CAPACITACIÓN Basico Codelco Abril2014

Curso Geopro cesamiento de Imágenes

CURSO PROCESAMIENTO DE IMÁGENES ERDAS IMAGINE 2014

MANUAL BÁSICO Y EJERCICIOS PRÁCTICOS

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TABLA DE CONTENIDOS MÓDULO I: FUNCIONES BÁSICAS DE ERDAS IMAGINE 1. Visualización de imágenes y vectores en Erdas 2. Herramientas Básicas de Erdas (HOME) (HOME) 3. Herramienta Multiespectral y Pancromática 4. Subset de Imágenes 5. Importar – Exportar Imágenes.

MÓDULO II: SINCRONIZACIÓN CON GOOGLE EARTH 1. Conexión de Google Earth en Erdas 2. Link y Sincronización de una imagen entre Erdas y Google Earth 3. Link entre Erdas y Google Earth

MÓDULO III: CORRECCIÓN GEOMÉTRICA DE IMÁGENES 1. Sincronización de imágenes en AutoSync 2. Ortorectificación de un fotograma aéreo independiente 3. Georreferenciación de Imágenes por polinomio 4. Ortorectificación de Imágenes FORMOSAT 2 MÓDULO IV: MODELAMIENTO Y ANÁLISIS DEL TERRENO

1. Obtención de Dem a partir de curvas de nivel y archivos ASCII 2. Mapas de Pendiente Pendiente,, Aspecto y Color Hipsométrico 3. Perfiles del Terreno 2D y 3D 4. Vistas tridimensionales y realidad virtual (Image Drape y Virtual Gis) 5. Análisis de Visibilidad MÓDULO V: PROCESAMIENTOS Y TRANSFORMACIONES EN LA IMAGEN

1. Mosaico de Imágenes 2. Resolution Merge 3. Índice Vegetacional Normalizado (NDVI) 2


TABLA DE CONTENIDOS MÓDULO I: FUNCIONES BÁSICAS DE ERDAS IMAGINE 1. Visualización de imágenes y vectores en Erdas 2. Herramientas Básicas de Erdas (HOME) (HOME) 3. Herramienta Multiespectral y Pancromática 4. Subset de Imágenes 5. Importar – Exportar Imágenes.

MÓDULO II: SINCRONIZACIÓN CON GOOGLE EARTH 1. Conexión de Google Earth en Erdas 2. Link y Sincronización de una imagen entre Erdas y Google Earth 3. Link entre Erdas y Google Earth

MÓDULO III: CORRECCIÓN GEOMÉTRICA DE IMÁGENES 1. Sincronización de imágenes en AutoSync 2. Ortorectificación de un fotograma aéreo independiente 3. Georreferenciación de Imágenes por polinomio 4. Ortorectificación de Imágenes FORMOSAT 2 MÓDULO IV: MODELAMIENTO Y ANÁLISIS DEL TERRENO

1. Obtención de Dem a partir de curvas de nivel y archivos ASCII 2. Mapas de Pendiente Pendiente,, Aspecto y Color Hipsométrico 3. Perfiles del Terreno 2D y 3D 4. Vistas tridimensionales y realidad virtual (Image Drape y Virtual Gis) 5. Análisis de Visibilidad MÓDULO V: PROCESAMIENTOS Y TRANSFORMACIONES EN LA IMAGEN

1. Mosaico de Imágenes 2. Resolution Merge 3. Índice Vegetacional Normalizado (NDVI) 2


MÓDULO VI: ANÁLISIS MULTITEMPORAL Y DETECCIÓN DE CAMBIOS 1. Layer Stack 2. Composición Multitemporal a partir de Banda IR – Detección de Cambio 3. Diferencia entre Imágenes 4. Componentes Principale Principaless 5. Detección de Cambio por Zona (Zonal Change Detectio Detection) n)

CLASIFICACIÓN CIÓN MULTIESPECTR MULTIESPECTRAL AL MÓDULO VII: CLASIFICA

1. Clasificación NO-Supervisa NO-Supervisada da (ISODATA) 2. Etiqueta de nombres de clase 3. Generalizaci Generalización ón de Clases 4. Recolección de Firmas Firmas Espectrales Espectrales (Entrenamiento (Entrenamiento Supervisado Supervisado)) 5. Evaluación de Firmas Espectrales 6. Clasificación Supervisad Supervisada a

MÓDULO VIII: GENERACIÓN DE PRODUCTOS CARTOGRÁFICOS 1. Creación de un Mapa 2. Elementos de un Mapa

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INTRODUCCIÓN El siguiente manual está diseñado para aprender las herramientas básicas de ERDAS IMAGINE y practicar directamente con el software las técnicas más utilizadas para el procesamiento digital de imágenes siguiendo paso por paso las tareas definidas en cada sección. Este material es complemento de los conceptos entregados por su instructor en cada sesión de clases. El manual de ejercicios contiene instrucciones detalladas paso a paso para el desarrollo de ciertos procesos, entregando al usuario la capacidad de recrear posteriormente los procesos desarrollados en clases. El usuario deberá tener presente que cada ejercicio entrega un recorrido simple a través de las herramientas del software de geoprocesamiento ERDAS IMAGINE. En la mayoría de los casos, existen varias formas de maximizar el uso de las herramientas dependiendo del proyecto individual. Estos son los desafíos que enfrenta el usuario de ERDAS IMAGINE.

Convenciones de los Ejercicios 1)

Título de Página- Entrega un listado con los objetivos y las tareas que deben desarrollarse en el ejercicio.

2)

Pasos - Específica los pasos individuales que conducen al proceso.

3)

Preguntas- Una serie de preguntas relevantes para observar la comprensión y estimular la discusión.

Convenciones Gráficas 

Nota:

Describe circunstancias especiales y entrega información adicional.

Advertencia: advierte al usuario sobre potenciales peligros y obstáculos y cómo evitar los errores en las salidas. 

Referencia: guía al usuario hacia la teoría que existe detrás de las funciones y los procesos.

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CONVENCIONES PARA EL MOUSE LMB

Botón Izquierdo del Ratón

SCROLL

Rueda de Desplazamiento

RMB

Botón Izquierdo del Ratón

TERMINOLOGÍA DE VENTANAS

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MÓDULO I: FUNCIONES BÁSICAS DE ERDAS IMAGINE 1. VISUALIZACION DE IMAGENES Y VECTORES EN ERDAS En el Viewer pantalla negra hacer clic en boton derecho del mouse y seleccionar OPEN RASTER, se pueden hacer variadas tareas con la ventana emergente que más adelante se iran explicando.

:

En esta ventana emergente se pueden abrir y crear archivos tales como vectores, AOI, Anotaciones, entre otros. Una vez cliqueado el boton de Open Raster Layer se desplegara una ventana que dice Select Layer To Add

A B C A. Recent: Es común que cuando se trabaja en un proyecto para abrir el mismo archivo una y otra vez. Usted puede eliminar la necesidad de navegar por las carpetas para abrir el mismo archivo con los botones Recent y Goto. Estos botones están situados en la capa de seleccionar para agregar diálogo. B. Goto: Cuando se selecciona el botón Recent, IMAGINE, aparecerá una lista de varios de los archivos que se han abierto recientemente. Puede seleccionar el archivo que desee y haga clic en Aceptar para abrir rápidamente el archivo. Además, el usuario puede ver una lista de directorios de archivos se ha accedido recientemente y carpetas con el botón Goto. 6


C. File Of Type: En esta ventana se desplegan todos los formatos que soporta ERDAS. (TIFF, GeoTIFF, MrSID, JPEG2000, entre otros). 1.1 Raster Option A. Display as True color: Permite seleccionar las bandas según el canal siempre que se trate una imagen multiespectral en caso de una imagen pancromatica solo se muestra una unica banda. Pseudo color: Permite seleccionar una banda para mostrar en escala de grises, permite variar con posterioridad los colores que componen la escala. Gray scale: Muestra la banda seleccionada en escala de grises. Relief: Muestra la banda como si se tratara de un relieve (aplicable principalente en MDT).

A B

C

B. Display Layer / Layer to color Permite la selección de las bandas en los canales RGB (multiespectral) o la banda a mostrar en escala de grises (pancromatica).

C. Otros Orient Image to Map System: Este boton habilita si la calibracion es salvada para el archivo de la imagen, si no hay calibracion. De otro modo la calibracion se ignora. Clear Display: Limpia el visor de las imágenes. Fit to Frame: Encuadra la totalidad de la imagen preexistente en la ventana. Data Scaling: Establece el rango de la visualizacion entre 0 y 255. Set View Extend: Permite especificar las coordenadas de la esquina superior y la esquina inferior derecha para la visualizacion. No Strech: Muestra la imagen sin la aplicación del strech lineal de 0 a 255. 7


Background Transparent: Muestra el color de fondo transparente. Zoom by: Permite seleccionar el ratio de zoom siempre y cuando este deselccionado el “ Fit to Frame”. Using: Permite seleccionar el modo de remuestreo de los valores de la imagen seleccionando uno de los métodos: Vecino mas Proximo; Interpolacion Bilinear; Convolucion Cubica; Spline Bicubico. D. Multiple Esta pestaña muestra las diferentes posibilidades para la apertura de multiples ficheros seleccionados a la vez.

D

Multiple Independent Files: Abre las imágenes como ficheros individuales poniendolos uno encima del otro. Multiple Imáges in Virtual Mosaic: Abre un mosaico virtual con las imágenes seleccionadas como una sola. Multiple Imáges in Virtual Stack: Considera las imágenes como bandas de una misma imagen, asignandole una banda a cada imagen. Una vez seleccionada cada una de las opciones anteriores se pulsa OK y se nos mostrara en el visor la imagen de acuardo a las opciones elegidas.

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1.2. Vector Option Una vez cliqueado el boton de Open Vector Layer se desplegara una ventana llamada Select Layer To Add

Donde aparecen las mismas opciones de Recent, Goto para ir en búsqueda del directorio donde se aloja nuestro vector.

Use Symbology: Permite rescatar una simbología ya guardada.

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Clear Display: Limpia el visor de las imágenes. Cuando se despliega el vector, viene con una simbología por defecto, la cual puede ser cambiada. Dentro de la barra de herramientas se suma una nueva pestaña llamada Style donde se encuentran variadas opciones para cambiar las propiedades de los vectores, también está el icono de Viewing Properties el cual entrega más propiedades del vector y mucho más completo.

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2. HERRAMIENTAS BASICAS DEL ERDAS (HOME) Una vez cargada la imagen en el Viewer , se pueden llevar a cabo las operaciones como Zoom In, Zoom Out, Cerrar la Imagen, Mover la Imagen, Ajustar la Imagen a la ventana, entre muchas otras opciones.

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2.1. Information 2.1.1. Contents: En este lugar encontramos la Table of Contents, Retriever y Shoesbox, que se despliega al costado izquierdo de la pantalla de ERDAS donde se muestran los Views 2D, 3D. 2.1.2. Metadata: Es el suministro de la imagen el que nos proporciona las características principales de la imagen como son la fecha de toma, el tamaño del píxel de la imagen, el tipo sensor, el numero de bandas, entre otras.

a b c d e

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a. File Info: Nombre de la capa, tipo de fichero, última modificación, número de bandas, fichero de imagen y auxiliar, tamaño de la imagen. b. Layer Info: Ancho; alto, tipo (continuo/discontinuo), altura del bloque, anchura del bloque, tipos de datos, (8 bits, 16 bits,…) compresión, orden

de los datos, algoritmo de las Pyramid Layer.

c. Static Info: Información estadística de la capa. Valor mínimo, valor máximo, mediana, desviación estándar, factor de salto en X y en Y, unidades de medida, modelo geométrico. d. Map Info: Coordenadas de las cuatro esquinas del polígono que inscribe la imagen, tamaño del píxel en X e Y, unidades de medida, modelo geométrico. e. Projection Info: Proyección, Esferoide y Datum. Pestaña Projection: Es un detalle de la información reflejada en el Projection Info de la pestaña general. Pestaña Histogram: Muestra una representación de los valores de la imagen mediante una gráfica, además de poder manipular el Histograma. Pestaña Píxel Data: Muestra los valores para cada uno de los píxeles de la imagen. Existen, además una serie de pestañas con información suplementaria en función del formato de la imagen; por ejemplo en una imagen GeoTiff aparece la pestaña TIFF Info que muestra los datos de la cabecera del fichero. Asimismo en la barra de herramientas hay un sinnúmero de herramientas que se pueden utilizar a partir del fichero de Metadata, como por ejemplo en Edit se despliegan herramientas como: cambiar proyección, elevación, eliminar Pyramid Layer, entre otras funcionalidades. Para modificar el histograma de la imagen vaya a Tab Panchromatic o Multispectral seleccionar el icono Contrast Adjustment y elegir la opción Breakpoints. :

2.1.3. Select: Esta herramienta sirve para seleccionar elementos, cuando esta seleccionado este botón estará resaltado.

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2.1.4. Inquire: Puntero en forma de cruz que muestra los niveles digitales de la imagen junto con una ventana emergente denominada Viewer.

a b c

d

e

f

a. Projection: Identifica la proyección en la cual se encuentra la imagen. b. Layer: Número de bandas. c. Band: Muestra las bandas dependiendo de la imagen si pancromática o multiespectral. d. File Píxel: Valor del píxel en cada banda e. LUT Value: Lookup Table Value, conjunto ordenado de números que se utiliza para realizar una función en un conjunto de valores de entrada. f. Histogram: Valor dado al píxel en el histograma. 2.1.5. Measurement: Se agrega una nueva pestaña llamada Measurement, donde están todas las herramientas de medición y permite medir puntos, líneas, polígonos, rectángulos y elipses en la capa visible. Tanto la distancia y el área se reportan en las unidades que usted seleccione.

2.2. Edit: Box de herramientas hechas para: Copy, Paste, Cut, Deshacer , Delete,

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2.3. Extend - Fit to Frame : Encuadra la totalidad de la imagen preexistentes. - Reset : Restablece la imagen a un factor de zoom de 1,0. - Zoom In : Amplia la imagen. - Zoom Out : Aleja la imagen. - Previus Extend : Vuelve a la medida de visualización previa. - Pan : Mueve la imagen en todo el Viewer. - Scale : Amplia o reduce la imagen según la escala señalada.

