cómo el registro activo en la tabla se cambia al que corresponde al polígono seleccionado. Con una tabla asociada, cada campo se puede convertir en un layer diferente. Note que en la

ventana del database workshop existe un botón que es igual al del display launcher: . Este icono puede ser usado para desplegar un campo de la tabla. - Escoja el campo MEDHHINC (ingreso medio por casa) haciendo click en cualquier celda de esta columna.

- Presione el botón en la ventana del database workshop para desplegar el campo seleccionado en forma de layer. Las colecciones de layers se crean (y editan) con una herramienta llamada Collection Editor, que se encuentra en el menú File. - Abra el editor de colecciones - Desde el menú File del editor de colecciones escoja la opción Open - En ‘Archivos de Tipo’ elija: *.VLX Vector Link Files (archivos de asociación vector) y abra el archivo llamado MAZIP.VLX. Un archivo .VLX (a través del cual se asocia el layer vector con la base de datos) tiene cuatro componentes: a) El marco espacial (spatial frame) es cualquier archivo vector que define un grupo de rasgos usando identificadores enteros únicos. En este caso, la definición espacial de las áreas de código postal, MA_ZIPCODES

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b) El archivo de base de datos (database file) es un archivo en formato de Microsoft Access. Esta colección usa un archivo de base de datos llamado MA_ZIPSTATS c) Los archivos de bases de datos pueden contener múltiples tablas. En el archivo VLX se indica qué tabla debe usarse. En este caso, la tabla DEMOGRAPHICS. e) El campo de asociación o encadenamiento (link field), es el campo de la tabla que contiene los identificadores que se asocian (que coinciden) con los identificadores usados para las características en el marco espacial. Este es el elemento más importante del archivo VLX, pues sirve para establecer la relación entre los registros en la base de datos y los rasgos en el archivo vector. Para esta colección, el campo de asociación es IDR_ID. - Cierre el editor de colecciones. 3.2.2.2.Colecciones de layers raster Con layers de tipo raster, la lógica de creación de una colección es muy diferente. Una colección raster es una agrupación de layers. Se crean y editan con el editor de colecciones. A diferencia de la colección vector, lo que se genera al crear una colección raster es un archivo .RGF (raster group file). - Abra de nuevo el editor de colecciones. - Desde el menú File escoja New - En ‘Archivos de tipo’, elija Raster group files - Llame SIERRA al nuevo archivo y haga click en ‘Abrir’ - Con el botón Add After agregue los siguientes archivos a la colección: SIERRA1, SIERRA2, SIERRA3, SIERRA4, SIERRA5, SIERRA7, SIERRA234, SIERRA345, SIERRADEM Y SIERRANDVI - Para guardar la colección vaya a File->Save - Cierre el editor de colecciones. - Abra el Display launcher - Presione el botón de selección y en la lista, haga click sobre el signo ‘+’ que aparece junto al nombre del archivo de colección que acaba de crear. - De los layers que aparecen bajo él (SIERRA) seleccione SIERRA345 y presione OK para volver a la ventana del Display Launcher. - Note que en el cuadro de texto aparace el nombre de la colección y del layer elegido (p.ej. sierrra.sierra234). Presione OK para visualizar el layer. - Para hacerse a una idea de la utilidad de los archivos .RGF, presione el botón Feature Properties en el composer y preste atención al cuadro Properties que aparece debajo de éste. - Active el cursor de consulta y haga click sobre varios lugares de la imagen. (observe el cuadro Properties) - Con un RGF, se pueden examinar simultáneamente los valores de los pixeles de todos los layers que componen la colección. 3.3. Estructuras de datos y escalamiento - Utilice el Display Launcher para desplegar los mapas ETIOPIA y WESTBORO (active la opción map composition en el display launcher). Compare las leyendas de los dos. Para apreciar las razones de estas diferencias, utilizaremos el explorador de archivos de

Idrisi (desde el menú File->File Explorer o con el botón de la barra de herramientas). El explorador de archivos Idrisi es una herramienta para listar, examinar y administrar los archivos de datos de Idrisi. El panel de la izquierda muestra todos los tipos de archivos utilizados en Idrisi. La parte inferior de la ventana del explorador de archivos contiene utilidades para copiar, eliminar y cambiar de nombre a los archivos, junto con un segundo grupo de utilidades para ver el contenido de los archivos (view binary, view structure) - Seleccione el layer WESTLUSE de la lista de archivos (note que está listado como westluse.rst). Este es el archivo de datos del layer. Sin embargo, los layers raster involucran otro archivo: el archivo de documentación (o metadatos) con extensión .rdc - Con WESTLUSE seleccionado, presione el botón View Structure. Esta utilidad muestra el valor real de los datos del archivo en forma matricial (cada número representa un pixel en la imagen). Para este layer, cada uno de los números representa un tipo de uso del suelo. Utilice las flechas para desplazarse por la matriz. Después, cierre la ventana de visualización de estructura. - Aún con WESTLUSE seleccionado, presione el botón View Metadata (también se puede acceder a los metadatos desde el menú File

o con el botón de la barra de herramientas). Esta utilidad muestra el contenido del archivo de documentación (westluse.rdc). Este archivo contiene la información fundamental que permite que el archivo sea desplegado. Los siguientes son algunos de los datos contenidos en el archivo de documentación: ?? Tipo de archivo (raster, vector, de correspondencia, de valores, etc.) ?? Título (el título del layer que se despliega en la ventana de mapa) ?? Tipo de datos: se refiere al tipo y al rango de los valores posibles de la imagen. Cuando se dice que el tipo de datos de un layer

raster es entero, quiere decir, que los valores de cada pixel serán números enteros entre –32768 y 32768, existe un tipo especial de entero llamado byte, que permite almacenar valores enteros entre 0 y 255. Otro tipo de datos es el real, que puede almacenar valores entre 1.0X10-38 y 1.0X1038 con siete dígitos significativos.

?? Tipo de archivo: se refiere a la forma interna de almacenamiento del archivo. Existen dos opciones: binario y ASCII. En tipo binario, los valores del layer raster se almacenan con su valor binario real, mientras que en tipo ASCII, cada dígito de un número es almacenado como un carácter individual. Por este motivo, los archivos ASCII ocupan un mayor espacio de almacenamiento y su procesamiento es, geneeralmente, mas lento que el de los archivos binarios.

?? Las filas y columnas indican la estructura básica raster. No es posible cambiar el tamaño de una imagen con sólo cambiar estos valores. La información del archivo de documentación simplemente describe la imagen.

?? Los 7 campos relacionados al sistema de referencia, indican la ubicación de la imagen en el espacio (los parámetros de los sistemas de referencia se almacenan en archivos REF). las unidades de referencia pueden ser metros, pies, kilómetros, grados o

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radianes (m, ft, km, mi, deg, rad). El multiplicador de la unidad de distancia se utiliza para acomodar otros tipos de unidades (p. Ej. Minutos). Por lo tanto, si las unidades son alguna de las 6 reconocidas, el campo Unit distance siempre será 1.

?? Los campos de error posicional y resolución son solamente campos informativos. ?? Los campos valor mínimo y valor máximo expresan el menor y mayor valor de todos los pixels del layer raster actual. (display

minimum y display maximum hacen referencia al menor y mayor valor que se visualiza al abrir el layer). ?? El campo unidades de valor indica la unidad de medida de lo que representan los valores de la imagen. El campo de valor de error

indica ya sea un RMS para datos cuantitativos o un error poroporcional para datos cualitativos (como en este caso). Ambos campos se pueden dejar en blanco o como Unknown (desconocido), ya que son utilizados por pocos módulos de análisis.

