Guia Metodologica Envi
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Sandro Sardón Nina II
ÍNDICE
1. Ubicación de las Imágenes Landsat en el Perú .................................................................. 1
2. Selección de una imagen según su coordenadas de satélite ........................................... 1
3. Ubicación de sitios de libre descarga .................................................................................... 2
4. Descarga de una imagen libre ................................................................................................ 2
5. Lectura de metadato de la imagen satelital (PAHT 04 ROW 69) ..................................... 4
6. Análisis visual de la imagen .................................................................................................... 7
7. Interpretación de la información de cada banda ............................................................... 11
8. Reproyección del sistema de coordendadas ..................................................................... 12
9. Corte de imagen ..................................................................................................................... 14
10. Combinación de bandas .................................................................................................... 16
11. Creación de imágenes multibandas ................................................................................ 17
12. Uso los realces y filtros ..................................................................................................... 18
13. Mejoramiento de la calidad de imagen ........................................................................... 20
14. Clasificación no supervisada ............................................................................................ 23
15. Clasificación supervisada .................................................................................................. 27
16. Mosaico ................................................................................................................................ 31
17. Exportar imágenes a otros formatos. .............................................................................. 34
18. Formatos de impresión en ENVI ...................................................................................... 36
19. Impresión en ArcGIS .......................................................................................................... 39
Sandro Sardón Nina 1
1. Ubicación de las Imágenes Landsat en el Perú
El Perú está cubierto por 76 escenas de imágenes del satélite Landsat7 ETM+, cuya
disposición de adquirir las imágenes nos da facilidades para su ubicación.
2. Selección de una imagen según su coordenadas de satélite
Con la ayuda del software ArcGIS podemos seleccionar el ámbito de estudio, en caso
seleccionaremos la imagen del centro del departamento de Cusco.
PATH 04 - ROW 69
Sandro Sardón Nina 2
3. Ubicación de sitios de libre descarga
Existe varias maneras de ingresar a sitios de libre descarga en el Google como: ESDI,
GLCF, en este caso se realizó en Google con ESDI.
Este servidor ofrece Imágenes satelitales Landsat MSS, TM y ETM+; ASTER; MODIS; NOAA AVHRR; Modelos de elevación digital (DEM) SRTM, y otros productos elaborados como composiciones multi-temporales de imágenes, NDVI, y otros. La mayoría de las imágenes y productos disponibles están en formato GeoTiff por lo que pueden ser importados directamente a muchas aplicaciones SIG gratuitas como DIVA-GIS y otros GIS. 4. Descarga de una imagen libre
Teniendo el Path y Row del lugar de estudio de interés seleccionaremos: Path/Row Search.
Sandro Sardón Nina 3
Teniendo el PATH 04 y ROW 069, insertamos las coordenadas para adquirir del sensor
ETM+ del satélite Landsat7.
Se seleccionó 4 escenas en el ámbito de estudio, posterior realizamos clic en Preview
and Downland ←
Posterior a ello seleccionamos la imagen a descargar y clic en Download ←
Sandro Sardón Nina 4
Seleccionamos banda por banda a descargar con su metadata y las imágenes estarán
para descomprimir.