2.4. Window - Add Views: Esta herramienta se despliega en el Ribbon o en el View botón derecho del Mouse, se puede visualizar Views en 2d y 3d, además de crear un mapa y interactuar con el VirtualGIS, entre otras funciones. - Link Views: Vincular espacialmente todas las vistas abiertas a la vista activa. - Equalize Scale: Iguala escala con varias imágenes

2.5. View: - Aling North - Swipe/Blend/Flicker - Clear View - Basemap - New Inset Viewer - Place Scale Bar - Background Colors - AOI Style - Properties - Place North Arrow 2.6. Scale And Angle - Scale thumbwheel - Angle thumbwheel

2.7. Roam

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3. HERRAMIENTAS MULTIESPECTRAL Y PANCROMÁTICA Ya vistas las herramientas básicas del HOME procederemos a detallar las herramientas de las pestañas que se adhieren en el Ribbon cuando se abre una imagen pancromática o multiespectral. Para este ejemplo desarrollaremos las herramientas de la multiespectral

1

2

3

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7

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3.1.Enhancement (Realces)

        

i. General Contrast: Aplica varias mejoras a la imagen en View tales como: General Contrast Histogram Equalization Standard Deviation Photography Enhancement Piecewise Contrast Breakpoints Load Breakpoints Save Breakpoints Data Scaling ii. Direct DRA: Se asegura de que el brillo y el contraste se ajustan automáticamente en forma óptima, mientras navega por la imagen.

3.2.Brightness Contrast: Ajustar el brillo y el contraste de la imagen que se muestra actualmente. Los cambios de brillo y contraste se muestra en la vista no afectan a los valores almacenados en los datos de su trama.

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3.3.Sharpeness



Filtering: Realizar operaciones de mejora de imagen, como promedio, de paso alto o paso bajo filtro en la imagen mostrada en la vista. Standard Desviations 2.0

3x3 Low Pass

Standard Desviations 2.0

3x3 High Pass

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3.4. Bands: Seleccione las capas (bandas) que se muestran en rojo, verde y azul en el monitor. Las bandas que se pueden seleccionar de diferentes archivos. También puede desactivar las bandas seleccionadas.

1. Combinación de bandas Color en el Visible Seleccionar las imágenes: valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 3 valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 2 valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 1

canal Rojo canal Verde canal Azul

2. Combinación de bandas Color Infrarrojo Cercano Seleccionar las imágenes: valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 4 valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 3 valle_del_choapa_worldview50cm.img: banda 2

canal Rojo canal Verde canal Azul

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3.5.View

1. Layer_1 2. Pixel transparent 3. Resampling - Nearest Neighbor - Bilinear Interpolation - Cubic Convolution - Bicubic Spline Nearest Neighbor

Bilinear Interpolation

Cubic Convolution

Bicubic Spline

Nearest Neighbor

Bilinear Interpolation Cubic Convolution

Bicubic Spline

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3.6.Utilities 3.6.1. Subset & Chip: Copiar una parte seleccionada, o un subconjunto de un archivo de datos existente y crea un nuevo archivo de datos.

3.6.2. Spectral Profile: Esta herramienta la encontramos en el Visor con el icono (profile) y al presionarla nos da la opción de elegir que tipo de perfil vamos a realizar (spectral, spatial o surface). Para este ejercicio desplegaremos la imagen “qb_mul_11ene.04” en bandas 4-3-2, haremos un zoom en el sector del Cerro Manquehue, consultaremos con la herramienta Profile y elegiremos Spectral donde aparecerá un grafico y con el ícono de la cruceta podemos interrogar sobre un punto que nos da información de valores para todas las bandas, además podemos rescatar una tabla en el gráfico Spectral Profile en el menú View / Tabular_Data:

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Ahora probemos con Profile Spatial que con la herramienta polilínea podemos interrogar a lo largo de una banda y desplegaremos la imagen dem_copi.img:

Finalmente, veremos Profile Surface que nos permite ver los valores para un área determinada y procederemos a desplegar la dem_copi.img:

3.6.3. Count Features: Esta herramienta sirve para el conteo de elementos en una imagen y se activa haciendo clic en el siguiente icono. 3.6.4. Pyramids & Statistics: Calcular las pirámides layer y Estadísticas de la imagen.

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3.7.Transform & Orthocorrect a. Orthorectifying DPPDB imagery b. Control Point c. Single Point d. Check Accuracy 3.8.Edit a. Fill b. Offset c. Interpolate :

Para las herramientas del Pancromático solo habría una diferencia ya que no estaría la pestaña donde se combinan las distintas bandas.

4. SUBSET DE IMÁGENES En ocasiones se necesita solo un área de una imagen, para aquello se debe realizar un corte. Para realizar ese procedimiento se hace necesario construir un polígono de corte que en lenguaje de Erdas se llama AOI (Area of Interest)

4.1 Generar AOI de un Área Determinada Para generar un AOI de un área que se esté visualizando en la imagen, primero se debe crear un archivo de AOI. Luego para construirlo, dentro de la Ribbon en el menú Drawing y en Insert Geometry, están las herramientas necesarias para trazar un polígono, este tendrá la forma que nuestro requerimiento amerite.

Después se guarda con el nombre que se le quiera dar.

4.2. Generar AOI desde un Shape Cuando se tiene un shape de cierta área con el cual se quiere cortar una imagen, se debe abrir el shape y seleccionarlo. Luego se debe copiar (1) y pegar con la herramienta Paste from Selected Object (2). Y ya estará listo nuestro AOI para guardarlo con un nombre.

1 2

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5. IMPORTAR – EXPORTAR IMÁGENES Para contar con un mejor manejo de las imágenes y ver con claridad los contrastes, muchas veces se hace necesario exportar o importar las imágenes. Dentro de Erdas Imagine 2013, en la pestaña Manage Data, se encuentran las herramientas de Conversión, tales como Import Data

5.1.

y Export Data

.

Importar

Cuando se tienen imágenes en otro tipo de formato y queremos llevarlo a alguno en particular se debe usar esta herramienta. Generalmente lo ideal en Erdas Imagine es traer cualquier formato al nativo del software, para esto se debe indicar que formato tiene la imagen que deseamos convertir y en la salida (output) se podrá elegir entre el nativo IMG, o ECW, JPEG2000, MrSID, TIFF

5.2.

Exportar

Para exportar es mucho más amplia la gama de formatos, donde se podrá elegir de una extensa lista. Solo se debe seleccionar el formato, ingresar la imagen en el input y darle un nombre de salida.

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MÓDULO II: SINCRONIZACIÓN CON GOOGLE EARTH

1. CONEXIÓN DE ERDAS CON GOOGLE EARTH Bien sabido que Google Earth hoy en día es una gran herramienta de localización de lugares, y un sinfín de elementos en particular, tales como: ciudades, ríos, calles, etc, donde podemos visualizar a distintas escalas y resoluciones imágenes del todo el mundo con gran precisión en coordenadas las cuales ayudan tremendamente para planear en una primera etapa proyectos, o visualizar áreas de interés a través de KML o KMZ. Para este ejercicio, desplegaremos:

1

2

3

1.1. Connect to Google Earth: Cuando ya se tiene desplegada alguna imagen dentro de la viewer, la función de esta primera herramienta será abrir Google Earth (GE), es la primera conexión entre el software y este. 1.2. Drive to Location: Es la geolocalización inicial de la imagen que se tiene desplegada, a su ubicación real en Google Earth. 1.3. Match GE to View: En la pantalla de GE se visualizara la extensión de imagen que tenga desplegada en la viewer de Erdas, es decir, si se despliega una parte o se hace un zoom en la vista al pinchar esta herramienta, esta parte de imagen será la visualizada en GE, tratando de reflejar lo más fielmente posible lo de la viewer. 1.4. Match View to GE: A lo contrario de la herramienta anterior, cualquier función que ejecute en GE al pinchar Match view to GE, será reflejado en la viewer.

Todas las herramientas mencionadas recientemente son de conexión del software con GE y localizan nuestra imagen, pero todavía no hay un link directo ni sincronización entre ambas partes, como se verá en el siguiente punto.

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2. LINK – SINCRONIZACIÓN DE UNA IMAGEN ENTRE ERDAS Y GOOGLE EARTH

2.1. Link GE to View: Con esta herramienta se pueden linkear ambas vistas, la de GE y Erdas. 2.2. Sync GE to View: Con esta herramienta se pueden sincronizar ambas vistas, la de GE y Erdas, por lo tanto automáticamente lo que se haga en la viewer, como zoom o desplazamientos se reflejaran en GE.

2. EXPORTACIÓN DE DATOS

2.3. Export View Footprints: Muestra el área total a través de un polígono en GE de lo que abarca la imagen desplegada en la viewer.

2.4. Export Overlays: Si se tienen vectores asociados a nuestra imagen y visualizados en Erdas, tales como caminos, hidrografía, etc. Podremos exportarlos a GE y ver como se despliegan y su ubicación espacial.

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MÓDULO III: CORRECCIÓN GEOMÉTRICA DE IMÁGENES 1. SINCRONIZACION DE IMÁGENES (AUTOSYNC) IMAGINE AutoSync utiliza un punto de concordancia automática algoritmo para generar miles de puntos de amarre, y produce un modelo matemático para atar las imágenes. Los flujos de trabajo que resulta significativamente a reducir o eliminar por completo a veces un punto de recogida manual. La salida debe ser por lo general igual o mejor en la precisión en comparación con la actual metodología. Para georreferenciar una imagen cruda en la estación de trabajo IMAGINE AutoSync.

1.1. De la barra de herramientas Ribbon seleccionar el Tab Toolbox y luego cliquear en e ir a AutoSync Workstation y aparecerá la siguiente pantalla.

1.2. Crear un nuevo proyecto IMAGINE AutoSync que será guardado con la extensión .Lap y llenar la siguiente ventana que se desplegara.

A

B

D

C

E F G

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A. Workflow: Seleccionar el botón Georeference. B. Project File: Nombre del proyecto. C. Geocorrection: seleccionar Resample. D. Resample Settings: a b

c

a. Resample Method: Seleccionar Cubic Convolution (el método de mejores resultados es el Bicubic Spline pero es muy lento). b. Cell Size: Dejar por defecto. c. Dejar por defecto las otras herramientas E. Default Output Directory: Haga clic en el icono de selección de Archivos para seleccionar un directorio de salida F. Default Output File Name Suffix: Escriba un nombre de archivo predeterminado sufijo a su elección, o mantener el _output por defecto. G. Generate Summary: Asegúrese de que el Informe Resumen está seleccionada. El nombre del proyecto, pero también puede hacer clic el icono de selección de archivos para seleccionar un nombre diferente y un directorio de su elección.

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Luego de haber creado el proyecto se abrirá el ambiente de trabajo de AutoSync que consiste en dos (2) ventanas principales para el despliegue con ventanas más pequeñas y un sector del Proyect Explorer que contiene la estructura de directorios de los archivos de imágenes que serán procesados. Menu Bar Workstation

PANEL DE ZOOM

PANEL DE VISTA

Pro ect

Viewer

PANEL DE VISUALIZACION PRINCIPAL

HEX VIEW

GCP Toolbar

CellArra

BI VIEW

Status Bar

1.3. Add Input Image (Agregar imagen de entrada): Después de haber creado el proyecto IMAGINE AutoSync, el siguiente paso es para agregar la imagen de entrada que desea georreferenciar. Para añadir una imagen de entrada para el proyecto, realice uno de los siguientes pasos:

1.4. Seleccione Archivo -> Añadir imágenes -> Imágenes de entrada ... la barra de menú.



Haga clic en la carpeta de entrada de imágenes en el Proyect Explorer Ver y seleccione la imagen de entrada en Add Input Image (Agregar qp_mul_11ene04.img)

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







Ver y seleccionar la imagen de entrada en Select Images To Open

Seleccione la imagen para abrir el archivo y haga clic en el archivo qp_mul_11ene04.img. Este archivo es una imagen QuickBird de Santiago, Cerro Apoquindo que no se ha rectificado. Haga clic en Aceptar y se desplegara la imagen en el Viewer.

1.5. Add Referent Image (Agregar imagen de referencia): Se deben seguir los siguientes pasos para agregar la imagen de referencia que desea usar. Para añadir una imagen de entrada para el proyecto, realice uno de los siguientes pasos:

1.6. Seleccione Archivo -> Añadir imágenes -> Imágenes de referencia ... en la barra de menú. 

Haga clic en la carpeta de referencia de imágenes en el Proyect Explorer Ver y seleccionar la imagen de referencia en Add Input Image (Agregar qp_pan_11ene04.img)

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1.7. Ver y seleccionar la imagen de entrada en Select Images To Open. 





Seleccione la imagen para abrir el archivo y haga clic en el archivo qp_pan_11ene04.img. Este archivo es una imagen QuickBird de Santiago, Cerro Apoquindo que ha sido georreferenciada. Haga clic en Aceptar y se desplegara la imagen de referencia en el Viewer derecho del visor de paneles

1.8. Una vez ingresadas las imágenes de entrada y referencia hacer clic en Project Properties y se desplegara la siguiente ventana y se completara para este ejercicio con los siguientes datos.

A

B

C D

se puede ajustar la configuración A. APM Strategy: En esta pestaña, del algoritmo de control de la colocación de puntos de anclaje que se genera automáticamente en las imágenes. El Punto de Medición Automático (APM) identifica características similares entre la imagen de entrada y la imagen de referencia. Dependiendo de la calidad y el tipo de imágenes, es posible que tenga que probar diferentes estrategias para encontrar un gran número de puntos de alta calidad. En la pestaña APM Strategy, en el Input Layer to Use, selecciones la banda 4 de la imagen QuickBird que será ajustada. En la opción Find Point With, seleccione Defined Patterm y el resto déjelo por defecto.



En el botón Advanced Settings dejar por defecto.



29


B. Geometric Model: En esta ocasión se seleccionara Polynomial, Order 3 y RMS Threshold 0.5. C. Projection: Seleccione Same as Input Image

B

C

D. Output: Déjelo por defecto.

D Acabamos de definir algunos parámetros para que el cálculo automático de puntos para estas imágenes sea el óptimo. Estos parámetros dependerán del tipo de imagen y sus características. . El sistema 1.9. Vaya y ejecute la operación de cálculo con el icono Run APM comenzará a calcular puntos de control. Luego del cálculo la lista Cell array de los puntos de control contendrá valores con puntos de control para ambas imágenes. Cuantos puntos calculó el sistema_________ Cual es su RMS total___________

1.10. Para ver la distribución de todos los puntos en la imagen, vaya con su Mouse a la columna Point# y con el botón 2 de Mouse busque Select All, los puntos en el Cell array serán seleccionados en color amarillo y los puntos se desplegarán en las imágenes de Input y Reference.

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1.11. Seleccione algún punto y note como el sistema identifica tanto el punto en la imagen de Input como de Reference. 1.12. Ahora, visualizaremos el reporte general de errores, vaya al ícono View the Summary Report, busque el punto con el RMS más alto e identifíquelo en la imagen.