?? Un dato flag (bandera) es cualquier valor especial. Idrisi reconoce un valor especial llamado background (fondo), que quiere decir ‘ausencia de datos’. Otro flag reconocido es missing data, para indicar datos perdidos.

-Ahora haga click en la pagina ‘Leyenda’. Contiene las interpretaciones para cada una de las categorías de uso del suelo. Esta información se utilizada para construir la leyenda que se despliega en la ventana de mapa. - Explore la documentación del layer raster ETDEM. Compare sus parámetros con los de la imagen anterior. Explore también la pagina ‘Leyenda’ para encontrar diferencias. Cuando haya terminado cierre la ventana Metadata y el explorador de archivos. - Despliegue el layer raster ETDEM con la paleta TEST16, asegurándose de que la opción de leyenda esté activa. Note que ahora se observa un tipo de leyenda diferente al de la composición en pantalla (la cual usa la paleta TERRAIN). - Utilice el Symbol Workshop para abrir la paleta TEST16 y mirar sus características. Encuentre diferencias entre ésta y la paleta TERRAIN, que uso para desplegar el mapa ETIOPIA. Las siguientes son las diferentes situaciones que se pueden presentar en la construcción de la leyenda: ?? Cuando el tipo de datos es entero o byte, y el layer raster contiene valores entre 0 y 255. Idrisi interpreta los valores como números

de símbolos en la paleta. (valor 3 con el símbolo 3, …). Además, si el archivo de documentación contiene los textos de la leyenda, también son desplegados.

?? Si el tipo de datos es entero y el layer contiene más de 256 valores, o si el tipo de datos es real, Idrisi automáticamente asigna los símbolos mediante un procedimiento conocido como Autoscaling y construye la leyenda automáticamente. Autoscaling divide el rango de valores de la imagen en un número igual de categorías al expresado en Autoscale min y Autoscale max en la paleta, y asigna los valores de las celdas a colores de paleta según esta relación. (p. Ej. Si Autoscale Min=0 y Autoscale Max = 255, y la imagen tiene valores entre 1000 y 3000, el valor 1000 será visualizado con el color 1 de la paleta, el valor 2000 será visualizado con el color 128 de la paleta, el valor 3000 con el color 256 de la paleta).

?? La naturaleza de la leyenda creada con autoscale depende del número de símbolos de la paleta.Si el número de símbolos de la paleta entre los valores Autoscale Min y Autoscale Max es menor o igual que el máximo número de categorías de leyenda permitido (16, por defecto), Idrisi despliega la leyenda con recuadros separados, y el rango de valores aplicables a cada uno (p. Ej. ETDEM con la paleta TEST16). Sin embargo, si el número de símbolos de la paleta excede a 16, Idrisi construye una leyenda continua, mostrando la posición de valores representativos (como la imagen ETDEM con la paleta TERRAIN).

5. REFERENCIAS DEL TALLER [1] Chris Allen, The Clark Labs, Clark University. [2] IDRISI 32 for windows. Tutorial exercises. 1999

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II. PROCESIMIENTO PARA LA CLASIFICACIÓN DE CUBIERTAS DE USO DE SUELO. Fernández-Coppel, Ignacio A; Herrero Llórente, Eliécer. Escuela Técnica Superior de Ingeniarais Agrarias. Palencia. UNIVERSIDAD DE VALLADOLID. Clasificacion de cubiertas con Idrisi.

1. CLASIFICACION SUPERVISADA El proceso para realizar una clasificación supervisada es el siguiente: 1. - Localizar zonas representativas de cada tipo de cubierta que puedan ser identificadas en la imagen (denominadas zonas de entrenamiento). 2. - Digitalizar polígonos alrededor de cada zona de entrenamiento, asignando un único identificador a cada tipo de cubierta. 3. - Analizar los pixeles dentro de cada zona de entrenamiento y crear curvas de respuesta espectral (firma espectral) para cada tipo de cubierta. 4. - Clasificar la imagen entera comparando la firma de cada uno de los pixeles con cada una de las curvas de respuesta espectral conocidas, y asignando ese pixel al tipo de cubierta que tiene una firma espectral similar.

1.1 IDENTIFICACION DE LAS ZONAS DE ENTRENAMIENTO Nosotros vamos a clasificar la imagen correspondiente a la zona de los embalses (Camporredondo) en el norte de Palencia, para ello emplearemos la combinación RGB falso color bandas -2,3,4-.Con ayuda de esta imagen identificaremos cada uno de los tipos de cubiertas existentes ya estas les asignaremos un único identificador; y seleccionaremos dentro de cada cubierta una o más zonas en la imagen. A ) Crea una lista de todos los tipos de cubiertas que identificas en la imagen, asigna un solo identificador para cada cubierta. Las zonas de entrenamiento se pueden digitalizar en cualquier orden pero los números de los identificadores han de ir seguidos, de manera que si tu tienes seis tipos de cubiertas diferentes tus identificadores irán del 1 al 6. B) Visualiza la imagen en falso color -2,3,4- (o si prefieres una vez que conoces los tipos de cubiertas visua1iza la imagen CAMP04 con paleta de Gris 256). Utiliza el icono que te permite digitalizar sobre la pantalla, para dibujar polígonos alrededor de tus zonas de entrenamiento. Esto se realiza de la siguiente manera: Realiza un zoom sobre la cubierta elegida (p.e. el agua).

Luego selecciona el icono para crear los vectores:

Cubierta Identificador Agua (embalse) 1 Suelo desnudo 2 Coníferas 3 Frondosas 4 Praderas 5 Matorral 6

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Crea un fichero vector llamado ZONAS, escoge crear polígonos, e introduce el identificador que tú escogiste para el agua. Ahora te aparecerá un cursor. Muévelo al punto de inicio de tu zona de entrenamiento y presiona el botón de la izquierda del ratón. Luego mueve el cursor al próximo punto a lo largo de los límites de la zona y presiona el botón izquierdo de nuevo (verás como una línea se va formando). Los polígonos de las zonas de entrenamiento deberán encerrar un área homogénea de cada tipo de cubierta, por lo tanto hay que evitar que la línea encierre otro tipo de cubierta que no sea el agua.

