TFC: “ESTUDIO DE gvSIG EN APLICACIONES DE TELEDETECCIÓN Y SIG”.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. ÍNDICE

1. OBJETIVOS.......................................... .................................................................................... 1

2. ANTECEDENTES DE GVSIG................................................................................................... 4

3. CONCEPTOS PREVIOS........................................................................................................... 7

1. SOFTWARE LIBRE: ................................................................................................................... 7 2. TESTEO DE SOFTWARE: ........................................................................................................... 9

4. DESARROLLO DEL TESTEO........................... ..................................................................... 11

5. METODOLOGÍA Y TRABAJO EN SOFTWARE LIBRE (GVSIG), APLICADO A TELEDETECCIÓN ...................................................................................................................... 16

5.1. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES MULTIESPE CTRALES ................................. 16 5.2. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO. ................................................ 20

1. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE ..................................................................... 20 2. CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS................................................................... 22 3. AJUSTE RADIOMÉTRICO ................................................................................. 25

5.3. OPERADORES ESPACIALES : FILTROS. ......................................... .................................... 29 5.3.1. Reducción del ruido: Paso-Bajo...............................................................................29

5.3.1.1.Filtros de Paso Bajo: Reducción del ruido Gaussiano.........................................29 5.3.1.2.Filtros de Paso Bajo: Reducción del ruido Binario ...............................................30

5.3.2. Realce de Altas Frecuencias: Paso-Alto. ......................................................... 31 5.3.2.1.Filtros de Paso Alto: Realce de altas frecuencias ........................................... 32 5.3.2.2.Realce de Altas Frecuencias: High-Boost ....................................................... 33

5.3.3. Detección de Bordes: Filtros de gradiente. ..................................................... 34 5.3.4. Aplicación de filtros a MDE.............................................................................. 36

5.4. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS. ..................................................................................................37 5.4.1. Registro. .......................................................................................................... 37 5.4.2. Rectificación. ................................................................................................... 38

5.5. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL . ........................................................................................................39 5.5.1. Análisis de Componentes Principales. ........................................................... 39 5.5.2. Estudio de Diagramas de Dispersión. Componentes Tasseled Cap ............. 41 5.5.3. Índices de Vegetación: NDVI.......................................................................... 43

5.6. GENERACIÓN DE MÁSCARAS . ............................................................................................ 43 5.7. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA. .......................................................................................... 44 5.8. FUSIÓN DE IMÁGENES. ....................................................................................................... 44

Transformación al espacio HSI.......................................................................... 45 Método de Brovey.............................................................................................. 46

6. APLICACIÓN REAL CON GVSIG....................... ................................................................... 47

6.1. INTRODUCCIÓN ..............................................................................................................................47 6.1.1. Situación actual del regadío ............................................................................. 47 6.1.2. Objetivos........................................................................................................... 47 6.1.3. Zona de Estudio ............................................................................................... 48

6.2. DATOS ...........................................................................................................................................49 6.3. PRE-PROCESO (EN GVSIG)..........................................................................................................50

6.3.1. Obtención Datos Alfanuméricos ....................................................................... 50 6.3.2. Obtención de Imágenes ................................................................................... 51 6.3.3. Registro de Imágenes ...................................................................................... 51

6.4. OBTENCIÓN DE ZONAS DE REGADÍO (EN GVSIG) .......................................................................51 6.4.1. Método NDVI .................................................................................................... 52

6.5. CRUCE DE DATOS (EN GVSIG)......................................................................................................54

7. DISEÑO/ CREACIÓN MANUAL RÁSTER-TELEDETECCIÓN EN GVSIG........................... 55

1.Introducción ......................................................................................................... 56 2.Formatos soportados, carga y salvado................................................................ 56 3.Visualización e interpretación de imágenes ........................................................ 62 4.Herramientas Básicas.......................................................................................... 66 5.Modificación del Contraste y Ajuste Radiométrico .............................................. 84

TRABAJO FINAL DE CARRERA. ÍNDICE

6.Operadores Espaciales: Filtros............................................................................ 92 7.Correcciones geométricas o Transformaciones geográficas............................... 98 8.Análisis Multiespectral ....................................................................................... 113 9.Mosaico de Imágenes........................................................................................ 125 10.Fusión de Imágenes. ....................................................................................... 127

8. CONCLUSIONES ................................................................................................................. 132

9. RECURSOS .......................................................................................................................... 134

10. FUENTES DE INFORMACIÓN........................................................................................... 135

TRABAJO FINAL DE CARRERA. OBJETIVOS

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1. OBJETIVOS

La realización del Trabajo Final de Carrera es el colofón a los estudios de Ingeniería en Geodesia y Cartografía, como complemento al ciclo educativo y como requisito fundamental para la obtención del título.

El presente documento tiene como objeto describir las actividades realizadas durante las prácticas de empresa entre la E.T.S.I.G.C.T. (Universidad Politécnica de Valencia) y la Consellería de Infraestructuras y Transporte de la Generalitat Valenciana, que ha tenido lugar entre el 1 de abril de 2008 y el 30 de junio de 2009. (El objetivo primordial de este tipo de prácticas, es el acercamiento del alumno hacia su futuro laboral. Se le permite empezar a conocer como es el oficio que está aprendiendo, ampliar los conocimientos prácticos y familiarizarse con el entorno profesional).

El grueso del trabajo consiste en la redacción del proceso necesario para el estudio de gvSIG como herramienta en la realización de técnicas y análisis, de procedimientos usados en teledetección, con los conocimientos adquiridos a lo largo de los cursos 4º y 5º. Para poder llegar a la conclusión de que gvSIG, en un futuro no muy lejano, será una herramienta potente en la aplicación de técnicas de teledetección, con la ventaja de tener las herramientas de análisis de imágenes dentro de un SIG, además de estar englobado dentro de los denominados “software libre”. Suponiendo un gran ahorro económico frente a los software propietarios, para los cuales es necesario adquirir licencias para su uso, tanto a nivel académico como profesional.

La idea de este Trabajo Final de Carrera, de título “Estudio de gvSIG en aplicaciones de teledetección y SIG”, surge en relación al trabajo que he estado realizando durante el periodo del convenio de prácticas, como “tester” en la C.I.T.

Básicamente la figura de un “tester” es poner a prueba la viabilidad de un software. Por ello, me surgió la idea de probar todos los conocimientos adquiridos en Teledetección, en la parte de “ráster” integrados dentro de la nueva versión de gvSIG, versión 1.9, aún no distribuida de forma estable. De ahí el continúo trabajo de testeo.

El T.F.C. se estructura fundamentalmente en tres partes:

- Metodología y trabajo en gvSIG aplicado a Teledetección.

- Una aplicación real con gvSIG, usando técnicas de análisis de imágenes, así como las herramientas que integra un SIG (herramientas de análisis, tablas, maquetado de mapas, producción cartográfica, ploteado,…).

- Un manual de uso, estructurado de una forma fácil para un usuario novel, así como para el buen entendimiento de las distintas herramientas que se pueden encontrar en la futura versión 1.9 de gvSIG.


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Además de la tarea de testeo, durante el tiempo de dicha beca, he colaborado en las tareas de desarrollo y asistencia de la aplicación en desarrollo gvSIG, así como otras tareas relacionadas.

Los trabajos desarrollados a lo largo del convenio de prácticas, se pueden resumir en:

• Testeo exhaustivo de la aplicación en desarrollo gvSIG.

• Desarrollo de planes de prueba, para obtener el mejor resultado en el testeo, tanto para nivel interno como para usuarios-testers colaborativos, que se están uniendo al proyecto, para mejorar la comunidad SIG en un entorno libre.

• Elaboración de informes sobre errores (bugs) y sugerencias (feature requests) a través de la web de colaboración entre testers-desarrolladores bugtracking.

• Asistencia técnica y resolución de dudas a usuarios a través de las distintas listas de correo.

• Actualización periódica de la web de gvSIG (www.gvsig.gva.es), mediante el programa de diseño web Typo3.

• Preparación de documentación de usuario: tutoriales, manuales, talleres sobre gvSIG.

• Establecimiento, en colaboración con los informáticos, de las nuevas aplicaciones de gvSIG:

• Servicios remotos: WMS, WFS, WCS, para la nueva extensión de gvSIG que funciona como cliente y servidor de cartografía. Principalmente, en la “puesta en marcha” de esta aplicación, documentando, testeando y finalmente publicarla en la web de gvSIG, para su distribución libre.

El objetivo de todas las tareas que se han realizado en el proyecto es que el personal tanto de la CIT como del resto de organismos, es desarrollar una única aplicación que abarque las propiedades de:

- Un programa CAD.

- Un programa SIG.

- Un programa para aplicaciones de Teledetección.

Donde en esta última se centra el trabajo final de carrera, en intentar desarrollar una serie de ejercicios y aplicaciones reales de Teledetección, en un software libre, como es gvSIG. Para así demostrar que el software libre es una realidad y no una utopía.


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En la elección del presente trabajo se ha tenido en cuenta varios aspectos:

• El desarrollo de una funcionalidad en un entorno GIS, que durante los estudios de Ingeniería en Geodesia y Cartografía, siempre se había tratado, hasta ahora con software propietario específico de Teledetección, como son ENVI o ERDAS.

• La aplicación práctica de conocimientos adquiridos en la etapa académica, sobretodo en asignaturas relacionadas con Sistemas de Información Geográfica, Teledetección y Teledetección Avanzada.

• Que el trabajo realizado fuese novedoso y justificar su fin, como su introducción en el mundo académico y laboral.

• La temática del trabajo, ya que pertenece al bloque de intensificación cursado por el alumno (Cartografía y SIG).

TRABAJO FINAL DE CARRERA. ANTECEDENTES

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2. ANTECEDENTES DE gvSIG

La Consellería de Infraestructuras y Transporte (C.I.T.), antiguamente Consellería de Obras Públicas, Urbanismo y Territorio (C.O.P.U.T.), es el organismo encargado de gestionar el territorio dentro del ámbito de la Generalitat Valenciana. Para este cometido, claramente tiene una necesidad de utilizar cartografía e información geoespacial en general. Y no sólo eso, sino también necesita herramientas informáticas para llevar a cabo dicho trabajo. La informática se ha convertido en una pieza clave e imprescindible para el desarrollo correcto y competitivo de cualquier trabajo. En ese sentido, puede abastecerse de herramientas tanto libres como propietarias. La mayoría de las aplicaciones profesionales existentes en el mercado siguen el modelo de software propietario caracterizado porque no se tiene acceso al código fuente.

En el año 2002, a raíz de la política abusiva de actualizaciones y mantenimiento que adoptan las principales firmas de software propietario, la C.I.T. decide iniciar un proceso de migración de todas sus aplicaciones propietarias a aplicaciones libres. Esto se hace en cada área para cada uno de los tipos de software. Una de estas áreas, en la que se centraron, es la de SIG-CAD. En ese momento, se realiza un estudio de las herramientas libres ya existentes, analizando por otro lado las necesidades de los técnicos de la C.I.T. Se concluye que no existe un software libre que pueda cubrir dichas necesidades de manera satisfactoria, por lo que se decide abordar el desarrollo propio de una herramienta SIG (en principio un SIG de escritorio), mientras que otras áreas siguen cubriéndose con herramientas existentes. Es así como, a finales del 2003, la C.I.T. saca a concurso el desarrollo e implantación de un nuevo programa para el manejo de información geográfica (Concurso Público: Exp. 2003/01/0090, “Desarrollo de aplicaciones SIG para la C.O.P.U.T. utilizando software libre.”).

• Portable: funcionará en distintas plataformas hardware / software, inicialmente Linux y Windows. El lenguaje de programación es Java.

• Modular: es ampliable con nuevas funcionalidades una vez finalizado su desarrollo.

• De código abierto: el código fuente original con el que fue escrito estará disponible

• Sin licencias: una vez finalizado el desarrollo no habrá que pagar nada por cada instalación que se realice, sin límite de número.

• Sin licencias: una vez finalizado el desarrollo no habrá que pagar nada por cada instalación que se realice, sin límite de número

• Interoperable con las soluciones ya implantadas: es capaz de acceder a los datos de otros programas propietario, como ArcView, AutoCAD o Microstation sin necesidad de cambiarlos de formato.

• Sujeto a estándares: sigue las directrices marcadas por el Open GIS


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Consortium (OGC) y la UE.

Estas características abren un interesante panorama para los usuarios y desarrolladores de herramientas SIG y CAD:

• Modularidad: El programa está construido con un conjunto de funciones básicas, comunes a todos los programas de ventanas, y es capaz de leer y escribir datos de diversas fuentes (programas de CAD o SIG, servidores de mapas de tipo WMS y WFS). Algunas de ellas forman parte del núcleo del programa pero la mayor parte están programadas como extensiones (plugins). El modelo de objetos final (núcleo + extensiones) es perfectamente accesible por nuevas extensiones que se desarrollen. Las nuevas extensiones se integrarán de manera transparente como si formaran parte del programa desde el principio. Cada usuario podrá tener en su ordenador solo aquellas partes que necesite, de manera que el uso y el mantenimiento del programa será tan sencillo o más que los que actualmente se emplean.

• Interoperatividad: Una vez finalizado, nos vamos a encontrar con la aparición de nuevos formatos. Se requerirá el desarrollo de nuevas extensiones para ser usadas con el programa. Una vez finalizado este nuevo desarrollo esas extensiones se incorporarán a las instalaciones que ya se hayan efectuado de manera que cualquier usuario acceda a esos datos con nuevos formatos.

• Código abierto: En todo momento los programadores tendrán acceso al código fuente original del programa, lo que hará mucho más rápido el desarrollo de nuevas funcionalidades, así como la sustitución de algunas que se haya decidido mejorar.

• Sujeto a estándares: Cada nueva fuente de datos o usuario que se incorpore lo hará con facilidad si sigue estos estándares, puesto que está previsto desde el principio en la concepción del programa.

• Economía: Al contar con un desarrollo inicial de amplio horizonte, la adecuación para nuevos usos requerirá solo de pequeñas adaptaciones en forma de extensión. Esto reducirá mucho el coste de desarrollo de esos nuevos usos. Así mismo, al estar libre de licencias el coste por PC para cada nueva instalación será muy reducido.

• Portabilidad: La tendencia al uso de Linux en los ordenadores de usuario final, así como la gran cantidad de versiones diferentes de Windows instaladas (que cambian a lo largo del tiempo) da al programa una gran flexibilidad, ya que un grupo de usuarios (en un servicio o DG) pueda usar el mismo programa y datos, sin importar que las plataformas que usen no sean homogéneas. De la misma manera se podrán incorporar con facilidad nuevos usuarios independientemente de su hardware / software usado. Podría darse el caso de que alguna plataforma no soportada inicialmente (Apple, UNIX, BSD) necesitase de modificaciones. Al ser un desarrollo en Java el coste económico y


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técnico de estas migraciones será realmente asequible.

Así que desde la primera versión estable de gvSIG, la CIT no ha parado de mejorar su software, publicando continuamente nuevas versiones mejoradas y prestando apoyo y resolviendo dudas a la comunidad sig, a través de las listas de correo. En las cuales se difunden las novedades, así como los problemas surgidos.

Cabe destacar que como ya se ha comentado en los objetivos, la CIT junto con las empresas que desarrollan el proyecto, están elaborando y poniendo en marcha una nueva versión, en la que se pretende que gvSIG realice funciones de:

- Un programa CAD.

- Un programa SIG.

- Un programa para aplicaciones de Teledetección.

Donde esta última función, está actualmente en fase de testeo, y por lo tanto no se ha publicado una versión estable.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. CONCEPTOS PREVIOS

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3. CONCEPTOS PREVIOS

La justificación o elección de este tipo de trabajo final de carrera, es intentar introducir o mostrar el software libre, no como promesa, sino como una realidad, para su uso a nivel académico. Por ello, parece importante hacer hincapié en algunos conceptos previos que van muy ligados a gvSIG, como software, por una parte la definición de software libre y por otra la de testeo.

Se define:

1. Software Libre:

Es la denominación del software que respeta la libertad de los usuarios sobre su producto adquirido y, por tanto, una vez obtenido puede ser usado, copiado, estudiado, modificado y redistribuido libremente

“El software libre es una cuestión de libertad, no de precio. Para entender el concepto, debería pensar en libre como en libre expresión, no como en barra libre.

El software libre es una cuestión de la libertad de los usuarios de ejecutar, copiar, distribuir, estudiar, cambiar y mejorar el software. Más precisamente, se refiere a cuatro tipos de libertades para los usuarios del software:

• La libertad de ejecutar el programa, para cualquier propósito (libertad 0).

• La libertad de estudiar cómo trabaja el programa, y cambiarlo para que haga lo que usted quiera (libertad 1). El acceso al código fuente es una condición necesaria para ello.

• La libertad de redistribuir copias para que pueda ayudar al prójimo (libertad 2).

• La libertad de mejorar el programa y publicar sus mejoras, y versiones modificadas en general, para que se beneficie toda la comunidad (libertad 3). El acceso al código fuente es una condición necesaria.

Un programa es software libre si los usuarios tienen todas esas libertades. Entonces, debería ser libre de redistribuir copias, tanto con o sin modificaciones, ya sea gratis o cobrando una tarifa por distribución, a cualquiera en cualquier parte. El ser libre de hacer estas cosas significa, entre otras cosas, que no tiene que pedir o pagar el permiso.

También debería tener la libertad de hacer modificaciones y usarlas en privado, en su propio trabajo u obra, sin siquiera mencionar que existen. Si publica sus cambios, no debería estar obligado a notificarlo a alguien en particular, o de alguna forma en particular.

La libertad de ejecutar el programa significa la libertad para cualquier tipo de persona u organización de usarlo en cualquier tipo de sistema de computación,


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para cualquier tipo de trabajo y propósito, sin estar obligado a comunicarlo a su programador, o alguna otra entidad específica. En esta libertad, el propósito de los usuarios es el que importa, no el propósito de los programadores. Como usuario es libre de ejecutar un programa para sus propósitos; y si lo distribuye a otra persona, también es libre para ejecutarlo para sus propósitos, pero usted no tiene derecho a imponerle sus propios propósitos.

La libertad de redistribuir copias debe incluir las formas binarias o ejecutables del programa, así como el código fuente; tanto para las versiones modificadas como para las no lo están. (Distribuir programas en forma de ejecutables es necesario para que los sistemas operativos libres se puedan instalar fácilmente). Resulta aceptable si no existe un modo de producir una formato binario o ejecutable para un programa específico, dado que algunos lenguajes no incorporan esa característica, pero debe tener la libertad de redistribuir dichos formatos si encontrara o programara una forma de hacerlo”.1

1 Fuente: http://www.gnu.org/

Atendiendo a esta definición, la Conselleria de Infraestructuras y Transporte, pone a disposición de los usuarios los distintos binarios ejecutables de las sucesivas versiones de gvSIG, como el código fuente, sí como las diversas plataformas en las que se puede instalar.

Disponible en la web: http://www.gvsig.gva.es/ apartado descargas, como se puede ver en la siguiente imagen:

Fig. 1: Descarga de gvSIG


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Es por ello que se pueden destacar las siguientes ventajas de soltare libre:

• Económico. El bajo o nulo coste de los productos libres permiten proporcionar a la PYMES servicios y ampliar sus infraestructuras sin que se vean mermadas sus intentos de crecimiento por no poder hacer frente al pago de grandes cantidades de licencias.

• Libertad de uso. Las licencias de software libre existentes permiten la instalación del software tantas veces y en tantas máquinas como el usuario desee.

• Independencia tecnológica. El acceso al código fuente permite el desarrollo de nuevos productos sin la necesidad de desarrollar todo el proceso partiendo de cero. El secretismo tecnológico es uno de los grandes frenos y desequilibrios existentes para el desarrollo en el modelo de propiedad intelectual.

• Libre competencia. Los modelos de negocio que genera el software libre es la contratación de servicios de atención al cliente. Permite que las compañías que den el servicio compitan en igualdad de condiciones al no poseer la propiedad del producto del cual dan el servicio.

• Soporte a largo plazo. La elección de software libre más que una ventaja, es una desventaja para el software propietario. Debido a que el vendedor, cuando ha alcanzado el máximo número de ventas del producto, ya no le interesa seguir dando soporte, ya que la intención de la compañía es lanzar otro producto al mercado.

• Corrección de fallos. Se ha demostrado que la comunidad de software libre, soluciona más rápidamente los errores detectados, algo que no ocurre en el software propietario.

• Sistema de expansión. Algunas empresas importantes, como IBM, SUN Microsystems, Google, Hewelt-Packard, etc. Utilizan software libre. Así como también diversas entidades del estado están realizando o han realizado su migración al software libre, como es la Consellería de Infraestructuras y Territorio de la Generalitat Valenciana.

2. Testeo de Software:

El Testeo se considera como los procesos que permiten verificar y revelar la calidad de un producto software.

Las pruebas de software, testing o beta testing es un proceso usado para identificar posibles fallos de implementación, calidad, o usabilidad de un programa de ordenador o videojuego. Básicamente es una fase en el desarrollo de software consistente en probar las aplicaciones construidas. "El testing puede probar la presencia de errores pero no la ausencia de ellos", E. W. Dijkstra.


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El “testing" es: proceso de evaluación de un producto desde un punto de vista crítico, donde el "tester" (persona que realiza las pruebas) somete el producto a una serie de acciones inquisitivas, y el producto responde con su comportamiento como reacción. Por supuesto, nunca se debe testear el software en un entorno de producción. Es necesario testear los nuevos programas en un entorno de pruebas separado físicamente del de producción. Para crear un entorno de pruebas en una máquina independiente de la máquina de producción, es necesario crear las mismas condiciones que en la máquina de producción

En general, los informáticos distinguen entre errores de programación (o "bugs") y defectos de forma. Un defecto de forma, el programa no realiza lo que el usuario espera. Por el contrario, un error de programación puede describirse como un fallo en la semántica de un programa de ordenador. Éste podría presentarse, o no, como un defecto de forma si se llegan a dar ciertas condiciones de cálculo.

Una práctica común es que el proceso de pruebas de un programa sea realizado por un grupo independiente de "testers" al finalizar su desarrollo y antes de sacarlo al mercado. Una práctica que viene siendo muy popular es distribuir de forma gratuita una versión no final del producto para que sean los propios consumidores los que la prueben. En ambos casos, a la versión del producto en pruebas y que es anterior a la versión final (o "master") se denomina beta, y a dicha fase de pruebas, beta testing.2

2 Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Pruebas_de_software

TRABAJO FINAL DE CARRERA. DESARROLLO DEL TESTEO

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4. DESARROLLO DEL TESTEO

Como se ha comentado en el apartado anterior, la labor del testeo en el lanzamiento de un nuevo software es muy importante, así como la figura de los “testers”, personal aislado de la cadena de producción, es decir ajeno al desarrollo informático y centrado en las expectativas de los usuarios. De manera que se ha creado un nuevo campo de trabajo para los expertos en geomática y topografía, en el entorno del software tipo CAD y tipo sig. Es por ello que la figura ideal para el desarrollo del testeo de un software tipo SIG, es el Ingeniero en Geodesia y Cartografía, el cual aporta a la fase del testeo, sus amplios conocimientos adquiridos a lo largo de los estudios.

