COMBINACIONES DE BANDAS ESPECTRALES PARA INTERPRETACION DE RECURSOS NATURALES, SENSORES LANDSAT “TM Y ETM+”
Información General Las imágenes LANDSAT TM y ETM+, cubren un área de 185 x 185 kilómetros aproximadamente, con una resolución de 30 y 120 mt (TM) y 15, 30 y 60 mt. (ETM+), (ETM+), contienen contienen 7 y 8 bandas bandas espectrales respectivamente que dan respuesta sobre las características geológicas, litológicas, estructurales de las rocas de la superficie terrestre, y otros aspectos como humedad, vegetación, áreas cubiertas con glaciares, etc. Las combinaciones de banda están especificadas en orden rojo, verde, azul azul(RGB (RGB o RVA). Por ejemplo, en la combinación de banda 4,3,2, la bandaTM4 bandaTM4esta esta desplegado como rojo, rojo, TM3 esta desplegado como verde y TM2 esta desplegada como azul azul.. 4,3,2 Esta combinación de banda es la rendición de color infrarrojo familiar la cual ha estado disponible con data Landsat MSS por muchos años. Tiene buena sensibilidad a la vegetación verde (la cual esta delineada como rojo) y representa representa adecuadamente caminos caminos y masas de agua. Muestra Muestra bosques coníferos coníferos como un rojo ro jo más má s oscuro distinto que bosques caducifolio. 5,4,3 Esta combinación contiene una banda de cada una de las tres regiones reflexivas espectrales importantes (infrarrojo de onda corta, infrarrojo cercano y visible). La vegetación verde aparece verde con esta combinación de banda, y la infrarroja de onda corta pueden mostrar el stress de vegetación y mortalidad. Los caminos son menos claramente evidentes en esta combinación de banda que en la combinación 4, 3,2 porque la banda 3 está desplegada en azul.
7,4,3 Esta combinación es similar a la 5,4,3 pero algunas formas de vegetación de stress de vegetación (como áreas quemadas) pueden ser claramente representadas. 3,4,2 Desplegando esta banda TM4 en verde; esta combinación de banda hace que la vegetación verde aparezca verde en la imagen. La diferencia diferencia entre bosques coníferos coníferos y caducifolio caducifolio no puede ser tan distinto distinto como co mo en la rendición 4, 3,2. 4,5,3 Esta variación todavía contiene una banda de una de las tres regiones espectrales importantes. Sin embargo; desplegando la banda TM4 en rojo, aparece más como una fotografía a color infrarroja.
4,7,3 Similar al a combinación 4, 5,3. 5,3. Esta combinación tiene una apariencia similar a una fotografía de colo colorr infrarro infr arrojo. jo.
3,2,1 Esta combinación usa las bandas TM en manera similar a una fotografía de color natural. Sin embargo;debido a la alta correlación de las tres bandas en la región visible, la C ombinación contiene po ca
Información la cual no puede ser obtenida por una sola única banda. Es también difícil lograr un balance de color la cual simula consistentemente expectativas de observadores de qué color natural debería ser. 7,5,4 Esta combinación ha sido encontrada para mostrar clases de texturas de tierra (arcilla, tierra de moldeo, y arenosa) por investigadores de CCRS. 7,4,2 Esta combinación fue encontrada para ser una de las mejores para información perteneciente asilvicultura. Buena para mapeado de escala operacional de áreas de reciente cosecha y construcción de caminos.
CARACTERISTICASDELASBANDASESPECTRALESDELASIMÁGENESLANDSAT(TMyETM+)PARA APLICACIONESGEOLOGICAS Mediante el estudio en cada banda, y la combinación de ellas, es posible resaltar variaciones de color, tonalidad, textura de las rocas, etc., que en algunos casos pueden reflejar zonas de alteración hidrotermal, y por tanto de interés para detectar y delimitar áreas o targets Para posterior reconocimiento minero detallado. También, pueden ser aplicadas en la interpretación estructural y permitir la detección de áreas de interés petrolero, problemas de geodinámica externa, así como también áreas de interés agrícola, medioambiente, etc. A continuación se describe brevemente el significado de cada una de las bandas, las posibles combinaciones y su aplicación: Banda 1 (Azul): Usada para el mapeo de aguas costeras, diferenciando entresuelo y vegetación; mapeo de tipo de forestación o agricultura, y detecta centros poblacionales. Banda 2 (Verde): Corresponde a la reflectancia del verde de la vegetación vigorosa o saludable. También es usada para la identificación de centros poblados. Banda 3 (Rojo): Es usada para la discriminación de especies de plantas, la determinación de límites de suelos y delineaciones geológicas así como modelos culturales Banda 4 (Infrarrojo Reflectivo): Determina la cantidad de biomasa presente en un área, enfatiza el contraste de zonas de agua-tierra, suelo-vegetación. Banda 5 (Infrarrojo Medio): Es sensible a la cantidad de agua en las plantas. Usada en análisis de las mismas, tanto en época de sequía como cuando es saludable. También es una de las pocas bandas que pueden ser usadas para la discriminación de nubes, nieve y hielos. Banda 6 (Termal): Para la vegetación y detección de la vegetación que se encuentra enferma, intensidad de calor, aplicaciones de insecticidas, para localizar la polución termal, ubicar la actividad geotermal, actividad volcánica, etc.