Continua digitalizando hasta que te encuentres justo antes de terminar los límites de tu polígono y luego presiona el botón derecho del ratón. De est a manera terminas de digitalizar la zona de entrenamiento y te aseguras que los limites del polígono cierran perfectamente. Si

has cometido un error y no quieres salvar este polígono selecciona el icono de borrado: Este icono borrara la ultima zona de entrenamiento que tú has digitalizado. Para la próxima zona de entrenamiento, selecciona de nuevo el icono de digitalizar sobre la pantalla. El programa te preguntará por un identificador para esta nueva zona. Introduce el mismo identificador si tu quieres digitalizar otro polígono alrededor del mismo tipo de cubierta. De no ser así introduce un nuevo identificador. C) Continua hasta que tengas digitalizando todas las zonas de entrenamiento para cada uno de los diferentes tipos de cubierta. Luego

selecciona el siguiente icono: . Este icono salva el fichero vector ZONAS y luego lo visualiza en la imagen que estamos marcando las zonas de entrenamiento. El número de pixeles que deben de ser marcados en cada zona de entrenamiento varían en función del tipo de cobertura que se esta designando, recomendándose: Minimo: 6n ideal : 10n, siendo n el numero de bandas que tiene el sensor. 1.2 EXTRACCION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES El tercer paso en el proceso es crear el fichero de firmas espectrales (curvas de respuesta espectral). El fichero de firmas contiene la información estadística acerca de los valores de reflectancia de los pixeles incluidos dentro de cada conjunto de zonas de entrenamiento para cada tipo de cubierta. Utiliza el módulo MAKESIG, dentro del menú de análisis de imágenes. Escoge el tipo de fichero que tiene las zonas de entrenamiento, en nuestro casovector, fichero de las zonas de entrenamiento que hemos creado

anteriormente, y da el nombre de tu fichero vector (ZONAS). Indica que siete bandas de una imagen van a ser procesadas y automáticamente aparecerán siete casillas en la pantalla. Escoje los nombres de las bandas que tu quieres analizar: CAMPO1, CAMPO2, CAMPO3, CAMP04, CAMPOS, CAMP06 y CAMPO7. Después escoge continuar, e introduce cada uno de los nombres de las categorías de cubiertas del suelo en las casillas de entrada con sus propios identificadores, en orden ascendente. Estos nombres de las categorías de cubiertas del suelo se emplearan como nombres de ficheros de firmas, por lo tanto deben seguir las nombres del sistema operativo MS-DOS (p.e. que tengan 8 caracteres o menos). Utiliza LIST en el menú de ficheros para ver tus ficheros de

firmas, y comprueba que todos ellos fueron creados. Si te has olvidado alguno repite el proceso descrito anteriormente y crea un nuevo fichero vector de zonas de entrenamiento y emplea MAKESIG de nuevo, únicamente con la categoría que te has olvidado. Si realizas esta opción crea un nuevo fichero de vectores, dándole otro nombre.

Los ficheros con terminación *.SPF y los terminados en *.SIG, contienen la información estadística de la firma espectral, su localización, los máximos y los mínimos encontrados en los recintos, puntos o líneas que componen la zona de entrenamiento. Los ficheros Zonas.DOC y Zonas.DVC contienen los vectores de la zona de entrenamiento marcada.

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1.3 COMPARACION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES Emplea SIGCOMP desde el menú de análisis de imágenes escoge ver él numero de ficheros de firmas que creaste, escribe sus nombres y escoge visualizar sus valores medios. Plantéate las siguientes preguntas a la vista de los valores medios de las firmas espectrales: ¿Cuál de las 7 bandas diferencia mejor la vegetación?. ¿Cuál de las siete bandas crea mas confusión a la hora de distinguir cubiertas? Emplea de nuevo SIGCOMP pero esta vez escoge ver solo dos firmas, introduce sus nombres e indica que quieres ver sus valores máximos, mínimos y medios. Analiza si puede existir confusión para diferenciar ambos tipos de cubiertas. ¿Cuál de los dos tipos de firmas tiene más variación en sus valores de reflectancia dentro de todas las bandas? ;. Vamos a aprender algo más acerca de los ficheros de firmas. Utiliza el módulo EDITSIG desde el menú de análisis de imágenes. Escoge editar uno de los ficheros de firmas espectrales y ver el histograma de CAMPO1. Si tu ves que tu firma espectral posee una distribución de tipo normal (gauss), nos puede sugerir que hemos seleccionado un conjunto de pixeles homogéneos que representan a dicha firma. Si la firma posee una estructura bimodal (existen dos picos), puede significar que dos tipos de cubiertas, con un único modelo de respuesta espectral, han sido incluidas en la misma zona de entrenamiento. Otros extremos que veamos que no pertenecen a la curva principal, nos pueden indicar que nuestras zonas de entrenamiento no son homogéneas.

Ejemplo de curva normal: Ejemplo de curva bimodal:

Para la misma firma espectral que has elegido visualiza los histogramas, en orden, de cada una de las bandas. Date cuenta de como cambian los valores de reflectancia a través de las bandas. Emplea EDITSIG de nuevo, y escoge editar alguna de las otras firmas espectrales. Analiza los resultados.

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1.4 EMPLEO DE CLASIFICADORES El cuarto y último paso del proceso, consiste en comparar el valor de cada uno de los pixeles de nuestra imagen en cada una de las siete bandas, con cada uno de los ficheros de firmas que hemos creado. El pixel es luego asignado al tipo de cubierta que tiene una firma similar. Las técnicas estadísticas que realizan este proceso se denominan clasificadores; a continuación vamos a crear imágenes clasificadas con los tres tipos de clasificadores de los que dispone IDRISI. 1.4.1 CLASIFICADOR POR MINIMA DISTANCIA (mindist) El primer clasificador es el de "mínima distancia". Este clasificador calcula la distancia de los valores de reflectancia de los pixeles a la curva espectral de cada uno de los ficheros de firmas, y luego el asigna el pixel a la categoría más cercana a la media. Existen dos formas de calcular la distancia con este clasificador: .

- El primero calcula la distancia Euclidea o directa - El segundo calcula la distancia normalizada en función del menor número de desviaciones estándar. Para emplear el clasificador de mínima distancia selecciona el modulo MINDIST e indica el número de todas las firmas espectrales que has creado, escoge la opción Euclidea o "RAW", y calcula infinitas distancias. Llama al fichero de salida MIN-1 e introduce los nombres de tus ficheros de firmas: Continua a la próxima ventana de diálogo y mantén todas las bandas seleccionadas para el análisis:

Visualiza MIN-1 con la leyenda y la paleta cualitativa de 16 colores, (QUAL16).

Vamos a emplear de nuevo MINDIST pero esta vez vamos a escoger la opción de distancia normalizada, introduce como unidades la desviación estándar normalizada y llama al resultado MIN-2. Visualiza la imagen resultante de igual manera que la anterior.

1.4.2 CLASIFICADOR POR MAXIMA PROBABILIDAD (maxlike)

El próximo clasificador que emplearemos es el de máxima probabilidad. Este clasificador evalúa, en función de La teoría estadística Bayes. La probabilidad de que un pixel dado pueda pertenecer a una categoría, y clasifica el pixel a La categoría con La mayor probabilidad de Pertenecer a el. Emplea el módulo MAXLIKE. Indica las firmas espectrales que serán clasificadas e introduce sus nombres. Escoge clasificar todos los pixeles, y elige dar un peso igual (p.e., tener igual probabilidad) a cada clase. Llama al resultado MAX. El método de máxima probabilidad es el más lento de las técnicas, pero si las zonas de entrenamiento están bien elegidas es el más exacto. Visualiza MAX con una leyenda.