Este apartado se centra en las tareas de testeo que se llevan a cabo en la Consellería de Infraestructuras y Transporte, como lugar de testeo ajeno al de producción, ya que este tiene lugar en las empresas que consiguieron el pliego de desarrollo de gvSIG, como son IVER, IDR-CLM (Instituto de Desarrollo regional de Castila la Mancha), PRODEVELOP, etc.

Entre estas tareas se destaca:

- Creación y uso de tests, para el testeo de las nuevas funcionalidades.

- Testeo explorativo, que consiste en el uso de la herramienta desde el punto de vista del usuario. De manera, que se pueden detectar nuevos errores, que no están englobados dentro de los pasos a seguir en un test.

- Testeo mediante planes de prueba.31

El fin de todo ello es detectar los errores o “bugs”. Usando las siguientes herramientas:

1. Creación de un bug:

Mediante la herramienta disponible en “https://gvsig.org/trac/bugtracking/login” es posible la creación de los bugs y que sean visibles para los desarrolladores, de manera que lo puedan corregir.

Una vez logeado, se accede al ticket vacío, donde se introduce todos los campos necesarios a rellenar:

3 Hace referencia al punto “Testeo mediante planes de prueba”, que comienza en la pág. 13.


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Fig. 2: Imagen de un Ticket vacío.

Se rellenan los campos (los necesarios para comunicar el bug) y se sube, quedando algo así como:

Fig. 3: Imagen de un ticket dado de alta.


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2. Prioridad de los bugs:

A los bugs que se dan de alta, se les asigna una prioridad, en función de la cual, los desarrolladores intentarán corregir antes, así como un desarrollador encargado de solucionarlo.

Las prioridades van desde:

Prioridad Nivel de Gravedad

Blocker Muy Grave

Critycal Grave

Major Gravedad media

Minor Gravedad Menor

Trivial Gravedad Insignificante.

3. Alta de bugs:

Los errores que cada tester da de alta, llegan al correo propio, donde cada modificación que se realice puede ser vista por el, así como por el desarrollador asignado.

4. Cierre de bugs:

Una vez corregidos los errores, se envía de nuevo un correo, el ticket se resuelve como que está cerrado y pendiente de validar por la persona que lo dio de alta, es decir, el tester es el encargado de volver a revisar si se produce el error, validándolo sino se produce o reabriendo de nuevo el ticket si el error persiste.

Testeo mediante planes de prueba 3

Un plan de pruebas es un conjunto de estrategias y recursos para llevar adelante una metodología de pruebas sistemática y planificada. Mediante esta metodología se busca validar el comportamiento de la aplicación, o de parte de ella. Para validar el comportamiento de la aplicación, la persona que ejecute el plan de pruebas proporcionará unos datos de entrada y observará tanto el comportamiento de gvSIG como los datos de salida. Mediante la comparación del resultado esperado con el resultado obtenido se validan las funcionalidades implementadas en la aplicación. Los casos a probar serán identificados en función de los requerimientos de usuario, la frecuencia de uso, el riesgo asociado y las especificaciones de la aplicación. Se deberán de determinar prioridades en las funcionalidades a probar de cada subsistema, ya que es imposible probarlo todo.


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1. Estructura de un plan de prueba

Cada plan de prueba tendrá una estructura jerárquica, mediante la cual se intentará cubrir al máximo posible las funcionalidades presentes en el sistema que se quiere testear. Esta estructura jerárquica constará de varios niveles en donde la relación de cada nivel con el nivel siguiente será de 1 --> n. Lo niveles de los que se puede componer un plan de pruebas son:

- Sistema. El sistema es la aplicación en sí sobre la cual se hacen las pruebas definidas en el plan.

- Subsistema. El subsistema asocia grupos funcionales relacionados, de forma que éste debe funcionar de forma que sea lo más independiente posible al resto del sistema.

- Módulo. Cada módulo agrupa funcionalidades concretas las cuales integradas con las de otros módulos implementan la lógica del subsistema.

- Casos de uso. Los casos de uso describen un uso del sistema y cómo éste interactúa con el usuario. Los casos de uso deben responder a la pregunta de qué hace cada módulo desde el punto de vista del usuario.

- Casos de prueba. Mediante los casos de prueba se indica la sucesión de pasos a seguir por el usuario al utilizar una funcionalidad del caso de uso correspondiente. Estos pasos deberán de ser definidos de forma unívoca. Los casos de prueba se definirán para conjuntos de datos entrada-salida genéricos (no particularizados en tipos de datos, formatos, tamaño de ficheros, etc.).

- Escenarios. Cada caso de prueba se podrá probar con varios juegos de datos de entrada-salida, a cada conjunto de datos que particularizan un caso de prueba se le llama escenario. Las entradas de un escenario serán los datos necesarios para ejecutar el caso de prueba correspondiente y los datos de salida serán los resultados esperados de dicho caso de prueba.


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2. Esquema de la jerarquía

De forma esquemática, se puede ver como se estructura un plan de pruebas.

Fig. 4: Esquema de la jerarquía en un plan de pruebas

3. Ventajas del testeo en planes de prueba:

- Se tienen definidas las pruebas de forma escrita.

- Se identifican fácilmente las áreas de la aplicación que han sido testeadas y también las que no.

- Monitorización del estado de la aplicación.

- Se identifican errores que son consecuencia de correcciones de otros errores.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. METODOLOGÍA Y TRABAJO

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5. METODOLOGÍA Y TRABAJO EN SOFTWARE LIBRE (GVSIG), APLICADO A

TELEDETECCIÓN

Como se ha comentado en los objetivos, mediante este apartado se pretende analizar los procedimientos usados en teledetección, con los conocimientos adquiridos a lo largo de las distintas asignaturas relacionadas con teledetección en la Ing. en Geodesia y Cartografía, usando exclusivamente gvSIG. Ya que el objetivo fundamental del T.F.C., es demostrar la viabilidad en un futuro no muy lejano, a gvSIG como una herramienta de gran potencial, frente a los software propietario, usados en Teledetección

De manera que en este apartado, se procederá al análisis y descripción de las diversas metodologías usadas en teledetección aplicadas en gvSIG, para el tratamiento de imágenes satélite e interpretación de resultados.

5.1. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES.

En la visualización de imágenes multibanda, debemos destacar el análisis de estadístico de las imágenes, ya que estos datos nos aportan mucha información, básica para la visualización e interpretación de imágenes.

A continuación se puede observar como se visualiza la imagen de la zona de Sagunto (Valencia) procedente del sensor Landsat-TM, de 5 bandas.

Sagunto V.C. (3/2/1) Sagunto F.C. (4/3/2)

Fig. 5: Visualización de imágenes en verdadero y falso color.


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Siendo las estadísticas e histogramas que se obtienen en gvSIG, son las siguientes:

Banda Mín. Máx. Media Mediana Desv. Típica

1 50 186 65,972 63,5 8,438


2 15 101 28,48 27,5 6,604


3 12 125 30,154 27,5 11,771


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4 5 130 46,948 53,5 18,774


255 1 255 56.678 58,5 28,528

Fig. 6: Estadísticas de las diferentes bandas de la imagen Sagunto

De manera conjunta, podemos visualizar el histograma conjunto de la imagen:


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1 50 186 65,972 63,5 8,438

2 15 101 28,48 27,5 6.604

3 12 125 30,154 27,5 11,771

4 5 130 46,948 53,5 18,774

5 0 255 56,678 58,5 28,528 Fig. 7: Análisis de las estadísticas de Sagunto.

Se puede observar que la banda 5 es la que posee el mayor rango de niveles digitales (1-255), siendo la banda con el contraste más dilatado. Aunque bien es cierto que muchos de ellos tienen una frecuencia de aparición muy baja, es aun así la banda que mayor rango de ND con elevada frecuencia posee.


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5.2. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO.

1. Modificación del Contraste

Sobre la imagen de Sagunto, si se visualiza el histograma, se puede ver que la banda 2, es la que menos dilatada está, por ello se le puede aplicar una dilatación del contraste, modificando su histograma.

gvSIG ofrece la posibilidad de aplicar a la imagen un realce, mediante la herramienta “realce”. Como se describe en el manual, existen diversas formas de aplicar un realce (lineal, logarítmico y por tramos), siendo la lineal, laque se analiza a continuación

Fig. 8: Aplicación de realce lineal.

Observando las estadísticas y el histograma, se ve como se ha dilatado la imagen, por lo que los valores ya no están entre 15 y 101, sino entre 0 y 255.


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Fig. 9: Estadísticas e histograma de la banda 2 dilatada.

Quedando la visualización de la banda 2 más contrastada, como se ve a continuación:

Fig. 10: Imagen Banda 2 dilatada


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2. Correcciones Radiométricas.

En este caso la imagen de Sagunto (sagunto.img) está afectada por los efectos de la dispersión atmosférica y no se conocen los datos de modelización del estado de la atmósfera en el momento de la toma. Aplicando el método de Chávez, corregimos la imagen de dispersión atmosférica.

El método de Chávez, propone que siempre pueden aparecer en la imagen objetos de reflectancia conocida, tales como masas de agua profunda. Con la atmósfera clara, el agua no refleja a penas energía, por lo que si para estas zonas, se obtienen niveles digitales elevados, estos valores cuantifican el efecto de la dispersión atmosférica.

Para la corrección de la dispersión atmosférica por el método de Chávez, es necesario obtener una zona de agua de la imagen. Para ello, se recorta una zona de agua de la imagen.

Fig. 11: Recorte del agua (subset del agua)

Donde las estadísticas del recorte son:


1 54 62 58,51 58,55 1,365

2 18 21 19,791 19,5 0,750

3 12 17 14,741 14,5 0,857

4 6 10 8,459 8,5 0,742

5 2 8 5,432 5,5 0,886

Fig. 12: Estadísticas del recorte de agua.

Vemos en el histograma que los valores mínimos del agua no son 0, valores que deberían aparecer si la imagen no estuviese afectada de dispersión atmosférica.


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Aplicando el método de Chávez de forma manual, se restan los valores mínimos a la imagen, para corregirla de dispersión atmosférica.

Mediante la calculadora de bandas, restamos los valores mínimos a la imagen, obteniendo para cada banda una nueva imagen

Fig. 10:

Fig. 13: Banda 5 menos su valor mínimo.

Apreciando los siguientes histogramas:


1 -4 132 11,576 9,812 8,438


2 -2 84 10,942 9,421 6,604


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3 0 113 17,675 15,007 11,771


4 -1 124 40,582 46,851 18,774


5 -2 253 54,432 55,773 28,528

Fig. 14: Estadísticas tras aplicar el método de chávez.

Aunque hay que destacar que el método manual no es el más preciso, debido a que los valores mínimos no son exactamente 0, pero con valores muy


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próximos a 0.

Obteniendo un histograma de la imagen de Sagunto corregida de dispersión atmosférica.

Fig. 15: Histograma Sagunto Corregido de dispersión atmosférica.

3. Ajuste Radiométrico

En este caso, se usa el ajuste por media y desviación típica, sobre las imágenes procedentes de los sensores Landsat TM e IRMS.

Este método redistribuye los valores de nivel de gris de una imagen parametrizando su histograma, en función de la media y la desviación típica, para que se asemeje al de referencia.

Para ello debemos aplicar una formulación, para el cálculo de lo s “breakpoints” que introducimos con la herramienta Piecewiser Linear.

Formulación: Función de Transformación

f(x,y) → representa la imagen inicial.

g(x,y) → representa la imagen final o la de referencia.

g(x,y)= a·f(x,y)+b

donde:

f

gaσσ

= y ff

gga µ

σσ

µ ⋅−=


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Imagen procedente del sensor Landsat TM (7 bandas).

Imagen procedente del sensor IRMS (4 bandas).

Fig. 16: Imágenes a ajustar

Siendo las estadísticas de ambas imágenes las siguientes:

Imagen Landsat TM:

Banda Mín. Máx. Media Desv. Típica

1 81 255 116,291 16,81

2 28 255 49,617 12,880

3 23 255 59,635 25,641

4 12 255 70,358 37,968

5 5 255 83,652 54,695

6 128 186 148,569 14,925

7 255 255 43,991 31,8612 Fig. 17: Estadísticas imagen Landsat TM.

Imagen IRMS:


1 54 255 113,246 31,610

2 2 255 46,65 21,503

3 8 255 88,729 46,405

4 22 255 138,855 73,721

Fig. 18: Insertar imagen IRMS.


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Viendo los ficheros estadísticos de la banda 1 de la imagen irms.img y de la banda 2 de de tm87val.img, obtenemos los valores de la media y desviación típica, que son:

Banda Media(µ) Desv. Típ.(σ)

1 (irms) 113,246 31,610

2 (tm87) 49,617 12,880

Los cálculos a realizar son:

Ecuaciones Puntos

0 0

-b/a 0

(255-b)/a 255

g (x,y) = 0

a·f (x,y) +b =0

f= -b/a

g(x,y)= 255

255=a· f+b

f= (255-b)/a 255 255

Aplicando los valores a las fórmulas anteriores:

a = 2,45

b = -7,715

f1= (-b/a) = 3,1415 → 3

f2= (255-b)/a = 107,1203 → 107

Quedando los puntos a introducir →

A continuación se observa el histograma de la banda 2 de la imagen procedente del sensor Landsat TM.


2 28 255 49,617 12,880

Fig. 19: Estadísticas banda 2 de la imagen Landsat TM.

Puntos

0 0

3 0

107 255

255 255


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Observando que tras aplicar el ajuste radiométrico a la imagen Landsat TM, usando como referencia la banda 1 de la imagen procedente del sensor IRMS.


2 0 255 111,349 31,55

Fig. 20: Estadísticas e imagen tras el ajuste.


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5.3. OPERADORES ESPACIALES: FILTROS.

El filtrado es una técnica de realce de imágenes, que pretende destacar o realzar determinados aspectos de la imagen original.

En el filtrado no sólo se tendrá en cuenta el valor digital del píxel, sino también los de sus vecinos más próximos.

Los píxeles de la imagen transformada se calcularán a partir de los valores de los píxeles de la imagen original mediante un proceso llamado convolución. El valor resultante de cada píxel de la imagen transformada se extrae de la combinación lineal de los valores digitales de su vecindario.

),(),(),(),(

, jiwyxfyxgWji

ji∑∑∈

×=

f (x,y), es la imagen original.

g(x,y), es la imagen transformada.

w(i,j), es la matriz o ventana móvil, que se centra sobre el píxel a calcular y contiene los coeficientes de filtrado. Lo habitual es que sea de 3x3, 5x5 o 7x7, siempre impar, porque el píxel que va ser modificado se posiciona en el centro de la ventana.

Los operadores espaciales o filtros pueden clasificarse atendiendo a su objetivo, en:

Filtros de Suavizado.

Filtros de Realce de Altas Frecuencias.

Filtros de Detección de bordes.

5.3.1. REDUCCIÓN DEL RUIDO: PASO-BAJO.

Los filtros de Paso Bajo conservan los componentes de bajas frecuencias. reduciendo la variabilidad radiométrica de la imagen.

Su objetivo fundamental es reducir el ruido de tipo speckle en las imágenes de radar, si bien pueden aplicarse a cualquier tipo de imágenes.

5.3.1.1. FILTROS DE PASO BAJO: REDUCCIÓN DEL RUIDO GAUSSIANO

La imagen usada para aplicar filtros de paso bajo, es una afectada de ruido


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gaussiano, que corresponde a una banda espectral del IR.

Fig. 21: Imagen original afectada de ruido

Empleando sobre ella filtros de media (low pass), de manera que este tipo de filtros sustituyen el valor de cada píxel por la media de los píxeles vecinos. Donde la matriz de los filtros que se han aplicado son de tamaño 3x3 y 7x7, asignándoles a todos los píxeles el mismo peso.

Filtro media (3x3) Filtro media (5x5)

Fig. 22: Imágenes con los distintos filtros de media.

El resultado son imágenes menos claras, ya que la imagen original poseía áreas de alta frecuencia por su variación en el cultivo, y este filtro deja pasar sólo las bajas frecuencias, reduciendo la variabilidad radiométrica de la imagen.

Se observa que la imagen con una ventana de filtro de 7x7 esta más suavizada, ya que entran en el cálculo de la media más valores que en una ventana de 3x3, por lo que el resultado variará más del píxel central original.

5.3.1.2. FILTROS DE PASO BAJO: REDUCCIÓN DEL RUIDO BINARIO

El ruido binario se produce por el paso de altas frecuencias, es por ello que el


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uso de filtros de paso bajo, reducen el ruido. Aplicando sobre ella varios filtros, tipo Median, se puede comprobar como se elimina bastante bien el ruido binario.

Fig. 23: Imagen original afectada de ruido binario.

Este tipo de filtro, al igual que el anterior de media, elimina las altas frecuencias

Filtro Median (3x3) Filtro Median (5x5)

Fig. 24: Imágenes con los distintos filtros de median.

Se aprecia que con el filtro de Mediana de tamaño 5x5 se elimina por totalidad el ruido de la imagen. Esto ocurre porque este filtro consiste en la ordenación de lo valores de los píxeles del vecindario, y la sustitución del píxel original por el valor de la mediana.

5.3.2. REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS: PASO-ALTO.

Poseen el efecto contrario a los filtros de paso bajo, realzan las altas frecuencias, dejando las bajas conforme están. Generalmente suelen usarse para resaltar bordes de regiones.


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5.3.2.1. FILTROS DE PASO ALTO: REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS

Consiste en restar a ala imagen original la imagen de paso bajo, para así destacar las altas frecuencias.

Paso Alto= Original – Paso Bajo.

Fig. 25: Imagen original procedente del sensor Landsat TM.

Filtro Paso Alto (3x3) Filtro Paso Alto (5x5)

Fig. 26: Imágenes con los distintos filtros de Paso Alto.

Se puede apreciar que conforme aumenta el tamaño de la ventana del filtro, los bordes aparecen más marcados.


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5.3.2.2. REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS: HIGH-BOOST

Con estos filtros lo que se consigue es enfatizar las altas frecuencias sin llegar a eliminar el resto de componentes, para ello lo que se hace es añadir a la imagen obtenida con el filtro de paso alto, la imagen original un cierto número de veces.

High-boost = A x Original – Paso Bajo

Se pueden definir los distintos tipos de filtros como se indica en el manual, mediante los personalizados.

Fig. 27: Imagen original procedente del sensor pancromático del IRS.

Se observa que aplicando filtros H-B, cambiando el valor central de la ventana, se obtienen distintos resultados.

Filtro High-Boost (A=4, 5x5) Filtro High-Boost (A=6, 5x5)

Fig. 28: Imágenes con los distintos tipos de filtro High-Boost

Si se compara un filtro de paso alto con un High-Boost:


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Filtro Paso Alto (A=1, 5x5) Filtro High-Boost (A=2, 5x5)

Fig. 29: Imágenes con filtro paso alto y High-Boost

Debido a que en este caso se parte de 2 veces la imagen original (A=2), al aplicar el filtro High-boost no se pierde toda la información correspondiente a las bajas frecuencias, que es lo que ocurre en el filtro de paso alto puro, que no deja de ser un filtro High-Boost con el valor central de la ventana como 1, dando lugar a un filtro de paso alto, realzando las altas frecuencias, como se ha visto anteriormente.

5.3.3. DETECCIÓN DE BORDES: FILTROS DE GRADIENTE.

Los filtros de Gradiente, se basan en la detección de bordes, pudiendo destacar la dirección deseada.

Se define que un píxel es un límite o borde, por que en él se produce un cambio significativo en el nivel de gris frente al de los píxeles adyacentes. Calculando la primera derivada de la función, se obtienen los valores elevados de los píxeles.

Fig. 30: Imagen original procedente del sensor Landsat TM.


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Se puede observar a continuación, como se destacan las diferentes direcciones:

Dirección EO: 0º Dirección NS: 90º

Dirección OE: 180º Dirección SN: 270º

Fig. 31: Filtros direccionales en los 4 puntos cardinales.

Aplicando Filtros Direccionales a la siguiente imagen se aprecia mejor la dirección de los ejes X e Y.

Fig. 32: Imagen original procedente del SPOT, sensor pancromático.


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Filtro direccional 0º (Norte-Sur) Filtro direccional 90º (Este-Oeste)

Fig. 33: Filtros Direccionales en los eje X e Y.

5.3.4. APLICACIÓN DE FILTROS A MDE.

La aplicación de filtros a modelos digitales de elevaciones, puede usarse para el cálculo de modelos digitales de pendientes y de orientaciones.

En este caso se aplican los filtros, para generar un modelo digital de pendientes teniendo en cuenta el diseño personalizado de filtros y la formulación adecuada.

1. Filtros personalizados, para el cálculo de la variación de la altitud en el eje X y en el eje Y. Siendo las matrices de cálculo las siguientes:

-1/6d 0 1/6d

-1/6d 0 1/6d

-1/6d 0 1/6d

x

zpδδ

=

-1/6d -1/6d -1/6d

0 0 0

1/6d 1/6d 1/6d

y

zqδδ

=

Filtro para el eje de las X Filtro para el eje de las Y

Fig. 34: Matrices de cálculo para los eje X e Y.

Donde d es la resolución espacial del modelo digital.

2. Una vez generados los filtros en las direcciones X e Y, sobre el modelo digital, ya se puede generar la expresión para el cálculo de la pendiente, mediante:

22tan qp +=α

Teniendo en cuenta las unidades de cálculo, ya que se opera en radianes.

3. Despejando la incógnita α se obtiene el modelo digital de pendientes, como se puede apreciar en el mapa, que se muestra a continuación.


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5.4. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS.

Mediante la rectificación ; lo que se pretende es dotar de coordenadas a una imagen a partir de coordenadas de referencia extraídas de un fichero vectorial, es decir, georreferenciar la imagen. Y registro; consiste en dotar de coordenadas a una imagen, pero tomando en este caso como referencia otra imagen ya georreferenciada. A continuación, podemos ver un esquema, para la diferenciación de ambas:

Fig. 35: Esquema correcciones geométricas.

5.4.1. REGISTRO.

Como ya se ha comentado, el registro consiste en dotar de coordenadas y un sistema de referencia a una imagen respecto de otra.

Viendo el mapa nº 1 , se puede apreciar la imagen dotada con coordenadas y sistema de referencia (UTM 30N, ed1950), procedente del sensor IRMS de la zona de Valencia, con la imagen procedente del sensor Landsat TM. Se puede apreciar el proceso.

Se debe tener en cuenta a la hora de aplicar la transformación, el grado de la transformación y el número de puntos de control mínimo para el proceso. Siendo la transformación que se aplica, una polinomial de grado n=2, sabiendo que el número mínimo de puntos de control vendrá dado por (n+1)2 por lo que para una transformación de estas características, como mínimo se necesitan 9 puntos.

Si se analizan los puntos de control, tanto en coordenadas píxel como en coordenadas UTM

Punto x y X Y 0 431,09556 197,991121 732113,611 4370290,08 1 353,1463 304,521776 729621,147 4367747,71 2 476,436047 580,137368 731536,665 4359730,63 3 566,857188 730,319609 733285,158 4355228,45 4 432,52463 701,088636 729775,441 4356601,47 5 239,860042 293,089218 726471,28 4368590,9 6 348,469345 184,479915 729905,292 4371020,64 7 883,72093 151,570402 739866,661 4342251,39 8 849,942918 1189,50571 738851,955 4341336,49 9 154,635518 713,49556 722167,859 4357608,46

Fig. 36: Tabla de puntos de control del Registro de Imágenes.