Esta herramienta se utiliza para buscar los puntos con errores muy altos y fuera de tolerancia y poder identificarlos para posteriormente borrarlos de los cálculos.

1.13. Una vez que haya entendido el significado de los errores y este conforme con sus cálculos ejecutaremos el Resample que permitirá obtener una nueva imagen ajustada. Vaya al menú del AutoSync y en Process seleccione Calibrate/Resample. 1.14. Cuando el proceso termine, el software dispondrá las ventanas de forma diferente y desplegará la imagen resultante del proceso sobre la imagen que fue utilizada como Reference. 1.15. Para comprobar visualmente su ajuste puede utilizar las herramientas Blend, Swipe y Flicker . Cuando seleccione un punto en la imagen se desligará el punto sobre la 31


referencia y el punto calculado. Si los puntos están desplazados Usted lo notará ya que serán mostrados 2 puntos cercanos en la misma imagen.

1.16. Repita todo el proceso pero con las imágenes rapel89_utm.img como Input y rapel87utm7.img como referencia.

1.17. Repetir ejercicio con imagen Spot6, y siga las instrucciones del profesor.

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1. ORTORECTIFICACIÓN DE FOTOGRAMA AÉREO Objetivo: Generar una ortofoto precisa a partir de puntos de control colectados en terreno e información de cámara aérea. Tarea I:

Desplegar las fotografías aéreas para conocerlas.

Tarea II:

Estudiar las monografías con los GCPs.

Tarea III:

Comenzar con las herramientas de corrección geométrica.

Tarea IV:

Hacer la orientación interna.

Tarea V:

Hacer la orientación externa.

Tarea VI:

Construir un mosaico.

Entradas:

la_9513d.img, la_9515d.img, la_dem.img

Salidas:

ninguna

Herramientas: Geometric Correction, Camara, Mosaic Tool Pasos: 2.1. Desde el Viewer botón derecho del Mouse abrir New Layer Raster . Desde el listado seleccione la_9513d.img, desde el Raster Option Tab seleccione Fit to Frame y haga la combinación RGB = 1,2,3. Repita este proceso en otro Viewer pero con la imagen la_9515d.img. Estas dos fotografías aéreas son color y fueron tomadas a escala 1:20.000 para un estudio de las riveras del río Aconcagua en las cercanías de la ciudad de Limache. Estas son sólo dos fotografías de ese proyecto. Como usted puede observar estos fotogramas no son pares estereoscópicos por lo tanto, para generar una ortorrectificación se deberá utilizar la topografía del terreno proveniente de una fuente externa (restitución). Las fotografías aéreas fueron degradadas (bajar su peso) desde sus originales para poder realizar este ejercicio. La degradación se calculo para tener una dimensión de píxel en el terreno de aproximadamente 2 m. Con lo cual podríamos construir un producto final cercano a al escala 1:5000. a utilizar, para corregir 2.2. Ahora procederemos a seleccionar el modelo geométrico estas fotografías. Comenzaremos primero con la fotografía que se encuentra el Viewer #1 es decir la_9513d.img. Desde el Ribbon seleccionaremos la pestaña multispectral y seleccionaremos el icono ( Control Point).

33


2.3. En el diálogo de Set Geometric Model seleccionaremos el modelo de Camera, y seleccione OK con su mouse y aparecerá el dialogo de Camera Model Properties (No File).

2.4. Al seleccionar el modo camera aparecerá la siguiente pantalla en la cual deberemos seleccionar del GCP Tool Reference Setup, la opción Keyboard Only. Automáticamente aparecerá un CellArray para poner los puntos de control y un zoom para ubicarlos de mejor manera. Este procedimiento es similar al desarrollado en el ejercicio de Georreferenciación. Note que la única diferencia es que se agrega una columna en las coordenadas de referencias llamada Z. Aquí comenzará a desarrollar la orientación externa.

34


2.5. Una vez seleccionado la opción del punto 4 aparecerá la pantalla Reference Map Information, Ahora vaya al botón Set… Haga clic y se mostrará una nueva pantalla que será la Projection Chooser y vaya a custom, aquí definiremos los antecedentes de proyección para este proyecto que son:

Tipo de proyection: UTM Esferoide: Suth American 1969 Datum: SAD69 Zona UTM: 19 Sur del ecuador

2.6. Ahora iniciaremos los procedimientos para realizar la orientación interna. Indicaremos al modelo que utilice ciertos parámetros de cámara aérea que necesitará para desarrollar la ortofoto. Los siguientes antecedentes fueron extraídos del certificado de calibración de la cámara aérea que tomo los fotogramas y que corresponde a un modelo de cámara tipo Wild RC10. Punto principal: X= 0.006 mm Y= -0.005 mm Distancia focal: 153.163 mm Coor. Marcas fiduciales: 1. 2. 3. 4.

-105.994 106.011 -105.995 106.001

-106.005 106.000 106.000 -106.002

2.7. Ingrese entonces los dos primeros parámetros en los casilleros correspondientes al diálogo, es decir coordenadas del punto principal y distancia focal de la cámara. Luego desde el Elevation Sourse active la opción file, luego vaya a la carpeta y seleccione el archivo DEM llamado la_dem.img. Las otras opciones en este Tab manténgales por defecto.

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2.8. Ahora seleccione el Tab Fiducials y aparecerá una planilla vacía con columnas Image y Films. En los iconos de Fiducials Type seleccione el primero, además de seleccionar el Toggle Viewers selector en donde se encenderán las herramientas contiguas.

2.9. Comenzaremos a pinchar las marcas fiduciales con la opción Viewer Fiducial Locator. Seleccione el icono Toggle Viewer Selector y el Place Image Fiducial, Usted deberá pinchar sobre las marcas fiduciales para poder hacer la orientación. Para ello el orden del pinchado es importante y viene dado por el tipo de cámara aérea. Una vez que este seguro del lugar exacto haga clic con su mouse sobre la marca en la fotografía. En su planilla en las columnas Image X, Y se anotarán automáticamente las coordenadas de ese punto. Repita este proceso para las 3 marcas restantes. 3 2

1

4

:

Se debe apretar Place Image Fiducial de la ventana emergente Camera Model Properties.

36


2.10. En la planilla sobre las columnas Film usted deberá ingresar las coordenadas de película de las marcas fiduciales que trae el certificado de calibración de la cámara y que fueron anotados en el paso 6 una vez terminado estos pasos aplicar, guardar (se guarda extensión .gms) y luego cerrar.

2.11. Ahora con sus monografías (archivo .ppt) ubique los puntos sobre la imagen e interactúe con los íconos Select CGP (para mover el zoom) y el Create GCP para seleccionar el punto. Ubique todos los puntos en su imagen y luego tipeé en las columnas Xref e Yref sus coordenadas de terreno, también cheque la coordenada Z que se cargará automáticamente.

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2.12. Una vez que termine de localizar los puntos y tipearlos seleccione el icono Solve Geometric Model with Control Point. Y calcule su error RMS. Debería tener un error cercano a 1.000. Errores superiores a 1.00 indican un mal pinchado de puntos.

2.13. Ahora generaremos la ortofoto de esta fotografía. Seleccione el icono Resample . Aparecerá el diálogo de remuestreo donde deberá indicar un nombre al archivo de salida en el output file escriba orto_9513.img seleccione como método de remuestreo Bilinear Interpolation y chequé que el tamaño del pixel final sea de 2 m. Seleccione el botón Ignore Zeros y apriete OK. El proceso comenzará con el Status de tarea.

2.14. Repita todo el procedimiento pero ahora con su fotografía la_9515.img, y construya la segunda ortofoto con el nombre de orto_9515.img.

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2.15. En un Viewer despliegue las dos ortofotos. La idea es desplegar las dos juntas para observar su ajuste.

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2. GEOREFERENCIACION POR POLINOMIO Objetivo:

Crear y evaluar una lista de GCPs que serán utilizados para registrar una imagen en otra en una transformación del primer orden.

Tarea I

Definir la imagen fuente y referencia y el modelo geométrico.

Tarea II

Utilizar el editor GCP para calcular los GCPs

Tarea III

Utilizar los errores RMS desde los Check points para evaluar GCPs.

Tarea IV

Utilizar matrices de transformación procesadas para remuestrear los datos no rectificados

Tarea V

Verificar la precisión de la rectificación utilizando Inquire Cursor.

Entradas:

rapel88.img, rapel87utm7.img

Salida:

Una imagen georreferenciada

Herramientas: GCP Editor, Transformation Editor, Geo-Link-Unlink, Inquire Cursor. Pasos: 3.1. Desde el View abrir la imagen rapel88.img que no ha sido georreferenciada, para saber esto nos iremos a la metadata de la imagen, luego de revisar nos iremos al Ribbon y seleccionaremos el Tab Multispectral, y seleccionar el icono Control Point, inmediatamente se abrirán dos (2) ventanas: Multipoint Geometric Set Geometric Model 3.2. Ahora tiene alternativas de los modelos geométricos. A partir de la lista Set Geometric Models, seleccione Polynomial y haga clic en OK.

3.3. Una vez hecha la elección de Polynomial Geometric Model aparecerá la ventana GCP Tool Reference Setup. Utilizaremos el botón Image Layer (New Viewer), hecha esta selección aparecerá la ventana Reference Image Layer ahora seleccionamos la imagen de referencia rapel87utm7.img y haga clic en OK. Una nueva ventana aparecerá Reference Map Information en esta ocasión se dejara por defecto hacer clic en OK. 40


3.4. Otra ventana aparecerá Polynomial Model Properties en la cual ajustaremos con las siguientes instrucciones:   

Parameters: Utilizaremos una transformación del primer orden, así establezca Polynomial Order en 1. Tranformation: Por defecto Projection: Por defecto

3.5. Haga clic en Apply y Close al cuadro de dialogo Polynomial Model Properties. Sólo necesitará guardar los parámetros si estuviera desarrollando reiteradas rectificaciones. 3.6. Si no ha cambiado sus preferencias de GCP Tool, el icono Automatic Edit Mode se seleccionarán automáticamente. Esto es de gran utilidad para la predicción de puntos y en matching. 3.7. Mueva ambos cuadros de enlace de manera que cubran un elemento de punto común identificable. Este elemento deberá verse en ambos chip viewers. Haga clic en el icono Keep Current Tool desde la barra de herramientas de GCP Editor. Luego haga clic en el icono Create GCP. Ahora digitalice el punto común en cada magnificación. Una vez hecho esto necesitará hacer clic en el icono Select GCP arrastrar las cajas de enlazarlas con otros elementos identificables.

3.8. Si desea puede cambiar el color del display para que el GCP se destaque visualmente. En la columna GCP Tool Color , haga clic y seleccione el color deseado para todos los GCPs o GCP individuales. 3.9. Repita el paso 6 hasta que haya seleccionado 10 GCPs. Recuerde distribuir los GCPs en forma pareja a través de la imagen. Es posible hacer edición para eliminar los GCPs no deseados a través de CellArray. Primero, seleccione el punto y luego utilizando las funciones escondidas en la primera columna, seleccione Delete Selection.  Para

obtener mayor información sobre el número de GCPs requerido en las distintas transformaciones, remítase a la sección Corrección Geométrica de su manual teórico.

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3.10. Para evaluar la matriz de transformación, ahora convertirá algunos de los GCPs desde los puntos de Revisión de los puntos de Control. La diferencia es que la matriz de transformaciones no está basada en puntos de Revisiones. Por lo tanto, puede utilizar los puntos de Revisiones como medios independientes de evaluación de la rectificación observando el error RMS. Seleccione cualquiera de los 4 puntos en el CellArray. Mientras se encuentran destacados, seleccione Edit/Set Point Type/Check. Se actualizará la columna Type.

3.11. Selecciones el icono Compute Error For Check Points. El Error del Punto de Control cambiará para convertirse el error de Check Point. Para ver el Error de los Puntos de Control nuevamente, seleccione el icono Solve Geometric Model with Control Points y cambiará RMS. 3.12. Si tiene un error RMS alto, entonces borre un punto de control con el más alto valor de Contribución. Esto se puede hacer seleccionando el punto de manera que la fila se ponga amarilla y luego usando las funciones escondidas desde la columna Point# y seleccionando Delete Selection. Puede agregar y borrar los puntos de control hasta que tenga un valor RMS aceptable. Un Polinomio del Primer Orden requiere un mínimo de 3 GCPs así es que recuerde mantener este número mínimo con una distribución geográfica pareja. Mientras se encuentre editando GCPs es importante recordar que el error RMS entrega sólo una guía en cuanto a cuales puntos pueden estar contribuyendo a la imprecisión general. Si puede visualizar que un punto posee una correspondencia exacta en ambos viewers, luego es más importante que el error RMS. 

3.13. Cuando se encuentre satisfecho con la precisión de sus GCPs, entonces puede guardarlos. Seleccione File/Save Input. Seleccione File/Save Reference. Si hace clic en yes podrá guardar las tablas GCP las que se agregarán como otro nodo en la estructura de rapel87utm7 .img. 3.14. Desde el diálogo Geo Correction, haga clic en el icono Display Resample Image Dialog. Ingrese el nombre del archivo de salida xrectify.img. Utilice Bilinear Interpolation para el Método de Remuestreo. Haga clic en el cuadro de revisiones Ignore Zeros in Stats. Asegúrese de que la información de la proyección esté desplegada en la parte superior del diálogo. Haga clic en OK para iniciar la rectificación. 3.15. Una vez hecho el trabajo haga clic OK en el cuadro de status. Luego cierre todos lo cuadros de diálogos de GeoCorrección. Si ha hecho algún cambio al GCP Editor después de guardar por última vez, se le indicará que guarde las ediciones. Haga clic en Yes para guardar el actual Modelo Geométrico y nómbrelo como xrectify.gms. 3.16. Verifique el proceso de rectificación haciendo clic en el icono Inquire Cursor desde la barra de herramientas de cualquiera de los viewers. Luego utilice las funciones escondidas en ese viewer para seleccionar Quickview/GEoLink-Unlink. Siga el prompt para hacer clic en el viewer opuesto.

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3. ORTORECTIFICACIÓN DE IMÁGENES FORMOSAT 2

Objetivo:

Ortorectificar una imagen del satélite FORMOSAT 2 utilizando datos orbitales de de metadata .DIM y un Modelo Digital de Elevación (DEM).

Tarea I

Abrir las herramientas Geometric Correction Tools

Tarea II

Establecer los parámetros del Modelo Geométrico.

Tarea III

Aceptar parámetros orbitales específicos

Tarea IV

Colectar Puntos de Control de Terreno (GCPs)

Tarea V

Evaluar los GCPs utilizando el error RMS

Tarea VI

Desarrollar el remuestreo para crear una ortoimagen de salida

Entradas:

imagery.tif, metadata.dim, dem_ivregion.img, vial_ivregion.shp

Salidas:

imagen ortorectificada xorto_formosat2.img

Herramientas:

Corrección Geométrica, T ext Editor .