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1.4.3 CLASIFICADOR POR PARALELEPIPEDOS (piped) Finalmente, vamos a ver el clasificador de paralelepípedos. Este clasificador crea "cajas" (paralelepípedos) alrededor de los valores de reflectancia máximo y mínimo dentro de las zonas de entrenamiento. Si un pixel dado cae dentro de la "caja", es asignado a esa categoría. Es el clasificador más rápido, pero es sin embargo el que realiza las clasificaciones más incorrectas. Utiliza el módulo PIPED e introduce siempre los nombres de todas las firmas espectrales, llama al resultado PIPEORIG y visualiza con una leyenda y la paleta cualitativa de 16 colores. Luego emplea EDITSIG para redefinir los valores mínimo y máximo para cada firma, eliminando los valores extremos de cada una de las firmas espectrales. El módulo EDITSIG se utiliza frecuentemente junto al clasificador paralelepípedo, ya que este método de clasificación es muy sensible a los valores extremos, mínimo y máximo, registrados en cada una de las firmas espectrales. (Ten en cuenta que EDITSIG calcula las estadísticas de las firmas espectrales después de editarlas. Si vas a emplear cualquiera de los otros clasificadores más tarde, utiliza de nuevo EDITSIG para recalcular los valores mínimo y máximo). Compara cada una de las clasificaciones que has creado: MAX, RAW, MIN-1, MIN-2, PIPEORIG y PIPEEDIT, para determinar cual es el clasificador que mejor determina las coberturas analizadas. Como nota final, considera lo siguiente. Si tus zonas de entrenamiento son muy buenas, el clasificador de máxima probabilidad debería producir el mejor resultado. Sin embargo cuando las zonas de entrenamiento no están bien definidas los resultados que ofrece son muy pobres. En estos casos el clasificador de mínima distancia con la opción de distancia normalizada ofrece mucho mejor resultado. El clasificador paralelepípedo raramente funciona bien, y se ha incluido aquí con fines didácticos.

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2. - CLASIFICACION NO SUPERVISADA Dentro del análisis entre los valores digitales entre las bandas existe un análisis bidimensional, tridimensional o n-dimensional entre las respuestas del sensor.

Si comparamos los niveles digitales entre 2 bandas, bidimensional, en este caso entre la banda 3 y la banda 4 de la imagen LANDSAT, y disponemos estos valores en un sistema cartesiano, se crea el llamado “escatergrama”: En el que se representa el nivel digital de cada una de las bandas en los ejes x e y , y en color el histograma de frecuencias. Este análisis crea una serie de formas especificas dependiendo del contenido de la imagen y la relación entre bandas mostrada: Estos escatergramas pueden ser empleados para hacer clasificación supervisada en otros programas al importar sobre ellos “regiones de interés”, zonas de entrenamiento, y volcar sobre la imagen la importación de las zonas de entrenamiento, buscando sobre la imagen las respuestas espectrales de las zonas de entrenamiento y localizando áreas de igual respuesta. El análisis tridimensional consiste en el análisis a la vez de los niveles digitales de la imagen dispuestos en un sistema tridimensional: La clasificación no supervisada consiste en la clasificación de la imagen por métodos estadísticos, en los que se agrupan en conglomerados las distintas coberturas del terreno. El modulo que activa la clasificación no supervisada en Idrisi es el modulo “CLUSTER”. El modulo cluster únicamente actúa sobre imágenes compuestas, previamente tratadas con “COMPOSIT”, recomendándose un tratamiento previo de la imagen con una saturación lineal del histograma, obteniéndose resultados ideales con una saturación entre el 1 y el 2.5%:

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La división de los conglomerados se realiza por el método de “PICOS”, consistente en la división de los mismos en función de los picos existentes en el histograma, generándose una clase por pico y dividiéndose las clases en el punto medio entre cada dos picos: El modulo “CLUSTER” solicita el nombre de la imagen compuesta, el numero de conglomerados a crear, el nombre de la imagen a crear, y opcionalmente el tratamiento fino del histograma (recomendado). El modulo cluster es por tanto un

análisis tridimensional, ya que en la creación del histograma que interviene en la creación de los conglomerados y el estudio de los picos existentes en el, intervienen los niveles digitales de tres bandas.

Con dos cluster: Con cinco cluster:

Con diez cluster: Con quince cluster:

SOFTWARE EMPLEADO Idrisi for Windows / ENVI 3.0 / ERMAPPER 6.1 / Snap it / MGI Photosuite 8.06A / WORD (OFICCE)

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III. ANEXO DESCRIPCION DE LOS MODULOS DE IDRISI 3.1. AREA PROPOSITO: Mide áreas con cada uno de las categorías de enteros en una imagen de atributos enteros. La salida puede ser una tabla resumen , o una nueva imagen donde cada pixel toma el valor del área calculada para cada categoría a la cual pertenecía el pixel. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS. Si solo se introduce AREA, generará un reporte tabular por impresora, para que éste salga por pantalla basta con poner AREA s OPERACION: AREA empieza preguntado el nombre de la imagen que será procesada, y el tipo de salida deseada, para realizar la elección basta con ingresar 1=imagen y 2=tabla. En seguida se presentará el menú para elegir las unidades de salidas, las que serán calculadas en función de la definición de unidades métricas que haya sido realizada en INDRISI.ENV y con las dimensiones x e y de las celdas definidas en el archivo de documentación de la imagen. [1] : Celdas (Nº total de celdas en cada categoría). [2] : Hectáreas. [3] : Acres. [4] : Metros cuadrados. [5] : Pies cuadrados. [6] : Kilómetros cuadrados. [7] : Millas cuadradas. MENSAJES DE ERRORES: Este módulo solo trabaja con datos enteros, cuando los datos de la imagen están definidos como reales, es posible cambiarlo a entero con el módulo CONVERT. 3.2. AUTOCORR PROPOSITO: Calcula los coeficientes de autocorrelación de una imagen. El estadístico usado es el de MORAN'S I, el cual varía entre -1 y +1. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: Usa la memoria dinámica ara el almacenamiento temporal del barrido de líneas. Si se especifica AUTOCORR h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que podrán ser procesadas. OPERACION: Lo primero que realiza es preguntar que tipo de coeficiente de autocorrelación realizará. La opción 1 = Rook's Case, examina las celdas de la izquierda, de la derecha de arriba y abajo para cada celda de la imagen para determinar el coeficiente de autocorrelación. La opción 2= King's Case examinará las celdas que estén diagonalmente conectadas para cada celda además de trabajar como el caso de Rook. La opción 3=AUTOCORR se una solamente para el cálculo de autocorrelación con predecesor (first-lag) 3.3. COLOR PROPOSITO: El un módulo de despliegue diseñado para examinar rápidamente las imágenes en colores en función del hardware disponible. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: COLOR normalmente trata de desplegar imágenes con códigos de colores enteros. COLOR a, permite desplegar imágenes autoescalandolas, con ello los valores máximos y mínimos obtenidos del archivo de documentación se usa para clasificar todos los valores de la imagen, ya sean reales o enteros, en colores aproximados. OPERACION: Color empieza preguntado el nombre de la imagen que será desplegada. Luego 3.4. CONCAT PROPOSITO: Aumenta el tamaño de una imagen, ensamblándola con otros imágenes ya sea en la parte superior, inferior a la derecha o a la izquierda, sin embargo según sea el lado de la unión que se elige las imágenes deben tener ya sea el mismo número de filas o columnas según el caso.