5. Lectura de metadato de la imagen satelital (PAHT 04 ROW 69)
Para ver la METADATA se abrió con el Wordpad y es como se muestra:
GROUP = METADATA_FILE
PRODUCT_CREATION_TIME = 2004-02-12T15:02:04Z Fecha de proceso, hora en Greenwich
PRODUCT_FILE_SIZE = 577.4
STATION_ID = "EDC"
GROUND_STATION = "EDC"
GROUP = ORTHO_PRODUCT_METADATA
SPACECRAFT_ID = "Landsat7" satélite
SENSOR_ID = "ETM+" sensor
ACQUISITION_DATE = 2000-10-05 Fecha de adquisición de la imagen
WRS_PATH = 004
WRS_ROW = 069
SCENE_CENTER_LAT = -13.0188026 Latitud del centro de la imagen
SCENE_CENTER_LON = -72.0541043 Longitud del centro de la imagen
SCENE_UL_CORNER_LAT = -12.1004320 Coordenadas de los vértices
SCENE_UL_CORNER_LON = -72.7120073
SCENE_UR_CORNER_LAT = -12.3432476
SCENE_UR_CORNER_LON = -71.0460551
SCENE_LL_CORNER_LAT = -13.6926681
SCENE_LL_CORNER_LON = -73.0633541
SCENE_LR_CORNER_LAT = -13.9333046
SCENE_LR_CORNER_LON = -71.3957128
SCENE_UL_CORNER_MAPX = 749037.000 Coordenadas UTM de los vértices
SCENE_UL_CORNER_MAPY = -1338702.000
SCENE_UR_CORNER_MAPX = 930183.000
Sandro Sardón Nina 5
SCENE_UR_CORNER_MAPY = -1367686.500
SCENE_LL_CORNER_MAPX = 709450.500
SCENE_LL_CORNER_MAPY = -1514575.500
SCENE_LR_CORNER_MAPX = 889570.500
SCENE_LR_CORNER_MAPY = -1543303.500
BAND1_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn10.tif" Banda 1
BAND2_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn20.tif" Banda 2
BAND3_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn30.tif" Banda 3
BAND4_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn40.tif" Banda 4
BAND5_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn50.tif" Banda 5
BAND61_FILE_NAME = "p004r069_7k20001005_z18_nn61.tif" Banda 6.1
BAND62_FILE_NAME = "p004r069_7k20001005_z18_nn62.tif" Banda 6.2
BAND7_FILE_NAME = "p004r069_7t20001005_z18_nn70.tif" Banda 7
BAND8_FILE_NAME = "p004r069_7p20001005_z18_nn80.tif" Banda 8
GROUP = PROJECTION_PARAMETERS
REFERENCE_DATUM = "WGS84"
REFERENCE_ELLIPSOID = "WGS84"
GRID_CELL_ORIGIN = "Center"
UL_GRID_LINE_NUMBER = 1
UL_GRID_SAMPLE_NUMBER = 1
GRID_INCREMENT_UNIT = "Meters"
GRID_CELL_SIZE_PAN = 14.250 Res. especial banda pancromática
GRID_CELL_SIZE_THM = 57.000 Res. especial banda termal
GRID_CELL_SIZE_REF = 28.500 Res. especial banda multiespectrales
FALSE_NORTHING = 0
ORIENTATION = "NUP"
RESAMPLING_OPTION = "NN"
MAP_PROJECTION = "UTM"
END_GROUP = PROJECTION_PARAMETERS
GROUP = UTM_PARAMETERS
ZONE_NUMBER = +18 Número de la zona
END_GROUP = UTM_PARAMETERS
SUN_AZIMUTH = 76.6141098
SUN_ELEVATION = 60.9320158
QA_PERCENT_MISSING_DATA = 0
CLOUD_COVER = 20
PRODUCT_SAMPLES_PAN = 15714
PRODUCT_LINES_PAN = 14664
PRODUCT_SAMPLES_REF = 7857
PRODUCT_LINES_REF = 7332
PRODUCT_SAMPLES_THM = 3929
PRODUCT_LINES_THM = 3666
OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" Formato de salida
END_GROUP = ORTHO_PRODUCT_METADATA
GROUP = L1G_PRODUCT_METADATA
BAND_COMBINATION = "123456678" Número de bandas: 9 bandas
CPF_FILE_NAME = "L7CPF20001001_20001231_09"
GROUP = MIN_MAX_RADIANCE
LMAX_BAND1 = 191.600
LMIN_BAND1 = -6.200
LMAX_BAND2 = 196.500
LMIN_BAND2 = -6.400
LMAX_BAND3 = 152.900
LMIN_BAND3 = -5.000
LMAX_BAND4 = 241.100
LMIN_BAND4 = -5.100
LMAX_BAND5 = 31.060
Sandro Sardón Nina 6
LMIN_BAND5 = -1.000
LMAX_BAND61 = 17.040
LMIN_BAND61 = 0.000
LMAX_BAND62 = 12.650
LMIN_BAND62 = 3.200
LMAX_BAND7 = 10.800
LMIN_BAND7 = -0.350
LMAX_BAND8 = 243.100
LMIN_BAND8 = -4.700
END_GROUP = MIN_MAX_RADIANCE
GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE
QCALMAX_BAND1 = 255.0
QCALMIN_BAND1 = 1.0
QCALMAX_BAND2 = 255.0
QCALMIN_BAND2 = 1.0
QCALMAX_BAND3 = 255.0
QCALMIN_BAND3 = 1.0
QCALMAX_BAND4 = 255.0
QCALMIN_BAND4 = 1.0
QCALMAX_BAND5 = 255.0
QCALMIN_BAND5 = 1.0