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Con un error medio cuadrático de las siguientes características:

RMS → 0,178

Siendo que ninguno de los errores de los puntos supera la unidad, se acepta como un error bueno.

5.4.2. RECTIFICACIÓN.

Siendo la rectificación en dotar de coordenadas y un sistema de referencia a una imagen respecto de una cartografía vectorial, siendo en este caso procedente del formato shape.

Viendo el mapa nº 2 , se puede apreciar la cartografía vectorial de la zona de valencia dotada con coordenadas y sistema de referencia (UTM 30N, ed1950), de la zona de Valencia, así como la imagen del caso anterior (imagen Landsat TM). Se puede apreciar el proceso.

Al igual que en el proceso anterior, el registro, se debe tener en cuenta el tipo de transformación, el grado y el número de puntos de control mínimo para el proceso. Siendo la transformación que se aplica, una polinomial de grado n=2, sabiendo que el número mínimo de puntos de control vendrá dado por (n+1)2

por lo que para una transformación de estas características, como mínimo se necesitan 9 puntos.

Si se analizan los puntos de control, tanto en coordenadas píxel como en coordenadas UTM.

Punto X y X Y 0 431,09556 197,991121 732113,611 4370290,08 1 353,1463 304,521776 729621,147 4367747,71 2 476,436047 580,137368 731536,665 4359730,63 3 566,857188 730,319609 733285,158 4355228,45 4 432,52463 701,088636 729775,441 4356601,47 5 239,860042 293,089218 726471,28 4368590,9 6 348,469345 184,479915 729905,292 4371020,64 7 883,720930 151,570402 739866,661 4342251,39 8 849,942918 1189,50571 738851,955 4341336,49 9 154,635518 713,49556 722167,859 4357608,46

Fig. 37: Tabla de puntos de control del Rectificado de Imágenes.

Con un error medio cuadrático de las siguientes características:

RMS → 0,478

Siendo que ninguno de los errores de los puntos supera la unidad, se acepta como un error bueno.


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5.5. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL.

Uno de los factores que caracteriza a la teledetección, es la diversidad espectral que ofrecen sus datos. Siendo posible la extracción de clasificaciones espectrales mediante diversos métodos.

La información multiespectral, permite generar imágenes que sinteticen información sobre un aspecto concreto del estudio, como es el caso de la vegetación, aplicando índices, ratios y componentes tasseled cap. En otros casos, de mayor volumen de datos, conviene aplicar métodos estadísticos, que permiten extraer la información no redundante o exenta de ruido, como es el método de los componentes principales.

De manera, que el análisis se centrará en tres métodos, de los que podemos extraer un mayor provecho y diversidad de información multiespectral, como son:

1. Análisis de componentes principales.

2. Los componentes tasseled Cap.

3. El índice NDVI.

Fig. 38: Esquema de trabajo.

5.5.1. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.

Uno de los objetivos de éste método es la reducción de datos redundantes. Para ello se transforma un conjunto original de variables en otro conjunto de variables o componentes, mediante combinación lineal de las anteriores, de


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forma que los primeros nuevos componentes generados, expliquen al máximo la variabilidad total, mientras que el resto vaya explicando menor cantidad de varianza de forma sucesiva. De manera que las sucesivas combinaciones se extraen de forma que no exista correlación entre ellas.

De manera que el objetivo principal del ACP, es determinar nuevos factores, que expliquen la mayor cantidad de variabilidad existente, utilizando el menor número de factores posible.

Si se realiza el análisis de componentes principales, sobre la siguiente imagen:

Fig. 39: Imagen original de Castellón procedente de Landsat TM.

Realizando la transformación de los componentes principales, mediante gvSIG, se obtienen los valores propios de las 7 bandas, así como la varianza.

Componente Autovalor % Varianza

CP1 65582,152 97,1

CP2 1381,012 2

CP3 400,659 0,6

CP4 126,969 0,2

CP5 45,894 0,1

CP6 19,062 0

CP7 2,276 0

Fig. 40: Tabla de Autovalores y Varianza del ACP.


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Donde se aprecia, que los componentes que más información nos dan son los tres primeros, a partir de los cuales, podemos generar una nueva imagen con ellos, de manera que se puede extraer una mayor información multiespectral. Se puede apreciar en el mapa nº 1 .

5.5.2. ESTUDIO DE DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN. COMPONENTES TASSELED CAP

Esta transformación fue propuesta por Knuth y Thomas (1976), que llamaron transformación Tasseled Cap, que consiste en una combinación lineal de las bandas del sensor MSS de Landsat, de manera que las nuevas componentes están relacionadas con características físicas de escenas agrícolas, permitiendo una interpretación de los datos mucho más directa. Posteriormente, Crist y Cicone (1984) extendieron el concepto y ampliaron la transformación al sensor TM de Landsat.

Este método se pensó tras ver las dificultades que presentaba el método de los componentes principales, ya que este depende de los valores originales, de forma que el resultado se adapta al conjunto de datos para cumplir las condiciones de máxima variabilidad y de ortogonalidad.

La Transformación Tasseled Cap se basa en el hecho de que, en imágenes de zonas agrícolas, la información relativa a la vegetación y al suelo se dispone mayoritariamente en un solo plano. Por lo tanto, si se obtienen nuevos ejes o direcciones que definen este plano, se sintetiza la información básica de las escenas agrícolas.

Los componentes que se obtiene, son:

1. Color o brillo del suelo (brightness), que se asocia a la reflectancia del suelo, en el que se pueden apreciar los cambios en el tipo y en la humedad del suelo. Los suelos secos y claros aparecen con un elevado nivel de gris y los muy húmedos y con gran vegetación en tonos oscuros.

2. Vigor Vegetativo o verdor (greeness), asociado a la reflectancia de la vegetación, resalta en tonos claros la biomasa y vigor vegetativo, las zonas sin vegetación tienen un tono más oscuro.

3. Cambios de humedad en el suelo (Third), se relaciona de forma más compleja con la humedad del suelo y de la vegetación. Las zonas claras son las que tienen gran humedad en el suelo.

Estudio de diagramas de dispersión:

Como se aprecia en el mapa nº 2 , se ha generado la transformación tasseled cap, a partir de una imagen procedente del sensor Landsat TM. Donde se aprecia los tres componentes descritos anteriormente.

Con los dos primeros componentes (Brillo y verdor), se genera un diagrama de dispersión, donde el eje X está representado por el componente brillo, mientras que el eje Y lo representa el verdor, generando una nube de puntos en forma de gorro, de ahí el nombre de cap (gorro en inglés).


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Si se analiza el resultado de la transformación tasseled cap, en la composición en falso color, que aparece en el mapa nº 2, realizado con la siguiente imagen, se observa que:

Fig. 41: Imagen original de la zona de regadíos del Júcar procedente de Landsat TM (6 bandas)

- Zonas de color amarillo, corresponden con el vigor vegetativo, así mismo con el pico más superior del diagrama, el cual representa, valores muy altos de verdor y muy bajos de brillo. Algo que indica zonas de suelo húmedo y en pleno vigor vegetativo.

- Zonas de color azul, corresponden a zonas secas, o la zona de brillo. Que si se analiza el diagrama de dispersión, esta zona corresponderá a al pico del diagrama más situado la derecha en la parte inferior, con un alto valor en brillo y muy bajo en verdor.

- Zonas de color rojo, corresponden a zonas muy húmedas, y que a su vez se relaciona con el diagrama en el pico inferior, situado a la izquierda, con valores muy bajos de brillo y verdor.

Mediante este análisis es posible localizar en la imagen, el tipo de suelo que nos interese, así como el estado de crecimiento de la vegetación.


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5.5.3. ÍNDICES DE VEGETACIÓN: NDVI.

Los índices son relaciones o combinaciones aritméticas entre valores de varias bandas espectrales, aplicadas píxel a píxel, cuyo objetivo es realzar una característica concreta de la escena (vegetación, tipo de mineral, etc,…). Un tipo de combinación es la resta de los valores de dos bandas espectrales, para poner de relieve las diferencias de reflectividad entre ellas.

El uso de índice está ampliamente extendido en aplicaciones, tales como la exploración de minerales y análisis de vegetación.

El índice de uso más extendido es el Índice de vegetación de diferencia Normalizada, NDVI, que relaciona las bandas de rojo y del infrarrojo cercano. Al ser un índice normalizado, indica que los valores obtenidos en una fecha se pueden comparar con otros de otra fecha.

La fórmula con la que se calcula este índice viene dada por:

RIR

RIRNDVI

+−=

Siendo los valores resultantes comprendidos entre -1 y 1, donde los valores próximos a 1 indican máxima vegetación, mientras que los próximos a -1 indican mínima vegetación.

En el mapa nº 3 se puede ver la transformación de la imagen que aparece en la figura 30, así como los valores máximo y mínimos.

5.6. GENERACIÓN DE MÁSCARAS.

La generación de máscaras en una imagen nos permite discretizar 2 o más valores/ factores que nos interesan de una imagen monobanda. Como puede ser, separar la línea de costa de la tierra y el mar, separar los cultivos húmedos del resto, etc. Un sinfín de aplicaciones que podamos pensar.

Como se indica en el manual de gvSIG, existen dos formas de generar máscaras, a parir de la binarización de la imagen a analizar o por zonas de interés (roi´s) es posible discretizar los datos a analizar.

En el mapa que se muestra a continuación, se parte de la imagen creada en el punto anterior (NDVI), la cual es una imagen monobanda con valores de los píxeles entre -1 y 1. La cual se binariza por un valor que discretice ambos valores, ya que realmente en la imagen estos valores no aparecen exactamente.

Observando las estadísticas que se generan con gvSIG, podemos ver los valores máximos y mínimos, y mediante la herramienta realces radiométricos podemos separar las dos clases que interesa, que en este caso son: vegetación abundante de de que no lo es, viendo que los valores que se


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representan en blanco son los de mayor vigor vegetativo, mientras que el resto de color negro, indica las zonas que no lo son.

¿Para qué puede servir el saber el número de píxeles que se asigna a cada clase?

Por ejemplo, para calcular un área aproximada de la zona de crecimiento vegetativo, muy útil para el estudio de zonas de regadío.

Tal es el caso, que tras obtener un número x de píxeles de una clase y conocer la resolución espacial de la imagen, podemos calcular el área de deseada.

En este caso:

Nº de píxeles que posee valor 255� 101784 píxeles

Resolución espacial imagen � 30m

Área de máxima vegetación �30m· 30m· 101784 píxeles = 9.160,56 Ha

5.7. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA.

La clasificación de imágenes multiespectrales, consiste en la asignación a cada píxel de un valor cualitativo o temático asociado al tipo de cobertura del terreno. Se parte de los valores de intensidad de cada píxel en el conjunto de bandas disponibles, que están relacionadas con la respuesta espectral del terreno. De manera que mediante diversos métodos es posible obtener funciones de decisión que permitan clasificar todos los píxeles de la imagen en función de sus valores de intensidad en las respectivas bandas. Si a cada clase de salida, se le hace corresponder un color diferente, el resultado final es una imagen temática, lo cual es el objetivo final de esta metodología.

Observando la clasificación de la figura 29 en el mapa nº 4 , se puede ver la asignación de un valor cualitativo (agua, urbano,…) a cada píxel.

5.8. FUSIÓN DE IMÁGENES.

El objetivo fundamental del fusionado de imágenes es asignar una mayor resolución a imágenes multiespectrales, mediante el fusionado con la imagen proveniente del sensor pancromático.

Existen diversos métodos, con un mejor o peor resultado en la medida, como son:

1. Método multiplicativo.

2. transformación al espacio HSI.

3. Método de Brovey.


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4. Análisis de componentes principales.

5. Modulación de altas frecuencias.

Donde los métodos que dispone gvSIG son:

- Transformación al espacio HSI.

- Método de Brovey.

- Análisis de Componentes principales.

De manera que a continuación se analizan dos de ellos, Transformación al espacio HSI y el método de Brovey.

Transformación al espacio HSI

En las imágenes multiespectrales, es común visualizar las imágenes espectrales combinadas de tres en tres, es decir el espacio RGB, asignando uno de los tres colores primarios a cada banda, denominándose combinaciones en falso color. Pero desde el punto de vista visual, es más conveniente representar los colores en función de coordenadas que representen propiedades como longitud de onda del color, pureza y luminosidad, espacio conocido como HSI (Hue, Saturation, Intensity), ofrece la posibilidad a través de 3 coordenadas: tono saturación e intensidad.

Fig. 42: Espacio RGB (a) y Espacio HSI (b)1

Este método también es directo, se basa en la transformación de tres bandas de la imagen multiespectral al espacio HSI y la posterior sustitución del componente intensidad por la imagen pancromática de alta resolución. Hecho esto, se transforma al espacio RGB, de forma que al volver a representar la imagen en este espacio, se mantiene la información espectral original de la imagen pancromática.

El esquema que sigue este método es el siguiente:


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1- Registro de MS (3 bandas) respecto a PAN y remuestreo

2- Transformación de MS (RGB) al espacio de color HSI

3- Ajuste radiométrico de PAN respecto a la Intensidad (I)

4- Sustitución de la Intensidad (I) por PAN.

5- Transformación inversa al espacio de color original RGB.

Fig. 43: Procedimiento del Método Fusión1

Método de Brovey

Este método se basa en operaciones algebraicas entre bandas, y parte del supuesto de que la combinación de bandas espectrales de baja resolución cubre aproximadamente la misma franja espectral que la imagen pancromática de alta resolución. Cada nueva banda se calcula mediante el producto de la imagen pancromática por cada banda espectral original normalizada, por la suma de las bandas espectrales originales:

)(*...

'21

PanBBB

BB

n

ii +++

=

(i =1,2,…, n) n = número de bandas espectrales

El procedimiento a seguir es el siguiente:

Fig. 44: Método de Brovey2

Viendo el mapa que a continuación se muestra, se puede apreciar la fusión de una imagen multiespectral con otra pancromática3 (de mayor resolución que la anterior) por ambos métodos, apreciando la diferencia de forma visual entre ambos.

En ambos métodos se ha conseguido pasar de una resolución espacial de menor a otra de mayor resolución.

1 Imagen y procedimiento obtenidos de los apuntes de Teledetección Avanzada.

2 Imagen y procedimiento obtenidos de los apuntes de Teledetección Avanzada.

3 Las imágenes originales se usan como parte del testeo en gvSIG.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. APLICACIÓN REAL CON gvSIG

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6. APLICACIÓN REAL CON GVSIG

“Evolución de las zonas de regadío abastecidas por aguas subterráneas.”

Tras la lectura de varios artículos sobre aplicaciones de teledetección y SIG, surgió la idea de usar técnicas de teledetección en conjunto con las herramientas de análisis que proporciona un SIG, y que mejor para ello gvSIG, que a la vez que es un sistema de información geográfico, contempla herramientas de análisis de imágenes.

Por ello, a partir de los recursos que están al alcance de los estudiantes de la E.T.S.I.G.C.T. (con todas las limitaciones que ello conlleva, en el desarrollo de trabajos novedosos), se plantea un problema y se intenta llegar a una solución óptima.

Siendo el problema a resolver el siguiente:

6.1. INTRODUCCIÓN

El aprovechamiento y la extracción de agua, en muchos lugares supone un gran problema. Ya que actualmente se convierten zonas típicamente de cultivo de secano en zonas de cultivo de regadío. Incrementado el consumo de agua y la búsqueda de agua, que en muchas ocasiones no se produce de forma legal.

Es por ello, que en el planteamiento del problema a resolver, se persigue cuantificar el aumento o descenso de cultivos de regadío abastecidos por agua subterránea.

6.1.1. SITUACIÓN ACTUAL DEL REGADÍO

En los territorios de clima mediterráneo, con un clima seco, templado y unas precipitaciones localizadas de forma puntual, las extracciones de agua para regadío constituyen una de las principales salidas de muchos acuíferos.

El incremento de extracciones, unido a las sequías padecidas ha motivado un descenso continuado de los niveles piezométricos, en los diferentes sistemas acuíferos de la zona Sur de la Península Ibérica.

La entrada en vigor de la Ley de aguas (29/1.985, de 2 de agosto) supuso un profundo cambio en la regulación de los aprovechamientos de las aguas subterráneas. Ante esta situación muchas comisiones relacionadas con el uso de las aguas se han visto desbordadas ante la evaluación de las extracciones que se realizan, ya que esta misión es compleja y dificultosa, puesto que por regla general no existen contadores en los pozos o incluso proliferan el uso de pozos ilegales.

6.1.2. OBJETIVOS

La cuantificación de estas extracciones es sumamente importante para los planificadores, los técnicos e incluso los usuarios de las aguas subterráneas.


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El objetivo principal es proporcionar datos objetivos obtenidos a partir de imágenes satélites:

- Parcelas destinada al cultivo de regadío.

- Cuantificar el aumento o descenso entre dos años consecutivos, del uso del agua subterránea.

“Las técnicas de teledetección posibilitan la cartografía de los diferentes cultivos de forma rápida y a un coste reducido, y cuando existe una cartografía de cultivos, con un conocimiento preciso de las prácticas agrícolas en la región, se puede realizar la evaluación de los volúmenes que se aplican para regadío y la distribución espacial de consumos y retornos, tanto en términos cuantitativos como cualitativos.”2

6.1.3. ZONA DE ESTUDIO

Como se ha descrito en los objetivos, el estudio se centrará en dos años consecutivos y una zona en la que prolifera el uso de agua subterránea, como es el caso de la provincia de Albacete. Encontrando las siguientes escenas que se ajustan a lo perseguido, que son:

- Escena 199_033 del sensor Landsat ETM (7 bandas), con fechas correspondientes a la primavera del 2002 y 2003.

- Escena del sensor IRS (4 bandas), con fechas correspondientes al verano del 2002 y 2003, que posee zonas en común con la escena de Landsat 199_033.

El estudio se centra en la provincia de Albacete, pues sabe que la agricultura de regadío existente en Castilla-La Mancha se basa casi exclusivamente en la explotación de aguas subterráneas.

Además en los últimos años en esta zona, extensas superficies de cultivos de secano (cebada, trigo, alfalfa, olivo, vid y almendra) se han transformado a cultivos de regadío basándose casi por completo, en la explotación de aguas subterráneas, como son el cultivo de ajo y cebolla.

La siembra de estos cultivos es en abril la de la cebolla y en diciembre la del ajo, en cuanto a la época de recogida para ambos cultivos corresponde a los meses de julio-agosto.

Como los datos no provienen de los mismos sensores, no tienen el mismo recubrimiento, por ello hay que centrarse que abarca completamente o en parte los siguientes municipios, ya que se ha comprobado que están en ambas escenas de los sensores.

2 Santiago CASTAÑO FERNÁNDEZ; Aplicaciones de la Teledetección y SIG al control y cuantificación de las extracciones de agua subterránea.


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• Casas de Juan Núñez

• Jorquera

• Valdeganga

• Villavaliente

• Pozo-Lorente

• La Recueja

• Ajengibre

• Mahora

Ver zona en mapa nº 1 : Ubicación Pozos, provincia de Albacete.

6.2. DATOS

Como ya se ha comentado en el punto anterior, disponemos de 4 imágenes satélite, en las épocas de primavera y verano de dos años consecutivos (2002/03) con la finalidad de obtener la máxima superficie que ha sido regada a lo largo de cada año.

Se dispone de un fichero de puntos en formato SHP (nativo de ArcGIS) en el que figura el nivel piezométrico de cada uno de los puntos de control, así como sus coordenadas UTM, municipio donde se encuentran, etc.

REGISTRO PUNTO MUNICIPIO COTA PROF COORXUTM COORYUTM MEDIA_POZO

263010007 0007 ALCALA DEL JUCAR 670,00 276,10 633950 4335100 138,872000

253040007 0007 CASAS DE JUAN NUÑEZ 700,00 212,00 625175 4329775 117,192000




253040015 0015 JORQUERA 670,00 94,00 625900 4334450 76,420000

253040012 0012 JORQUERA 580,00 30,00 622750 4335200 12,160000

253030013 0013 JORQUERA 600,00 70,00 620200 4335850 43,390000

252980028 0028 JORQUERA 620,00 200,00 627825 4337600 135,100000

252980019 0019 JORQUERA 650,00 0,00 627728 4339212

262950008 0008 JORQUERA 660,00 33,00 628200 4339250 21,680000

263050001 0001 POZO-LORENTE 765,00 82,00 629450 4326725 28,720000

263010001 0001 POZO-LORENTE 760,00 77,00 628350 4327650 28,720000

253030011 0011 VALDEGANGA 630,00 603,30 618300 4331650 67,475000

263010005 0005 VILLAVALIENTE 705,00 190,00 629500 4331125 150,611000 Fig. 45: Tabla de datos de los pozos, usados en el análisis.

De manera que en el mapa nº 2 , podemos ver la utilización de los pozos.

Debido al tipo de cultivo de regadío existente en la zona (ajo, cebolla), cuya recolecta como se ha explicado en el apartado anterior es en los meses de julio


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y agosto, las imágenes de verano poseen mucha menos superficie regada que las de primavera como se puede apreciar en las imágenes que se muestran a continuación con una visualización en falso color infrarrojo:

Ver mapas:

- Mapa nº 3 : Superposición imagen satélite (primavera 2002) con pozos.

- Mapa nº 4 : Superposición imagen satélite (primavera 2003) con pozos.

- Mapa nº 5 : Superposición imagen satélite (verano 2002) con pozos.

- Mapa nº 6 : Superposición imagen satélite (verano 2003) con pozos.

6.3. PRE-PROCESO (EN GVSIG)

En el pre-proceso, se debe tratar por una parte las imágenes y por otra los datos alfanuméricos, donde estos últimos son obtenidos de la descarga del SIAS (Sistema de Información de Aguas subterráneas), de la página del IGME.

6.3.1. OBTENCIÓN DATOS ALFANUMÉRICOS

Estos datos se descargan por separado, para cada municipio, se genera un shape con las coordenadas de los pozos y sus datos, que son: profundidad, explotación, coordenadas, etc. Así mismo, junto con el shape generado, se descarga una tabla con los datos piezométricos de los pozos. Por lo que las tablas deben sufrir una serie de operaciones (unión, enlace, intersección, filtros, etc.) hasta conseguir la tabla alfanumérica, con los datos deseados.

Fig. 46: Sistema de Información del agua subterránea (IGME).


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6.3.2. OBTENCIÓN DE IMÁGENES

Por otra parte, las imágenes de las que disponemos provienen de dos sensores distintos; Landsat e IRS. Ambos sensores no cubren las mismas zonas, por lo que a la hora de seleccionar el área de trabajo se ha tenido presente este hecho, recortando una zona que estuviera en ambos sensores.

A la hora de abrir las imágenes Landsat, no presentan ningún problema al abrirse en gvSIG. Mientras que las imágenes IRS, es necesario editar el archivo de cabecera, indicando filas, columnas y bandas, para poder abrir las imágenes correctamente. Una vez que se introduce las filas y columnas en gvSIG, se genera automáticamente, no teniendo que volver a editar este fichero.

6.3.3. REGISTRO DE IMÁGENES

Se llevó a cabo el registro de las imágenes, que como se ha descrito en el manual, esta herramienta se llama georreferenciación.

Debido a que no se pudo conseguir cartografía perteneciente a la zona de trabajo. Solo disponía de cartografía vectorial de la zona de Valencia y la Albufera, considerando que la distancia entre esta zona y nuestra zona de estudio es aproximadamente unos 100 kilómetros, un pequeño error en la rectificación hubiera ocasionado errores importantes en la zona de estudio.