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OPERACION: CONCAT en primer lugar pregunta el nombre de la imagen principal a la que se le desea agregar, en seguida pregunta el nombre de la imagen que será adicionada, y el nombre de la nueva imagen de salida. A continuación CONCAT pregunta en cual de los lados de la imagen principal se desea pegar la imagen secundaria si es arriba, abajo, a la derecha o izquierda de la imagen principal. Por último CONCAT le da la posibilidad de poner un título a la nueva imagen. 3.5. CONTRACT PROPOSITO: Sirve para generalizar imágenes reduciendo el número de columnas mientras que en forma simultánea aumenta el tamaño de las celdas. Las opciones permiten definir la forma de la contracción, por ejemplo si se ingresa un factor 4, el valor de cada celda de salida corresponderá al promedio de 4 celdas de la imagen original. La contracción puede ser por eliminación de pixels o por agregación a través de promedios. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: CONTRACT, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal de la línea que se encuentra procesando. Si se especifica CONTRACT h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que podrán ser procesadas. OPERACION: Pregunta primero por el nombre de la imagen de entrada y el nombre que se le dará a la imagen de salida. Luego presenta dos opciones de procesamiento: [1] : Contracción por pixels [2] : Contracción por agregación 3.6. CONVERT PROPOSITO: Es una rutina para el almacenamiento de datos diseñada para cambiar el formato de una imagen desde ASCCI a Binaria y/o de real a entera y vice versa. OPERACION: CONVERT presenta en primer lugar el siguiente menú: [1]: Convertir el tipo de archivo (ASCII a Binario o Binario a ASCII.) [2]: Convertir el tipo de datos (Entero a Real o Real a Entero) [3]: Convertir ambos tipos de Archivo y de Datos. A continuación COVERT le pide el nombre de la nueva imagen, el cual puede ser el mismo de la imagen que se esta convirtiendo, el que es sobreescrito. Además Convert le indica las características del archivo original antes de convertirlo. 3.7. COST PROPOSITO: COST calcula una superficie de distancia/proximidad, en la cual las distancias son medidas como el menor costo de movimiento por distancia sobre una superficie de fricción. La unidad de medida es celdas de grillas equivalentes. Una celda de grilla equivalente indica el costo de moverse a través de una grilla de celdas cuando la fricción es igual a 1. Por ejemplo, un costo de 5 celdas de grillas equivalentes puede igualmente aumentar durante el movimiento a través de 5 celdas con una fricción de 1, o de 1 celda con un factor de fricción igual a 5. El costo es determinado radialmente. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: COST, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal de las líneas barridas durante el procesamiento. Si se especifica COST h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que podrán ser procesadas. OPERACION: COST, pregunta primero el nombre de la imagen fuente, siendo esta imagen la que indica las celdas con las que se serán determinados los costos. Esta imagen debe contener datos de tipo entero y no contener celdas con valor cero (0). A continuación el módulo solicita el nombre de la superficie de fricción, que es otra imagen que puede estar formada valores enteros o reales. Los valores de las fricciones deben ser relativa a 1.00. Por ejemplo una fricción de 2.00, indica que el costo es dos veces mayor que el costo base, al moverse por dicha celda. De la misma manera un factor de fricción de 0.50, indicará que moverse por esa celda implicará una reducción a la mitad del costo de base. Por último COST solicita el nombre de la imagen de salida en la que almacenarán los resultados. 3.8. DISPLAY PROPOSITO: Permite desplegar en impresora mapas borradores en los cuales se puede identificar caramente los atributos de cada celda. Cada celda es desplegada mediante un carácter ASCII simple. Ya que máximo se pueden desplegar 94 caracteres la imagenes tienen que tener valores en un rango entre 0 y 94. Este módulo solo puede desplegar datos enteros. Si la imagen posee leyenda esta

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es desplegada al final del mapa. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: DISPLAY s, producirá el despliegue directamente en pantalla. DISPLAY f, indica que desea reasignar los códigos ASCII para seleccionar el despliegue de clases. DISPLAY p, Indica que desea cambiar las especificaciones de la impresora. OPERACION: Solicita el nombre de la imagen a desplegar, si la imagen contiene más columnas de las que pueden ser representadas en la pantalla o la impresora, le informará el total de columnas y el máximo de ellas que pueden ser visualizadas o impresas en una sola página. También informa si es posible comprimir las imagen. Por último DISPLAY pregunta por el título. 3.9. DISTANCE PROPOSITO: Calcula la distancia euclideana de cada celda a la más cercana de un conjunto vacío de celdas especificadas. Las distancias son entregadas en cualquiera de las unidades que hayan sido definidas en ENVIRON y según las dimensiones especificadas para las celdas en el documento de la imagen. Las distancias derivadas de imágenes con celdas no cuadradas son también correctamente calculadas. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: DISTANCE, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal de las líneas barridas durante el procesamiento. Si se especifica DISTANCE h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que podrán ser procesadas. OPERACION: Solicita el nombre de la imagen de referencia, esta imagen contiene entidades con distancias que pueden ser medidas. Además esta imagen podría ser una imagen con datos enteros y con valores de celdas no cero. Por último solicita el nombre de la imagen de salida, y si lo desea el título de ésta. Al iniciar el procesamiento este se completa con 4 pasadas a través del conjunto de datos para calcular las distancias euclideanas, estos pasos son informados en un recuadro. 3.10. DOCUMENT PROPOSITO: Es una rutina para la manipulación de datos diseñada para crear un archivo de documentación actualizada tanto para imagenes como para vectores. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: DOCUMENT, por defecto actúa sobre los archivos de extensión .DOC. Sin embargo DOCUMENT v, permite actualizar y manejar los archivos de extensión .DVC OPERACION: Lo primero que solicita es que ingrese el nombre del archivo imagen o vector, que será documentado. Si existe lo trae a pantalla y bastará con pulsar la tecla capital de cada opción para producir los cambios. En caso contrario si no existe permite crearlo para lo cual el módulo pregunta por: [1]: Un título [2]: El tipo de datos y de primitiva (point, lines, polygon) [3]: El tipo de archivo. [4]: Número de filas [5]: Número de columnas [6]: El ancho real de cada celda (X) [7]: El alto real de cada celda (Y) [8]: El número de niveles de leyanda. 0= Sin leyenda. DOCUMENT calcula automáticamente los valores máximos y mínimos en el archivo imagen.Si es un vector el que se procesa, estos valores representan los máximos y mínimos de los identificadores de las primitivas(puntos, líneas o polígonos). 3.11. ENVIRON PROPOSITO: Es un módulo de operación de sistema. el que es usado para definir el ambiente operativo de IDRISI. OPERACION: Se inicia presentando un resumen de las características de sistemas predefinidas, en el cual cada parámetro esta enumerado. Cada parámetro puede ser modificado presionando el número asignado correspondiente. [1]: Unidad de disco en la que reside IDRISI [2]: PATH en la que encontrarán los datos [3]: Nombres válidos para el sistema operativo