Pasos: 4.1. Desde el View abrir la imagen imagery.tif que viene con una georeferenciación en coordenadas geográficas pero no es exacta, esto podremos revisarlo en su metada, luego de revisar nos iremos al Ribbon y seleccionaremos el Tab Panchromatic, y seleccionar el icono Control Point, inmediatamente se abrirán dos (2) ventanas: Multipoint Geometric Set Geometric Model 4.2. Ahora tiene alternativas de los modelos geométricos. A partir de la lista Set Geometric Models, seleccione FORMOSAT2-Orbital Pushbroom y haga clic en OK.

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4.3. Al definir el Modelo Geométrico, se abrirá un menú de donde se seleccionara nuestra referencia para la imagen que ortorectificaremos, que en este caso es el vector vial_ivregion_shp, de la lista que se despliega elegiremos Vector Layer (New Viewer), y se buscara el shape.

4.4. Seleccione la pestaña Projection. Haga clic en el ícono de A d d / C h a n g e Projection y seleccione UTM. Para Datum Name seleccione WGS84. Para la Zona UTM ingrese 19 y al Sur del Ecuador, esferoide WGS84. Haga clic en OK para el selector de proyección. 4.5. Ya teniendo el Sistema de Coordenadas que viene desde nuestra referencia, saldrá un menú de FORMOSAT2 – Orbital Pushbroom Model Properties, donde indicaremos el dem que utilizaremos y se rescatara la Metadata que viene en formato .DIM 4.6. Luego de imponer todos nuestros datos, se acomodara una viewer nueva donde se encontrara nuestra imagen Formosat2 a ortorectificar y la referencia que será el shape de la red vial. Además aparecerá un cell array con los campos de las coordenadas input y reference que serán ingresados. 4.7. Ubicaremos solo 2 puntos en común entre la cartografía planimétrica y la imagen satelital. Deberá identificar estos GCPs mediante una identificación visual. Para la identificación puede usar todas las herramientas de zoom que conoce hasta el momento. 4.8. Ahora tendrá que seleccionar los puntos haciendo un clic con su Mouse sobre el punto encontrado en la imagen y su homólogo sobre la cartografía vial. 4.9. Tenga las mismas precauciones al colectar los puntos que en el ejercicio anterior. Puede resetear el color del zoom link box pinchando sobre la vista el botón secundario del mouse en la opción Link Box Color. Esto puede ser de gran utilidad para esta imagen pancromática. Si además quisiera destacar el GCP visualmente, seleccione el 44


color deseado para todos o para GCPs individuales en la columna GCP Tool. Repita el proceso de digitalización para otros puntos si quisiese agregar otros. 

Se utilizarán 6 GCPs Sin embargo, en la práctica mientras más puntos de terreno

el producto quedará más preciso.

4.10. Haga clic en el icono Solve Geometric Model. El RMS se reportará en la parte superior del GCP Editor. El error RMS se calcula en unidades de pixel. Idealmente, es deseable que la Total RMS sea menor a 1.0 pixel. 4.11. Si el error RMS es demasiado alto, puede redigitalizar cualquier GCP seleccionándolo con el indicador (>). Si desea puede comenzar a redigitalizar los GCPs con el valor más alto en la columna Contrib. 4.12. Cuando haya finalizado de editar los GCPs haga clic nuevamente en el icono de Solve Geometric Model. El nuevo RMS error será reportado. Repita este proceso hasta que un error aceptable sea procesado. Chequee que puntos podrían tener el error más alto y si es necesario bórrelo del editor y reemplácelo por otro GCP. 

Mientras edita GCP, es importante recordar que el error RMS entrega directrices en cuanto a qué puntos pueden contribuir a la imprecisión general. Si puede ver visualmente que un punto tiene una correspondencia precisa en ambos viewers, entonces esto es más importante que un error RMS.

4.13. Cuando se encuentre satisfecho con la precisión de sus GCPs, puede guardarlos. Seleccione File/Save Input. Guarde File/Save Reference. Necesitará ingresar xformosat_ref.gcc 4.14. Desde la vista haga clic en el icono Resample Image. En el diálogo Resample ingrese el nombre del archivo Output xorto_formosat2.img. Para Resample Method utilice Bilinear Interpolation. Haga clic en la caja de Ignore Zeros. Haga clic en OK. 4.15. Una vez que el trabajo esté hecho haga clic en OK en el cuadro de status. En un nuevo Viewer despliegue xorto_formosat2.img y superponga el archivo de calles vial.shp. Analice sus resultados…..

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MÓDULO IV: MODELAMIENTO Y ANÁLISIS DEL TERRENO Poder modelar e imaginarse el terreno no es tarea fácil. Sin embargo, con herramientas digitales se facilitan las cosas. La base para poder modelar el terreno es la generación previa de un Modelo Digital del Terreno (DEM). Con el DEM construido será posible utilizar una amplia gama herramientas que permitirán generar productos de mucha utilidad para poder entender las formas del terreno de un sector en particular.

1. OBTENCIÓN DE DEM A PARTIR DE CURVAS DE NIVEL Y ARCHIVOS ASCII Objetivo:

Crear una imagen interpolada desde un archivo Shapefile y un archivo ASCII de puntos.

Tarea I

Desplegar un archivo ASCII en el Text Editor y un Shapefile desde el Viewer

Tarea II

Leer un archivo ASCII y Shapefile en Create Surface utility

Tarea III

Definir parámetros Surface y crear archivos de superficie

Tarea IV

Aplicar colores al archivo de salida salida

Tarea V

Actualizar información información

Entradas:

archivo ASCII de puntos y curvas de nivel (Shapefile) de Copiapó

Salidas:

archivo xsurface.img

Herramientas: Superficie, Show Information Icon Pasos: 1.1. Desde el Menu principal del panel de íconos de IMAGINE seleccione File/View Text Files. Desde el Menú del Editor seleccione File/Open. Seleccione dem_copi.asc. Aparecerá su archivo archivo de puntos.

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1.2. Desde el Ribbon seleccione el Tab Terrain y Aparecerá el icono Tool / 3D Surfacing.

Surfacing

. Seleccione ASCII File como 1.3. Seleccione Read New Point icon o el icono Source File Type. Ingrese dem_copi.asc. Haga clic en OK.

1.4. Aparecerá el cuadro de dialogo Import Options. Deberá haber visto en el Text Editor que las columnas se encuentran separadas por un espacio y las filas se indican con New Line. Ingrese 6 para Rows to Skip, haga clic en Input Preview Tab para ver si los parámetros funcionan correctamente. correctamente.

En este caso no será necesario cambiar las etiquetas de las columnas es decir que la coordenada X será el Field 1 y la coordenada Y será el Field 2 y la coordenada Z será el Field 3. 2. Haga clic en OK.

1.5. Sus puntos ahora serán desplegados en Surfacing Tool. Actualmente, todos los puntos poseen una √ cerca de ellos para indicar que serán utilizados para generar la superficie. Haga clic en Perform Surfacing icon.

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1.6. Para Output File ingrese xsurface_ascii.img. Para el método Surfacing seleccione Linear Rubber Sheeting. Utilice el default Output Cell Size. Haga clic en el cuadro de revisiones para Ignore Zeros in Output Stats. Haga clic en OK.

Como opcional tenemos el Contour Map que crea curvas de nivel

1.7. Despliegue su imagen en el Viewer como Pseudocolor . Esto le permitirá aplicar color a la imagen. Desde el Ribbon seleccione el Tab Table y selecciones el icono Show Attributes. 1.8. Desde el Tab Group vaya al icono Color . Seleccione Slice Type: By Equal Areas y luego seleccione Apply en el cuadro de dialogo Colors. Ahora podrá podrá visualizar visualizar mejor las diferenciass de valor de los pixeles. Seleccione Save desde el Contents y cierre el diferencia dialogo Colors. 1.9. Desde el Contents Panel seleccione la imagen utilizada oprima botón derecho del mouse y elija la opción Metadata. Debido a que este archivo fue generado a partir de un archivo ASCII, la información del mapa y de la proyección no se pudo comunicar en forma automática. 1.10. Seleccione Edit/Change Map Model. Seleccione UTM meters como proyección, haga clic en OK para actualizar. Ahora seleccione Edit/Add Change Projection. Ingrese UTM como la proyección. Utilice South American 1969 como esferoide y SAD69 como Datum, 19 como UTM Zone y South. Haga clic en OK para actualizar. Una vez que su archivo ha sido etiquetado con información de proyección, unidades y esferoides, es necesario redesplegar el archivo de manera que refleje la información actualizada.

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2. MAPAS DE PENDIENTE, ASPECTO Y COLOR HIPSOMÉTRICO Objetivo: Generar mapas raster de pendientes y aspecto a partir de un Modelo Digital del Terreno (DEM.). Tarea I:

Desplegar el DEM del sector de estudio.

Tarea II:

Consultar información básica del DEM.

Tarea III:

Hacer un mapa de pendiente.

Tarea IV:

Hacer un mapa de aspecto.

Tarea IV:

Hacer un mapa coloreado por rangos de altura.

Entradas:

dem_norte

Salidas:

archivos IMG.

Herramientas: Topo Analysis, Slope, Aspect, Shaded Relief, Cell array 2.1.

Crear una Imagen de Pendiente (SLOPE)

Pasos:

2.1.1. Desde el Ribbon vaya al Tab Terrain y se desplegara varios iconos en forma horizontal orientadas a Análisis Topográficos. Crear un mapa de pendiente ( Slope) Desde el icono diálogo Surface Slope.

seleccione Slope. Se abrirá el

A

B

C

D

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A. En el input DEM file, ingrese el DEM dem_norte.img. B. En el Output file, ingrese slope.img. C. Seleccione como unidad de elevación Metros y Output units Degree. D. Deje las otras opciones por defecto. Luego OK. 2.1.2. Despliegue el resultado en un Viewer e inicie la herramienta Inquire Cursor que se encuentra dentro de los íconos del Viewer . Navegue sobre su mapa de pendientes y note el valor bajo la columna FILE PIXEL, este corresponde a la pendiente de cada píxel del DEM en grados. 2.1.3. A continuación daremos color a este mapa de pendientes según 6 rangos de pendientes. Borre el contenido de este Viewer y close al inquire cursor y despliegue el archivo slope.img pero en modo Pseudocolor . Esto permitirá asignar una nueva paleta de color según nuestro criterio.

2.1.4. Una vez desplegado, vaya al Tab Table y luego elija el icono Show Attributes, se desplegará una planilla ( cell array) que contienen todos los valores calculados para las pendientes. Note que bajo la columna Rows estos valores corresponden a los valores de las pendientes que van de 0 hasta cerca de 90 grados, luego existe la columna Histogram que corresponde a la cantidad de pixeles que contienen un valor específico de pendiente, luego está la columna color y opacidad.

2.1.5. A continuación, seleccionará por medio de un criterio todos los valores que pudieran ser 0 y que podrían corresponder a zonas planas y al background de la imagen, de esta manera podrán ser aislados del resto de los valores. Vaya al Row y seleccione la fila con valor “0” y asigne un color amarillo para que queden las zonas

planas en ese color. Posteriormente lleve su mouse sobre las filas bajo la columna Row y vaya a las herramientas del Ribbon y seleccione Invert Selection. Serán seleccionados todos los valores que posean pendientes diferentes de “0”.

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2.1.6. En el Ribbon selecciones el icono Colors en el menú del Cell Array, aparecerá un diálogo que permite cambiar los colores según diferentes criterios. Seleccione desde Slice Method, RGB slice, desde Slice Type elija By Value, desde Start Color elija un color rojo y desde End Color elija un color verde. Luego en Number of Levels seleccione solo 6. Finalmente Apply.

Su mapa debería simplificarse solo con 6 tonos de color que se degradan desde el color Rojo (pendientes fuertes) hasta Verde puro (sectores planos). Si lo desea puede hacer sus propios rangos de pendiente en base a cortes que puede definir según la cantidad de valores (histograma) que contiene los rangos de pendiente. Asigne a cada rango, colores totalmente diferentes.

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2.2.

Crear una Imagen de Aspecto (ASPECT)

El algoritmo de Aspect calcula el aspecto o la dirección de la pendiente de un DEM (modelo digital de elevación) del archivo. Los píxeles del archivo de salida calculado por esta función son azimutal. Sus valores representan una dirección medido en grados en sentido horario desde el norte, rangeing 0 a 361.

2.2.1. Ahora construiremos un mapa de aspecto. Desde el Ribbon selecciones el Tab Terrain y seleccione el icono (Aspect). Se abrirá un diálogo para el ingreso y salida de los archivos. 2.2.2. Para el Input DEM File, seleccione el archivo dem_norte.img, para el Output File elija xaspect.img. En el Output elija Thematic. Luego corra el proceso con OK.

2.2.3. Despliegue el resultado en un Viewer y abra el Inquire Cursor que se encuentra dentro de los íconos del Viewer . Navegue sobre su mapa de aspecto y note el valor bajo la columna FILE PIXEL, este corresponde a la exposición de las laderas. Note que los valores van desde el 0 hasta el 361. Indique a que orientación corresponde el valor 0 : ________ Indique a que orientación corresponde el valor 361 : _________ El mapa es complejo de leer, ya que posee las 360 orientaciones más los sectores planos, por lo que clasificaremos los aspectos en menos rangos y asignaremos color al mapa.

2.2.4. Al igual que el mapa de pendientes clasificaremos los valores en 4 rangos. Desde Ribbon selecciones el Tab Table vaya a Show Attributes, se desplegará la planilla cell array que contiene todos los valores calculados para los aspectos. Note que bajo la columna Rows estos valores corresponden a los valores de los aspecto o direccionamiento de las laderas que van de 0 hasta los 361 grados, luego existe la columna Histogram que corresponde a la cantidad de pixels que contienen un valor específico de exposición, luego está la columna color y opacidad.

2.2.5. Seleccionará por medio de un criterio todos los valores que pudieran ser 0 en el columna del Histograma que podrían corresponder a zonas planas y al background de la 52


imagen, de esta manera podrán ser aislados del resto de los valores, además cámbielo a color a negro. 2.2.6. Vaya al Ribbon y selecciones el icono Criteria. Se desplegará la ventana Selection Criteria. Escriba: row < 90

Luego posicione su mouse sobre cualquiera de los colores de las filas seleccionadas y asigne el color rojo. Realice el proceso de seleccionar las filas desde el 90 al 179 en forma manual para poder distinguir la pendiente Este de la imagen. Aplique color a su gusto. Este ejercicio es solo para poder distinguir las distintas orientaciones en las laderas.