Mediante la utilización de cartografía disponible en el servidor de catastro (http://ovc.catastro.meh.es/Cartografia/WMS/ServidorWMS.aspx), al cual se puede conectar gvSIG mediante el servicio WMS, se comprobó el desplazamiento existente, las imágenes registradas se ajustaban bastante bien al catastro, aunque hay que decir que la propia cartografía catastral posee offset propio.

Una vez analizado el punto anterior, para realizar el registro de imágenes, lo primero que se hizo fue un recorte aproximado de las imágenes, ya que las imágenes de partida correspondían a una escena completa (199-033), y como ya se ha comentado anteriormente, pertenecen a distintos sensores, no correspondiendo las dimensiones, considerando que nuestra zona de estudio está situada en la parte noroeste de la escena. De manera que una vez rectificadas las imágenes respecto a Abril del 2002, se recortó las imágenes (mediante una roi, para asegurar que el área de las zonas fuese la misma en el resto de imágenes).

6.4. OBTENCIÓN DE ZONAS DE REGADÍO (EN GVSIG)

Tras la lectura de varios artículos relacionados con el análisis de zonas de regadío abastecidas con aguas subterráneas, aplicando métodos de teledetección y SIG, uno de los mejores métodos para el análisis, pienso que es el NDVI, ya que al ser un índice de vegetación normalizado, con el cuál es posible comparar varias fechas y además, mide el vigor vegetativo, algo que ayuda en la evolución del cultivo.


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6.4.1. MÉTODO NDVI

El NDVI, es un índice que relaciona o combina aritméticamente valores de varias bandas espectrales.

El objetivo de este método es medir la biomasa o vigor vegetativo de las cubiertas, por ello se usan las bandas del rojo (b3) y del infrarrojo (b4).

)(

)(

RIR

RIRNDVI

+−=

Los valores que se esperan tras realizan este índice, están comprendidos entre -1 y 1:

- Vegetación máxima: 1

- Vegetación mínima: -1

Mediante la herramienta “calculadora de bandas” gvSIG permite aplicar este índice a imágenes. Siguiendo el esquema que se muestra a continuación, los pasos seguidos para el análisis han sido:

Fig. 47: Esquema del proceso seguido en el análisis.

1. Aplicar a cada imagen del análisis, obteniendo para cada una de ellas un NDVI en la fecha indicada, como se aprecia en el mapa nº 7.

2. Analizando los valores máximo y mínimo que presentan las imágenes NDVI en las distintas fechas, se determina un valor umbral, por el cual se genera la binarización de las cuatro imágenes. Apreciando las imágenes resultantes en el mapa nº 8 . Así mismo los valores de umbralización utilizados para cada NDVI han sido:

- Umbral NDVI _0204 → 0,1.

0 → No cambios 1 → Nuevos Regadíos 2 → No Regadío.


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- Umbral NDVI _0208 → 0,3.

- Umbral NDVI _0305 → 0,2.

- Umbral NDVI _0308 → 0,2.

3. Suma de las imágenes binarizadas, tanto en primavera como en verano, para cada año. Obteniendo 2 imágenes denominadas Regadío 2002 y Regadío 2003, apreciándose en los mapas nº 9 y nº 10 . Los cuales poseen valores:

- Color negro → 0

- Color blanco → 1

- Color gris → 2

Aportando 3 clases de valores a la imagen.

4. Se restan ambas imágenes que se han obtenido en el apartado anterior, consiguiendo una única imagen a analizar, reclasificada con lo los siguientes valores:

- Color negro (valor 0) → representa elementos que no han sufrido cambios, es decir, que no son nuevos regadíos y tampoco han dejado de ser zonas de nuevo regadío.

- Color gris (valor 1) → representan los nuevos elementos con regadío.

- Color blanco (valor 2) → representa los nuevos elementos que han dejado de ser regadío.

Siendo el número de píxeles de clase obtenidos el siguiente:

Valor Nº píxeles

0 357566

1 31316

2 648844

Con un tamaño de píxel de 30 m, se puede calcular de forma aproximada el área de cada tipo.

Esta clasificación junto con los polígonos Thiessen, se puede apreciar en el mapa nº 11.


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6.5. CRUCE DE DATOS (EN GVSIG)

A partir de la generación de la imagen clasificada con los valores 0, 1 y 2 obtenida de la resta de Regadío 2002 y Regadío 2003, cruzándola con los datos de los pozos, se debe seguir el siguiente proceso de trabajo.

Fig. 48: Esquema del proceso seguido en el cruce de datos alfanuméricos con datos ráster.

1. Se generan las zonas de influencia de los pozos usados en el análisis, a partir de la triangulación que se genera en el método de polígonos Thiessen, como se puede apreciar en el mapa nº 11.

2. El cruce de datos que se persigue, es añadir los valores 0, 1 y 2 procedentes de la imagen resultante de la resta de Regadío 2002 y 2003, el número de píxeles de cada valor en las zonas de influencia generadas.

Estos valores se consiguen calculando las estadísticas para cada ROI o área de influencia generada en la triangulación, aplicando una mascara de transparencia a cada una de ellas. Obteniendo cuatro valores; 0, 1, 2 y un 4º que indica la zona de transparencia.

Realizado este proceso con todas las roi´s, mediante un enlace se añaden los valores 0, 1 y 2 a la tabla alfanumérica.

3. Si se aplica una simbología gradual por el valor 1 (elementos con nuevo regadío), se aprecia de forma visual como están siendo explotadas las áreas de cada pozo. Apreciándose en el mapa nº 12.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. DISEÑO CREACIÓN DEL MANUAL

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7. DISEÑO/ CREACIÓN MANUAL RÁSTER-TELEDETECCIÓN EN GVSIG

A continuación, se encuentra el manual de gvSIG, donde se explican todas las herramientas, que hacen posible el desarrollo de este T.F.C. Ya que sin ellas, no hubiera sido posible la realización.

Manual de uso Ráster-Teledetección

1. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................... 56

2. FORMATOS SOPORTADOS, CARGA Y SALVADO. ........... ................................................. 56

2.1. DESCRIPCIÓN .......................................................................................................... 56 2.2. INTRODUCCIÓN DE FICHEROS DE CABECERA ....................................................................58

2.2.1. FICHEROS RAW ...................................................................................................... 58 2.3. SELECTOR DE BANDAS Y FICHEROS ..................................................................................59 2.4. SALVAR IMÁGENES .............................................................................................................60

2.4.1. SALVAR COMO RÁSTER............................................................................................. 60 2.4.2. SALVAR, VARIANDO LA RESOLUCIÓN (REMUESTREO)................................................... 61

3. VISUALIZACIÓN E INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES...... ................................................ 62

3.1. TIPOS DE VISUALIZACIÓN : COLOR, PSEUDOCOLOR, B/N, ETC. ................................... 63 3.2. GESTIÓN DE VENTANAS : “V ISTA DE ANÁLISIS ” .................................................. ........ 64

4. HERRAMIENTAS BÁSICAS ............................ ...................................................................... 66

4.1. INFORMACIÓN DE LA CAPA / IMAGEN ..................................................................................66 4.2. ESTADÍSTICAS BÁSICAS .....................................................................................................67 4.3. TIPOS DE HISTOGRAMAS ...................................................................................................68

Histograma completo (2) ............................................................................................69 Selección de bandas (3) .............................................................................................69 Operaciones de zoom (2) ...........................................................................................69 Menú contextual ..........................................................................................................70 Preferencias....................................................................................................... 72

4.4. DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN .............................................................................................73 4.5. TINTAS HIPSOMÉTRICAS ....................................................................................................74 4.6. PERFILES DE UNA IMAGEN . ................................................................................................75 4.7. INFORMACIÓN DE VALORES A TRAVÉS DEL CURSOR .........................................................76 4.8. RECORTE DE IMÁGENES/ SUBIMÁGENES ...........................................................................76

Selección de extensión ...............................................................................................76 Variación de resolución...............................................................................................77 Selección de bandas ...................................................................................................78 Selección de opciones ................................................................................................79

4.9. DEFINICIÓN DE REGIONES DE INTERÉS (ROI). ..................................................................79 4.10. CALCULADORA DE BANDAS ...............................................................................................82

Realizar un cálculo ......................................................................................................82 Salvar y cargar expresiones ......................................................................................84

5. MODIFICACIÓN DEL CONTRASTE Y AJUSTE RADIOMÉTRICO ...................................... 84

5.1. REALCE DE IMÁGENES ............................................................................................. 84 5.1.1. DESCRIPCIÓN. ......................................................................................................... 84 5.1.2. TIPOS DE REALCES .................................................................................................. 86

Histogramas (1) ................................................................................................. 86 Controles (2) ...................................................................................................... 87

5.1.2.1.REALCES LINEALES ................................................................................................. 87 5.1.2.2.REALCES NO LINEALES ............................................................................................ 89

6. OPERADORES ESPACIALES: FILTROS.................. ............................................................ 92

6.1. DESCRIPCIÓN. ......................................................................................................... 92 6.2. DEFINICIÓN DE UN FILTRO. ........................................................................................ 94 6.3. FILTROS DE PASO-BAJO : REDUCCIÓN DEL RUIDO. .................................................... 94 6.4. FILTROS DE PASO-ALTO: REALCE DE ALTAS FRECUENCIAS....................................... 95

6.4.1. FILTRO DE PASO ALTO. ............................................................................................. 95 6.4.2. FILTRO HIGHT BOOST............................................................................................... 96

6.5. FILTROS DE GRADIENTE: DETECCIÓN DE BORDES. .................................................... 96 6.6. APLICACIÓN DE FILTROS . FILTROS DIRECCIONALES ................................................... 96


6.6.1. BIBLIOTECA DE FILTROS DIRECCIONALES. ................................................................. 97

7. CORRECCIONES GEOMÉTRICAS O TRANSFORMACIONES GEOG RÁFICAS............... 98

7.1. GEOLOCALIZACIÓN ................................................................................................. 98 TRANSFORMACIÓN SOBRE LA VISTA ....................................................................... 98 TRANSFORMACIÓN INTRODUCIENDO COORDENADAS .............................................. 99 CONTROLES DEL CUADRO DE GEOLOCALIZACIÓN ................................................. 100

7.2. GEORREFERENCIACIÓN EN LA CARGA ................................................................... 101 7.3. GEORREFERENCIACIÓN ........................................................................................ 102

7.3.1. REGISTRO DE IMÁGENES: IMAGEN -> IMAGEN. ...................................................... 102 CURSOR DE ZOOM.............................................................................................. 104 CONTROLES DE VISTA......................................................................................... 104 CONTROLES DE ZOOM ........................................................................................ 104 PUNTOS DE CONTROL......................................................................................... 105 TABLA DE PUNTOS .............................................................................................. 107 CONTROLES ...................................................................................................... 108 SECUENCIA DE CAPTURA DE PUNTOS DE CONTROL ............................................... 109 GEORREFERENCIACIÓN CON REMUESTREO ......................................................... 109

7.3.2. RECTIFICACIÓN DE IMÁGENES: IMAGEN -> FICHERO VECTORIAL...............................111

8. ANÁLISIS MULTIESPECTRAL ......................... ................................................................... 113

8.1. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES . .......................................................... 113 8.2. TRANSFORMACIÓN TASSELED CAP. .................................................................. 116 8.3. GENERACIÓN DE MÁSCARAS . ............................................................................... 118

8.3.1. BINARIZACIÓN DE IMÁGENES............................................................................... 118 8.3.2. A PARTIR DE ROI´S ............................................................................................ 119

8.4. ÍNDICES DE VEGETACIÓN. ...................................................................................... 121 8.4.1. ÍNDICE DE VEGETACIÓN, CON SEXTANTE........................................................... 122 8.4.2. ÍNDICE DE VEGETACIÓN, CON GVSIG.................................................................... 122

9. MOSAICO DE IMÁGENES ............................. ...................................................................... 125

10. FUSIÓN DE IMÁGENES..................................................................................................... 127

1. TRANSFORMACIÓN AL ESPACIO HSI................................................................. 129 2. MÉTODO DE BROVEY .................................................................................... 130


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1. Introducción

Este manual trata de explicar las nuevas funcionalidades que ofrece gvSIG, para el tratamiento de imágenes (formato ráster). Así como enfocarlo, para el uso de gvSIG, como herramienta para el análisis de imágenes.

2. Formatos soportados, carga y salvado.

La nueva extensión de gvSIG, es capaz de soportar más de veinticinco formatos distintos de imágenes ráster.

2.1. Descripción

Para la apertura de ficheros locales hay que activar la opción "Añadir Capa" y accionar el botón "Añadir". Aparecerá el cuadro de selección de ficheros. En este seleccionaremos en "Archivos de tipo:" la opción "gvSIG Ráster Driver". En este momento se visualizarán todos los ficheros soportados que haya en el directorio actual. Podemos seleccionar uno o varios ficheros de entre los que se muestren y estén soportados.

Fig. 49: Carga de imágenes

La lista de extensiones soportadas es la siguiente:

• "bmp" de Microsoft

• "gif" Graphics Interchange Format

• "tif" Formato TIFF

• "tiff" Formato TIFF con extensión de 4 letras


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• "jpg" Formato JPEG

• "jpeg" Formato JPEG con extensión de 4 letras

• "png" Portable Network Graphics

• "vrt" Cabecera virtual de Gdal

• "dat" de Envi

• "lan" de Erdas

• "gis" de Erdas

• "img" de Erdas

• "pix" de PCI Geomatics

• "aux" de PCI Geomatics

• "adf" de ESRI

• "mpr" de Ilwis

• "mpl" de Ilwis

• "map" PC Ráster

• "asc" ascii grid de ArcInfo

• "pgm", Ficheros PNM en escala de grises

• "ppm", Ficheros PNM en RGB

• "rst" de IDRISIS

• "rmf" Raster Matrix Format. Este formato no tiene nada que ver con los Raster Metafile de gvSIG. Este último no podrá ser abierto como fichero ráster.

• "kap" Nautical Chart Format

• "hdr" Esri hdr

• "raw" Formato RAW

• "nos"

Además y únicamente bajo Linux, es posible abrir ráster de GRASS. Hay que tener en cuenta que la estructura de directorios debe ser válida para este tipo de formato.

Cuando se selecciona un fichero o lista de ellos se te tiene en cuenta una serie de opciones de preprocesado antes de la carga, que varían dependiendo del tipo de imagen o lo completa que sea la información que lo acompaña.


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Estas opciones son:

• Introducción de cabeceras para ficheros RAW.

• Introducción de georreferenciación si no dispone de ella.

• Decisiones sobre la proyección.

Estas opciones son explicadas en sus correspondientes apartados.

2.2. Introducción de ficheros de cabecera

Los ficheros tipo *.raw son los únicos que presentan un inconveniente al abrirlos, simplemente hay que realizar unos pasos previos que se describen a continuación.

2.2.1. Ficheros RAW

Un fichero en formato RAW tiene los datos en bruto, sin ninguna información adicional por lo que es necesario introducir esta (parámetros de la imagen) a través de este cuadro para que pueda ser interpretada como la cabecera de datos. Necesario para poder abrir una imagen .RAW (necesario tener permiso de escritura en el directorio de la imagen).

Para abrir una imagen RAW, se debe en primer lugar utilizar la opción “Añadir capa” del menú vista o el botón correspondiente en la barra de herramientas de la vista. Pulsar “Añadir” y buscar el fichero .RAW que se desea abrir. Seleccionar en el desplegable el Driver para capas de tipo ráster (gvSIG Raster Driver).

Al abrir el fichero elegido aparecerá el siguiente cuadro solicitando los parámetros que definen la imagen RAW:

Fig. 50: Abrir ficheros RAW.


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El significado de los campos es el siguiente:

• Ancho: Anchura del ráster en píxeles.

• Alto: Altura del ráster en píxeles.

• Número de bandas: Número de bandas totales del ráster.

• Tamaño de la cabecera: Este parámetro es opcional, si no se conoce, se puede obviar.

• Tamaño del fichero: Este campo se rellena automáticamente al seleccionar el fichero de disco.

• Tipos de datos: El tipo de datos del ráster para su interpretación. Hay que seleccionar uno de la lista.

• Ordenación de los bytes: La ordenación de los datos dentro de la imagen (LSB, MSB)

• Tipo de entrelazado: El entrelazado de los datos dentro de la imagen. Hay tres tipos posibles por píxel, por banda y por línea.

Al aceptar en el cuadro de parámetros de RAW se crea un fichero de cabecera VRT, para el ráster con los datos introducidos. El fichero de cabecera está escrito con formato XML, tiene extensión VRT y se encuentra junto a la capa en el origen de datos. Obviamente si se desconocen estos datos o cargamos unos erróneos la capa no se visualizará correctamente. Si se desea volver a abrir este .RAW no necesita volver a introducir todos los parámetros nuevamente, únicamente se tendrá que seleccionar el driver "gvSIG Raster Driver" en gvSIG y cargar el fichero VRT y este será interpretado perfectamente y visualizado con los parámetros seleccionados la primera vez. Si se quiere visualizar con otros datos de cabecera entonces si que deberá volver a realizar el proceso cargando de nuevo la imagen RAW. Esta operación hará que el VRT sea reemplazado por uno nuevo.

2.3. Selector de bandas y ficheros

Se puede consultar información de una capa abierta, a través de la opción de "Propiedades del ráster", la cual nos mostrará un diálogo con distintas pestañas que contendrá la información sobre ese ráster. Para acceder a la selección de bandas y ficheros se irá a la pestaña "Bandas".

Al diálogo de "Propiedades del ráster" se puede acceder de dos formas: pulsando con el botón secundario sobre una capa ráster de la cual queremos obtener información y seleccionando la opción o en la barra de herramientas desplegable, seleccionando la opción capa ráster en el botón de la izquierda y "Propiedades del ráster" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar su información.


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Fig. 51: Selector de imágenes.

Esta opción proporciona herramientas para seleccionar bandas en la visualización. En la parte superior aparece una lista con los ficheros de los que consta la capa. Aquí se pueden añadir más ficheros teniendo en cuenta que debe haber relación entre ellos, es decir, deben corresponder a la misma extensión geográfica. Esto es útil para cargar en una misma capa varios ficheros de un mismo sensor donde cada fichero representa a una banda. En la parte inferior podremos seleccionar el orden de visualización. Por defecto cuando se abre, el orden de visualización es asignado por la interpretación de color de las bandas, siempre que exista esta información. Desde el selector de visualización de bandas se puede cambiar este orden de visualización marcando con los botones la banda que queramos que se visualice en rojo (R), verde (G), azul (B), o alpha(A). Si pulsamos el botón de "Guardar" salvará la interpretación de color que tengamos en ese momento como por defecto en la imagen. Esto significa que la próxima vez que se abra con gvSIG se visualizarán las bandas en el orden que se tenía indicado cuando se guardó.

2.4. Salvar Imágenes

2.4.1. Salvar como Ráster

Para lanzar el diálogo de "Salvar Como" de la capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción "Exportar Ráster" en el botón de la izquierda y "Salvar Como" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos hacer la exportación.

Fig. 52: Salvar Imagen.

Cuando se laza la funcionalidad aparecerá un diálogo de selección de fichero de salida. En la parte derecha habrá un panel con controles con el que se seleccionan las opciones de salvado. Este panel tendrá una apariencia diferente dependiendo del driver de escritura que se haya seleccionado ya que cada formato tiene sus propias opciones. En algunos formatos incluso no habrá controles.


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Fig. 53: Selección de tipo de imagen al guardar.

Algunas de las opciones más comunes que se pueden encontrar en los distintos formatos son las siguientes:

• Barra deslizadora etiquetada con Compression o Quality: Para formatos con compresión. Barra deslizadora para indicar la compresión de la imagen de salida. De ella dependerá la calidad de la imagen final.

• tfw: Genera un fichero de texto con la georreferenciación. Dependiendo del formato del fichero en entrada generará uno de salida u otro (.tfw, .jpgw o .wld) .

• Interleave: Entrelazado de la imagen de salida. Este puede ser por píxel o por banda. El mismo formato con un entrelazado u otro puede dar resultados que haga que otras aplicaciones no interpreten bien la imagen de salida.

• compression: Método de compresión para formatos como tif que aceptan varios (Lzw, packbits, ...)

• photometric: Interpretación fotometrica (RGB, CMY, ...) asignada al resultado.

2.4.2. Salvar, variando la resolución (remuestreo)

La resolución de la imagen de salida puede variarse mediante dos métodos que se activan desde los botones de selección superiores:

• Variando el tamaño de celda. En este caso se activa la caja de texto etiquetada como "Celda" y en la que introduciremos el valor del tamaño de celda nuevo. Notando que por defecto aparecerá el valor de la capa de origen.


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• Variando el ancho o alto de la salida. Podemos definir que valor queremos de ancho o alto en la salida. Si variamos el ancho el alto se recalculará automáticamente y viceversa ya que deben mantenerse las proporciones del área seleccionada.

Si se ha variado la resolución de la imagen quiere decir que es necesario un remuestreo y posiblemente asignar información que no existe y que hay que calcular. Esto es así porque si la imagen resultante es de mayor tamaño que la original para ampliar la resolución hay que inventar el valor de algunos píxeles para que se aproxime a lo que sería una imagen real a ese tamaño. En caso de que la original sea mayor que la resultante también habrá que averiguar que valor de píxel es el óptimo para cada posición. Para realizar estos cálculos se aplican distintos métodos. Esto métodos son los métodos de interpolado y en este caso podemos seleccionar entre cuatro disponibles:

- Vecino más próximo.

- Bilinear.

- Distancia inversa.

- B-Spline.

Estos son métodos habituales para este tipo de cálculos, comentar que el cálculo por vecino más próximo es el método más rápido, pero produce una mayor sensación de pixelado de la imagen. El resto aplican distintos métodos que producen un suavizado del resultado.

El botón etiquetado como "Restablecer" recupera los valores iniciales de tamaño de capa de salida.

Fig. 54: Opciones de remuestreo.

3. Visualización e interpretación de imágenes


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3.1. Tipos de visualización: color, pseudocolor, B/ N, etc.

Dependiendo del sensor del que provengan las imágenes, cada banda representa un color. Es por ello que hay que tener en cuenta el siguiente cuadro, a la hora de visualizar distintas imágenes.

Landsat 5 IRS-C

TM LIS-III PAN

B1 (30 m) Blue B1 (23 m) Green B1 (5,8 m)

B2 (30 m) Green B2 (23 m) Red

B3 (30 m) Red B3 (23 m) IRc

B4 (30 m) IRc B4 (23 m) IRm

B5 (30 m) IRm

B6 (120 m) Térmico

SE

NS

OR

ES

B7 (30 m) IRm

Por ejemplo, para abrir una imagen multiespectral en verdadero color (RGB) procedente del sensor Landsat-TM, se debería marcar el siguiente orden bandas (3/2/1). Mientras que en falso color infrarrojo o pseudocolor, la combinación de las tres bandas sería 4/3/2.

Fig. 55: Imagen en Verdadero Color.


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Fig. 56: Imagen en Falso Calor

3.2. Gestión de Ventanas: “Vista de análisis”

Para lanzar la funcionalidad de "Vista de Análisis" de la capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción "Capa Ráster" en el botón de la izquierda y "Abrir vista de análisis" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar en vista de análisis.

Fig. 57: Vista de análisis.