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[4]: Extensión de archivos de documentos de imágenes .DOC, por defecto. [5]: Extensión de archivos de imágenes .IMG, por defecto. [6]: Extensión de archivos de documentación de vectores .DVC, por defecto. [7]: Extensión de archivos de vectores .VEC, por defecto. [8]: Unidad de medida de ancho(X) y alto(Y) de las celdas: m = metros; ft = pies; mi = millas y km = kilómetros. 3.12. EXPAND PROPOSITO: Produce una ampliación de la imagen. La expansión es por duplicación de pixel, a partir del número de veces que le ingrese el usuario, como un factor entero. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: EXPAND, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal de las líneas que está expandiendo. Si se especifica EXPAND h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas que tendrá la imagen de salida. OPERACION: Lo primero que solicita es el nombre de la imagen a expandir, enseguida solicita el nombre de la imagen expandida de salida. A continuación solicita el factor de expansión, el cual debe ser un valor entero. 3.13. FILTER PROPOSITO: Es un operador de elementos vecinos, que cambia los valores de los pixeles basándose en sus valores originales y en los 8 pixeles que circundan a cada uno de ellos. Las opciones que ofrece son las siguientes: [1] : Filtro de promedio (bajo paso) [2] : Filtro de mediana [3] : Filtro de moda [4] : Filtro de realce de bordes [5] : Filtro de paso alto [6] : Filtro definido por el usuario El proceso de filtraje se usa para muchos propósitos, El filtro de promedio es el más usado para generalizar una imagen. Los filtros de mediana son excelentes para eliminar ruidos al azar. Los filtros basados en la moda son buenos para el llenado de vacíos entre los polígonos después de una conversión de vector a raster. Los filtros de realce de bordes acentúan áreas de cambios en superficies continuas. Los filtros de paso alto permiten evidenciar áreas de cambios abruptos versus aquella de cambios graduales. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: FILTER, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del barrido de líneas durante el procesamiento. Si se especifica FILTER h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas que tendrá la imagen de salida. OPERACION: Lo primero que ofrece es un menú con las posibilidades de filtros a aplicar. Enseguida pedirá el nombre de la imagen que será filtrada y un nuevo nombre para la imagen resultante. 3.14. GROUP PROPOSITO: Define polígonos en una imagen observando grupos continuos de celdas que contengan el mismo atributo el cual debe ser en números enteros. Los grupos son enumerados secuencialmente según van siendo encontrados. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: GROUP, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del barrido de líneas. Si se especifica GROUP h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que podrán ser procesadas. OPERACION: este módulo comienza su ejecución solicitando el nombre de la imagen a ser procesada. En seguida solicita un nuevo nombre para la imagen agrupada de salida. También solicita un título para la imagen de salida. 3.15. HISTO PROPOSITO: Produce histogramas de frecuencia de los valores de las celdas en la imágenes. La creación de los histogramas la realiza dividiendo los rangos de los datos (máximo - mínimo) en clases con una amplitud especificada por el usuario. permite dos salidas la representación gráfica y la tabular.

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PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: Si se ingresa HISTO s, producirá una salida directamente hacia la pantalla, si se omite la salida es por la impresora. OPERACION:La primera pregunta es el nombre de la imagen a ser analizada. En seguida presenta los valores mínimos y máximos de la imagen y pregunta si los desea cambiar. La razón por la cual se podrá desear cambiarlos es para saber donde empieza y termina una clase de intervalo del histograma. Finalmente pregunta si desea la salida en forma gráfica o numérica. 3.16. HNTRLAND PROPOSITO: Determina las regiones dominadas por uno o mas localizaciones de puntos. La aplicación más obvia de éste módulo se encuentra en los análisis de oferta-demanda. Dada una imagen de ofertas (una imagen que indica la cantidad de algún material disponible en cada posición de las celdas), HNTRLAND crea una nueva imagen en la que se indica el sobrante de la oferta luego que las demandas se hayan satisfecho. Las área deficitarias de oferta son se indican con valores negativos. En aquellas celdas en que la oferta y la demanda coinciden se indican con el valor cero (0). La región de oferta es consumida radialmente con todos los centros de demandas hasta que una de las siguientes condiciones se cumplan: La demanda ha sido satisfecha; No existe más oferta disponible; o el radio máximo ha de análisis ha sido alcanzado. De la misma manera la secuencia de consumo es radial a partir de los centros de demanda, la presencia de centros de competencia y un patrón de oferta no uniforme puede ocasionar patrones de consumos irregulares. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: HTRLAND, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del estado de la información de los cetros de demanda. Si se especifica HTRLAND h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de centros de demanda que pueden ser procesados. OPERACION: Inicia el trabajo solicitando el nombre de una imagen de oferta. La imagen puede estar en cualquier formato ya sea rea o entero o ASCCI o binario. La imagen de puntos de demanda deberá contener valores distintos de cero en los centros de puntos de demanda que indican la demanda total en el punto. El valor cero podría aparecer en todas las otras celdas. La siguiente pregunta es por el nombre de la imagen a crear y el máximo radio de consumo deseado. El radio máximo de consumo es la máxima distancia que HTRLAND podrá alcanzar para atender la demanda de un centro. Por último le preguntará el título que desee poner a la imagen de salida. 3.17. IMAGE PROPOSITO: Produce un despliegue de las imágenes en 32 niveles de grises continuos. OPERACION: La primera pregunta corresponde al nombre de la imagen que será desplegada. La imagen debe haber sido definida con valores enteros y en un rango de 0(negro) a 31(blanco). Los valores que no se encuentren en este rango serán truncados. Para preparar la imagen para IMAGE se puede usar STRETCH. En seguida IMAGE le preguntará se la forma del despliegue será en negativo o positivo. También es posible, si lo desea, poner un título al resultado de IMAGE. 3.18. INITIAL PROPOSITO: Es una rutina para el ingreso de datos, y se usa para crear una nueva imagen con un valor constante. OPERACION: La primera pregunta será el nombre de la imagen que se desea crear (máximo 8 caracteres). En seguida le preguntará si el archivo estará en formato ASCCI o binario y si los datos serán enteros o reales. A continuación es preciso ingresar un valor entero o real para llenar de valores la imagen. Por último se requiere para crear simultáneamente la documentación los siguientes datos: Número de filas Número de columnas Tamaño del ancho de la celda (X). Tamaño del alto de celda (Y). Un título

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3.19. INTERPOL PROPOSITO: Es una rutina para el ingreso de datos que interpola una superficie completa a partir de datos puntuales. La interpolación puede ser opcionalmente según promedio de distancias ponderadas o según un modelo potencial. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: INTERPOL, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del estado de la información de los cetros de demanda. Si se especifica HTRLAND h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de centros de demanda que pueden ser procesados. OPERACION: Solicita el nombre que contiene el archivo vectorial de puntos. Luego solicita el nombre del archivo imagen de salida a crear. Luego el usuario debe escoger el proceso de interpolación que usará. [1]: Realizará la interpolación de un modelo digital de elevación aplicando el modelo de promedio de las distancias ponderadas. [2]: Interpolación que se realiza mediante el modelo potencial. Enseguida y luego de definir la distancia ponderada que se usará como exponente, solicita la definición del tipo de archivo de salida que tendrá la imagen (1=entero; 2=real). De ahí la imagen es creada usando el número de filas y columnas especificadas en el archivo vector. 3.20. LINERAS PROPOSITO: Permite convertir un vector de líneas en una estructura de celdas de grilla equivalente. (vector a raster) OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre del archivo vector que contiene los datos de las líneas. Enseguida solicita el nombre de la imagen que será actualizada con las líneas. Esta imagen es un archivo imagen nuevo que debe ser creado por INITIAL. 3.21. OVERLAY PROPOSITO: Es un módulo de análisis que genera nuevas imágenes a partir de los datos en dos imagenes de entrada. Los nuevos valores pueden resultar por cualquiera de siguientes operaciones sobre las dos imágenes de entrada, las que se distinguen por la primera y la segunda. [1] Add Es la suma pixel a pixel de las dos imágenes [2] Subtrac Es la resta pixel a pixel de la segunda a los de la primera imagen. [3] Multiply Es la multiplicación pixel de las dos imágenes [4] Ratio Es la división pixel a pixel de la primera por la segunda imagen. [5] Normalized ratio Es la división de la resta de dos imágenes por la suma de ellas. [6] Exponentiate Eleva los valores de los pixeles de la primera imagen a la potencia que corresponda en los pixeles de la segunda imagen. [7] Cover Cubre los pixeles de la segunda imagen con aquellos de la primera, excepto cuando la primera contiene valores cero (0) [8] Minimize Comparando las dos imágenes pixel a pixel entrega el valor mínimo entre ambas para cada una de ellas. [9] Maximize Comparando las dos imágenes pixel a pixel entrega el valor máximo entre ambas para cada una de ellas. OPERACION: Lo primero que realiza es la presentación del menú expuesto anteriormente. Seleccionada la opción mediante el ingreso del dígito correspondiente. Luego solicita los nombres de la primera y segunda imagen, preste mucha atención a la relación entre las dos imágenes para que se ejecute según lo deseado el proceso de sobreposición ya que el orden en el que se trabaja es importante para los resultados. Por último le solicita el nombre de la imagen de salida y opcionalmente el título que se desee poner. 3.22. PACK PROPOSITO: Es un módulo para la compactación de archivos con datos en códigos enteros en formatos de codificación binaria run-length, o en formato de byte. Ambos formatos de empaquetamiento pueden actuar sobre esos archivos, para poder reusarlos es necesario ejecutar el módulo UNPACK.