2.2.7. Vaya ahora al Ribbon y seleccione el icono Color en el menú del Cell Array, aparecerá un diálogo que permite cambiar los colores según diferentes criterios. 2.2.8. Seleccione desde Sliced Color, RGB slice, desde Slice Type elija By Value, desde Start Color elija un color ocre oscuro y desde End Color elija un color ocre claro. Luego en Number of Levels seleccione solo 15. Finalmente Apply.

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Si lo desea puede hacer sus propios rangos de aspecto en base a cortes que puede definir según la cantidad de valores (histograma) que contiene los rangos de pendiente. Asigne a cada rango, colores totalmente diferentes.

2.3.

Crear una Imagen de Relieve con color Hipsométrico

2.3.1. Se deberá desplegar el archivo dem_norte.img en un nuevo Viewer asegúrese de desplegarlo en modo Pseudocolor . Desde el Ribbon vaya a Table y selecciones el icono Show Attributes. Se desplegará en la parte baja de Viewer la planilla cell array que contiene todos los valores de el DEM dem_norte.img. A continuación modificaremos los rangos del DEM a solo 6 y además le daremos un color arbitrario para que el terreno sobresalga y se puedan identificar los rangos de altitud o hipsometría.

2.3.2. En el Ribbon Vaya al icono Table y luego elija el icono Colors en el menú del Table, aparecerá un diálogo que permite cambiar los colores según diferentes criterios. 2.3.3. Seleccione desde Sliced Method, RGB slice, desde Slice Type elija By Equal Areas, desde Start Color elija un color verde claro y desde End Color elija un color café obscuro. Luego en Number of Levels seleccione solo 6. Finalmente Apply.

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Su mapa debería simplificarse solo con 6 tonos de color, que parte de verde claro en las zonas bajas o quebradas hasta café obscuro en las zonas altas y de altas cumbres.

2.4.

Crear una Imagen Shaded Relief

2.4.1. Desde el Tab Terrain Seleccionar el Icono Shaded Relief. Se abrirá un diálogo para el ingreso, salida de los archivos y parámetros específicos. 2.4.2. Para el Input DEM File, seleccione el archivo dem_norte.img, para el Output File elija xrelief.img. Active el Input Overlay con el botón Use Overlay in Relief. En el Input Overlay seleccione nuevamente el archivo dem_norte.img, selecione en el Overlay Type la opción Pseudocolor. En Solar Azimuth seleccione 270 en Solar Elevation seleccione 75, deje el resto por defecto y apriete OK.

55


2.4.3. Despliegue el resultado en un Viewer y observe los resultados.

2.4.4. Repita el procedimiento pero ahora con valores de color totalmente diferentes y los rangos defínalos usted.

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3. PERFILES DEL TERRENO 2D Y 3D Objetivo: (DEM.).

Generar perfiles del terreno a partir de un Modelo Digital del Terreno

Tarea I:

Desplegar el DEM del sector de estudio.

Tarea II:

Consultar información básica del DEM.

Tarea III:

Hacer un perfil 2D con la herramienta Profile de IMAGINE.

Tarea IV:

Hacer un perfil 3D con la herramienta Profile de IMAGINE.

Tarea V:

Grabar los perfiles a archivos de anotación y de imagen (IMG).

Entradas:

dem_copi, copiapo.img

Salidas:

perfiles en formato Anotación (.ovr)

Herramientas: Profile Tools, Image Info

Pasos: 3.1. Seleccione Open Raster layer , desde el View. Desde el listado de archivos seleccione copi_dem.img. Asegúrese de seleccionar las opciones que correspondan para ajustar la imagen al Viewer ( Fit to Frame) en la pestaña Raster Option del diálogo de despliegue. Ubique una zona de su interés dentro del DEM y haga un ZOOM sobre la zona seleccionada. Intente seleccionar una zona que posea diferencias importantes en la topografía para poder observar los cambios del terreno de mejor forma.

3.2. Abra la herramienta de perfiles de IMAGINE que se encuentra en la pestaña Panchromatic en el menú de Utilities. 3.3. Seleccione el botón Spatial y luego OK para activar la función de Perfil 2D. Se abrirá la pantalla de Perfiles. Acomode esta nueva ventana fuera del Viewer que contiene el DEM, de modo de poder visualizar ambas ventanas.

3.4. Desde el Menú de la ventana del Perfil, seleccione el ícono Create a New Profile Line. Ahora su cursor se transformará en un signo “+” que indica que está listo para hacer un perfil. 57


3.5. Puede comenzar a trazar una línea sobre el DEM, sobre el lugar seleccionado. Puede hacer 2 puntos (un punto de inicio del perfil y otro al final del perfil. Para cerrar el trazo haga doble click con el primer botón de su Mouse en el segundo punto. Puede probar ahora haciendo otro perfil pero esta vez con más vértices en la línea (polilínea). Esto le permitirá hacer perfiles siguiendo elementos sobre el terreno como caminos o quebradas.

3.6. Modificaremos algunas opciones de su perfil como lo es la escala vertical y agregaremos un título. En el menú del perfil vaya a Edit y a Chart Options. 3.7. En Title escriba un nombre para su perfil, podría ser “Perfil topográfico de Copiapó”. Si desea puede también cambiar el co,lor de su perfil en Solid Color 3.8. Luego vaya a la aleta X Axis y en Title traduzca a Distancia (m). Por ahora, las demás opciones déjelas por defecto. Ahora vaya a la aleta Y Axis y traduzca el Title a Altitud (m). Además, se modificarán algunas opciones en esta sección. En los valores Min y Max modificaremos algunos valores para que usted aprecia los cambios. El valor mínimo modifíquelo por 0 m y el valor máximo modifíquelo por 4000 m. Luego aplique los cambios. Su perfil debería modificarse con los nuevos títulos y textos, además de la escala según los nuevos valores Mín y Max que seleccionó.

nueva

Esta opción es muy útil cuando el terreno es muy plano y se necesita observar diferencias de altura del terreno.

3.9. Ahora haremos un link entre el Viewer que tiene el DEM desplegado y su perfil. Vaya a View en el Menú del Perfil y seleccione Link Chart. En su perfil debería aparecer una línea vertical de color amarillo, y un cursor sobre el Viewer que contiene el DEM, esto indica que el link fue hecho entre las ventanas.

3.10. Con su Mouse mueva la línea vertical amarilla que se encuentra en la ventana del perfil y arrástrela sobre el perfil. Observe que en el Viewer que contiene el DEM aparece un cursor sobre el perfil y se mueve sobre él. 3.11. Su perfil será grabado en formato de anotación (ovr). Vaya a File de su menú del perfil y seleccione Save Chart As... Ingrese un nombre para su perfil en su directorio de trabajo. El formato o v r e IMG pueden ser usados en otras aplicaciones del software como lo es la composición de mapas.

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3.12. Ahora se construirá un perfil 3d o también conocido como bloque de diagrama. Desde el Viewer que contiene el DEM seleccione el ícono Start Profile Tools y seleccione Surface y luego OK para desplegar esta herramienta Se desplegará un perfil pero con 3 ejes.

3.13. Seleccione el ícono Create Box en el perfil y seleccione una caja en el Viewer que contiene el DEM. En el perfil será desplegado un bloque correspondiente a ese sector del terreno en tonos celestes con una trama 3.14. Al igual que en el perfil 2D vaya al menú del perfil y ajuste las Chart Options para realzar más el terreno. 3.15. Existe la opción de quitar o agrandar la trama para hacerla más sencilla o completa dependiendo del tipo de terreno. Vaya a Edit y luego Set Resampling, modifique la trama según su criterio y observe las diferencias. satelital sobre el perfil 3.16. Ahora realizaremos una superposición de una imagen para reemplazar la trama y el color celeste por una imagen color verdadero. Salga de las Chart Options y del Set Resamplig.

3.17. Antes de proceder a la superposición, desde el Viewer que posee el DEM se deberá desplegar la imagen satelital correspondiente al lugar de la sobreposición. Además, esta servirá para ubicar el bloque justo sobre la zona en común de ambas imágenes. Entonces, despliegue en el mismo Viewer la imagen copiapo.img, utilice las opciones correspondientes que impidan borra el DEM del Viewer . 3.18. Luego ubique el cuadro que representa el bloque del terreno desde la herramienta de perfil sobre la imagen de Copiapó. Posteriormente desde el menú del Viewer que contiene la imagen recién desplegada vaya a View y Arrange Layer , deje la imagen de copiapó bajo el DEM. 3.19. Ahora desde el menú del perfil de bloque vaya a Edit y luego a Overlay True Color y seleccione la imagen copiapo.img. Haga la combinación de bandas 321 y luego OK. El bloque tendrá superpuesta la imagen y cualquier cambio que se haga en la ubicación del box del perfil será utilizada para refrescar el bloque. Saque la grilla superpuesta para dejar solamente la imagen sobre el bloque.

3.20. Grabe su producto como imagen. Y despliéguelo en otro Viewer .

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3. VISTAS TRIDIMENSIONALES (IMAGE DRAPE Y VIRTUAL GIS) Objetivo:

Crear una vista 3-D en perspectiva y cambiar las opciones de visualización.

Tarea I

Abrir un DEM y una imagen TM en Image Drape Tool y editar los parámetros de despliegue.

Tarea II

Enlazar Image Drape Tool sobre un Viewer

Tarea III

Cambiar los parámetros de posición del observador

Tarea IV

Cambiar los parámetros de shading

Tarea V

Guardar y volver a crear las posiciones de la perspectiva

Tarea VI

Crear un archivo de salida a partir del Drape Tool

Entrada:

dem_copi.img, copiapo.img, cielo.img

Salidas:

Image Drape y Virtual GIS

Pasos: 4.1. Del Viewer despliegue la imagen dem_copi.img y haga clic en OK. Debe aparecer el DEM. Seleccione nuevamente el icono Open File y despliegue copiapo.img utilizando los defectos. Aparecerá una vista en perspectiva de la ciudad de Copiapó. Con el botón derecho del mouse seleccionar la herramienta Star Image Drape Whit Contents, con lo cual se desplegara una ventana con el DEM y la imagen fusionado.

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4.2. Seleccione Utility/Options desde el menú de Image Drape. Aquí puede cambiar algunos parámetros de despliegue. Vaya al cuadro de dialogo Exaggeration y aumente a 2 o 3. Seleccione Background Tab y luego Image desde el menú de despliegue. Desde Image File Name, seleccione el archivo llamado cielo.img y haga clic en OK. Clic en Apply desde el diálogo Options y aparecerá la imagen de un cielo en el fondo del viewer del Image Drape. Ahora puede cerrar el dialogo Options

4.3. Seleccione Utility/Dump Contents into Viewer desde el menú Image Drape. Esto le ayudará a visualizar el punto de vista y los lugares objetivos. 4.4. Seleccione View/Link-Unlink with Viewer desde el menú Image Drape. A continuación siga el prompt para hacer clic en el viewer 2D que contiene las imágenes dentro de él. Aparecerán los iconos Eye y Target. Puede reposicionar los iconos localizadores Eye y/o Target para ajustar la vista de perspectiva haciendo clic con el primer botón del mouse y moviéndolos a otra posición. Cuando suelte el mouse, se actualizará el Image Drape con la nueva vista.

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4.5. Para definir posteriormente las dimensiones de la visualización, seleccione la opción Position/Current Position dentro del viewer de Image Drape. Puede ingresar nuevos parámetros dentro de los campos de número y/o puede ajustar la línea gráfica Profile. Haga clic en Apply para ver los cambios.

4.6. Cierre el cuadro de diálogo Position Parameters. Vaya al menú de Image Drape y seleccione el icono de la herramienta Show Sun Positioning. El punto negro representa la posición del sol. Arrastre el punto a diferentes posiciones y haga clic en Apply para cambiar el sombreado.

Seleccione 4.7. Image Drape permite guardar las posiciones a un archivo. Position/Positions Editor en el menú de Image Drape y seleccione el icono Show Sun Positioning. Cambie el tamaño del Position Editor de manera que pueda ver todas las columnas. Desde el menú del Editor seleccione el icono Add Position y su actual posición será ingresada en el CellArray.

4.8. Repita esto para 6 vistas diferentes. A medida que agrega las vistas puede ingresar las notas que describan el significado de la vista.

4.9. Para recrear ciertas vistas puede hacer clic en el indicador (>) próximo a la vista seleccionada y seleccione Motion/Go to Current. Una lista de posiciones puede guardarse o cargarse bajo el menú desplegable File. En un módulo de IMAGINE llamado IMAGINE Virtual GIS es posible utilizar un archivo de posiciones para generar secuencias de vuelos. 

62


4.10. Las imágenes sobrepuestas pueden guardarse en un archivo .img. Para guardar su vista actual seleccione File/View to .img File. Ingrese xdrape.img como el archivo de salida y haga clic en OK. File/Close Image Drape para salir de la utilidad Image Drape. 4.11. Abra el archivo xdrape.img en un viewer estándar. Asegúrese de que las combinaciones de las bandas sean RGB=1,2,3. Este archivo puede utilizarse ahora en una composición cartográfica. 4.12. Ahora se construirá un escenario virtual con el Módulo Virtual GIS. 4.13. En el View haga clic botón derecho del mouse y seleccione la herramienta de Create 3D View from Contents en el cual aparecerá un Viewer 3D parecido a los Viewers 2D. 4.14. Abra el archivo dem_copi.img del Panel Contents haga clic en el botón derecho del icono 3D View #1 y seleccione como opción de despliegue Open DEM y luego OK. Se desplegará el DEM en el Viewer 3D de Virtual GIS en tonos verdes. Note que hasta aquí el ambiente de trabajo es muy similar al de Image Drape.

4.15. Seleccione la opción Target en vez de Position. Ahora haga doble click con el botón uno de mouse más o menos en el centro de la imagen. El eje del Target será reposicionado en ese lugar. 4.16. Posicione su puntero del mouse cerca de la “ cruz roja” que indica este eje y mantenga apretado el botón uno de Mouse y comience a mover suavemente su mouse. Note como comienza a mover virtualmente su terreno. Practique con esta función hasta que le sean familiares estos movimientos y el bloque se mueva de forma controlada. 4.17. Ahora haremos un acercamiento de su terreno, mantenga apretada la tecla “control” de su teclado junto con el botón uno de mouse comience arrastras su mouse hacia delante. Si su Mouse posee “ rueda Scholl” puede presionar esta rueda en vez de utilizar la tecla control. El bloque comenzará a acercarse o alejarse dependiendo en la dirección que arrastre su Mouse. 4.18. A continuación abrirá la imagen de Copiapó sobre su modelo vaya al Panel Contents haga clic en el botón derecho del icono 3D View #1 y seleccione como opción de despliegue Open Raster Layer y luego OK. Vaya al ícono Open y seleccione el archivo copiapo.img, vaya a las Raster Options y seleccione Raster Overlay y OK. La imagen de Copiapó será desplegada sobre el DEM. Note que la vista virtual solo despliega la zona en común entre la imagen y el DEM.