Con está funcionalidad seremos capaces de poder ver la capa ráster que tenemos cargada con tres niveles de zoom distintos:

• En la parte izquierda se cargará la capa en nivel 1 en el localizador de gvSIG. En este tenemos una visión general de la capa, pudiendo hacer zoom en el localizador pinchando y arrastrando dentro de él. De esta forma dibujaremos un rectángulo rojo. La superficie que quede dentro del cuadro rojo será el área que aparecerá en la vista de gvSIG, por tanto cuanto más pequeño el rectángulo mayor nivel de zoom en la vista.

• La vista es el segundo nivel de zoom disponible (2). Esta funcionará de forma independiente y las variaciones de zoom que se hagan sobre ella harán variar el rectángulo rojo del localizador para centrarlo en el área correcta.

• Cuando activamos la herramienta aparece una ventana flotante en la esquina superior derecha de gvSIG (3). Esta ventana es la que


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tiene mayor nivel de zoom. Tendrá un aumento fijo sobre la vista y siempre centrada sobre el puntero del ratón. Moviendo el ratón sobre la vista de gvSIG la zona visible de este tercer nivel de zoom irá variando.

Podemos variar la relación entre el nivel de zoom de la ventana flotante y la vista de gvSIG. Esto podemos hacerlo pulsando botón derecho sobre la ventana flotante y seleccionando sobre el menú desplegable que aparece uno de los valores que aparezcan. Las opciones disponibles son (x4, x8, x16, x32). Esto quiere decir que el píxel de la ventana será 4, 8, 16, o 32 veces más grande que el original.

En la ventana flotante también aparecerá un texto en la parte inferior derecha, indicando el valor RGB del píxel que está bajo el cursor del ratón. Tanto el color de este texto como el de la cruz central se puede cambiar a verde pulsando la opción en el menú desplegable.

Hay que tener en cuenta que para que el movimiento de ratón sobre la vista tenga efecto sobre la ventana flotante, se ha de seleccionar la vista como activa antes, si no lo estuviera, pinchando sobre ella. Cuando el cursor salga fuera de la vista la ventana flotante quedará en negro.

Fig. 58: Imagen en Vista de Análisis.

Sólo puede haber una vista de análisis abierta en gvSIG a la vez por lo que el botón "Abrir vista de análisis" cuando esta esté abierta pasar a etiquetarse como "Cerrar vista de análisis". Para abrir una vista de este tipo en una capa tendremos que cerrarla previamente en caso de estar ya abierta.


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4. Herramientas Básicas

4.1. Información de la capa/ imagen

Podemos consultar información de una capa abierta a través de la opción de "Propiedades del ráster", la cual nos mostrará un diálogo con distintas pestañas que contendrá la información sobre ese ráster. Para acceder a la información de capa iremos a la pestaña "Info".

El diálogo de "Propiedades del ráster" puede ser accedido de dos formas: pulsando con el botón secundario sobre una capa ráster de la cual queremos obtener información y seleccionando la opción o en la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción capa ráster en el botón de la izquierda y "Propiedades del ráster" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar su información.

Fig. 59: Información de la capa/ imagen.

Proporciona información general sobre la capa ráster. En la parte inferior existe un desplegable donde podemos seleccionar el fichero que queremos de esa capa, ya que una capa puede estar compuesta por múltiples ficheros de la misma extensión geográfica. La información de este cuadro se divide en bloques temáticos con una cabecera en negrita con el tema del bloque.

En el bloque de información del dataset aparece el nombre del fichero, tamaño en disco, ancho por alto en píxeles, tipo de formato (extensión del fichero), si tiene georreferenciación o no el número de bandas y el tipo de datos.

El bloque Coordenadas geográficas tenemos la información de georreferenciación de la capa, así como el tamaño de píxel.

El bloque Origen tendrá una entrada en la tabla por cada banda del fichero. De cada una de estas bandas podremos ver el tipo de datos la interpretación de color y el valor NoData asignado. La interpretación de color de una banda es importante para la representación de la capa en pantalla. Una banda que tenga una interpretación, por ejemplo de "Red" significará que gvSIG interpretará esta banda como que tiene que visualizarse en la banda roja de la visualización RGB. Esta es la información que al abrir una capa es interpretada por defecto para representar. Una banda puede tener los siguientes tipos de representaciones: Red, Green, Blue, Gray, Undefined y Alpha. La información NoData asociada a la banda es la que no será tenida en cuenta en los procesos que hagamos y estos valores NoData podrán ser visualizados como transparente si lo deseamos (Ver apartado "Valores NoData").

En el bloque de Proyección aparece la información de proyección de la capa, si existe esta información. El formato de representación es WKT.


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El bloque de metadatos contiene la información de la cabecera del ráster si los tiene.

Fig. 60: Información de la imagen/ Metadatos.

4.2. Estadísticas Básicas.

Para ver las estadísticas básicas de una imagen abierta, a través de la opción de "Propiedades del ráster", la cual nos mostrará un diálogo con distintas pestañas que contendrá la información sobre ese ráster. Para acceder a las estadísticas de capa iremos a la pestaña "General".

Al diálogo de "Propiedades del ráster" se puede acceder de dos formas: pulsando con el botón secundario sobre una capa ráster de la cual queremos obtener información y seleccionando la opción:

Fig. 61: Estadísticas Básicas.

En esta pestaña, encontraremos las estadísticas de una capa, en la cual aparecerán seleccionadas por banda. En cada banda veremos la siguiente información:

• Mínimo: Valor mínimo de la banda.

• Máximo: Valor máximo para dicha banda.

• Mínimo RGB: Valor mínimo en RGB de la banda.

• Máximo RGB: Valor máximo en RGB para dicha banda.

• Media: Muestra la media de todos los valores de la banda.

• Varianza: Muestra la varianza de la banda.


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Fig. 62: Cálculo de estadísticas.

Puede darse el caso de que las estadísticas estén mal generadas o no estén calculadas, en cuyo caso, se ofrece la posibilidad de volver a calcularlas apretando el botón "Recalcular estadísticas".

4.3. Tipos de Histogramas

Para lanzar el diálogo de histograma de la capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción "Capa Ráster" en el botón de la izquierda y "Histograma" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar su información.

Fig. 63: Histogramas.

El diálogo mostrado tendrá la información de histograma de los datos visualizados en ese momento. En la parte central se observa el gráfico del histograma sobre el cual puede pulsarse el botón derecho del ratón y mostrar un menú contextual en el cual aparecen opciones generales a este tipo de gráficas.


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Fig. 64: Cálculo del Histograma.

En la parte superior del cuadro de diálogo (1) se encuentran los controles con los que configuramos los histogramas a visualizar:

Histograma completo ( 2)

Esta opción calcula el histograma completo del ráster. Debido al coste temporal para ortofotos de gran tamaño este histograma sólo es calculado la primera vez, lo cual permite que los accesos sean más rápidos las siguientes veces que se solicita un histograma u otras funcionalidades que necesiten el acceso a los datos del histograma. El resultado de este cálculo se encuentra en el fichero asociado al ráster con extensión .rmf (Si acude a la carpeta en la que tiene el origen de datos de la imagen verá que al calcular el histograma ha aparecido un nuevo fichero con extensión .rmf, tenga en cuenta que si elimina el fichero .rmf adjunto a la imagen hace que se pierda este calculo almacenado).

Selección de bandas ( 3)

Podemos identificar a que banda corresponde cada histograma visualizado, además por su color en el caso del Origen Datos visualizados, situando el puntero del ratón sobre un punto de dicho gráfico. Aparecerá el nombre de la banda así como el valor del punto. También podemos seleccionar las bandas que son.

Operaciones de zoom ( 2)

Podemos ampliar o reducir el gráfico actuando directamente sobre el mismo.


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• Para ampliar un zona del gráfico dibuje un rectángulo sobre este, para ello pinche y arrastre el con el ratón.

• Para volver al estado inicial de zoom pulse con el botón izquierdo del ratón sobre cualquier parte del gráfico, arrastramos hacia la izquierda manteniéndolo pulsado y suelte.

También se pueden realizar operaciones de zoom utilizando el menú contextual.

Menú contextual

Pulsando el botón derecho del ratón sobre cualquier parte del gráfico desplegamos el menú contextual, donde tenemos las siguientes opciones:

Fig. 65: Menú contextual del Histograma.

• Propiedades: Accedemos al cuadro de propiedades del gráfico, donde podemos configurar características como el color de fondo, títulos, tipos de letra, entre otras.

Fig. 66: Propiedades del Gráfico.

• Grabar como: Permite guardar el gráfico como una imagen.

• Imprimir: Abre el cuadro que permite imprimir el gráfico.

• Acercar: Puede aumentar el zoom sobre uno de los ejes o sobre los dos.

• Alejar: Puede reducir el zoom sobre uno de los ejes o sobre los dos.


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• Escala automática: Ajusta el zoom de forma automática al tamaño de la ventana, para uno de los ejes o para los dos.

Estadísticas ( 4)

Los controles que aparecen debajo del gráfico nos permiten restringir porcentualmente el rango de valores (eje x del histograma) en base a los que se calculan los datos estadísticos. Por defecto tiene el rango completo por lo que, por ejemplo, para una imagen con datos tipo byte se calcularan estadísticas para todos los valores de píxel, desde 0 a 255. En estas cajas de texto pueden introducirse los valores escribiendo directamente el valor sobre la entrada de texto o afinando el valor con los controles + y – que hay junto a esta. Además puede realizarse este ajuste gráficamente usando los triángulos de la barra deslizadora.

Fig. 67: Restricción de los valores del Histograma.

En esta tabla aparecen las estadísticas correspondientes al rango seleccionado en la caja de texto. Cada fila de la tabla corresponde a una banda del ráster de la cual se está visualizando su histograma. Las estadísticas que aparecen en las columnas son:

• Valor mínimo de píxel para ese intervalo.

• Valor máximo de píxel para ese intervalo.

• La media del valor de todos los píxeles concentrados en ese intervalo de histograma.

• La mediana de los píxeles del intervalo.

• El número de píxeles que se concentran en el rango seleccionado.

Exportar a tabla ( 3)

Existe la posibilidad de crear una tabla de datos de gvSIG con la opción "Crear tabla". Los datos contenidos en esta tabla son los valores del histograma actual. Una vez construida la tabla podremos manipularla como cualquier tabla de gvSIG.


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Fig. 68: Valores del Histograma en Tabla.

Preferencias

El cuadro de "Preferencias/Ráster" contiene en el apartado "General" la opción "Nº de clases" que permite variar el número de intervalos en que se divide el histograma cuando el tipo de dato es distinto de byte. Cuando el tipo de dato es byte este valor es de 256. Por defecto esta opción tiene el valor de 64 y podremos escoger entre alguna de las propuestas. El número de intervalos son las partes en las que se divide un rango de valores, es decir, si tenemos un MDT cuyos valores van de 0 a 1 cada intervalo tendrá un rango de 1/64.

El número de clases no es una opción exclusiva del histograma sino de otras funcionalidades que necesitan una división en intervalos de rangos de valores.

Fig. 69: Preferencias del Ráster.


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4.3.1. Tipos de Histogramas

Existen tres tipos disponibles: “no acumulado”, “acumulado” y "logarítmico".

• No acumulado: s el histograma normal en el que para cada valor de píxel, en el eje X, nos muestra el número de estos en el eje Y.

• Acumulado: para cada valor de píxel nos muestra que número de píxeles con es valor hay acumulados. La gráfica por tanto será ascendente.

• Logarítmico: asigna el logaritmo del valor del histograma en cada posición. Esto hace visualizar un histograma mucho más equilibrado sin picos excesivos que oculta el resto.

Con esta opción “origen de datos”, se selecciona el origen de los datos con los que creamos el histograma. Para este tipo de visualización se utilizan los datos del ráster que hay en ese momento en la vista de gvSIG. Por esto, el selector de bandas solo tendrá los valores R, G y B que son los visualizables. Cada banda aparecerá en la gráfica con el color correspondiente a su banda de visualización, (rojo para R, verde para la G y azul para la B). Es la opción que aparece por defecto al abrir el histograma.

4.4. Diagramas de Dispersión

Los diagramas de dispersión indican la relación entre dos variables, o como en este caso entre dos bandas.

Veamos como muestra todas las posibles combinaciones entre las bandas, a través de la herramienta “diagramas” en “capas ráster” (el ejemplo se realiza sobre una imagen multibanda de cinco bandas, procedente del sponsor Landsat-TM de la zona de Sagunto, dos a dos) sin repetir ninguna y sin combinar ninguna banda con ella misma.

Fig. 70: Diagramas de Dispersión.

Las combinaciones son las siguientes:

Banda 1- Banda 2 Banda 1- Banda 3

Fig. 71: Ejemplo de Diagramas de Dispersión.


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4.5. Tintas Hipsométricas

gvSIG nos permite aplicar tablas de color a imágenes ráster, para diversas aplicaciones, siendo una de ellas las tintas hipsométricas.

Fig. 72: Tabla de Color en una imagen.

Esta funcionalidad, que se activa a través de “tablas de color” en capas ráster, es de una gran utilidad para aplicaciones SIG, ya que nos permite variar las leyenda, importándolas, modificándolas o generando nuevas, con la ventaja de que podemos crear mapas, listos para imprimir.

Fig. 73: Ejemplo de un mapa con tablas de Color.


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4.6. Perfiles de una imagen.

Herramienta que permite visualizar de forma gráfica el perfil espectral (Z Profile) para un punto de la imagen seleccionado o el perfil de una serie de píxeles a lo largo de una trayectoria lineal trazada por el usuario.

Para abrir la herramienta de visualización de perfiles se utiliza la barra de herramientas desplegable, seleccionando la opción capa ráster en el botón "Perfiles de imagen", asegurándose de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa sobre la que se pretende realizar los perfiles.

Fig. 74: Perfil de una imagen.

El diálogo que se muestra permite definir los perfiles sobre la capa.

Fig. 75: Diálogo del perfil de imagen.

1. Área sobre la que se dibuja el gráfico correspondiente a los perfiles creados

2. Perfil de Línea. Panel para la edición y visualización de perfiles de trayectorias.

3. Perfil espectral. Panel para la edición y visualización de perfiles espectrales de puntos.

Perfil de Línea

El panel para gestionar los perfiles de línea dispone además de la tabla los siguientes controles

Añade un nuevo perfil a la tabla. Activado el control se dibuja sobre la vista la trayectoria deseada.

Elimina el perfil seleccionado en la tabla, borrando geometría asociada.


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4.7. Información de Valores a través del cursor

Es posible consultar la información de un píxel, seleccionando la herramienta

de información situada en la barra de herramientas superior, que aparece siempre que gvSIG tenga visible una capa.

Seleccionando esta herramienta y pulsado en la imagen (nuestro caso), aparecerá una ventana emergente, con toda la información referente a ese píxel.

4.8. Recorte de imágenes/ subimágenes

El recorte de capas permite generar una capa nueva a partir de una dada con variaciones sobre esta. Las variaciones que se permiten son:

• Variar la extensión de la capa resultante. Puede hacerse una selección de la zona que deseamos extraer.

• Variar el nivel de resolución. Puede aumentarse o disminuirse la resolución de la zona extraída con métodos de interpolación

• Variar el orden y número de bandas. El ráster de salida puede tener una selección de bandas a partir del original.

• Separar las bandas en múltiples ficheros.

Selección de extensión

En el panel para introducir la extensión aparecen las cajas de texto con las coordenadas. En la parte superior están los valores en coordenadas píxel y en la inferior en coordenadas reales. Para cada apartado las dos cajas de texto superiores corresponden con las coordenadas de la esquina superior izquierda y las inferiores con la esquina inferior derecha. Cuando variamos los datos de una coordenada píxel las reales se calculan automáticamente y viceversa.

Para el relleno automático de coordenadas disponemos de tres herramientas que aplican 3 métodos de selección distintos. Se activan con los botones de la parte inferior del diálogo.

• "Seleccionar desde la vista". Esta herramienta es la más habitual. Permite activar una "Tool" sobre la vista de gvSIG para poder seleccionar el área pintando un rectángulo sobre el ráster cargado. El rectángulo se dibuja pinchando y arrastrando sobre la vista previamente activada. El área que dibujemos debe estar ajustada a la capa sobre la que estamos haciendo el recorte. En caso de no ser así se ajustará automáticamente.

• "Extent completo de la capa ráster". Pulsando una sola vez se asignan en las cajas de texto las coordenadas totales de la capa.


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• "Ajustar a la extensión máxima de las ROIs de la capa". Hace exactamente lo que enuncia, es decir, busca las ROIs asociadas y calcula la extensión mínima en la que estén incluidas todas las ROIs. El valor de esta extensión es colocado en las cajas de texto.

Fig. 76: Elección de la extensión.

Variación de resolución

La resolución de la imagen de salida puede variarse mediante dos métodos que se activan desde los botones de selección superiores:

• Variando el tamaño de celda. En este caso se activa la caja de texto etiquetada como "Celda" y en la que introduciremos el valor del tamaño de celda nuevo. Nótese que por defecto aparece el valor de la capa de origen.

• Variando el ancho o alto de la salida. Podemos definir que valor queremos de ancho o alto en la salida. Si variamos el ancho el alto se recalculará automáticamente y viceversa ya que deben mantenerse las proporciones del área seleccionada.

Si se ha variado la resolución de la imagen quiere decir que es necesario un remuestreo y posiblemente asignar información que no existe y que hay que calcular. Esto es así porque si la imagen resultante es de mayor tamaño que la original para ampliar la resolución hay que inventar el valor de algunos píxeles para que se aproxime a lo que sería una imagen real a ese tamaño. En caso de que la original sea mayor que la resultante también habrá que averiguar que valor de píxel es el óptimo para cada posición. Para realizar estos cálculos se aplican distintos métodos. Esto métodos son los métodos de interpolado y en este caso podemos seleccionar entre cuatro disponibles: Vecino más próximo, Bilinear, distancia inversa y B-Spline. Estos son métodos habituales para este


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tipo de cálculos que no explicaremos con detalle, solo comentar que el cálculo por vecino más próximo es el método más rápido pero produce una mayor sensación de pixelado de la imagen. El resto aplican distintos métodos que producen un suavizado del resultado.

El botón etiquetado como "Restablecer" recupera los valores iniciales de tamaño de capa de salida.

Fig. 77: Resolución de la imagen de salida.

Selección de bandas

Este panel muestre una tabla con una lista de elementos que representan las bandas de la imagen de origen. Cuando procesemos, la imagen de salida tendrá las bandas en el orden que aquí aparece. Por defecto es el de la imagen original. El orden puede ser variado con los botones "Subir" y "Bajar". La fila seleccionada en ese momento subirá o bajará una posición en la lista. Las bandas también pueden ser desactivadas en la imagen resultante con el check de la fila correspondiente. Si la fila está marcada aparecerá en la salida, si no lo está no se tendrá en cuenta.

Fig. 78: Selección de bandas de la imagen de salida.


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Selección de opciones

El panel de selección de opciones podemos seleccionar opciones de distinta naturaleza:

• Nombre de la capa resultante: Podemos modificar el cuadro de texto etiquetado con "Nombre de las capas". Este es el nombre con el que aparece en el TOC la capa y con el que se salvará en disco. En caso de haber varias capas, es decir, haya una capa por banda de la imagen origen se pondrá el mismo nombre pero con numeración al final (_XXX). Por ejemplo, si la capa se llama NewLayer y tenemos 3 resultantes aparecerá NewLayer_1.tif, New_Layer_2.tif y NewLayer_3.tif.

• El check etiquetado como "Crear una capa por banda" hace que haya un ráster de salida por cada banda del ráster de origen.

• El check etiquetado como "Guardar en disco automáticamente" hace que la capa se guarde en la ruta indicada. Si no marcamos esta opción la/s capa/s generadas serán temporales. Al activar este check se activará también la caja de texto con la ruta en que queremos salvar los ráster resultantes. Esta ruta puede modificarse por el método tradicional de selección de fichero. Se abrirá un diálogo al pulsar el botón "Cambiar" en el que seleccionaremos un directorio.

Fig. 79: Opciones de Salida.

4.9. Definición de regiones de interés (ROI).

Herramienta que permite la definición de regiones de interés (ROIs) sobre una capa ráster. Estas regiones o áreas de interés pueden emplearse para extraer estadísticas, en procesos de clasificación o para la generación de máscaras entre otras aplicaciones.

Para lanzar la herramienta de edición de ROIs para una capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción capa ráster en el botón de la izquierda y "Regiones de interés" en el botón desplegable de la


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derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa sobre la que se desea definir las ROIs.

Fig. 80: Regiones de Interés (ROI).

El diálogo que se muestra permite definir nuevas Rois asociadas a la capa.

Fig. 81: Definición de ROI´s.

Pasos a seguir para definir una ROI

Haga click en Nuevo. Aparecerá la entrada correspondiente en la tabla asociada a la nueva ROI. Por defecto la nueva ROI no contiene geometrías.

Seleccione la geometría que se desea agregar a la ROI activando el control correspondiente.

Fig. 82: Tipos de Roi a dibujar; punto, línea y polígono.

1- El primer control permite añadir un punto a la ROI seleccionada.

2- El segundo, una geometría de tipo línea.

3- El último una geometría de tipo polígono.

Una vez seleccionada la herramienta, dibuje sobre la capa la geometría deseada. Seleccionada la ROI, click en botón Borrar.


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Fig. 83: Ejemplo de Visualización de ROI´s.

Agregar geometrías a una ROI ya existente

Para agregar una nueva geometría a una ROI, seleccione en la tabla la ROI correspondiente.

Active el control correspondiente según la geometría a añadir

Una vez dibujada la geometría sobre la vista, la ROI quedara actualizada.

Borrado de una ROI

Para borrar una ROI se selecciona la entrada correspondiente en la tabla del cuadro de diálogo.


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4.10. Calculadora de bandas

La calculadora de bandas permite hacer operaciones matemáticas entre los valores de las bandas de la misma imagen o entre diferentes imágenes bajo ciertas restricciones espaciales (siempre sobre los datos originales). El resultado de la operación es un ráster monobanda.

Fig. 84: Calculadora de Bandas.

Árbol de elementos ( 1): permite añadir a la expresión diferentes operadores y operandos simplemente navegando y haciendo doble click en el elemento en cuestión.

Cuadro de expresión ( 2): Expresión utilizada para el cálculo.

Tabla variables ( 3): Contendrá la asociación entre variables y bandas.

Teclado de la calculadora ( 4). Permite introducir elementos numéricos y operadores básicos en el área de expresión.

Realizar un cálculo

Para realizar un cálculo entre bandas debe introducir una expresión en el cuadro de expresión y asociar a cada una de las variables que interviene en la expresión una banda de las capas ráster cargadas en el TOC.

Escriba la expresión en el cuadro de expresión. Para ello puede ayudarse de los distintos elementos de la calculadora.

El árbol de elementos contiene bandas de las capas ráster, funciones, operadores y constantes que pueden ser usadas para componer la expresión. Haga doble click sobre el elemento deseado para introducirlo en la expresión (en la posición en la que se encuentre el cursor). En el caso de las bandas, se introducirá una variable que quedará asociada automáticamente a la banda en la tabla de variables.


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Utilice el teclado de la calculadora para introducir en la expresión valores numéricos, operadores, paréntesis o el punto decimal.