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OPERACION: Solicita el nombre del archivo de imagen que quiere comprimir. Enseguida le ofrece la posibilidad de escoger entre las siguientes alternativas: [1]: Codificación run-length [2]: Codificación en bytes Por último solicita el nombre del archivo de imagen de salida, si se ingresa el mismo nombre de la imagen original ésta será sobreescrita. 3.23. PATHWAY PROPOSITO: Es un módulo de análisis que determina la ruta de menor costo entre dos o más celdas objetos y uno o mas celdas terminales mas bajas sobre una superficie de costos acumulada. PATHWAY se usa conjuntamente con COST. Por lo tanto primer es preciso usar COST para generar el costo de distancia entre una o mas celdas. El punto mas bajo sobre esta superficie representará el punto terminal para el módulo PATHWAY. Trabajando con esta superficie de costos PATHWAY, determinará aquella ruta que una la celda terminal y la celda en referencia al menor costo. La imagen producida es binaria en la cual el menor costo aparece indicado con 1 sobre un fondo de ceros (0). OPERACION: Primero solicita el nombre de la imagen que contiene la superficie de costos. Esta debe haber sido generada por COST, y se caracteriza por tener un punto centrado bajo. Si hay más de una celda que posee estas bajas alturas, PATHWAY determinará una ruta para la celda que generará el menor costo de todos los posibles. En seguida pregunta sobre nombre de la imagen objeto, la cual es una imagen en la que se indican una o más posibles puntos de partida para las rutas. Cuando se señalan más de una celda de partida tratará de producir el aquella ruta de menor costo. En el proceso se consideran solo las celdas con valores no cero. Por último solicita el nombre de la imagen de salida. 3.24. PERIM PROPOSITO: Permite medir el perímetro de cada categoría en una imagen de enteros. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: PERIM, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del barrido de líneas. Si se especifica PERIM h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que pueden ser procesadas. OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombres de la imagen que será procesada. Luego presenta el siguiente menú: [1]:Lados [2]: Metros [3]: Pies [4]: Kilómetros [5]: Millas La conversión se realizará basándose en las unidades especificados en IDRISI.ENV, y el ancho y alto de las celdas se extraen del archivo de documentación de la imagen. Por último solicita el nombre de la imagen de salida que será creada. 3.25. POINTRAS PROPOSITO: Permite convertir la localización de puntos en una estructura de celdas de grilla equivalente. (vector a raster) OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre del archivo vector que contiene los datos de los puntos. En seguida solicita el nombre de la imagen que será actualizada con los puntos. Esta imagen es un archivo imagen nuevo que debe ser creado por INITIAL. 3.26. POLYRAS PROPOSITO: Permite convertir un archivo vectorial de polígonos en una estructura de celdas de grilla equivalente. (vector a raster) OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre del archivo vector que contiene los datos de los polígonos. En seguida solicita el nombre de la imagen que será actualizada con los puntos. POLYRAS solo puede actualizar una imagen existente. Esta imagen es un archivo imagen nuevo que debe ser creado por INITIAL. 3.27. QUERY PROPOSITO: Se utiliza para extraer ventanas. Se usa generalmente para entender el significado de una irregularidad de distribución de datos espaciales. QUERY extraerá todos los pixeles desde una imagen que correspondan a valores distintos de cero en una imagen enmascarada, y los envía a un archivo de salida. El archivo resultante no es mayor que la imagen, pero puede ser usado para análisis estadísticos por HISTO u otro paquete estadístico comercial. OPERACION: Solicita el nombre de la imagen que será analizada (esta es la imagen que contiene los datos que serán extraídos). La siguiente pregunta es el nombre de la imagen máscara. Esta imagen debe ser de idénticas dimensiones en la que se indican cuales

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son las celdas a extraer para aquellos pixeles distintos de cero. Por último solicita un nombre para el archivo resultante de QUERY. 3.28. RECLASS PROPOSITO: este módulo proporciona las facilidades para clasificar o reclasificar los datos almacenados en imágenes en nuevas categoría de datos enteros. La calificación o reclasificación se realiza ya sea dividiendo el rango de los datos en intervalos iguales, o por la aplicación de límites elegidos por el usuario. OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre de la imagen que será clasificada. Luego solicita un segundo nombre para el archivo resultante. Hecho esto, despliega el menú siguiente: [1]: Clasificación por intervalos iguales. [2]: Clasificación definida por el usuario. La opción [1], le presentará los valores mínimos y máximos de la imagen original, al mismo tiempo pregunta si se desean modificar dichos valores. La opción [2], le ofrecerá un texto resumido de instrucciones. Para cada clase debe ingresar un entero como nuevo valor del número de clases. En seguida le pregunta por el rango de los datos originales (que pueden ser reales) que serán asignados a estas nuevas clases. Por ejemplo suponga que los datos originales tienen un rango que va desde 11 a 51 y se desea crear dos nuevas clases: la primera conteniendo todos los valores originales menores de 30 y el segundo todos los valores mayores de 30. Si se escoge 11 a 30 para la primera clase y 30 a 51 para la segunda clase, podrían quedar excluidas todas aquellas celdas con valores 51, por lo que habría que ingresar los siguientes valores 111 a 30 para la primera clase y 30 a 52 para la segunda clase. 3.29. SCALAR PROPOSITO: Permite aplicar aritmética escalar sobre las imagenes. Las opciones que ofrece son para sumar, restar, multiplicar, dividir y exponenciar los pixeles de una imagen de entrada por un valor constante dado. OPERACION: Solicita el nombre de la imagen a ser procesada, en seguida le ofrece un menú. Realizada la elección mediante un dígito, SACLAR le preguntará el valor escalar que usará en el procesamiento. 3.30. STRETCH PROPOSITO: Permite aplicar un escalamiento lineal a los valores de la imagen para llenar con un rango desde 0 a un límite superior definido por el usuario, como preparación para aplicar los módulos IMAGE o COLOR. OPERACION: Solicita el nombre de la imagen que será estirada y un nuevo nombre para la imagen resultante. Luego solicita los nuevos límites superior e inferior. El límite superior y los valores más grandes que este serán forzados a tener el valor del límite superior, mientras que el límite inferior y todos los valores menores a este, serán cero (0). 3.31. SURFACE PROPOSITO: Calcula ya sea la imagen de pendiente o la de aspecto o ambas a partir de un modelo digital de terreno. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: SURFACE, usa la memoria dinámica para el almacenamiento temporal del barrido de líneas que se están procesando. Si se especifica SURFACE h, indicará el tamaño de la memoria dinámica disponible y el número máximo de columnas de la imagen que pueden ser procesadas. OPERACION: Inicialmente presenta un menú con las opciones a crear: [1]: Una imagen de pendientes [2]: Una imagen de aspecto [3]: Ambas Luego SURFACE le solicitará el nombre del modelo digital de terreno a procesar, y el o los nombres para la o las imágenes, según se escoja una o las dos posibles salidas. 3.32. TRANSPOS PROPOSITO: Es un módulo de manipulación de datos que permite en intercambio sistemática de la posición de los pixeles. Las opciones incluyen invertir el orden de las filas, invertir el orden de las columnas o rotar la imagen en 90º ya sea en el sentido de las agujas del reloj o en sentido contrario. Este módulo se usa frecuentemente para transformar una imagen creada por cualquiera de los módulos de transformación de vector a raster (POINRAS, LINERAS, POLYRAS) donde el sistema de coordenadas no tiene invertido el eje Y como en IDRISI. Otro uso podría ser la conversión de un modelo digital de terreno de IDRISI en formato de columna mayor, usado por algunos programas de trazado de perspectivas. o quizás para la reorientación de imágenes para el despliegue.