4.19. Reposicione su eje en el centro de la imagen de Copiapó y acérquese más a la zona de interés.

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4.20. A continuación haremos algunas modificaciones a su modelo virtual. Haga clic con el botón derecho del mouse y seleccione Scene Properties, en la aleta DEM modifique la Exaggeration a 2, en la aleta Fog, active el Use fog y ponga una densidad de 60 %, en la aleta Background en la opción Background Type seleccione Image y busque desde sus archivos cielo.img y finalmente apriete Apply. Su vista debería verse más realista.

4.21. Ahora que conoce más sobre las opciones de Virtual GIS, modifique algunas por su cuenta y ejecute los cambios.

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4.

ANÁLISIS DE VISIBILIDAD

Objetivo:

Identificar los sitios visibles desde puntos definidos en terreno de forma lineal y real a partir de la información del terreno entregada por un DEM.

Tarea I

Desplegar un DEM

Tarea II

Seleccionar un punto de interés (target)

Tarea III

Crear un análisis de visibilidad

Entradas:

dem_copi.img, copiapo.img

Salidas:

Tools profile, Virtual GIS

Pasos: 5.1. Seleccione Open Raster layer , desde el View. Desde el listado de archivos seleccione copi_dem.img. Asegúrese de seleccionar las opciones que correspondan para ajustar la imagen al Viewer ( Fit to Frame) en la pestaña Raster Option del diálogo de despliegue. Ubique una zona de su interés dentro del DEM y haga un ZOOM sobre la zona seleccionada. Intente seleccionar una zona que posea diferencias importantes en la topografía para poder observar los cambios del terreno de mejor forma.

5.2. Abra la herramienta de perfiles de IMAGINE que se encuentra en la pestaña Panchromatic en el menú de Utilities. 5.3. Seleccione el botón Spatial y luego OK para activar la función de Perfil 2D. Se abrirá la pantalla de Perfiles. Acomode esta nueva ventana fuera del Viewer que contiene el DEM, de modo de poder visualizar ambas ventanas.

5.4. Desde el Menú de la ventana del Perfil, seleccione el ícono Create a New Profile Line. Ahora su cursor se transformará en un signo “+” que indica que está listo para hacer un perfil. 5.5. Puede comenzar a trazar una línea sobre el DEM, sobre el lugar seleccionado. Puede hacer 2 puntos (un punto de inicio del perfil y otro al final del perfil. Para cerrar el trazo haga doble click con el primer botón de su Mouse en el segundo punto. Puede probar ahora haciendo otro perfil pero esta vez con más vértices en la línea (polilínea). Esto le permitirá hacer perfiles siguiendo elementos sobre el terreno como caminos o quebradas.

5.6. Ahora generaremos un perfil pero con un análisis de visibilidad desde el punto “1” o de inicio hasta el punto final de la línea de perfil. Vaya a Edit en su ventana de Spatial Profile y seleccione Overlay Sight. Por ahora deje por defecto las opciones propuestas en el diálogo del Observer Height y luego Apply. 65


Observe que ahora su perfil cambia de color celeste a los colores rojos y verdes. Los colores rojos indican sectores de penumbra o se ctores sin visibilidad desde el punto “1” o de inicio del perfil. Por otro lado los sectores verdes indican las zonas con visibilidad desde el punto “1”.

5.7. Modifique ahora los valores por defecto del Observer Height aumentando la altura del observador (punto “1”) y vea como el color verde comienza a aumentar.

5.8. Apriete el ícono de letra “R” (Reverse the direction of the line) verá que el observador se cambia al final del perfil por lo que el perfil en su análisis de visibilidad se invierte.

5.9. Salga de la función de perfil y mantenga el DEM dem_copi.img sobre un Viewer. 5.10. Ahora ejecutaremos un análisis de visibilidad de modo real en base a un punto de observación y un radio de búsqueda alrededor de ese punto. Vaya al Tab Terrain y seleccione el icono Viewshed Layer .. la aplicación preguntará que haga un click con su 66


mouse sobre el Viewer que contiene el DEM sobre el cual se ejecutará el análisis. Haga un click sobre el Viewer que contiene el DEM dem_copi.img, se abrirá la herramienta para Visibilidad (Viewshed).

5.11. En Output Type, por ahora construiremos un Single Viewshed, el resto de parámetros para esta aleta, la dejaremos por defecto. Seleccione la aleta Observers 5.12. En Observers usted podrá ver un Cell Array con las posiciones de los observadores, aquí puede haber 1 o más observadores. En este caso debería haber solo 1. Por defecto el software asigna una altura AGL de 30 m para el observador, aquí cámbiela a 2 m el Range corresponde al radio de búsqueda alrededor del observador, aquí cámbielo a 20000 m, el resto de los parámetros los dejaremos por defecto. Luego Apply.

Observe el resultado. Note que las áreas en color azul, corresponden a los sectores no visibles desde la posición de ese observador, y las zonas transparentes a las zonas visibles.

5.13. Practique modificando otros parámetros de la herramienta de visibilidad. 5.14. Finalmente realizaremos un análisis de visibilidad tomando como punto centro la ciudad de Copiapó que se encuentra casi en el centro de su Viewer . Para asegurarnos de la zona, despliegue sobre el DEM la imagen de copiapo.img sobre el DEM. Asegúrese de no borrar el DEM previamente desplegado. 5.15. En el menú de su Viewer en el que se encuentra haciendo el análisis vaya a View y a Arrange Layer y ponga el layer de visibilidad por sobre la imagen y el DEM y luego aplique los cambios. Luego cierre el Arrange Layer . 5.16. Ahora reposicione su observador en la siguiente coordenada: E 376046 y N 6966547. En la aleta Observers , modifique el Range solo a 5 km., y luego aplique con Apply.

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Su análisis de visibilidad debería modificarse y adecuarse a la nueva t opografía del sector en los alrededores de la ciudad de Copiapó.

5.17. Para grabar su análisis y ocuparlo posteriormente vaya al botón Save Image e ingrese el nombre xviewshed.img en su directorio de trabajo. Y cierre esta aplicación. 5.18. Desde el Viewer que contiene la imagen de Copiapó abra el archivo xvieshed.img y sobrepóngalo a la imagen de Copiapó. 5.19. En los Attributes de xvieshed.img modifique los colores y reemplace la opacidad de las zonas con visibilidad por el valor “1” para que el color celeste aparezca sobre el mapa. 5.20. Ahora sobreponga el archivo xvieshed.img sobre un proyecto de ArcGIS en el cual se encuentre el DEM dem_copi.img, la imagen copiapo.img y el cielo.

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Módulo V: Procesamientos y Transformaciones en la Imagen 1. MOSAICO DE IMÁGENES Objetivo:

Generar un mosaico a partir de 2 imágenes.

Tarea I:

Desplegar las 2 imágenes para el mosaico

Tarea II:

Establecer los parámetros de área activos bajo el modo de entrada de la imagen.

Tarea III:

Establecer los parámetros para el modo de intersección de imagen.

Tarea IV:

Establecer los parámetros para el modo output de la imagen.

Tarea V:

Correr el proceso y visualizar la salida.

Entradas:

mosa-salar1.img, mosa-salar2.img

Salidas:

Una nueva imagen

Herramientas: Mosaico Pasos: 1.1. Abra un Viewer y despliegue mosa-salar1.img, mosa-salar2.img. Desde el Ribbon seleccione la pestaña Toolbox y seleccione el icono Mosaic y elija la opción MosaicPro.

Edit/Add Images. Seleccione 1.2. Desde el menú de MosaicPro seleccione el icono mosa-salar1.img. Seleccione el botón de radio Use entire Source para incluir todos los valores incluso el valor cero de fondo de su archivo. Haga clic en OK. Haga clic en Add. En Mosaic Tool Viewer aparecerá un esquema gráfico que representa su imagen. 69


Repita el proceso Add Image para mosa-salar2.img.

1.3. Ahora procederemos a elegir el método utilizado para generar la línea de costura de la imagen con el icono ( Seamline Generation Options). El diálogo se abre al hacer clic en el icono de la barra de menú MosaicPro. Para este ejercicio elegiremos la herramienta Weighted Seamline y el Set...lo dejamos por defecto.

1.4. Continuando con los ajustes seguiremos con el icono puede hacer por imagen o con varias imágenes.

Contraste/Brightness, se

1.5. El siguiente paso es abrir el icono Color Corrections, Cuando hay diferencias de tono y brillo entre o dentro de los marcos individuales o imágenes del mosaico. 70


Para ayudar a compensar la diferencia de contrastes entre imágenes, puede utilizar la herramienta Use Histogram Matching. Seleccione Overlap Areas y en las opciones Band by Band. Haga clic en OK. Además debe seleccionar Use Color Balancing y setearlo en Automatic Color Balancing.

1.6. Otro paso es ajustar el formato de salida en el Icono Output Image Options. En la herramienta Method seleccionaremos el método de Union of All Inputs. En Output Data Type dejamos en Unsigned 8 bit y en Output Cell Sizes lo dejamos de 30 X y 30 Y. Además en el Number of Input Layer se debe dejar en 1:3 y luego hacer clic en OK.

( Run the Mosaic) 1.7. Una vez hecho todos los ajustes se deberá seleccionar el icono para guardar la imagen con el nombre de Mosaico_salar1_2 y hacer correr el programa con todos los ajustes hechos.

1.8. Una vez terminado el proceso procederemos a ubicar la imagen y abrir un New Raster Layer con la imagen Mosaico_salar1_2 . 1.9. Repita el ejercicio con las imágenes Formosat. 71


2. RESOLUTION MERGE Objetivo:

Generar una imagen fusionada.

Tarea I:

Desplegar imagen

Tarea II:

Establecer imágenes de entrada

Tarea III:

Establecer los parámetros solicitados por el software.

Tarea IV:


Tarea V:


Entradas:

copiapo_multiespectral_utm.img, copiapo_pancromatica_utm.img

Salidas:

Una nueva imagen

Herramientas: Resolution Merge En el menú de ERDAS, seleccionar del Tab “Raster ”, en el icono Pan Sharpen al seleccionarlo se abrirá una venta na y elegiremos “ Resolution Merge” con lo cual se abrirá la siguiente ventana.

A

B

C

D

E

G

F

H

Donde:

A. High Resolution Input File: Navegar hacia la imagen pancromática. B. Multispectral Input File: Navegar hacia la imagen multiespectral. C. Output File: Navegar hacia donde se guardará la imagen a crear. 72


D. Method a. Principal component, en esta ocasión ocuparemos este. b. Multiplicative c. Brovery transform E. Resampling Technique Nearest Neighbor Bilinear Interpolate, usar este método. Cubil Convolution   

F. Output Option a. Stretch to Unsigned 8 bit b. Ignore Zero in State G. Layer Selection H. Data Type: Float Single Dejar por defecto las demás parámetros, y seleccionar OK para ejecutar el proceso.

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3. INDICE VEGETACIONAL NORMALIZADO (NDVI) Objetivo:

Generar Índice de Vegetación Normalizado.

Tarea I:

Desplegar imagen

Tarea II:

Establecer los parámetros de área activos bajo el modo de entrada de la imagen.

Tarea III:

Establecer los parámetros para el modo de intersección de imagen.

Tarea IV:


Tarea V:


Entradas:

cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img

Salidas:

Una nueva imagen

Herramientas: NDVI Pasos: 3.1. Del Ribbon seleccione el Tab Raster y presione el icono Unsupervised, Eligiendo la opción NDVI se abrirá la siguiente ventana.

3.2. Ingrese la Imagen cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img y dejar por defecto el resto de las herramientas.

74


MÓDULO VI: ANÁLISIS MULTITEMPORAL Y DETECCIÓN DE CAMBIOS 1. LAYER STACK Herramienta útil para unir bandas de distintas imágenes como son la de Landsat, Ikonos, Quickbird, entre otras, además de por hacer un análisis de cambio.

1.1. Procederemos a juntar las bandas de una imagen Landsat, para eso deberemos ir al (Spectral). Hacer clic en Layer Ribbon. Seleccionar la pestaña Raster e ir al icono para luego aparecer la siguiente pestaña. Stack

1.2. En Input File iremos introduciendo las bandas de la imagen una a una. Empezaremos por la imagen cuenca_rio_elqui_1996_n1.img. Una vez seleccionada, haremos clic sobre el botón “ADD” de la ventana. La imagen se añadirá al recuadro de la ventana. 1.3. Repetiremos esto con la siguiente banda ( cuenca_rio_elqui_1996_n2.img), y así con todas, hasta haber añadido las 4 bandas, siendo la última el archivo cuenca_rio_elqui_1996_n4.img (ver siguiente figura). El orden de las bandas es importante.

75


Por último, en Output File pondremos el nombre que asignaremos a la imagen resultante y la carpeta donde queremos grabarla. Pulsamos “OK” y esperamos a que termine de

generar la imagen. “También es posible introducir las bandas en la herramienta de Layer Stack directamente en formato TIFF, y el Outpu t File”

1.4. Reproducir el mismo procedimiento para la imagen del año 2007

2. COMPOSICIÓN MULTITEMPORAL A PARTIR DE BANDA IR – DETECCIÓN DE CAMBIOS 2.1. Procederemos a juntar las banda Infraroja (banda 4) de unas imágenes Landsat TM (1996 y 2007) de diferentes fechas, para eso deberemos realizar los pasos 1.2 2.2. En el Input File introduciremos la primera imagen cuenca_rio_elqui_1996_n4.img, de la imagen Landsat TM y se seleccionara solo la banda 4 (layer 4) . Una vez seleccionada, haremos clic sobre el botón “ADD” de la ventana. La imagen se añadirá al recuadro de la ventana. 2.3. Nuevamente en el Input File introduciremos la segunda imagen en estudio llamada cuenca_rio_elqui_2007_n4.img, del Landsat TM, y se seleccionara la banda 4. Una vez seleccionada, haremos clic sobre el botón “ADD” de la ventana. La imagen se añadirá al recuadro de la ventana. Para finalizar, en el Output File pondremos el nombre que asignaremos a la imagen resultante y la carpeta donde queremos grabarla. Pulsamos “OK” y esperamos a que termine de generar la imagen. Después del proceso se habrá construido una nueva imagen que posee solo 2 layer. El primer layer corresponde a la banda 4 de la imagen cuenca_rio_elqui_1996_n4.img y el segundo layer corresponde a la banda 4 de la imagen cuenca_rio_elqui_2007_n4.img.