En la tabla de variables se establece la asociación entre las variables que intervienen en la expresión y las bandas de las capas ráster. Para asociar una banda a una variable o cambiar una asociación ya establecida seleccione en la tabla y haga doble click sobre la banda en cuestión en el árbol de elementos.

Marque la casilla "permitir distintos tamaños" si desea que en el cálculo intervengan bandas con distintos tamaños, posiciones y/o tamaños de celda. Esta opción implica el uso de interpolación para la obtención del resultado.

El resultado de un cálculo es un ráster monobanda de tipo double que contiene el resultado de la evaluación de la expresión de entrada para los píxeles en los que TODAS las bandas de entrada intersectan y el valor "no-data" en el resto.

Opciones de salida

Fig. 85: Opciones de salida. Calculadora de bandas.

En esta pestaña puede elegir las opciones con las que se generará el resultado del cálculo.

Nombre de la capa ( 1): Introduzca el nombre de la capa ráster que se cargará en la vista como resultado del cálculo.

Destino del resultado ( 2): Seleccione si desea guardar el resultado como un fichero o mantenerlo en memoria. En el primer caso se le pedirá que especifique la ruta y el nombre del fichero en el momento de lanzar el cálculo. Si decide mantenerlo en memoria podrá guardarlo más adelante con la opción "Salvar cómo" a la que puede acceder pulsando con el botón derecho sobre la capa correspondiente en el TOC.


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Extensión del ráster resultante ( 3). Puede elegir la extensión y tamaño de celda del resultado entre los siguientes:

- Ajustar a los datos de entrada: la extensión del ráster resultante será la unión de las extensiones de cada una de las bandas que intervienen en el cálculo. El tamaño de celda resultante será el menor de los que interviene.

- Definida por el usuario: Utilice esta opción para introducir en el cuadro de Parámetros (4) los valores X e Y máximos y mínimos y el tamaño de celda para la capa resultante.

- Utilizar la extensión de otra capa: La extensión del ráster resultante se toma de la capa ráster que se seleccione.

Salvar y cargar expresiones

Pulse el botón Salvar del panel principal de la calculadora de bandas para salvar la expresión que aparece en el cuadro Expresión. Aparecerá un cuadro de diálogo para que indique la ruta y el nombre del archivo donde se salvará.

Pulse el botón Cargar del panel principal de la calculadora de bandas para cargar una expresión previamente guardada. Para que seleccione el archivo de expresión (.exp).

5. Modificación del Contraste y Ajuste Radiométrico

5.1. Realce de Imágenes

5.1.1. Descripción.

Podemos consultar información de una capa abierta a través de la opción de “Propiedades del ráster”, la cual nos mostrará un diálogo con distintas pestañas que contendrá la información sobre ese ráster. Para acceder a la información de capa iremos a la pestaña “Info”.

El diálogo de “Propiedades del ráster” puede ser accedido de dos formas: pulsando con el botón secundario sobre una capa ráster de la cual queremos obtener información y seleccionando la opción o en la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción capa ráster en el botón de la izquierda y “Propiedades del ráster” en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar su información.

Fig. 86: Propiedades del ráster.


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Dentro del cuadro de propiedades podemos acceder a la pestaña "Realce".

Fig. 87: Realce de una imagen.

Cualquier modificación en este panel será aplicada sobre la visualización y nunca estará orientado a la generación de una capa nueva. Si deseamos esto último debemos aplicar el realce desde el cuadro de Filtros o desde el cuadro de Realces Radiométricos dependiendo de si queremos brillo y contraste o realce lineal.

En la parte izquierda del diálogo aparecen los controles para modificar el brillo y el contraste. Por defecto deben aparecer desactivados y si queremos empezar a manipularlos tendremos que seleccionar el check etiquetado como "Activar". Una vez seleccionado este check los controles de brillo y contraste se activaran con lo que podremos empezar a ajustar los valores de ambos usando la barra deslizante.

En la parte de la derecha aparece un realce lineal. Este es una simplificación del realce radiométrico lineal para poder controlar la visualización de imágenes con tipos de dato distintos de byte. Por defecto los controles de este realce aparecerán desactivados a no ser que la imagen sea de tipo de dato distinto de byte que en ese caso se asignará automáticamente en la carga del ráster. Es recomendable solo usar este interfaz para variar los valores asignados automáticamente. Si se quiere asignar un realce y tener flexibilidad en su aplicación es más apropiado el uso de la funcionalidad "Realces Radiométricos".

Este realce asigna los datos del intervalo de entrada a un rango entre 0 y 255 para poder visualizarlo. La opción "Eliminar extremos" no tiene en cuenta para la correspondencia de valores los datos más extremos (máximo y mínimo) de los que aparecen en el ráster. La opción "recorte de colas" ordena los datos de la imagen por valores de menor a mayor. Después aplica el porcentaje indicado por la derecha y por la izquierda. Los valores que quedan en la parte exterior


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del porcentaje son eliminados y se aplicará la correspondencia de valores solo en los que quedan en el interior. El efecto que produce es el de haber desplazado el máximo y mínimo.

5.1.2. Tipos de Realces

Los mapas obtenidos mediante tratamiento digital de imagen de satélite, son de gran utilidad no solo por la cartografía temática que permite generar, sino por su validez métrica y su aplicación como fondo de referencia. Cuando se aplica la fusión de bandas que colorea cada una de las bandas del visible con su correspondiente cañón de color, estas deben ser convenientemente realzadas, ya que de esta forma se proporcionan unos colores menos artificiales. El color final conseguido, depende, no sólo del resultado directo de la composición elegida sino también del tratamiento radiométrico posterior. De esta forma el mapa de imagen de satélite es más útil para su utilización como fondo de referencia puesto que en él se ha buscado el tratamiento y color más adecuado para asemejar la imagen a su aspecto real. En este sentido gvSIG proporciona una herramienta para este tipo de realces que permiten ajustar el color por cada banda.

Histogramas ( 1)

En la parte central se muestran dos gráficos (1). En el de la izquierda aparece el histograma de la imagen de entrada y la gráfica seleccionada. En el de la derecha se muestra el histograma que tendrá la imagen de salida. Las gráficas representadas con una línea amarilla pueden ser modificadas de forma gráfica con el puntero del ratón. Variando la gráfica del histograma de entrada conseguiremos variar el histograma de salida y haremos que varie la previsualización.

En las esquinas superiores del gráfico del histograma de entrada aparecen los valores máximo y mínimo para el ráster. En la parte inferior aparecen los valores máximo y mínimo que se están aplicando en ese instante para la función de realce. Entre paréntesis aparecerá el valor en porcentaje relativo al conjunto de datos total. Estos valores pueden ser modificados pinchando y arrastrando sobre las dos líneas punteadas verticales que hay en los laterales del gráfico. La de la izquierda modificará el mínimo y la de la derecha el máximo.


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Fig. 88: Aplicación de un Realce.

Controles ( 2)

En la parte inferior del diálogo aparecen los controles con los modificar las distintas opciones

Tipo de función:

Los realces sustituyen cada valor de dato de entrada por un valor de salida. Esta sustitución la hacen haciendo una correspondencia entre los datos en el rango de entrada con el rango de salida. Para aplicar esa correspondencia utilizan una función. Dicha función y sus parámetros es elegida por el usuario.

5.1.2.1. Realces Lineales

• Lineal: Los realces lineales aplican una correspondencia entre los datos de entrada y los de salida de forma lineal. En el caso más simple, una línea recta hace corresponder cada valor en el intervalo de entrada con su respectivo de salida de forma totalmente equidistante. Es decir, si tenemos un rango de salida entre 0 y 255 y los datos de entrada son entre 0 y 1 entonces el dato de entrada 0.5 corresponde con uno de salida de 127.5. Este es el caso que aparece por defecto al abrir la gráfica por primera vez. Este comportamiento puede ser variado


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introduciendo puntos sobre de ruptura sobre la gráfica que dividen a esta en tramos. Los puntos de ruptura se introducen pinchando con el ratón sobre la gráfica en el punto en el que queramos introducirlo. Para eliminar un punto nos colocaremos sobre el y pulsaremos botón derecho del ratón. Una vez introducido un punto de ruptura se puede variar su posición arrastrándolo. El efecto es que se divide el filtro lineal en tramos con distinta inclinación. Esto produce que, para un tramo situado entre dos puntos de ruptura tiene una función lineal de asignación de valores definida por la inclinación de la recta en ese tramo.

Fig. 89: Realce Lineal.

• Level-slice: Es un tipo especial de realce lineal. Divide la función de la recta en tramos escalonados equidistantes. Esto produce que para los valores de entrada existentes entre dos puntos de mismo nivel horizontal se asignará el mismo valor de salida. El efecto en la imagen es que aparecen intervalos de color sin transiciones. Puede modificarse el número de intervalos existente con la entrada de texto etiquetada como "Niveles". Por defecto aparecen 6 niveles.

Fig. 90: Realce por tramos o Level-Slice.


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5.1.2.2. Realces no lineales

Los realces no lineales tienen el mismo principio que los lineales, es decir, sustituyen cada valor de dato de entrada por un valor de salida. La diferencia radica en que la función de asignación de la correspondencia de valores no es lineal. En cada tipo de función no lineal para obtener el valor de salida aplicará una función que corresponde a su nombre. Los tipos de funciones existentes son logarítmica, exponencial y de raíz cuadrada. En todos los casos puede modificarse la curvatura de la curva para suavizar o acentuar el resultado del realce.

Fig. 91: Realce no Lineal.

Banda

Con este selector se define la banda del ráster sobre la actúan las modificaciones que se hacen en el gráfico. Para un balanceo correcto de la imagen, es común que haya que variar el realce de cada banda por separado y con distintos valores.

Tipo de dibujado de histograma

El tipo fill dibuja un histograma relleno y line mostrará un histograma solo con un contorno. El color de la línea o relleno depende de la banda que haya seleccionada. Bandas Red, Green, Blue y Gray son visualizadas en rojo, verde, azul y gris respectivamente.

Tipo de histograma

• Estándar: Visualización del histograma de forma normal. Para cada valor de píxel posible en el eje X se asignan el número de píxeles que hay de ese valor en el eje Y.

• Acumulativo: Para cada valor de píxel posible en el eje X se asignan el número de píxeles que hay de ese valor en el eje Y. Además se suma


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con el número de píxeles de los valores iguales o menores que esa posición.

• Logarítmico: Asigna el logaritmo del valor del histograma en cada posición. Esto hace visualizar un histograma mucho más equilibrado sin picos excesivos que oculta el resto.

• Acumulativo Logarítmico: Muestra el histograma logarítmico pero en cada posición acumula los valores anteriores.

RGB

El check etiquetado como RGB cuando está seleccionado considera que los datos del ráster visualizado son RGB, es decir su tipo de dato es byte y su rango de valores es de 0 a 255. En caso de no estar seleccionado se considera que el rango de valores es el admitido por un tipo de dato byte entre -127 y 128 esto produce diferencias significativas en su visualización y en el rango mínimo-máximo que aparece en la parte inferior de la gráfica de entrada.

Aplicación de resultados (3)

Selector de donde queremos mostrar los resultados, sobre la visualización o sobre una capa nueva (Ver control de Aplicación de resultados)

Previsualización (4)

Muestra en tiempo real la variación de realce aplicada sobre la gráfica. (ver control de previsualización)

5.1.3. Selector de bandas

Podemos consultar información de una capa abierta a través de la opción de "Propiedades del ráster", la cual nos mostrará un diálogo con distintas pestañas que contendrá la información sobre ese ráster. Para acceder a la selección de bandas y ficheros iremos a la pestaña "Bandas".

El diálogo de "Propiedades del ráster" puede ser accedido de dos formas: pulsando con el botón secundario sobre una capa ráster de la cual queremos obtener información y seleccionando la opción o en la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción capa ráster en el botón de la izquierda y "Propiedades del ráster" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos visualizar su información.

Fig. 92: Propiedades del ráster.

Esta opción proporciona herramientas para seleccionar bandas en la visualización. En la parte superior aparece una lista con los ficheros de los que consta la capa. Aquí se pueden añadir más ficheros teniendo en cuenta que debe haber relación entre ellos, es decir, deben corresponder a la misma


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extensión geográfica. Esto es útil para cargar en una misma capa varios ficheros de un mismo sensor donde cada fichero representa a una banda. En la parte inferior podremos seleccionar el orden de visualización. Por defecto cuando abrimos el orden de visualización es asignado por la interpretación de color de las bandas, siempre que exista esta información. Desde el selector de visualización de bandas podremos cambiar este orden de visualización marcando con los botones la banda que queramos que se visualice en rojo (R), verde (G), azul (B), o alpha(A). Si pulsamos el botón de "Guardar" salvará la interpretación de color que tengamos en ese momento como por defecto en la imagen. Esto significa que la próxima vez que la abramos con gvSIG se visualizarán las bandas en el orden que teníamos indicado cuando le dimos a "Guardar".

Fig. 93: Visualización de las bandas


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6. Operadores Espaciales: Filtros

6.1. Descripción.

En la parte izquierda superior hay un árbol de dos niveles (1). En el primer nivel están los grupos en los que se dividen los filtros y dentro de este los filtros de ese grupo. Haciendo doble click sobre uno de los filtros de un grupo o pulsando el botón "Añadir filtro" mientras este está seleccionado añadiremos e filtro a la lista inferior. El que un filtro esté en la lista significa que se está ejecutando en la previsualización. Si queremos sacar un filtro de la ejecución haremos doble click sobre él en la lista de añadidos o pulsaremos el botón "Eliminar Filtro". En la lista inferior puede haber más de un filtro y estos serán ejecutados en el orden en que aparecen. Hay que tener en cuenta que ordenes distintos pueden dar resultados distintos, es decir, en muchos casos el orden en que aparecen importa.

En la parte central del interfaz están los controles del filtro seleccionado (2). Modificando los controles de un filtro que esté en la lista de añadidos se verá el resultado directamente sobre la previsualización. En la parte inferior de la zona central podemos modificar el nombre de la capa que se generará al "Aplicar" o "Aceptar" generando capa nueva.

En la parte derecha encuentra el control de previsualización del resultado (3). (Mirar documentación de "Control de Previsualización"). En la parte inferior de la zona derecha está el selector donde queremos mostrar los resultados (4), sobre la visualización o sobre una capa nueva (Ver control de Aplicación de resultados).

El botón "Aplicar" aplicará los cambios según los parámetros introducidos y mantendrá el diálogo abierto. El botón "Aceptar" aplicará los cambios y cerrará el cuadro al final y el botón de "Cancelar" cerrará el cuadro sin aplicar cambios.

Todos los filtros disponen de un check para activar o desactivar el filtro cuando está en la lista de añadidos. Este check suele estar en la parte superior del panel del control de cada filtro con el texto "Activar".


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Fig. 94: Filtros Espaciales.

Generar capa o Aplicar en la visualización

El número de filtros añadidos influye en el rendimiento. Si se aplica solo en la visualización cada renderizado que se haga de la vista se verá penalizado por la ejecución de los filtros. Si se genera una capa nueva solo se verá penalizada la ejecución de la generación de la capa posteriormente se dibujará tan rápido como si no se hubieran aplicado filtros. Es por esto que es recomendable en este tipo de casos generar capas nuevas siempre que se pueda. Hay otros en los que puede no ser tan recomendable generar una capa. Por ejemplo, si se dispone de una ortofoto de gran tamaño y queremos modificar un poco el brillo, generar la capa completa nos llevará mucho tiempo. En cambio, si lo aplicamos en la visualización se aplicará cada vez pero el conjunto de datos sobre el que lo hace es mucho menor, por ello más rápido. Será el usuario el que deba decidir en que casos crear una capa nueva y en que casos aplicar sobre la visualización.


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6.2. Definición de un filtro.

Al igual que otros programas gvSIG, nos permite diseñar filtros. Esta funcionalidad se encuentra dentro del apartado “funciones espaciales”/ “Personalizado”. Que se diseñan introduciendo los valores, como e muestra en la siguiente imagen.

Fig. 95: Diseño filtros Personalizados

6.3. Filtros de Paso-Bajo: Reducción del Ruido.

Los filtros de paso Bajo que se pueden aplicar directamente son filtros tipo “Media”, “Median” y “Paso Bajo”.


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Fig. 96: Filtros de Paso Bajo.

6.4. Filtros de Paso-Alto: Realce de Altas Frecuenc ias.

Los filtros de Paso Alto sustituyen los componentes de la baja frecuencia de una imagen, mientras retienen los de alta frecuencia. Usado para elevar bordes de regiones.

Se pueden aplicar mediante el diseño de filtros personalizados, visto en el apartado 6.2.

Siendo los filtros más comúnmente usados los Filtros de Paso Alto y los Hight Boost.

6.4.1. Filtro de Paso Alto.

Este filtro consiste en restar de la imagen original, otra obtenida mediante un filtro de paso bajo, por lo que el resultado es una imagen en la que sólo quedan los componentes de alta frecuencia: fronteras y zonas de borde.

Paso Alto = Original – Paso Bajo


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6.4.2. Filtro Hight Boost

Con estos filtros lo que se consigue es enfatizar las altas frecuencias sin llegar a eliminar el resto de componentes, para ello lo que se hace es añadir a la imagen obtenida con el filtro de paso alto, la imagen original un cierto número de veces.

High-boost = A x Original – Paso bajo

Estos filtros High Boost son creados con la opción filtros personalizados, consiste en cambiar el valor central del filtro W, que está en función del tamaño de la ventana del filtro y de A (nº originales), viene definido por la siguiente fórmula:

W = (nº píxeles ventana)·A – 1

-1 -1 -1

-1 W -1

-1 -1 -1

6.5. Filtros de Gradiente: Detección de bordes.

Son los filtros que detectan bordes, utilizados para destacar direcciones en los puntos cardinales. Estos filtros marcan las alineaciones que se encuentren perpendiculares a las direcciones que toman, en el caso de los filtros horizontales resaltan más las alineaciones verticales y los filtros verticales las horizontales. Al igual que los anteriores también se diseñan de forma personalizada.

6.6. Aplicación de filtros. Filtros Direccionales.

Al igual que otros softwares, gvSIG con el diseño de filtros personalizados, permite diseñar filtros direccionales, que son aplicables para multitud de tareas. Una de ellas es la definición de Modelos Digitales de Pendiente, creados a partir de filtros direccionales.

A continuación, podemos ver algunos de los filtros direccionales que se pueden crear en gvSIG:


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Fig. 97: Diseño filtro de Gradiente

6.6.1. Biblioteca de Filtros Direccionales.

1 0 1 -1 -1 -1

-1 0 1 0 0 0

-1 0 1 1 1 1

Filtro Direccional de 0º Filtro direccional de 90 º

1 0 -1 1 1 1

1 0 -1 0 0 0

1 0 -1 -1 -1 -1

Filtro Direccional de 180º Filtro direccional de 270 º


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7. Correcciones geométricas o Transformaciones geog ráficas

7.1. Geolocalización

La herramienta de geolocalización proporciona la capacidad de cambio de la transformación afín que se aplica a un ráster en su visualización. Un ráster puede tener unas coordenadas que lo sitúan en una posición geográfica. Esta situación geográfica no es más que una variación de posición, escala y rotación de la imagen con respecto a una posición original. Estos cambios de posición, escala y rotación son los que pueden variarse con esta herramienta. Esto puede hacerse de forma numérica y por aproximación visual.

Esta herramienta no proporciona capacidades que tengan que ver con las proyecciones ni georreferenciaciones complejas que impliquen la necesidad de un remuestreo.

Para lanzar el diálogo de geolocalización de la capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción "Transformaciones geográficas" en el botón de la izquierda y "Geolocalización" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos asignar la transformación.

Fig. 98: Geolocalización.

Al activar la herramienta de geolocalización sobre una capa ráster aparecerá un pequeño diálogo flotante sobre la vista con una serie de entradas de texto y una barra de botones. Además la capa ráster sobre la que haya sido seleccionada adquiere la capacidad de ser desplazada, rotada o trasladada pinchando y arrastrando en el sitio correcto sobre la vista.

Transformación sobre la vista

• Traslación: Cuando la herramienta de geolocalización está activa se puede pasar el ratón sobre la imagen en pantalla y el cursor cambiará a una mano. Esto indica que pinchando y arrastrando podemos desplazar el ráster sobre la vista.

• Escalado: Cuando la herramienta de geolocalización está activa se puede pasar el ratón sobre los bordes de la imagen en pantalla y el cursor del ratón cambiará. Dependiendo del borde escogido el cursor adoptará una forma u otra. Si se coloca en los bordes inferior o superior el cursor se volverá una flecha vertical. Esto indica que podemos pinchar y arrastrar para escalar la imagen sólo de un lado. El escalado en todo momento mantendrá las proporciones del ráster. Si pasamos el cursor por los bordes laterales el cursor se convertirá en una flecha horizontal permitiéndonos ahora escalar lateralmente. En el caso de las esquinas el cursor aparece como una flecha oblicua.


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• Rotación: Cuando la herramienta de geolocalización está activa se puede pasar el ratón sobre las esquinas exteriores de la imagen en pantalla y el cursor del ratón cambiará. Este aparecerá como una flecha circular. Esto indica que podemos empezar a rotar el ráster desde la esquina seleccionada.

• Shear: Cuando la herramienta de geolocalización está activa se puede pasar el ratón sobre los bordes laterales exteriores de la imagen en pantalla y el cursor del ratón cambiará. Este aparecerá como una flecha con símbolo X o Y dependiendo de si el ratón se encuentra en los bordes horizontales o verticales respectivamente. Esto indica que podemos empezar a deformar el ráster en dirección de las X o de las Y.

Fig. 99: Geolocalización de una imagen.

Transformación introduciendo coordenadas

Desde el cuadro flotante de geolocalización podemos modificar la transformación de la imagen sobre la vista. Las entradas de texto marcadas como X, Y, Pix X, Pix Y, Rot X, Rot Y contienen los datos actuales de Posición en coordenada X superior izquierda, posición en coordenada Y superior izquierda, tamaño de píxel en X, tamaño de píxel en Y, rotación en X y rotación en Y respectivamente. Si variamos estos valores desde el teclado estos se


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actualizarán sobre la imagen al pulsar la tecla “Enter” teniendo el cursor dentro de la caja de texto o cuando esta pierde el foco.

Controles del cuadro de geolocalización

Centrar la capa ráster en la vista: Con este botón centramos el ráster en la vista actual independientemente del zoom que haya seleccionado. Las coordenadas serán calculadas automáticamente.

• inicializar con la transformación en disco: Resetea todas las transformaciones que se hayan aplicado a la inicial que contiene por defecto.

• Ir a la primera transformación: Asigna la primera transformación que se aplicó.

• Ir a la transformación anterior: Asigna la transformación anterior a la actual.

• Ir a la transformación siguiente: Asigna la transformación siguiente a la actual.

Cargar georreferenciación desde fichero tfw: Si tenemos algún fichero tfw con coordenadas de georreferenciación pueden cargarse los datos de este con esta opción. Aparecerá un dialogo para seleccionar el fichero que queramos. La extensión del mismo debe ser tfw o wld. Salvar transformación actual como predeterminada del ráster: Si aplicamos esta opción salva la transformación en ese momento activa en el fichero .rmf adjunto al ráster. Las siguientes veces que se habrá la imagen en gvSIG será cargada con esa transformación.