QCALMAX_BAND61 = 255.0
QCALMIN_BAND61 = 1.0
QCALMAX_BAND62 = 255.0
QCALMIN_BAND62 = 1.0
QCALMAX_BAND7 = 255.0
QCALMIN_BAND7 = 1.0
QCALMAX_BAND8 = 255.0
QCALMIN_BAND8 = 1.0
END_GROUP = MIN_MAX_PIXEL_VALUE
GROUP = PRODUCT_PARAMETERS
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND1 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND2 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND3 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND4 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND5 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND61 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND62 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND7 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_GAIN_BAND8 = "CPF"
CORRECTION_METHOD_BIAS = "IC"
BAND1_GAIN = "H"
BAND2_GAIN = "H"
BAND3_GAIN = "H"
BAND4_GAIN = "L"
BAND5_GAIN = "H"
BAND6_GAIN1 = "L"
BAND6_GAIN2 = "H"
BAND7_GAIN = "H"
BAND8_GAIN = "L"
BAND1_GAIN_CHANGE = "0"
BAND2_GAIN_CHANGE = "0"
BAND3_GAIN_CHANGE = "0"
BAND4_GAIN_CHANGE = "0"
BAND5_GAIN_CHANGE = "0"
BAND6_GAIN_CHANGE1 = "0"
BAND6_GAIN_CHANGE2 = "0"
Sandro Sardón Nina 7
BAND7_GAIN_CHANGE = "0"
BAND8_GAIN_CHANGE = "0"
BAND1_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND2_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND3_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND4_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND5_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND6_SL_GAIN_CHANGE1 = "0"
BAND6_SL_GAIN_CHANGE2 = "0"
BAND7_SL_GAIN_CHANGE = "0"
BAND8_SL_GAIN_CHANGE = "0"
END_GROUP = PRODUCT_PARAMETERS
GROUP = CORRECTIONS_APPLIED
STRIPING_BAND1 = "NONE"
STRIPING_BAND2 = "NONE"
STRIPING_BAND3 = "NONE"
STRIPING_BAND4 = "NONE"
STRIPING_BAND5 = "NONE"
STRIPING_BAND61 = "NONE"
STRIPING_BAND62 = "NONE"
STRIPING_BAND7 = "NONE"
STRIPING_BAND8 = "NONE"
BANDING = "N"
COHERENT_NOISE = "N"
MEMORY_EFFECT = "N"
SCAN_CORRELATED_SHIFT = "N"
INOPERABLE_DETECTORS = "N"
DROPPED_LINES = N
END_GROUP = CORRECTIONS_APPLIED
END_GROUP = L1G_PRODUCT_METADATA
END_GROUP = METADATA_FILE
END
6. Análisis visual de la imagen
Antes de realizar todos los procedimientos para realizar de manera rápida realizaremos
una configuración de preferencias:
Menú File ← Preferences ←
Sandro Sardón Nina 9
Directorio de archivos temporales
Directorio de salida de archivos
Seguidamente para la visualización de la imagen se realiza en diferentes programas de
SIG en este caso se visualizó con el software de ENVI.
Sandro Sardón Nina 11
7. Interpretación de la información de cada banda
Banda 1. Se encuentra en la longitud de onda (0.45-0.52) azul 0.4825 (A)
Banda 2. Se encuentra en la longitud de onda (0.53-0.61) verde 0.5650 (V)
Banda 3. Se encuentra en la longitud de onda (0.63-0.69) rojo 0.6600 (R)
Banda 4. Se encuentra en la longitud de onda (0.76-0.90) infrarrojo cercano 0.8250 (NIR)
Banda 5. Se encuentra en la longitud de onda (1.55-1.75) infrarrojo de onda corta 1.6500 (SWIR)
Banda 7. Se encuentra en la longitud de onda (2.08-2.35) infrarrojo medio 2.2200 (MIR)
Banda 61. Se encuentra en la longitud de onda (10.4-12.5) infrarrojo termal 11.4500
Banda 62. Se encuentra en la longitud de onda (10.4-12.5) infrarrojo termal 11.4500
Banda pancromática 8. Se encuentra en la longitud de onda (0.52-0.90) infrarrojo 0.7199
Imagen de la banda 1. Se encuentra en la longitud de onda (0.45-0.52) azul 0.4825 (A)
Sandro Sardón Nina 12
Banda pancromática 8. Se encuentra en la longitud de onda (0.52-0.90) infrarrojo 0.7199
8. Reproyección del sistema de coordendadas
Para la reproyección se realizó independientemente las imágenes satelitales sin usar la
metadata.