2.4. Ahora despliegue su resultado pero asignando las bandas de la siguiente manera: El layer 1 déjelo en el canal ROJO (R) El layer 2 déjelo en el canal Verde (G) El color azul quedara deshabilitado. Trate de interpretar los resultados y de discriminar las zonas de cambio y por qué se producen. Preliminarmente su composición color debería interpretarse de la siguiente manera: “En tonos amarillos aparecerán las áreas estables, en rojo las que hayan redu cido su nivel digital entre fechas, y en verde las que hayan ganado”. Ambos colores

corresponden a cambios, es decir cosas que en una fecha estaban y ahora no están y viceversa.

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La er 1

La er 2

3. DIEFERENCIA ENTRE IMÁGENES

Objetivo:

Detectar áreas de cambios sobre un sector de la Cuarta Región utilizando imágenes satelitales Landsat con una temporalidad de 11 años. Los cambios serán identificados gracias al cálculo de una diferencia entre las bandas de las imágenes.

Tarea I

Hacer un Modelo de diferencia en Model Maker.

Tarea II

Desplegar los resultados y discriminar los cambios.

Entradas:

Datos Landsat-TM de la cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img

Salidas:

xdiferencia.img

Cuarta

Región:

Herramientas: Viewer, Model Maker Pasos: 4.1. Vaya al Panel de iconos principal del programa y llame al Módulo SPATIAL MODELER, luego vaya al icono MODEL MAKER. Se desplegará la hoja en blanco junto con las herramientas. 77


4.2. Intente construir el siguiente modelo lógico.

4.3. Recuerde que cada icono se le debe ingresar el contenido y las funciones que se desean desarrollar. En este caso en los RASTER de entrada deberán ingresarse las imágenes: -

cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img

De las imágenes, recuerde seleccionar la banda infraroja de cada fecha.

4.4. Luego en la FUNCION deberá hacer la resta correspondiente que en este caso será la banda 4 de la imagen cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img menos la banda 4 de la imagen cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img - . 4.5. Ingrese en el RASTER final el archivo de salida. Ponga un nombre que después pueda reconocer como resultado de esta operación. (ej: xdiferencia.img). 78


4.6. Ejecute su modelo y despliegue el resultado .La imagen será una imagen en tonos de gris. Nota: Como resultado, si dentro de la imagen existen píxeles con valores cercanos a cero, estos representan a zonas estables. Por otro lado, si el valor resultante es significativamente distinto a cero, ya sea positivo o negativo, serán zonas con cambios En consecuencia la imagen de cambio resultante de la resta tendrá tonos oscuros para zonas que hayan reducido su ND y tonos claros para zonas que hayan ganado ND. Todos los tonos intermedios equivalen a zonas que siguen estables.

4.7.

Despliegue su resultado en un Viewer e intente identificar los cambios.

Observe que una de las características relevantes de los índices o cocientes aplicados sobre las bandas de las imágenes es que el efecto de relieve desaparece, mostrándose una imagen plana sin la textura del relieve.

79


5. COMPONENTES PRINCIPALES

Objetivo:

Detectar áreas de cambios sobre un sector de la Cuarta Región satelitales Landsat con una temporalidad de 11 años. Los cambios serán identificados gracias a la aplicación de los componentes principales.

Tarea I

Hacer un archivo de imagen con 8 bandas.

Tarea II

Aplicar los Componentes Principales

Tarea III

Desplegar los resultados y discriminar los cambios.

Entradas:

Datos Landsat-TM de la cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img

Salidas:

xdiferencia_cp.img

Cuarta

Región:

Herramientas: Viewer, Layer Stack, Componentes Principales Pasos: 5.1. Para hacer los Stacks vaya al ejercicio de Composición multitemporal y siga los mismos pasos pero esta vez deberá construir un archivo de imagen que contenga las 4 bandas de la imagen cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img y las 4 bandas del cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img, es decir en total el archivo de salida deberá contener 8 bandas. (use el nombre de l96_l07_stack.img). 5.2. Vaya a la pestaña Raster , dentro del menú se encuentra el grupo de herramientas Spectral y ahí se encuentra el Principal Component. Se desplegará el diálogo de ACP, el cual tiene varias opciones. 5.3. En el INPUT FILE, seleccione el archivo de imagen que construyó anteriormente y que contiene las 2 imágenes (8 bandas). El archivo que ingresó para este procedimiento debería tener 8 bandas.

5.4. Ingrese el nombre del OUTPUT FILE ( l96_l07_acp.img). El resultado será una nueva imagen conteniendo 8 bandas. Cada banda se conoce como Componente Principal. 80


5.5. En el mismo diálogo del cálculo de los Componentes Principales, habilite las opciones de escritura en archivo para los EIGEN MATRIX y EIGENVALUES. Trate de usar un nombre que recuerde ya que estos valores serán consultados más tarde.

5.6. Apriete OK, para que el proceso comience. Edite los valores de los Eigen Matriz y Eigenvalues en la siguiente tabla:

5.7. Abra los 3 primeros CP en Viewers independientes. Observe cómo el primer componente se parece mucho a una imagen pancromática (b/n). Observe el segundo y el tercero. Anote en la siguiente línea, lo que observa de los componentes 2 y 3: ______________________________________________________ ______________________________________________________

5.8.

¿Qué componente posee el cambio ?________________________

5.9. ¿Qué relación observa entre ese componente con los Eigenvectores? ______________________________________________________

Nota: Es común utilizar los CP sobre los datos crudos originales de las imágenes, ya que los CP decorrelacionan las bandas originales generando prácticamente la misma información en menos bandas. El problema es la interpretación de aquellos componentes.

81


6. DETECCION DE CAMBIO POR ZONA (Zonal Change Detection) Objetivo:

Detectar las áreas de cambio a través de un shape.

Tarea I

Seleccionar el nombre de los archivos de ambas imágenes.

Tarea II

Definir el shape.

Tarea III

Desplegar la imagen de salida y analizar los cambios.

Entradas:

cuenca_rio_elqui_landsat5tm_1996.img cuenca_rio_elqui_landsat5tm_2007.img uso_suelo.shp

Salidas:

Imágenes que contienen 15 clases espectrales

Herramientas: ISODATA, Image Info 6.1. Desplegar imágenes Landsat creada anteriormente, Crear un Shapefile (Polygon Shape ) en File/New Vector Layer , guardar este archivo con extensión .shp, y dibujar un polígono en el área de interés con la herramienta 6.2. Seleccionar el Tab Raster ir a icono

Zonal Change Detection.

A

B

C

D

E

A. Input Before Image: Ingresar imagen más Antigua. B. Input After Image: Ingresar imagen más Antigua. C. Zone Definition File: Ingresar shapefile creado. D. Output Image Difference File: Archivo de salida E. Dejar por defecto. 82


MÓDULO VII: CLASIFICACIÓN MULTIESPECTRAL 1. CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA La clasificación multiespectral es uno de los principales objetivos del procesamiento digital de imágenes. Consiste básicamente en asociar los pixeles en grupos que tengan características similares en base a su respuesta espectral. La finalidad de clasificación es la extracción de información temática síntesis de las imágenes para hacerlas más sencillas e interpretables para algún tipo de proyecto o problemática en particular.

Objetivo:

Los alumnos desarrollarán una clasificación no supervisada utilizando el algoritmo de aglutinamiento llamado ISODATA.

Tarea I

Seleccionar el nombre de los archivos de entrada y salida.

Tarea II

Definir las opciones de cluster y procesamiento.

Tarea III

Desplegar la imagen de salida y visualizar ImageInfo.

Entradas:

Datos Landsat-TM

Salidas:

Imágenes que contienen 15 clases espectrales

Herramientas: ISODATA, Image Info Pasos: 1.1. Despliegue la imagen xrectify.img en un viewer como Fit to Frame. Esta escena TM es del Lago Rapel del verano de 1988. 1.2. Seleccione del Ribbon el Tab Raster. Haga en el icono Unsupervised y elija la opción Unsupervised Classification (ISODATA). 1.3. Para el archivo Input Raster , seleccione xrectify.img Para Output Cluster Layer ingrese xiso.img. 1.4. Ingrese 15 para número de clases. Haga clic en el botón Initializing Options. Seleccione Principal Axis para eliminar cualquier correlación de datos. Cambie la desviación estándar a 2.00. Haga clic en Close. 1.5. Haga clic en el botón Color Scheme Options. Seleccione el botón de radio Approximate True Color . Esto generará un color promedio para cada una de sus clases en forma opuesta a la que se produce en una salida de escala del gris. Haga clic en Close.

1.6. En la Opción de Procesamiento establezca Maximum Iterations en un número alto como el 25. Esto hará que su proceso tome más tiempo, pero no limitará la precisión descrita por el Umbral de Convergencia. 83


1.7. El Umbral de Convergencia es el porcentaje de pixeles que no cambian de clases entre iteraciones sucesivas. Deje esto en los Skip Factors por defecto. 1.8. Haga clic en el botón OK. Aparecerá el cuadro de status del trabajo. Podrá ver la Convergencia actual y el número de iteraciones.

1.9. Haga clic en el icono Open Layer desde el menú del Viewer. Seleccione el archivo que acaba de crear xiso.img y haga clic en OK. 1.10. Seleccione el icono Metadata. Antes

Después

84


2. ETIQUETAS DE NOMBRE DE CLASES Objetivo:

Etiquetar las clases que fueron generados en la salida de ISODATA.

Tarea I

Abrir el Attribute Editor y ajustar el orden de las columnas.

Tarea II

Cambiar temporalmente los colores de las clases individuales para identificarlas y etiquetarlas.

Tarea III

Guardar los cambios en el archivo.

Entradas:

Cluster de ISODATA.

Salidas:

Archivos de clases etiquetados y recodificados

Herramientas: Signature Editor, Attribute Editor, Recode, Color Wheel Pasos: 2.1. Debería tener xiso.img desplegado en el viewer desde el ejercicio anterior. Desde el menú del Viewer seleccione Raster/Attributes. Haga clic en OK en el mensaje de distribución de colores que pueda aparecer. 2.2. Desde el Ribbon seleccione el Tab Table, haga clic en el ícono Show Attributes Column. 2.3. Cambie el Ancho del Display de la columna Class_Names. 2.4. Ahora seleccione la columna Color y haga clic en el botón Up para que aparezca segundo en la lista. Deseleccione el cuadro de chequeo Show RGB que se encuentra en la parte derecha del dialogo y haga clic en OK. 2.5. Ajuste el tamaño y reposiciones en el Attribute Editor de manera que quede adyacente a su imagen. 2.6. Ahora deberá editar la columna Class-Names y la columna Color . Los cambios en los colores que haga probablemente no sean tan importantes ya que se perderán en el proceso de recodificación. Puede seleccionar Edit/Undo Last Edit para preservar su esquema de color original. 

La función Undo le permitirá sólo deshacer la operación anterior.

2.7. Una forma de diferenciar los pixeles que pertenecen a cierta clase es cambiar temporalmente su color. Haga clic en la Clase 1 de la paleta de colores y seleccione Blue. Esta clase sobresale en la imagen como una clase de agua. Ahora podrá seleccionar Edit/Undo Last Edit de manera que no termine con 15 colores extraños. En el campo de texto de la Clase 1 ingrese Agua.

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2.8. Repita este proceso para el resto de las 14 clases. Identifique las siguientes con algún nombre de clase. Número de clase

Nombre de clase (descripción)

Puede tener clases duplicadas y clases confusas, lo que es normal. Estas necesitarán verse más tarde mediante diferentes métodos. 

suelo.

Una clase confusa es una de las que contiene más de un tipo de cobertura de

2.9. Una vez que ha etiquetado las 15 clases, seleccione el ícono Save y File/Close del Attribute Editor.

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3.

GENERALIZACIÓN DE CLASES

Objetivo:

Combinar las clases en nuevas categorías con la utilidad de recodificación.

Tarea I

Recodificar una cobertura de suelo temática para hacer una unión de las clases.

Tarea II

Utilizar el Attribute Editor para editar los colores de las clases del archivo recodificado.

Tarea III

Crear columnas de Area y Porcentaje.

Tarea IV

Guardar el display y visualizar el overlay de las imágenes de entrada y salida (Pasos 7-8).

Entrada:

xiso.img

Salida:

archivo recodificado

Herramientas:

Recode, Attribute Editor, Formula, Column Properties, Blend

Pasos: 3.1. Haga clic en el icono Open Layer desde el menú del Viewer. Seleccione xiso.img. Haga clic en Fit to Frame y haga clic en OK. 3.2. Seleccione el Tab Thematic y selecciones el icono Recode. Aparecerá un cuadro de diálogo Recode para el archivo actualmente desplegado.

3.3. Ajuste el tamaño del cuadro de manera que pueda ver toda la información de columnas. Aquí puede agrupar sus clases en categorías más generales. Por ejemplo, haga clic en la columna Value y seleccione cada una de las clases de vegetación. Dentro del campo numérico New Value al fondo del diálogo, ingrese 1 y luego haga clic en Change Selected Rows. Esto servirá para crear una clase general llamada "vegetación". Complete las operaciones de recodificación similares para agua, vegetación nativa, agricultura. Los nuevos valores de clases serán 2, 3, 4 respectivamente. Una vez que lo ha completado, haga clic en Apply.

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3.4. En la parte inferior del viewer verá un medidor del desarrollo que muestra el status de su trabajo. Una vez que el trabajo se completa, se actualizará el display con los valores de recodificación. Este es una recodificación temporal hasta que elija guardar su archivo. Seleccione File/Save/Top Layer As. Cree un nuevo archivo llamado xiso_recode.img. Cierre el cuadro de diálogo Recode. 3.5. Ahora creará los colores finales para su mapa. En el primer Viewer redespliegue xiso_recode.img. Seleccione del Tab Table y el icono Show Attribute desde el menú del Viewer. En cada una de sus paletas de colores seleccione un color para cada clase. 3.6. Cree una columna de área seleccionando Add Area. 3.7. En Raster Attribute Editor , haga clic en el icono Save para guardar los cambios. 3.8. Ahora despliegue la clasificación final sobre rapel88.img en el mismo Viewer. Seleccione Utility/Blend en el menú del Viewer para visualizar la correspondencia entre las imágenes.

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4. RECOLECCIÓN DE FIRMAS ESPECTRALES (ENTRENAMIENTO SUPERVISADO)

Objetivo:

Generar firmas espectrales supervisadas con herramientas de AOI.