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7.2. Georreferenciación en la carga

Cuando se carga un fichero que no tiene georreferenciación gvSIG puede solicitar que introduzcamos sus coordenadas manualmente. En este caso nos aparecerá un diálogo con el siguiente mensaje: "Nombre de capa. La capa no tiene georreferenciación. ¿Desea introducirla manualmente?". Si contestamos "No", la carga se realizará con las coordenadas (0, 0), en la esquina superior izquierda y (ancho en píxeles, alto en píxeles) en la esquina inferior derecha. Si la respuesta es "Si", entonces aparecerá un diálogo para introducir las coordenadas del ráster. En este hay que tener cuidado con introducir datos válidos para no obtener resultados erróneos. El diálogo tiene dos pestañas desde las que podemos introducir las coordenadas en forma de transformación afín o las esquinas superior izquierda e inferior derecha. En el primer modo necesitaremos las coordenadas X e Y de la esquina superior derecha del ráster original, el tamaño de píxel en X, el tamaño de píxel en Y, la rotación en X y la rotación en Y.

Fig. 100: Introducción de Coordenadas X e Y en la carga (esquina superior izquierda).

En el segundo modo sólo introducimos las coordenadas de las esquinas en el orden indicado por los gráficos.

Fig. 101: Introducción de Coordenadas X e Y en la carga (indicado por los gráficos.).


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7.3. Georreferenciación

7.3.1. Registro de imágenes: imagen -> imagen.

Para poder aplicar este tipo de georreferenciación es imprescindible que previamente tengamos en una vista cargada la cartografía que nos va a servir de referencia geográfica para la toma de puntos de control. En caso de no tenerla cerraremos el dialogo de opciones de georreferenciación y procederemos a preparar la vista. Una vez tenemos la vista con la cartografía de referencia lanzamos la herramienta de georreferenciación veremos que la opción “Con cartografía de referencia” está marcara por defecto. Debajo hay un menú desplegable donde aparece la lista de vistas que gvSIG tiene en ese momento. En caso de tener varias se debe de seleccionar la vista donde se encuentra nuestra cartografía base para la toma de puntos.

Fig. 102: Elección del tipo de georreferenciación.

En el panel marcado con “Fichero a georreferenciar” lanza un dialogo para la selección del fichero del que se quieren crear puntos de control y posteriormente georreferenciar.

El panel marcado como “Fichero de salida” debemos poner la ruta y nombre del fichero destino en caso de que la georreferenciación se haga con remuestreo. Esta opción podemos variarla desde el cuadro de opciones una vez estemos dentro de la aplicación, así que no es imprescindible poner un valor correcto en este momento, aunque si habrá que hacerlo antes de finalizar todo el proceso.

El panel “Algoritmo de georreferenciación” selecciona la forma en que obtendremos el resultado de salida. Existen dos posibilidades “Transformación Afín” y “Transformación polinomial”.


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La transformación afín aplicará al ráster únicamente una transformación afín con los cálculos que realice con los puntos de control tomados. La transformación afín aplicada será asignada “al vuelo” en la visualización y la imagen de salida será la misma que la de entrada. El resultado de esta transformación, por tanto es un fichero de georreferenciación. Hay que tener en cuenta que este tipo de transformación es limitado y será el usuario el encargado de seleccionar la transformación que más le convenga en cada caso.

La transformación polinomial conlleva un remuestreo de la imagen de entrada teniendo en consideración los puntos de control como referencia y obteniendo una imagen de salida con las deformaciones necesarias para adaptarla a la nueva ubicación geográfica. Si se selecciona esta opción estaremos obligados a decidir el grado de la transformación que queremos aplicar y el tipo de interpolación que queremos aplicar para el calculo de nuevos píxeles. Dependiendo de si se escoge un grado u otro necesitaremos un número mínimo de puntos de control para ellos. Este número de puntos necesario viene dado por la formula (orden + 1) * (orden + 2) / 2, es decir, para un polinomio de grado uno serán necesarios al menos tres puntos, para grado dos necesitaremos seis puntos, para grado tres diez puntos,... El método de interpolación influye en la forma en la que se calcula la información de la que no disponemos. Cuando georreferenciamos una imagen y la imagen de salida tiene deformaciones con respecto a la original hay zonas en las que no se tiene información. Estas no pueden quedar vacías con lo que hay que calcularlas a partir de las zonas que si que conocemos. Estos cálculos pueden ser realizados por distintos métodos, el más simple de ellos es “Vecino más próximo” en la que se pondrá en píxeles desconocidos la información del píxel más cercano conocido. Otros métodos como “bilinear” o “bicubico” hacen cálculos a partir del grupo de píxeles conocidos que rodean al desconocido. Estos otros métodos dan un resultado más suavizado pero es más lento en su aplicación. Esta opción podemos variarla desde el cuadro de opciones una vez estemos dentro de la aplicación.

El panel “Tamaño de píxel” tiene la información de tamaño de píxel de la imagen de salida. En principio esta será calculada a partir de la imagen de entrada pero puede ser variada manualmente. Esta opción podemos variarla desde el cuadro de opciones una vez estemos dentro de la aplicación, así que no es imprescindible poner un valor correcto en este momento.

Las vistas

Al iniciar la aplicación aparecen dos vistas. La de la izquierda contiene la cartografía base que cargamos en la vista de gvSIG y la de la derecha la imagen que queremos georreferenciar. Ambas tienen una barra de control en el margen derecho para las acciones de vista. Además en la esquina superior izquierda aparecen las coordenadas del cursor del ratón. En la cartografía de referencia las coordenadas serán las del mundo real. En la imagen a georreferenciar las coordenadas serán en píxel relativas a la coordenada superior izquierda.


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Cursor de zoom

En la parte central aparece un cursor con una ventana central. La ventana del cursor, cuando la vista está activa puede ser redimensionada y desplazada. El contenido de dicha ventana será en que aparezca en las ventanas de zoom. Cada vista tiene su ventana de zoom asociada en la parte inferior. Par redimensionar la ventana del cursor seleccione la vista que queremos pinchando sobre ella posteriormente acercar el ratón a los bordes de la ventana hasta que el puntero cambie por flechas horizontales o verticales. Ahora deberemos pinchar y arrastrar para forzar la redimensión. Para mover la ventana del cursor seleccione la vista que queremos pinchando sobre ella posteriormente acercar el ratón a las esquinas de la ventana hasta que el puntero cambie por flechas cruzadas. Ahora deberemos pinchar y arrastrar para forzar el desplazamiento.

Controles de vista

Existen seis controles para manejar el nivel de zoom y posición de la cartografía sobre la vista Incrementar el nivel de zoom: incrementa el nivel de zoom multiplicando por 2 el nivel actual.

Incrementa el nivel de zoom multiplicando por 2 el nivel actual.

Decrementar el nivel de zoom: decrementa el nivel de zoom dividiendo por 2 el nivel actual

Zoom por selección de área: Activa una tool sobre la vista para poder realizar un rectángulo del área que queremos ver ampliada.

Zoom completo: Pone un nivel de zoom tal que se pueda visualizar toda la cartografía

Zoom anterior: Asigna el nivel de zoom que había seleccionado anteriormente.

Desplazamiento: Pinchando y arrastrando sobre el la vista desplaza la cartografía

Fig. 103: Controles de Vista.

Controles de zoom

Cada una de las vistas de georreferenciación tiene asociada una zoom centrado sobre la ventana del cursor. Cuando movemos la venta del cursor por la vista varia la posición donde se centra el zoom y cuando variamos el tamaño de la ventana cambia el nivel de zoom. En la esquina superior izquierda de la ventana aparecen las coordenadas del cursor del ratón al igual que en la vista general.


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Fig. 104: Zoom_Control

Puntos de control

Un punto de control es una entidad que proporciona una correspondencia entre una coordenada geográfica y una coordenada píxel. Los puntos de control vienen representados en la vista geográfica y ráster como cuadros azules y círculos rojos respectivamente. Para añadir un nuevo punto de control se pulsará “Nuevo” en el control de tabla. Esto hace que una nueva entrada de la tabla aparezca. Un punto de control va asociado a una entrada de tabla. Al seleccionar “Nuevo” se crea automáticamente un punto en las coordenadas 0, 0 de ambas vistas y se activará la herramienta de “mover punto”. Ahora pinchando sobre las vistas el punto se moverá donde hayamos pinchado. Podemos asignar la coordenada al punto numéricamente escribiendo directamente el valor sobre la entrada de la tabla (X para la coordenada geográfica X, Y para la coordenada geográfica Y, X' para la coordenada píxel X e Y' para la coordenada píxel Y). Los puntos también pueden ser movidos pinchando y arrastrando sobre ellos. Esta operación puede hacerse tanto en las vistas como en los zooms.

Fig. 105: Marcación de puntos de control.


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Opciones

El panel marcado como “Fichero de salida” debemos poner la ruta y nombre del fichero destino en caso de que la georreferenciación se haga con remuestreo.

El panel “Algoritmo de georreferenciación” selecciona la forma en que obtendremos el resultado de salida. Existen dos posibilidades “Transformación Afín” y “Transformación polinomial”.

La transformación afín aplicará al ráster únicamente una transformación afín con los cálculos que realice con los puntos de control tomados. La transformación afín aplicada será asignada “al vuelo” en la visualización y la imagen de salida será la misma que la de entrada. El resultado de esta transformación, por tanto es un fichero de georreferenciación. Hay que tener en cuenta que este tipo de transformación es limitado y será el usuario el encargado de seleccionar la transformación que más le convenga en cada caso.

La transformación polinomial conlleva un remuestreo de la imagen de entrada teniendo en consideración los puntos de control como referencia y obteniendo una imagen de salida con las deformaciones necesarias para adaptarla a la nueva ubicación geográfica. Si se selecciona esta opción estaremos obligados a decidir el grado de la transformación que queremos aplicar y el tipo de interpolación que queremos aplicar para el calculo de nuevos píxeles. Dependiendo de si se escoge un grado u otro necesitaremos un número mínimo de puntos de control para ellos. Este número de puntos necesario viene dado por la formula (orden + 1) * (orden + 2) / 2, es decir, para un polinomio de grado uno serán necesarios al menos tres puntos, para grado dos necesitaremos seis puntos, para grado tres diez puntos,... El método de interpolación influye en la forma en la que se calcula la información de la que no disponemos. Cuando georreferenciamos una imagen y la imagen de salida tiene deformaciones con respecto a la original hay zonas en las que no se tiene información. Estas no pueden quedar vacías con lo que hay que calcularlas a partir de las zonas que si que conocemos. Estos cálculos pueden ser realizados por distintos métodos, el más simple de ellos es “Vecino más próximo” en la que se pondrá en píxeles desconocidos la información del píxel más cercano conocido. Otros métodos como “bilinear” o “bicubico” hacen cálculos a partir del grupo de píxeles conocidos que rodean al desconocido. Estos otros métodos dan un resultado más suavizado pero es más lento en su aplicación.

El panel “Tamaño de píxel” tiene la información de tamaño de píxel de la imagen de salida. En principio esta será calculada a partir de la imagen de entrada pero puede ser variada manualmente.

El panel marcado como “Opciones” contiene opciones de distinta naturaleza. Desde el podremos variar el color de fondo de las vistas, el color de texto de las vistas. La opción “mostrar el número del punto de control gráficamente” haremos que se muestre o se oculte junto al punto de control un punto que nos


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indica el número de punto que corresponde. La opción “Añadir los errores al fichero CSV” hará que cuando se genere este tipo de ficheros de texto con todos los puntos de control podamos obviar o añadir en el fichero los errores calculados. La opción “Centrar las vistas al punto seleccionado” hace que automáticamente cada vez que seleccionamos un punto en la tabla las vistas se centran sobre este. El efecto es parecido a como si la herramienta centrar punto estuviera siempre activa. La opción “Umbral de error para el aviso” asigna el valor a partir del cual el error aparece en rojo en la tabla.

Fig. 106: Elección de Tipo de Transformación.

Tabla de puntos

La tabla de puntos se encuentra debajo de las vistas e inicialmente estará vacía. Cada entrada de la tabla corresponde con un punto de control. En ella aparece toda la información referente a un punto. Dicha tabla podemos verla plegada, su estado por defecto o maximizada. En su estado maximizado aparecen más información que plegada. En la parte izquierda de la fila existe un check para activar y desactivar la fila actual. Esto quiere decir que ese punto no se mostrará gráficamente ni se tendrá en cuenta para los cálculos de errores ni será procesado al hacer un test. La información que podemos encontrar en la tabla de puntos relativa a cada punto es:

• Número de punto • Coordenada real X • Coordenada real Y • Coordenada píxel X • Coordenada píxel Y • Error en X


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• Error en Y • Error RMS total para ese punto

Además existe un error RMS global en un campo de texto externo para todos los puntos.

Fig. 107: Error RMS de los puntos.

Controles

Herramienta de centrar punto: Cuando pulsamos, el control las vistas se centran al punto que está actualmente seleccionado.

Finaliza la operación de georreferenciación. Antes preguntará si queremos cargar sobre la vista de gvSIG el resultado del último procesado. También querrá confirmación de salida de la aplicación.

Lanzar el dialogo de opciones.

Realiza un test con los puntos de control actualmente introducidos. Si no hay suficientes para el algoritmo especificado dará un aviso. El resultado es que aplica la operación de transformación y carga la imagen transformada sobre la vista con las cartografía de referencia.

Guarda los puntos de control en el fichero de metadatos adjunto con el ráster.

Recupera los puntos de control que haya en el fichero de metadatos adjunto al ráster.

Fig. 108: Herramientas de Control de Inserción de puntos.


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Secuencia de captura de puntos de control

Pueden existir distintas formas para capturar puntos de control con las herramientas disponibles. Un ejemplo podría ser la siguiente secuencia de acciones:

• Pulsar “Nuevo” en la tabla de puntos de control. Esto hará que se cree una nueva fila y sea seleccionada en la tabla. Además la herramienta de “Mover punto” se seleccionará.

• Pinchar con el puntero del ratón sobre la vista ráster para ubicar el punto.

• Pinchar con el puntero del ratón sobre la vista con la cartografía de referencia para ubicar el punto.

• Pulsar el botón “Centrar las vistas al punto seleccionado” para colocar el punto de control en el centro y que aparezca en la ventana de zoom.

• Con la herramienta “Zoom de selección por área” o “Incrementar el nivel de zoom” o “Decrementar el nivel de zoom” podemos ajustar el nivel de zoom deseado hasta que en los controles de “Zoom” tengamos un nivel de resolución óptimo para aproximar.

• Pinchar y arrastrar el punto de control en la ventana de Zoom para situarlo de forma más precisa. El nivel de precisión dependerá de como de correcto se haya seleccionado el nivel de zoom anterior.

• Usar las herramientas de zoom de las vistas para volver a un nivel de zoom más general y poder introducir un nuevo punto de control.

• Para volver sobre un punto y reajustarlo lo seleccionaremos pinchando en la fila de la tabla, pulsaremos “Centrar las vistas al punto seleccionado”, ajustaremos el nivel de zoom con las herramientas de zoom de las vistas y lo moveremos pinchando y arrastrando sobre la ventana de zoom para obtener una mayor precisión.

Georreferenciación con remuestreo

Existen dos modalidades de transformación para el ráster. Si se selecciona en las opciones la transformación afín la imagen obtenida no es variada y se aplica una transformación afín sobre la vista. Esta transformación supone un escalado, un desplazamiento, una rotación y una deformación en dirección al eje X o/y eje Y. La transformación con remuestreo supone generar una nueva imagen a partir de la inicial sobre la que pueden aparecer zonas vacías. Estas zonas son debidas al hecho de que la imagen resultante debe ser rectangular pero la zona cubierta por los datos con la transformación aplicada puede no tener esta misma forma.


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Fig. 109: Georreferenciación con Remuestreo.

Una vez terminado el proceso de georreferenciación y cargada el ráster generado en la vista podemos aplicar una transparencia por píxel para eliminar las zonas vacías.

Fig. 110: Transparencia por Píxel.


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7.3.2. Rectificación de imágenes: imagen -> fichero vectorial.

Para lanzar el diálogo de geolocalización de la capa se utiliza la barra de herramientas desplegable seleccionando la opción "Transformaciones geográficas" en el botón de la izquierda y "Georreferenciación" en el botón desplegable de la derecha. Hay que asegurarse de que el texto desplegable ponga el nombre de la capa de la cual queremos asignar la transformación.

Fig. 111: Georreferenciación.

Al igual que en la georrefernciación de imagen a imagen, se carga la cartografía vectorial en una vista y la imagen a georreferenciar en otra vista.

Fig. 112: Tipo de Georreferenciación: Rectificación.

Al elegir el tipo de georreferenciación, la vista normal que tenemos en gvSIG, cambia, dividiéndose y tomando la siguiente forma:

Fig. 113: Distribución de Vistas, con cartografía vectorial.


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De la misma forma que en la georreferenciación podemos ir añadiendo puntos de control, para nuestra trasformación.

Fig. 114: Inserción de puntos de control (con cartografía vectorial)

Al igual que en el otro apartado, cuando se tiene todos los puntos de control necesarios, para aplicar la transformación, se realiza la transformación. De manera que obtenemos una imagen nueva, que en este caso está georreferenciada a partir de un fichero vectorial.


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8. Análisis Multiespectral

8.1. Análisis de Componentes Principales.

El método de componentes principales, consiste en transformar un conjunto original de variables en otro conjunto de variables o componentes, obtenidas mediante la combinación lineal de las anteriores, de forma que los nuevos componentes generados expliquen el máximo de la variabilidad total, mientras que el resto vaya explicando menor cantidad de varianza de forma sucesiva. De forma que las sucesivas combinaciones lineales se extraen de forma que no exista correlación entre ellas.

Primero es necesario, indicar donde se encuentran la herramienta de Componentes Principales, que se sitúa dentro de “Procesos Ráster”, la herramienta “Transformaciones”

Fig. 115: Transformaciones.

Accedido al menú de Transformaciones, podemos elegir el método de Transformación, que en este caso será “Componentes Principales”

Fig. 116: Menú de Transformaciones Multiespectrales.

Con la imagen cargada, en el menú de transformaciones multiespectrales, seleccionar la opción de Componentes principales y aceptar. A continuación aparecerá otro cuadro de diálogo en el que vemos que se vana a producir todas los componentes (uno por banda), así como la opción de exportar a fichero *.txt las estadísticas generadas.


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Fig. 117: Cálculo de las Estadísticas de la Transformación.

A continuación generará la nueva imagen, al pinchar el botón aplicar. Está imagen está compuesta por tantos componentes principales como bandas posea la imagen.

La imagen resultante de las combinaciones es de la forma siguiente:

Fig. 118: Ejemplo Imagen resultante de la Transformación de de CCPP.

Pero si vamos a las propiedades de está imagen, vemos que está compuesta por 7 bandas, que serían los 7 componentes principales.


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Fig. 119: Banda igual a CCPP.

Si en el menú de propiedades del ráster, en la pestaña de bandas visualizamos banda por banda, se observan los componentes principales. En este caso podemos ver 3 de ellos:

CP_1 CP_2 CP_3

Fig. 120: Ejemplo de 3 Componentes de la imagen.


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8.2. Transformación Tasseled Cap.

Este método sólo se puede realizar con imágenes que provienen de sensores Landsat, por ello es conveniente saber el origen, para poder introducir en el menú de transformaciones (en el ejemplo, es Landsat TM).

Fig. 121: Transformaciones.

Al acceder al menú de “Transformaciones Multiespectrales”, se seleccionará la Transformación “Tasseled Cap” en este caso, y en el menú desplegable, seleccionaremos el tipo de sensor, del que proviene la imagen.

Fig. 122: Elección de la Transformación y tipo de sensor.

Al pinchar en el botón “Aplicar” aparecerá una barra de progreso, una vez finalizado se tendrá la nueva combinación, que pasa de ser una imagen de 7 bandas a otra de 3, donde la primera se le llama “Brillo”, la segunda “Verdor” y la tercera “Intensidad”.

Generalmente esté método de transformación se usa para analizar cultivos, usando la combinación de Brillo y Verdor, en diagramas de dispersión.


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La imagen resultante de esta transformación sería:

Fig. 123: Ejemplo Imagen resultante de la Transformación Tasseled Cap.

Al igual que en el método de componentes principales, en las propiedades del ráster, podemos visualizar componente a componente, de tal forma que:

Color o Brillo del suelo. Vigor Vegetativo. Cambios de humedad en el suelo.

Fig. 124: Ejemplo de las 3 Bandas de la Transformación.


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8.3. Generación de Máscaras.

La generación de máscaras de una imagen nos permite discretizar 2 o más valores/ factores que nos interesan de una imagen monobanda.

En gvSIG existe la posibilidad de generar máscaras a partir de la binarización de las imágenes o por zonas de interés.

8.3.1. Binarización de Imágenes.

Partiendo de una imagen monobanda (escala de grises), podemos discretizar una imagen, obteniendo 0 y 1.

Fig. 125: Imagen Ráster Monobanda.

La binarización de la imagen consiste en aplicar un realce radiométrico lineal, sobre la imagen separando las partes que nos interesen, a partir de un umbral.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo se binariza una imagen, con el realce lineal, aplicando dos tramos.


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Fig. 126: Máscara por Binarización.

La imagen que se obtiene es una imagen en la que los píxeles estarán clasificados entre dos valores, 0 y 1.

8.3.2. A partir de ROI´s

gvSIG también permite la creación de máscaras a partir de la definición de ROI´s (en este caso de sólo una clase).

Los pasos a seguir para definir una máscara por este método son:

3. Se crean las áreas que se tomarán como referente para la creación de la máscara:

Fig. 127: Definición de la Región de Interés.


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4. Mediante la herramienta de Procesos Ráster/ Clasificación, cargando el shape de las rois dibujadas, obtendremos una clasificación (por ejemplo, el método de los paralepípedos), obtendremos una nueva imagen.

Fig. 128: Clasificación de la imagen por ROI.

5. la imagen obtenida, máscara, estará comprendida entre valores 0 y 1. Siendo el resultado esperado al generar una máscara.

El resultado obtenido será una imagen ráster, de una sola banda, de dos valores (0 y 1), 0 para las zonas que nos interesan y 1, para las que no.

Fig. 129: Máscara por ROI.


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En la que los valores van de 0 a 1, como se puede ver si se analiza el histograma:

Fig. 130: Análisis de la máscara.

8.4. Índices de vegetación.

Para aplicar índices de vegetación, es posible realizarlo con las herramientas de sextante, en la cual ya vienen incorporados algunos de ellos, como son:

− CTVI.

− NDVI.

− NRVI.

− PVI.

− TTV.

− TVI.

Pero con gvSIG, es posible el cálculo de índices de vegetación, a partir de la calculadora de bandas, introduciendo la fórmula.


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8.4.1. Índice de Vegetación, con SEXTANTE.

Con SEXTANTE, el cálculo de de los índices (los nombrados anteriormente) se pueden realizar de forma directa, ya que existe una herramienta denominada “Índices de Vegetación”, que tiene varios índices implementados.

Fig. 131: Cálculo de Índices con SEXTANTE.

8.4.2. Índice de Vegetación, con gvSIG.

Mediante gvSIG, con la ayudad de la calculador ráster, podemos introducir el cálculo de índices. Por ejemplo podemos ver el cálculo del NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), uno de los más usados para el estudio de vegetación.

Donde NIR, es la banda de la imagen correspondiente de del Infrarrojo cercano, mientras que R, es la banda correspondiente al Rojo.