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OPERACION: La primera pregunta se refiere a nombre de la imagen a transponer y el nuevo nombre de la imagen resultante. A continuación le presenta un menú con las siguientes opciones: [1]: Invertir el orden de las filas [2]: Invertir el orden de las columnas [3]: Rotar la imagen en 90º en el sentido del reloj [4]: Rotar la imagen en 90º contra el sentido del reloj 3.33. UNPACK PROPOSITO: Es un módulo para la descompactación de archivos tratados previamente con PACK. IDRISI no puede trabajar con archivos comprimidos con PACK por lo que es preciso desempaquetarlos. OPERACION: Lo primero consiste en ingresar el nombre de la imagen a descomprimir, luego solicita el nombre del archivo imagen de salida. Si se usa el mismo nombre para la imagen de salida, se sobrescribirá el archivo comprimido. 3.34. UPDATE PROPOSITO: Es un módulo para la entrada de datos mediante teclado o para actualizar o corregir los valores de celdas en una imagen existente. OPERACION: Solicita el nombre del archivo de imagen que será actualizada. Inmediatamente le ofrecerá un conjunto de instrucciones que explican la operación. Las celdas de una imagen pueden ser actualizadas ya sea por una celda simple, por líneas horizontales de celdas, por líneas verticales de celdas, o por rectángulos de celdas. La secuencia de entradas es la misma para cada tipo. Se debe especificar la primera y última fila seguido por la especificación de la primera y última columna y el valor a ingresar. En el caso de rectángulos las primeras y últimas filas y columnas serán distintas. Después de ingresar lo deseado, desplegará los datos ingresados. El encabezamiento indica que las filas y columnas deberán ser ingresadas en valores enteros. El tipo de datos a ingresar dependerá del tipo de datos con que haya definida la imagen. La secuencia que sigue pregunta al usuario para que ingrese la primera y la última fila y columna, posteriormente debe ingresarse el valor con que se llenarán las celdas. Para abandonar la secuencia basta con ingresar -1 para la especificación de la primera fila. 3.35. VIEW PROPOSITO: Es un módulo de despliegue que permite visualizar directamente los valores almacenados en una imagen, como una matriz de valores. Es formato numérico lo puede controlar el usuario. Las imágenes muy grandes para ser vistas en una sola pieza pueden ser impresas por secciones verticales. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: Si se ingresa VIEW s, el despliegue se realizará directamente en la pantalla, de lo contrario si se omite s, la visualización será por impresora. OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre de la imagen a ser desplegada, seguida por el ancho del campo y el número de decimales que se usarán. El ancho del campo se refiere al número total de columnas a imprimir. VIEW calcula el número de columnas necesarias para imprimir la imagen según el ancho del campo especificado. 3.36. VIEWSHED PROPOSITO: Calcula todas las celdas que se observan directamente desde uno o más celdas que actúan como puntos de vista situadas en una superficie. La salida consiste en una nueva imagen en la cual las celdas que se ven desde la posición dada aparecen con valor 1, las celdas puntos de vista con valor 2 y las celdas ocultas que no se ven con valor 0. OPERACION: La primera pregunta se refiere al nombre de la superficie sobre la cual se sitúan los puntos de vista. Luego solicita el nombre de la imagen de los puntos de vista. Solo se consideran las celdas con valores no cero en la imagen de puntos de vista. Luego solicita el nombre de la imagen de salida. VIEWSHED; pregunta a continuación la máxima distancia de búsqueda en unidades lineales que se especifican en IDRISI.ENV. Esto determina cuan lejos buscará para cada celda de puntos de vista en una determinada cuenca visual. Si la imagen es entera, debería

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buscarse especificando un valor igual al largo de la diagonal de la imagen. Por último le pregunta el valor para la altura de la visual en unidades lineales así como el título de la imagen La altura de la visual se sumará a la altura del punto de vista determinada en la imagen de superficie. Comúnmente una especificación que se hace es la altura media de una persona, o la altura de un puntos de vista situado en un edificio u otra estructura. 3.37. WATRSHED PROPOSITO: Calcula todas las celdas pertenecientes a una vertiente o cuenca. Esto lo hace examinando imagen de aspecto (pendiente máxima) de la superficie creada por SURFACE. Para determinar si una celda pertenece o no a una cuenca dada, se evalúa la dirección del flujo (a partir de una imagen de aspecto) para determinar si puede o no fluir hacia una celda conocida de la cuenca. Las superficies planas son asumidas como capaces de fluir en cualquier dirección. PARAMETRO DE LA LINEA DE COMANDOS: Si se especifica WATRSHED c, indicará que se desea cambiar la región angular sobre la cual el flujo podrá ser aceptada dentro de la celda. Por defecto es 90º centrado en la ruta mas directa ( 45º a ambos lados) Por ejemplo una celda aceptará flujo desde una celda del noroeste si el aspecto de la celda del noroestese encuentra en 90 y 180 grados de azimut. Se pueden ingresar nuevos valores entre 45º y 180º. OPERACION: Lo primero que solicita es el nombre de la imagen de aspecto, en seguida el nombre de la imagen objeto ( es la imagen que indica los puntos desde los cuales la cuenca deberá ser determinada. Si no está seguro de como crear una imagen de aspecto, refiérase a la descripción de SURFACE. WATRSHED entonces solicita un nuevo nombre para la imagen de salida. La salida consiste en valores unos (1) para todas las celdas pertenecientes a la cuenca y en 0 para todas las demás que quedan excluidas. 3.38. WINDOW PROPOSITO: Sirve para extraer una subimagen a partir de una original y almacenarla como una nueva imagen. OPERACION: Solicita primero el nombre de la imagen original seguido por un nuevo nombre para la ventana resultante. WINDOW pregunta por los números de columnas y filas de la esquina superior izquierda, luego repita la pregunta para la esquina inferior derecha. Recuerde que las columnas y las filas en IDRISI se enumeran desde 0 incrementando en número de fila desde arriba hacia abajo.