Tarea I

Abrir la Imagen y las Herramientas AOI y el editor Signature.

Tarea II

Utilizar la herramienta de polígono AOI para delinear las áreas de interés espectral.

Entrada:

xrectify.img

Salida:

Un grupo de datos de Signature que serán utilizados en una clasificación Supervisada.

Herramientas:

Herramientas AOI, Propiedades de Region Grow, Signature Editor.

Pasos: 4.1. Desde la barra de herramientas del Viewer seleccione el ícono Open Layer y seleccione el archivo xrectify.img. Despliegue como Fit to Frame. 4.2. Se creara un nuevo AOI que será agregado a la viewer el cual será utilizado para generar AOIs de las firmas espectrales. 4.3. Desde la Ribbon, en la pestaña de Raster en el menú Supervised/Signature Editor , aparecerá un cuadro de dialogo que eventualmente contiene un CellArray de las firmas espectrales que crearemos a través del AOI. 4.4. Dentro del Viewer, seleccione visualmente un área sobre el lago homogénea como una muestra representativa de agua. Seleccione la herramienta de dibujo dentro de la pestaña Drawing para realizar el polígono. 4.5. Mueva el cursor hacia la orilla del río y haga clic con el primer botón del mouse para iniciar la digitalización. Cada clic con el primer botón ubicará un punto que formará un polígono 4.6. El área del agua será tomada como una muestra para el clasificador. Desde el Signature Editor , seleccione Create New Signature(s) from AOI. Esto seleccionará el área de la imagen definida por el AOI y agregará la información espectral en el Signature Editor. 89


4.7. Ahora deberá tener una entrada en el Signature Editor llamada Class 1. Edite este campo de texto e ingrese agua 1 como el nombre de la clase para esta firma espectral. Repita este proceso y agregue cuatro firmas espectrales más. Repita este proceso y agregue cuatro coberturas diferentes que representen clases de coberturas de suelo. 4.8. Desde la pestaña Format, en la opción Grow, la herramienta Growing Properties. A medida que su cursor se mueve en el viewer, notará que se convierte en un polígono. Mueva el cursor hacia el centro del lago, pero sobre un área que ya ha sido seleccionada por otras herramientas AOI, para poder comparar el método. 4.10. Una vez que se ha calculado la nueva región, establezca la Spectral Euclidean Distance en 10 y observe cualquier cambio. 4.11. Esta nueva región generada será utilizada como una muestra del clasificador. Desde el Signature Editor, seleccione el icono Create New Signature. Esto tomará el área definida por el AOI y agregará la información espectral en el Signature Editor. 4.12. Ahora deberá tener una segunda entrada agua en Signature Editor. Edite este nombre de clase como agua 2. 4.13. Repita el proceso de crecimiento de la región y agregue a Signature Editor tres firmas espectrales que representen tres coberturas de suelos distintas. Trate de no duplicar las clases del primer grupo de firmas espectrales. 4.14. Seleccione File/Save desde el menú del Signature. Nombre su archivo como xrapel_rectify.sig. Haga clic en OK.

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5. EVALUACIÓN DE FIRMAS ESPECTRALES Objetivo:

Utilizar Histogramas, Estadísticas, Perfiles y Separabilidad para evaluar los datos del curso recolectados en el modo de clasificación supervisado.

Tarea I

Desplegar y comparar los histogramas de las firmas espectrales seleccionadas.

Tarea II

Desplegar las estadísticas y editar los paralelepípedos apropiadamente.

Tarea III

Desplegar los ploteos medios para las firmas espectrales seleccionadas.

Tarea IV

Editar las firmas espectrales basadas en la información encontrada en las herramientas de evaluación.

Entrada:

xrapel_rectify.sig, xrectify.img

Salida:

Un archivo de firma espectral editada que será utilizada en una clasificación Supervisada.

Herramientas:

Editor de Firmas, Gráficas de Histogramas, Estadísticas, y Herramientas de ploteos de firmas.

Pasos: 5.1. Los siguientes pasos expondrán algunas de las herramientas que le permitirán evaluar la calidad de sus firmas espectrales. A medida que va por cada una de las herramientas, tome notas considerando qué firmas espectrales presentan confusión con otras clases. 5.2. El archivo de la firma que fue creada en el ejercicio anterior deberá estar abierto en el Signature Editor . Seleccione dos clases que sean diferentes en su respuesta espectral. Una de las clases pueden ser áreas de agricultura y otra puede ser vegetación nativa. Seleccione las filas de manera que queden destacadas. 5.3. Haga clic en el ícono Display Histograms Windows. Esto traerá el Histogram Plot Control Panel. Desde el panel Histogram Plot Control, haga clic en los botones de radio All Selected Signatures y All Bands y luego haga clic en el botón Plot. 5.4. Reposicione la ventana para tener una visualización simultánea. La pantalla deberá mostrar una serie de ventanas de ploteo con dos histogramas en cada una. El color de los histogramas reflejará el color de la f irma espectral correspondiente. 5.5. Elimine todos los Histograms Plots haciendo clic en Close en el dialogo Histogram Plot Control Panel. 91


5.6. A continuación puede visualizar las estadísticas que le indican las bandas que contienen traslape en la definición de los paralelepípedos de las firmas espectrales. Dentro de Signature Editor asegúrese de que su indicador (>) seleccione una de las firmas espectrales que fue graficado con las herramientas Histogramas. Para cambiar la ubicación del indicador haga un clic en el indicador de la columna. Haga clic en el icono Display Statistics Window dentro de Signature Editor y aparecerá el dialogo Statistics Plot. Las estadísticas pueden reunirse moviendo el indicador Signature Editor (>) hacia adelante y hacia atrás entre las clases seleccionadas. 5.7. Desde la barra de herramienta Signature Editor haga clic en el ícono Display Mean Plot Window y se desplegará el diálogo Signature Mean Plot. 5.8. Para visualizar todas las firmas espectrales que ha destacado en Signature Editor, haga en Switch Between Single and Multiple Signature Mode icon. Para cada firma espectral deberá poder ver su valor promedio en cada banda de datos. 5.9. Mueva el cursor en el ploteo promedio. En el campo Status más abajo podrá ver las capas actualizadas automáticamente y los valores promedios que reflejan la posición del cursor. 5.10. Ahora que ha visto algunas de las formas en la que las firmas espectrales pueden ser evaluadas, vuelva a su archivo de firma espectral y edite las firmas espectrales en una de las siguientes formas:

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6. CLASIFICACIÓN SUPERVISADA

Objetivo:

Utilizar un archivo de firma espectral como entrada para una clasificación de máxima probabilidad.

Tarea I

Traer el cuadro de dialogo de la clasificación.

Tarea II

Especificar los nombres de salida para el archivos de clase y el archivo de distancia.

Tarea III

Seleccionar las reglas de decisión paramétrica.

Tarea IV

Despliegue la salida cerca de los datos de imagen originales.

Entradas:

xrapel-rectify.sig

Outputs:

Una banda temática

Herramientas:

Signature Editor, Supervised Classification

Pasos: 6.1. Puede accesar al cuadro Supervised Classification de alguna de las siguientes dos formas. Si ha terminado de crear firmas espectrales y el Signature Editor se encuentra todavía abierto, seleccione Classify/Supervised. La otra es desde la pestaña Raster en el menú Supervised/Supervised. Ambos procedimientos traerán cuadros de diálogos. En el último caso, necesitará ingresar el archivo raster de entrada y el archivo de entrada de firmas. 6.2. Ingrese xrapel_sup.img en Output Classified File. 6.3. Haga clic en el cuadro de diálogo Output Distance File e ingrese xrapel_dist.img para File Name. Este archivo de distancia será un archivo pesado. SI no tiene suficiente espacio en disco, será mejor que no genere este archivo. Si es así, puede evitar desplegar el archivo en el Paso 5. 6.4.

Seleccione Maximum Likelihood para Parametric Rule.

Si existe cualquier firma espectral seleccionada en Signature Editor cuando corra su clasificación, entonces su salida se basará sólo en esa selección.

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Utilice los defectos restantes y haga clic en OK.  Remítase a la sección Clasificación en el manual teórico para ver la descripción de las

reglas de clasificación.

cuadro Trabajo Status. Luego 6.5. Una vez hecho el proceso haga clic en OK en el cuadro despliegue xrapel_sup.img, xrapel_dist.img y su imagen original lado a lado como Fit to Frame.

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MÓDULO VIII: GENERACIÓN DE PRODUCTOS CARTOGRÁFICOS Los mapas temáticos son de particular interés en el procesamiento digital de imágenes ya que con este tipo de productos quedarán representados prácticamente todos los resultados de las interpretaciones extraídas de las imágenes. La carta temática tiene la capacidad de representar tantos fenómenos visibles o invisibles, concretos o abstractos, exactos o esquemati esquematizados. zados.

1. CREACIÓN DE UN MAPA Objetivo:

Crear una composición cartográfica que contenga dos cuadros de mapas con información información de tres archivos archivos diferentes. diferentes. Uno de los Map Map Frames tendrán una grilla UTM mostrando las Coordenadas del Mapa.

Tarea I

Desplegar en el viewer la imagen que será mapeada

Tarea II

Crear una nueva composición cartográfica y definir el área de impresión.

Tarea III

Crear columnas, dos cuadros de mapas y especif especificar icar sus parámetros.

Tarea IV

Editar el tamaño de un marco de mapa y su ubicación.

Tarea V

Agregar una grilla grilla y rótulos al cuadro cuadro del mapa. mapa.

Tarea VI

Guardar los cuadros del mapa.

Entradas:

xiso.img, logo_shoa.

Salidas:

Una hoja de mapa con múltiples cuadros

Cuadros:

Map Composer

Pasos: 1.1. Despliegue su imagen xiso.img con Fit to Frame. 1.2. Abrimos la vista de Layout a través File/New/Map View, y automáticamente se agregara otra pestaña en la Ribbon, llamada Layout donde encontraremos todas las herramientas necesarias para nuestra composición. 1.3. Defina la extensión del área de impresión se permiten en su impresora. Para esto dentro de la pestaña Layout, en el menú Page Size elegiremos Letter (Portrait) y revisaremos las medidas en Width y Height según dimensión de una hoja carta que son 8.5 cm y 11 cm respectivame respectivamente. nte. Cambie las Unidades Unidades a centímetros. Utilice los defectos restantes y haga clic en OK. 95


encuentra listo para comenzar su composición. composición. Seleccione Seleccione en herramientas 1.4. Ahora se encuentra el icono Map Frame. Haga clic y arrastre uno de los los limites del del marco del del mapa cuadrado dentro de la hoja del mapa. Esta operación no tiene que ser precisa ya que va a posicionar y ajustar su tamaño más tarde.

cuadro donde se indicara indicara a seleccionar una fuente fuente de marco. Haga 1.5. Aparecerá un cuadro clic en el botón Viewer .

1.6. Aparecerá el diálogo Map Frame con la opción de ajustar tamaño, dar escala y posicionar el cuadro del mapa. Seleccione la escala a 1:150.000. Seleccione la opción Change Scale and Frame Area. Haga clic en OK. otro cuadro. Despliegue logo_sii.img como RGB=1,2,3 y 1.7. Agregar el logo de SII en otro Fit to Frame.

1.8. Repita los pasos 5-7 para crear el cuadro de mapa para el logo de SII, en Map Frame. Sin embargo, embargo, esta vez seleccionará seleccionará el botón botón Use Entire Source para asegurarse de copiar la imagen completa. También puede crear visualmente las dimensiones del cuadro utilizando el mouse para ajustar la caja de unión dentro de la hoja del mapa. 1.9. Algunas veces puede obtener otros resultados, no los que esperaba. Para editar los parámetros del cuadro de un mapa haga clic en el icono Select Map Frame de la paleta de herramientas y haga haga clic en el mapa propiamente propiamente tal. Haga doble clic clic dentro de la caja de unión del cuadro del mapa que aparezca. Aparecerá una caja con los parámetros del Map Frame, lo que le permitirá hacer ajustes al Map Frame. 1.10. Para agregar una grilla a su cuadro de mapa seleccione el icono Map Grid desde el menú de herramientas. Haga clic en sobre la imagen xrectify, se desplegara una ventana de opciones para nuestra grilla. Description pueden ignorarse ignorarse por ahora. Por lo general, son 1.11. Los campos Name y Description utilizados para crear una personalización personalización de una plantilla de mapa. Generaremos una grilla UTM. Para esto iremos a Set Destination Projection, donde señalaremos el sistema coordenado a utilizar.

1.12. Vaya a Horizontal Axis Tab e ingrese lo siguiente: Length Outside = 0.1, Spacing en el botón Copy to Vertical para usar los mismos parámetros en los = 1000. Haga clic en ticks verticales. verticales. Clic en Apply. 1.13. Para cambiar el número de entradas en los ejes horizontales y verticales, puede cambiar el valor del espaciado a 2000. Haga clic en Copy to Vertical. Ahora haga clic en el botón Redo y Close.

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No haga clic en Apply cuando esté editando la grilla. Si se hace esto hará que una grilla se superponga sobre la otra. Esto será de gran utilidad si quisiera tener dos Map Grids diferentes en el mismo marco, es decir, UTM y Geographical Lat/Long.

2. ELEMENTOS DEL MAPA

Objetivo:

Seleccionar la barra de la escala, flecha de norte, estilos de leyenda y texto y ubicarlos dentro de la composición cartográfica.

Tarea I

Crear una leyenda para un layer temático.

Tarea II

Crear una barra de escala

Tarea III

Colocar una flecha de norte de un listado de símbolos

Tarea IV

Crear y alinear texto para título

Entradas:

La salida del ejercicio Creating Map Frame

Salida:

Composición cartográfica con una barra de escala, una flecha de norte y una leyenda.

Herramientas:

Scale Bar, North Arrow, Legend, Symbol Properties

Pasos: 2.1. Usando la Composición Cartográfica que ha creado en el ejercicio anterior, seleccione el icono Create Legend de la Tool Bar. Mueva el cursor en la hoja de mapa y verá que el cursor cambia al cursor cruzado. 2.2. Haga clic debajo del lado izquierdo del map frame xiso.img. Luego siga el prompt en la parte superior izquierda de su pantalla para hacer clic dentro del map frame xiso.img. Aparecerá el cuadro Legend Properties. 2.3. En la Legend Properties verifique el campo Class_Names que contenga la leyenda correspondiente. 2.4. Haga clic en Title tab. Cambie Title a Leyenda. Clic en Apply y Close. 2.5. Puede decidir que la leyenda es muy grande y que se encuentra posicionada incorrectamente. Haga doble clic directamente en uno de los elementos de leyenda y 97

CAPACITACIÓN Basico Codelco Abril2014

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