Sandro Sardón Nina 13
Primero clic en menú MAP ←
Convert Map Projection ←
Cambiar a la zona SUR
Finalmente dar la salida y listo OK← a si completando con todas las bandas del satélite Landsat7
ETM+.
Sandro Sardón Nina 14
9. Corte de imagen
Con la el software ENVI el procedimiento es lo siguiente:
Agregar las imágenes en caso imágenes del satélite Landsat7 ETM+.
Las imágenes se pueden cortar banda por banda o en conjunto. En este caso se
realizó por cada banda.
Con el software ENVI una de las formas de cortar una imagen es guardando el
archivo raster.
Save file as ←
Envi standard ←
Import file ←
Selección la imagen a cortar y clic en Spatial subset ←
Sandro Sardón Nina 15
En la ventana Select Spatial Subset se puede realizar de 4 maneras de cortar la
imagen: Image, Map, File y ROI/EVF.
Pondremos dimensiones:
Samples: 2000 y Lines: 2000
Y clic en OK←
Sandro Sardón Nina 16
Le damos salida del corte en Choose ← y OK ← y agregamos el corte.
10. Combinación de bandas
Una vez agregada todas las bandas seguiremos la siguiente secuencia para la
combinación 543 (Cobertura vegetal - cultivos).
Clic en RGB Color ←
Sandro Sardón Nina 17
Posterior a ello clic en Load RGB ← y listo se tiene la combinada.
11. Creación de imágenes multibandas
En la barra de menú MAP ←
Layer Stacking ←
Sandro Sardón Nina 18
Seleccionamos Import file ←
Ordenadamente seleccionamos las banda que vamos a unir, para ello se realizara la
creación de la combinación 543, posterior a ello damos una nueva dirección en
Choose ← OK ←
12. Uso los realces y filtros
Existen varias formas de realizar los realces y filtros en las tres ventanas disponibles
(Image, Scroll y Zoom) en software ENVI.
En la primera ventana Image
En la barra de menú Enhance ←
|Image| Linear 2% ←
Sandro Sardón Nina 19
En la ventana Image, guardaremos de la siguiente manera:
File ←
Save Image As ←
Image File ←
Y podremos trabajar en cualquier programa de GIS
Sandro Sardón Nina 20
13. Mejoramiento de la calidad de imagen
Para mejorar una imagen satelital, lo primero se debe tener una imagen multiespectral y
segundo la imagen pancromática, para este caso se utilizara la imagen satelital Landsat7
sensor ETM+ que posee una imagen pancromática de 15 metros de resolución espacial.
El paso siguiente es:
En la barra de menú:
Transform ←
Image Sharpening ←
HSV ←
Imagen multiespectral Imagen pancromática
Sandro Sardón Nina 21
Seleccionamos Available Bands List ← OK←
Seleccionar las 3 bandas a mejorar: 543
OK ←
Seleccionamos la imagen de pancromática de 15 metros de resolución espacial. OK ←
Le damos salida a la imagen que se va mejorar y OK ←
Sandro Sardón Nina 22
Cargamos la imagen mejorada de la combinación 543 y realizamos los trabajos del ámbito
de estudio.
Sandro Sardón Nina 23
14. Clasificación no supervisada
Este método se dirige a definir las clases espectrales presentes en la imagen. No implica
ningún conocimiento del área de estudio. Por lo que la intervención humana se centra
más en la interpretación que en la consecución de los resultados.
En esta estrategia se asume que los ND de la imagen forman una serie de agrupaciones
o conglomeraciones (cluster), más o menos nítidos según los casos. Estos grupos
equivaldrían a pixeles con un comportamiento espectral homogéneo y por tanto, deberían
definir clases temáticas de interés. Desgraciadamente estas categorías espectrales no
siempre pueden equiparse a las clases informacionales que el usuario pretende deducir,
por lo que resta a este interpretar el significado temático de esas categorías espectrales.