Conociendo el tipo de imagen, para este ejemplo, la imagen proviene de un sensor Landsat TM, por lo que sabemos que la banda 4, es la correspondiente al NIR, mientras que la R es la correspondiente al rojo.


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Fig. 132: Cálculo del NDVI con la calculadora ráster.

Como se ve en la figura anterior, la b1 de la fórmula sería la b4 del sensor y la b2 la b3 del sensor, como se ha comentado antes.

Aplicando la fórmula obtenemos una imagen monobanda con los valores característicos de l índice de vegetación NDVI, que van entre -1 y 1, de menor vigor vegetativo a mayor vigor vegetativo.


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Fig. 133: Imagen NDVI de gvSIG

Con la ayuda de la herramienta de Capas Raster / histograma, podemos determinar si los valores son los adecuados.

Fig. 134: Comprobación de Valores de la Imagen NDVI.


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9. Mosaico de Imágenes

Denominaremos Mosaico a la unión de imágenes ráster que son consecutivas, pero que no proviene de una sola imagen, sino de varias, por ello hay que recomponerlo.

gvSIG ofrece está herramienta de unión.

Esta herramienta se encuentra dentro de “Procesos Ráster”, la pestaña de “Mosaico”.

Fig. 135: Mosaico de imágenes.

Esta herramienta, permite calcular la nueva imagen a partir del histograma de referencia de una de las imágenes que compondrán el mosaico.

Fig. 136: Menú de la Herramienta “Mosaicos”.

A modo de ejemplo, a continuación vemos como se han cargado las 4 imágenes en el TOC, que serán las que compondrán el mosaico.


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Fig. 137: Mosaico de Imágenes.

Nota: Si la imágenes que componen el mosaico no están georreferenciadas (que será la mayoría de los casos), para que el mosaico se produzca de forma correcta, será necesario que la imágenes se geolocalicen de una forma aproximada.


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10. Fusión de Imágenes.

Esta herramienta, nos permite combinar dos imágenes que provienen de sensores distintos, como son la combinación de la imagen multiespectral con la imagen pancromática.

A continuación se puede apreciar esta herramienta:

Fig. 138: Herramienta Fusión de imágenes.

Para poder comenzar a fusionar las imágenes, es necesario cargar la imagen multiespectral, como se puede ver a continuación:

Fig. 139: Imagen multiespectral

Una vez visualizada la imagen multiespectral, ya se puede acceder a la herramienta, donde el siguiente paso será localizar la imagen pancromática por archivo:


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Fig. 140: Seleccionar imagen pancromática desde archivo.

Con las dos imágenes cargadas en la herramienta, ya se puede seleccionar el método de fusión de ambas imágenes.

Fig. 141: Seleccionar método de Fusión


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A continuación, se puede ver una breve descripción de los métodos que integra ésta herramienta, como son:

• HSI.

• Brovey

1. Transformación al espacio HSI

En las imágenes multiespectrales, es común visualizar las imágenes espectrales combinadas de tres en tres, es decir el espacio RGB, asignando uno de los tres colores primarios a cada banda, denominándose combinaciones en falso color. Pero desde el punto de vista visual, es más conveniente representar los colores en función de coordenadas que representen propiedades como longitud de onda del color, pureza y luminosidad, espacio conocido como HSI (Hue, Saturation, Intensity), ofrece la posibilidad a través de 3 coordenadas: tono saturación e intensidad.

Fig. 142: Espacio RGB (a) y Espacio HSI (b)1

Este método también es directo, se basa en la transformación de tres bandas de la imagen multiespectral al espacio HSI y la posterior sustitución del componente intensidad por la imagen pancromática de alta resolución. Hecho esto, se transforma al espacio RGB, de forma que al volver a representar la imagen en este espacio, se mantiene la información espectral original de la imagen pancromática.


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El esquema que sigue este método es el siguiente:

1- Registro de MS (3 bandas) respecto a PAN y remuestreo

2- Transformación de MS (RGB) al espacio de color HSI

3- Ajuste radiométrico de PAN respecto a la Intensidad (I)

4- Sustitución de la Intensidad (I) por PAN.

5- Transformación inversa al espacio de color original RGB.

Fig. 143: Procedimiento del Método Fusión1

2. Método de Brovey

Este método se basa en operaciones algebraicas entre bandas, y parte del supuesto de que la combinación de bandas espectrales de baja resolución cubre aproximadamente la misma franja espectral que la imagen pancromática de alta resolución. Cada nueva banda se calcula mediante el producto de la imagen pancromática por cada banda espectral original normalizada, por la suma de las bandas espectrales originales:

)(*...

'21

PanBBB

BB

n

ii +++

=

(i =1,2,…, n) n = número de bandas espectrales

El procedimiento a seguir es el siguiente:

Fig. 144: Método de Brovey


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A continuación vemos el resultado que ofrece gvSIG en el método Brovey:

Fig. 145: Imagen Fusionada, Método de Brovey.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. CONCLUSIONES

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8. CONCLUSIONES

Para un mejor entendimiento, se agrupan las conclusiones en tres grandes puntos, que son:

1. Respecto a la metodología y trabajo en gvSIG.

Debido a que la herramienta de Teledetección que integra gvSIG, aún están en desarrollo y a pesar de las limitaciones que se pueda encontrar al aplicar técnicas de teledetección, como son:

- Automatización de procesos (como son la generación de modelos de pendientes o de orientaciones, calculo de índices o cualquier otro proceso que se encuentre automatizado en otro software) pero si se aplica el conocimiento que un estudiante o titulado de Ingeniería en Geodesia y Cartografía, todas las técnicas, se pueden realizar de forma manual, como he descrito en la metodología y manual. Para muchos puede suponer un atraso, pero pienso que si tenemos en cuenta el coste tanto para estudiantes como usuarios, es cero, puede ser una ventaja en lugar de una desventaja.

- Un análisis estadístico más exhaustivo en la generación de procesos como son: la transformación tasseled cap (aún no es posible generar máscaras a partir de roi´s en los diagramas de dispersión), la clasificación supervisada (en los distintos métodos que se incluye en esta herramienta dentro de gvSIG, las estadísticas no son comparables, a softwares tipo ENVI). Pero todas ellas subsanables en un futuro próximo, debido a la labor de testeo y mejora continúa que sufre gvSIG.

- También destacar que me parece una buena herramienta académica, desde el punto de vista, que al ser código abierto, permite una personalización mediante la programación. De manera que si se necesita una aplicación/ herramienta, mediante la descarga del código fuente, se puede modificar/ crear/ adaptar a las necesidades, sin esperar a futuras versiones.

2. Respecto a la aplicación real de gvSIG.

Esta metodología de integrar imágenes ráster en un SIG, presenta importantes mejoras sobre los métodos tradicionalmente utilizados:

• Posibilita estudios de años anteriores, pues las imágenes de satélite están almacenadas y disponibles en cualquier momento, planteamiento inabordable desde cualquier otro método

• Es un método más económico que cualquiera de los tradicionalmente utilizados mediante de toma de datos de campo.

• Es un método rápido, ya que ajustado el proceso, se pueden estar introduciendo datos para futuros análisis.

• Ante la ausencia o la inviabilidad de métodos alternativos, éste es un

TRABAJO FINAL DE CARRERA. CONCLUSIONES

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métodos (con todos los elementos de corrección que se deseen) siempre factible de aplicar. Aunque no es conveniente aplicarlo de forma aislado, puede ser apoyado y/o corregido con datos de (inventarios, parcelas experimentales, contadores, etc.).

• La posibilidad de generar procesos en imágenes, cruce de datos alfanuméricos con datos ráster y la creación de mapas, agiliza el resultado final, ya que siempre es más pesado usar dos softwares en la persecución de un resultado.

3. Respecto a gvSIG como herramienta de Teledetección

Es importante destacar, que actualmente la versión de gvSIG, que lleva integrada todas las herramientas de Teledetección, aún a fecha de hoy, no se ha publicado, por lo que no está de forma disponible para la comunidad SIG. De hecho, todo lo realizado y contado en este documento se ha realizado en versiones inestables, en la continua tarea de testeo que se lleva a cabo en la CIT. Lo que conlleva limitaciones, pero no por ello un sueño inalcanzable, ya que en próximos meses estará al alcance de todos los usuarios y nuevos usuarios de gvSIG.

Por todo lo comentado anteriormente, pongo de manifiesto, que quizá gvSIG actualmente y en un futuro cercano, no sea una herramienta de Teledetección que esté a la altura de softwares propietario como puedan ser ENVI, Erdas o cualquier otro, pero si puedo decir que gracias a la comunidad de gvSIG, que notifica incidencias y mejoras, se convertirá en una gran herramienta, destacando sobre el resto su coste para el usuario, que continuando con la filosofía actual, será 0. Por ello, pongo de manifiesto, que gvSIG será una gran herramienta y sobre todo el hecho de ser un software libre multiplataforma, abrirá fronteras y no las cerrará, ya que no será necesario disponer de un sistema operativo determinado, para instalar un software concreto, como ocurre con otros SIG.

TRABAJO FINAL DE CARRERA. RECURSOS

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9. RECURSOS

Los recursos utilizados han sido:

• Plataforma Linux para el desarrollo del testeo, así como de la metodología, aplicación y manual, realizados con el software gvSIG instalado sobre sistema operativo KUBUNTU.

• gvSIG, en sus diferentes versiones de testeo desde abril de 2008 hasta septiembre de 2009, para el análisis y a producción de los mapas.

• Plataforma Windows, para la elaboración de este documento.

• Todas las imágenes disponibles para el testeo en la Consellería de Infraestructuras y Transporte.

• Todas las imágenes disponibles proporcionadas en las prácticas de Teledetección de ambos cursos (tanto de Teledetección como de Teledetección Avanzada).

• Imágenes satélite de los sensores Landsat ETM e IRS, procedentes del laboratorio de Teledetección de la ETSIGCT.

10. FUENTES DE INFORMACIÓN

Referencias bibliográficas:

• Prácticas de Teledetección (U.P.V), ref.: 2003-4033.

• Apuntes de la asignatura: Teledetección de 4º curso.

• Apuntes de la asignatura: Teledetección Avanzada de 5º curso.

Referencias páginas web:

• Descarga de versiones inestables de gvSIG:

https://gvsig.org/web/projects/gvsig-desktop/devel/gvsig/1-9-0/version/?searchterm=1.9

• descarga de versiones estables y futuras de gvSIG:

http://www.gvsig.gva.es/

• Descripción pruebas de software:

http://es.wikipedia.org/wiki/Pruebas_de_software

• Descripción Software Libre: http://www.gnu.org/

• Manuales en línea de gvSIG: https://gvsig.org/web/docusr

• Testeo mediante planes de prueba:

https://gvsig.org/web/search?SearchableText=planes+de+prueba

• Instituto Geológico y Minero de España:

http://www.igme.es/internet/default.asp

Artículos de consulta:

• Calera, J. Reyes, C. Martínez y J. Sánchez (Sección de Teledetección y SIG. Instituto de Desarrollo Regional. Universidad de Castilla-La Mancha) Seguimiento de los cultivos de regadío en la Mancha Oriental de sde 1982 a 1997, utilizando imágenes Landsat TM y MSS, en combinació n con herramientas SIG.

• J. C. Gumiel, V. Fabregat, C. Antón-Pacheco, G. Ram os y E. Sánchez. (Instituto Tecnológico Geominero de España) Clasificación de imágenes Landsat TM para la estimación de superfici es de regadío en la Vega Baja y Campo de Elche, Unidad Hidrogeoló gica 07.24

(Alicante).

• Santiago Castaño Fernández (jefe de la Sección de Teledetección e Hidrogeología. Centro Regional de Estudios del Agua. Instituto de Desarrollo Regional. Universidad de Castilla-La Mancha). Aplicaciones de la Teledetección Y SIG al control y cuantificación de las extracciones de agua subterránea.

• S. Montesinos, R. Manzano, E. Luna y J. R. Aragón. (Comisaría de Aguas. Confederación hidrográfica del Guadiana). Reconocimiento de aprovechamientos en regadío con aguas subterráneas. Discusión, metodología y marco legal.

Índice de Figuras:

Fig. 1: Descarga de gvSIG ............................................................................................................ 8 Fig. 2: Imagen de un Ticket vacío. .............................................................................................. 12 Fig. 2: Imagen de un Ticket dado de alta .................................................................................... 12 Fig. 4: Esquema de la jerarquía en un plan de pruebas ............................................................. 15 Fig. 5: Visualización de imágenes en verdadero y falso color. ................................................... 16 Fig. 6: Estadísticas de las diferentes bandas de la imagen Sagunto ........................................ 18 Fig. 7: Análisis de las estadísticas de Sagunto. .......................................................................... 19 Fig. 8: Aplicación de realce lineal. ............................................................................................... 20 Fig. 9: Estadísticas e histograma de la banda 2 dilatada............................................................ 21 Fig. 10: Imagen Banda 2 dilatada ............................................................................................... 21 Fig. 11: Recorte del agua (subset del agua) .............................................................................. 22 Fig. 12: Estadísticas del recorte de agua. ................................................................................... 22 Fig. 13: Banda 5 menos su valor mínimo.................................................................................... 23 Fig. 14: Estadísticas tras aplicar el método de chávez. .............................................................. 24 Fig. 15: Histograma Sagunto Corregido de dispersión atmosférica. .......................................... 25 Fig. 16: Imágenes a ajustar......................................................................................................... 26 Fig. 17: Estadísticas imagen Landsat TM. .................................................................................. 26 Fig. 18: Insertar imagen IRMS. ................................................................................................... 26 Fig. 19: Estadísticas banda 2 de la imagen Landsat TM. ........................................................... 27 Fig. 20: Estadísticas e imagen tras el ajuste............................................................................... 28 Fig. 21: Imagen original afectada de ruido.................................................................................. 30 Fig. 22: Imágenes con los distintos filtros de media. .................................................................. 30 Fig. 23: Imagen original afectada de ruido binario. ..................................................................... 31 Fig. 24: Imágenes con los distintos filtros de median. ................................................................ 31 Fig. 25: Imagen original procedente del sensor Landsat TM...................................................... 32 Fig. 26: Imágenes con los distintos filtros de Paso Alto. ............................................................. 32 Fig. 27: Imagen original procedente del sensor pancromático del IRS. .................................... 33 Fig. 28: Imágenes con los distintos tipos de filtro High-Boost .................................................... 33 Fig. 29: Imágenes con filtro paso alto y High-Boost.................................................................... 34 Fig. 30: Imagen original procedente del sensor Landsat TM...................................................... 34 Fig. 31: Filtros direccionales en los 4 puntos cardinales. ........................................................... 35 Fig. 32: Imagen original procedente del SPOT, sensor pancromático........................................ 35 Fig. 33: Filtros Direccionales en los eje X e Y. ............................................................................ 36 Fig. 34: Matrices de cálculo para los eje X e Y............................................................................ 36 Fig. 35: Esquema correcciones geométricas. ............................................................................. 37 Fig. 36: Tabla de puntos de control del Registro de Imágenes. .................................................. 37 Fig. 37: Tabla de puntos de control del Rectificado de Imágenes. ............................................. 38 Fig. 38: Esquema de trabajo. ...................................................................................................... 39 Fig. 39: Imagen original de Castellón procedente de Landsat TM. ............................................ 40 Fig. 40: Tabla de Autovalores y Varianza del ACP....................................................................... 40 Fig. 41: Imagen original de la zona de regadíos del Júcar procedente de Landsat TM (6 bandas)..................................................................................................................................................... 42 Fig. 42: Espacio RGB (a) y Espacio HSI (b)1 ............................................................................. 45 Fig. 43: Procedimiento del Método Fusión1................................................................................ 46 Fig. 44: Método de Brovey2 ........................................................................................................ 46 Fig. 45: Tabla de datos de los pozos, usados en el análisis. ...................................................... 49 Fig. 46: Sistema de Información del agua subterránea (IGME).................................................. 50 Fig. 47: Esquema del proceso seguido en el análisis. ................................................................ 52 Fig. 48: Esquema del proceso seguido en el cruce de datos alfanuméricos con datos ráster. . 54 Fig. 49: Carga de imágenes ........................................................................................................ 56 Fig. 50: Abrir ficheros RAW. ....................................................................................................... 58 Fig. 51: Selector de imágenes..................................................................................................... 60 Fig. 52: Salvar Imagen. ............................................................................................................... 60 Fig. 53: Selección de tipo de imagen al guardar. ........................................................................ 61 Fig. 54: Opciones de remuestreo. ............................................................................................... 62 Fig. 55: Imagen en Verdadero Color. .......................................................................................... 63

Fig. 56: Imagen en Falso Calor ................................................................................................... 64 Fig. 57: Vista de análisis.............................................................................................................. 64 Fig. 58: Imagen en Vista de Análisis. .......................................................................................... 65 Fig. 59: Información de la capa/ imagen. .................................................................................... 66 Fig. 60: Información de la imagen/ Metadatos. ........................................................................... 67 Fig. 61: Estadísticas Básicas. ..................................................................................................... 67 Fig. 62: Cálculo de estadísticas. ................................................................................................. 68 Fig. 63: Histogramas. .................................................................................................................. 68 Fig. 64: Cálculo del Histograma. ................................................................................................. 69 Fig. 65: Menú contextual del Histograma.................................................................................... 70 Fig. 66: Propiedades del Gráfico................................................................................................. 70 Fig. 67: Restricción de los valores del Histograma..................................................................... 71 Fig. 68: Valores del Histograma en Tabla.................................................................................... 72 Fig. 69: Preferencias del Ráster. ................................................................................................. 72 Fig. 70: Diagramas de Dispersión. .............................................................................................. 73 Fig. 71: Ejemplo de Diagramas de Dispersión............................................................................ 73 Fig. 72: Tabla de Color en una imagen. ...................................................................................... 74 Fig. 73: Ejemplo de un mapa con tablas de Color. ..................................................................... 74 Fig. 74: Perfil de una imagen. ..................................................................................................... 75 Fig. 75: Diálogo del perfil de imagen........................................................................................... 75 Fig. 76: Elección de la extensión................................................................................................. 77 Fig. 77: Resolución de la imagen de salida. ............................................................................... 78 Fig. 78: Selección de bandas de la imagen de salida................................................................. 78 Fig. 79: Opciones de Salida. ....................................................................................................... 79 Fig. 80: Regiones de Interés (ROI). ............................................................................................ 80 Fig. 81: Definición de ROI´s. ....................................................................................................... 80 Fig. 82: Tipos de Roi a dibujar; punto, línea y polígono. ............................................................. 80 Fig. 83: Ejemplo de Visualización de ROI´s. ............................................................................... 81 Fig. 84: Calculadora de Bandas. ................................................................................................. 82 Fig. 85: Opciones de salida. Calculadora de bandas. ................................................................ 83 Fig. 86: Propiedades del ráster. .................................................................................................. 84 Fig. 87: Realce de una imagen. .................................................................................................. 85 Fig. 88: Aplicación de un Realce. ................................................................................................ 87 Fig. 89: Realce Lineal.................................................................................................................. 88 Fig. 90: Realce por tramos o Level-Slice. ................................................................................... 88 Fig. 91: Realce no Lineal............................................................................................................. 89 Fig. 92: Propiedades del ráster. .................................................................................................. 90 Fig. 93: Visualización de las bandas ........................................................................................... 91 Fig. 94: Filtros Espaciales. .......................................................................................................... 93 Fig. 95: Diseño filtros Personalizados......................................................................................... 94 Fig. 96: Filtros de Paso Bajo. ...................................................................................................... 95 Fig. 97: Diseño filtro de Gradiente............................................................................................... 97 Fig. 98: Geolocalización. ............................................................................................................. 98 Fig. 99: Geolocalización de una imagen. .................................................................................... 99 Fig. 100: Introducción de Coordenadas X e Y en la carga (esquina superior izquierda). ........ 101 Fig. 101: Introducción de Coordenadas X e Y en la carga (indicado por los gráficos.)............ 101 Fig. 102: Elección del tipo de georreferenciación. .................................................................... 102 Fig. 103: Controles de Vista. ..................................................................................................... 104 Fig. 104: Zoom_Control............................................................................................................. 105 Fig. 105: Marcación de puntos de control. ................................................................................ 105 Fig. 106: Elección de Tipo de Transformación. ......................................................................... 107 Fig. 107: Error RMS de los puntos. ........................................................................................... 108 Fig. 108: Herramientas de Control de Inserción de puntos. ..................................................... 108 Fig. 109: Georreferenciación con Remuestreo. ........................................................................ 110 Fig. 110: Transparencia por Píxel.............................................................................................. 110 Fig. 111: Georreferenciación. .....................................................................................................111 Fig. 112: Tipo de Georreferenciación: Rectificación...................................................................111 Fig. 113: Distribución de Vistas, con cartografía vectorial. ........................................................111 Fig. 114: Inserción de puntos de control (con cartografía vectorial) ......................................... 112 Fig. 115: Transformaciones. ...................................................................................................... 113

Fig. 116: Menú de Transformaciones Multiespectrales............................................................. 113 Fig. 117: Cálculo de las Estadísticas de la Transformación...................................................... 114 Fig. 118: Ejemplo Imagen resultante de la Transformación de de CCPP. .............................. 114 Fig. 119: Banda igual a CCPP. .................................................................................................. 115 Fig. 120: Ejemplo de 3 Componentes de la imagen. ................................................................ 115 Fig. 121: Transformaciones....................................................................................................... 116 Fig. 122: Elección de la Transformación y tipo de sensor......................................................... 116 Fig. 123: Ejemplo Imagen resultante de la Transformación Tasseled Cap............................. 117 Fig. 124: Ejemplo de las 3 Bandas de la Transformación......................................................... 117 Fig. 125: Imagen Ráster Monobanda........................................................................................ 118 Fig. 126: Máscara por Binarización........................................................................................... 119 Fig. 127: Definición de la Región de Interés. ............................................................................ 119 Fig. 128: Clasificación de la imagen por ROI............................................................................ 120 Fig. 129: Máscara por ROI. ....................................................................................................... 120 Fig. 130: Análisis de la máscara................................................................................................ 121 Fig. 131: Cálculo de Índices con SEXTANTE. .......................................................................... 122 Fig. 132: Cálculo del NDVI con la calculadora ráster................................................................ 123 Fig. 133: Imagen NDVI de gvSIG.............................................................................................. 124 Fig. 134: Comprobación de Valores de la Imagen NDVI. ......................................................... 124 Fig. 135: Mosaico de imágenes. ............................................................................................... 125 Fig. 136: Menú de la Herramienta “Mosaicos”. ......................................................................... 125 Fig. 137: Mosaico de Imágenes. ............................................................................................... 126 Fig. 138: Herramienta Fusión de imágenes. ............................................................................. 127 Fig. 139: Imagen multiespectral ................................................................................................ 127 Fig. 140: Seleccionar imagen pancromática desde archivo. .................................................... 128 Fig. 141: Seleccionar método de Fusión................................................................................... 128 Fig. 142: Espacio RGB (a) y Espacio HSI (b)1 ......................................................................... 129 Fig. 143: Procedimiento del Método Fusión1............................................................................ 130 Fig. 144: Método de Brovey ...................................................................................................... 130 Fig. 145: Imagen Fusionada, Método de Brovey. ..................................................................... 131

TFC: “ESTUDIO DE gvSIG EN APLICACIONES DE TELEDETECCIÓN Y SIG”.

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