Banda 7 (Infrarrojo medio): Es importante para la discriminación de tipos de rocas y suelos, así como el contenido de humedad entresuelo y vegetación. Las diferentes combinaciones de bandas permiten identificar, de manera visual, algunos aspectos geológicos, entre otros tenemos: Bandas 3, 2, 1 (RGB): Es una imagen de color natural. Refleja el área tal como la observa el ojo humano en una fotografía aérea a color. Bandas 7, 4, 2 (RGB): Permite discriminar los tipos de rocas. Ayuda en la interpretación estructural de los complejos intrusivos asociados a los patrones volcano - tectónicos. Bandas 5,4,2 (RGB): Es una imagen que no refleja los patrones en colores naturales (falso color), por lo tanto las carreteras pueden ser rojas, el agua amarilla y la vegetación azul. Bandas 7,3,1 (RGB): Ayuda a diferenciar tipos de rocas, definir anomalías de color que generalmente sonde color amarillo claro algo verdoso, la vegetación es verde oscuro a negro, los ríos son negros y con algunas coloraciones acules a celestes. Banda 8 (Pancromático): Ayuda a diferenciar los diferentes lineamientos estructurales. La división de bandas (ratios) es importante para la discriminación de zonas anómalas. Así, por ejemplo, el uso del cociente 3/1 puede identificar limonitas y minerales de fierro, el cociente 5/7 identifica arcillas y alunita, el cociente 4/3 identifica la vegetación, el 5/4 identifica carbonatos y silicatos ácidos. También existen otros procesos, como el de realce de la imagen, filtrado, componentes principales, correlación, ubicación de zonas de interés, y su clasificación en toda el área de estudio. COMBINACIONDEBANDASPARAMINERIA1. Simple 3-band algorithm - 7, 4, 1 RGB Esta combinación de bandas (o algoritmo) es ampliamente empleado en Geología en imágenes de base para exploración. Utiliza las tres bandas menos correlacionadas entre sí de entre las disponibles en los sensores TM y ETM+ de los satélites Landsat. La banda 7, en rojo, cubre el segmento del espectro electromagnético en el que los minerales arcillosos absorben, más que reflejar, la energía; la banda 4, en verde, cubre el segmento en el que la vegetación refleja fuertemente; y la banda 1, enazul, abarca el segmento en el cual los minerales con óxidos de hierro absorben energía. Como las rocas pueden describirse según sus contenidos en óxidos de hierro y arcillas, esta combinación de bandas permite una buena discriminación geológica. Típicamente, las rocas ricas en óxidos de hierro como los basaltos volcánicos o las lateritas tenderán a verse rojo; aquellas ricas en arcillas, como los conglomerados tienden a coloraciones azuladas; las rocas félsicas son de colores pálidos (frecuentemente amarillas o rosadas); las rocas silíceas suelen verse de azules claros; y la vegetación se ve verde. La nieve siempre se ve turquesa y puede confundirse con rocas silíceas. Por este motivo siempre resulta conveniente prestar atención a la ubicación de un rasgo respecto del relieve cuando, con este algoritmo, se interpretan las tonalidades turquesas o cían. Directed Principal Component algorithm – 3/1, 5/7, 5/4 RGB Este algoritmo se usa comúnmente en exploración con el fin de resaltar zonas de alteración mineral hidrotermal asociadas a mineralización. Funciona destacando las zonas ricas en hierro y otras en lasque el material originario ha sido alterado hidrotermalmente. Las razones o cocientes simples de bandas pueden usarse para resaltar materiales particulares. Por ejemplo, los óxidos de hierro tienen una baja reflectancia en la banda 1 en relación con la banda 3, de modo que un cociente 3/1 realzará (o mostrará con