Para ello agregaremos la imagen multiespectral.
Classification ←
Unsupervised ←
IsoData ←
Sandro Sardón Nina 24
Seleccionamos la imagen para su clasificación no supervisada OK ←
Posterior a ello ponemos el número de clasificaciones tanto mínimo de 4 y máximo 6 y
finalmente guardar su salida. OK ←
Agregamos la clasificación no supervisada y listo.
Sandro Sardón Nina 25
Para comparar con la imagen inicial y la clasificación no supervisada es necesario activar
el link geográfico. Y activar
Tools ←
Geográfich Link ←
En ambos On ←
Sandro Sardón Nina 26
También Tools ← Link Displays ← a Display # 2 ←
Para interactuar la comparación
En la ventana Image. Overlay ← Classification ←
Sandro Sardón Nina 27
15. Clasificación supervisada
El método supervisado parte de un cierto conocimiento de la zona de estudio, adquirido
por experiencia previa o por trabajos de campo. Esta mayor familiaridad con la zona de
estudio, permite al interprete delimitar sobre sobre la imagen unas áreas suficientemente
representativas de cada una de las categorías que componen la leyenda. Estas áreas se
denominan, en la bibliografía anglosajona, training fields (áreas de entrenamiento). El
término indica que tales áreas sirven para entrenar el ordenador de reconocimiento de las
distintas categorías. En otras palabras, a partir de ellas el ordenador calcula los ND que
definen cada una de las clases, para luego asignar el resto de los pixeles de la imagen a
una de esas categorías en función de sus ND.
Los pasos a seguir son la siguiente:
Agregar la imagen para su clasificación supervisada, resolución espectral (543).
En la ventana Image Overlay ←
Region of Interest ←
Sandro Sardón Nina 28
Se muestra una ventana de ROI Tool, seleccionaremos en la ventana de Image:
Una vez seleccionado las zonas para su supervisión clasificada, guardar File ←
Save ROIs ←
Seleccionar todas las regiones y dar la salida Choose ←
Sandro Sardón Nina 29
Una vez guardado se prosigue a la clasificación supervisada.
Menú Classification ← Supervised ← Parallelepided ←
Seleccionar la imagen y OK ←
Sandro Sardón Nina 30
Seleccionamos Classes from Regions:
Select All Items ←
Guardar Choose ←
Finalmente evaluar la clasificación supervisada
Sandro Sardón Nina 31
16. Mosaico
Para realizar el procedimiento del mosaico se deberá contar con dos escenas de
imágenes satelitales, en este caso las dos escenas de Path y Row, (01-071 y 02-072).
Se prosigue: a la barra de menú
Map ← Mosaicking ← Georeferenced ←
Sandro Sardón Nina 32
Una vez estando en la ventana de Map Based Mosaic
Import ← Import Files ←
Seleccionar las dos imágenes ←
Sandro Sardón Nina 33
Ajustamos las dos escenas para su mosaico:
Seguidamente:
File ← Apply ← Choose ←
Sandro Sardón Nina 34
Al final la escena se ajustó a uno de ellos como se muestra en el mosaico:
17. Exportar imágenes a otros formatos.
Una imagen satelital de cualquier formato de imagen en ENVI se puede exportar a otros formatos compatibles con otros softwares. Para exportar la imagen satelital con las bandas combinadas se sigue: Barra de menú File ← Save File As (Formato ha exportar) ←
Sandro Sardón Nina 35
Seleccionamos y OK ← posterior a ello ubicamos su salida en Choose ←
Y abrimos el archivo en ERDAS
Si se quiere exportar solo las combinaciones, se realizará el procedimiento en la ventana Image de menú: File ← Save File As (Formato ha exportar) ←
Sandro Sardón Nina 36
18. Formatos de impresión en ENVI
Se sigue el siguiente procedimiento:
Barra de Menú de la ventana Image
File ← Quickmap ← New QuickMap ←
Configurar la unidad de medida, tamaño de la hoja, escala de impresión y la orientación de la hoja. Una vez configurado le damos OK ←
Unidad de medida
Orientación de la hoja
Escala de impresión
Ancho de hoja
Largo de hoja