un brillo intenso) aquellos pixeles de la imagen en los que el óxido de hierro está presente en cantidades significativas. Sin embargo, al crear una razón simple de bandas, el proceso matemático que genera la nueva “banda” (el cociente) aumenta el ruido de la imagen, empobreciendo su calidad visual. El proceso de Análisis de Componentes Principales transforma los datos provenientes de las bandas que se emplearían para un cociente en dos ejes artificiales: al graficarse uno de ellos se ajusta con la línea de mayor correlación y resulta, por esto, relacionado al brillo general combinado de ambas bandas, el otro, perpendicular al primero, se relaciona con la varianza entre ambas. Por éste motivo, el segundo componente principal puede emplearse de modo análogo a la razón de bandas pero con resultados más prolijos. Así, este algoritmo puede considerarse que produce una imagen compuesta de pseudo-cocientes (en rigor, es la pendiente del segundo componente principal).El cociente 3/1 o componente principal dirigido, en rojo en la imagen, se escoge para mapear minerales ferrosos como limonita, goetita, hematite, y jarosita, que pueden representar la presencia de material de recubrimiento férreo sobre el terreno. Del mismo modo, el cociente 5/7, en verde, se elige para mapear sitios de posible alteración hidrotermal con presencia de minerales como la alunita, pirofilita, diquita, caolinita, y ceresita, todos los cuales producirían zonas de intenso brillo en la imagensi estuvieran expuestos. Lamentablemente, la vegetación sana abundante también aparece brillante en el componente principal dirigido 5/7, del mismo modo que la vegetación seca o muerta lo hace en el3/1. Por este motivo, se despliega en el azul el componente principal dirigido 5/4, el cual presenta el suelo desnudo o la piedra como brillante pero la vegetación aparece oscura. Entonces, en esta imagen, los minerales de hierro se verán rojos o magenta, mientras que los minerales con alteración hidrotermal aparecerán color cían. En aquellos sitios en los que la alteración también ha producido ferruginización y/o recubrimiento férreo, el color de la imagen será blanco. La vegetación sana se veverde, mientras que la vegetación muerta o seca se ve roja o amarilla
DESPLIEGUEDEINVESTIGACIÓNDELCOLOR ENUNAIMAGENSATELITALLAIMAGEN Por favor lea la siguiente información sobre el color y las imágenes satelitales Landsat . Los coloresrojo, verde y azul se refieren a la aplicación de color del monitor de la computadora. (Estas aplican luz roja, verde y azul a cada pixel con intensidades específicas). Los canales (usualmente llamados bandas ) serefieren a las bandas de luz reflejadas, captadas en la imagen por el satélite desde los objetos en laimagen. La banda 1 se refleja como una luz azul, la banda 2 como una luz verde y la banda 3 como una luz roja. El rojo, el verde y el azul son colores primarios de energía visible. Cuando los disparadores aplican diferentes intensidades de luz roja, verde y azul al mismo pixel en la pantalla, se obtienen diferentes matices (sombras) de color. Por ejemplo, iguales intensidades de luz roja y verde producen amarillo; iguales intensidades de luz azul y verde producen el cían; e, iguales intensidades de luz azul y roja producen el color magenta (rojo violáceo). Las bandas 4 y 5 reciben reflejo de energía infrarroja cercana e infrarroja media, respectivamente. Con el objeto de obtener una percepción para diferentes combinaciones de canales (bandas) utilizaremos el siguiente canal de montajes rojo, verde y azul (RGB). Imágenes de color verdadero . Esta combinación de bandas presenta una imagen tal y como aparecería al ojo humano, mirando desde el espacio.Rojo 3 (la banda visible roja) Verde 2 (la banda visible verde) Azul 1 (la banda visible azul) Otra combinación de bandas termina en imágenes que no aparecen tal y como las vería el ojo humano. Estas imágenes se llaman
imágenes de color falso . Ingrese la siguiente combinación de bandas y observe los resultados. A. La combinación de bandas de abajo imita las fotografías aéreas infrarrojas. Con esta combinación de bandas las plantas,que reflejan una gran cantidad de energía infrarroja, aparecerán como rojo brillante. Esto es útil para personas que Estudian bosques. Rojo 4 (La banda infrarroja, cercana) Verde 3 (la banda visible roja) Azul 2 (la banda visible verde) B. Esta combinación de bandas sirve especialmente para separar árboles de zonas de pastos. Los árboles coníferos o siempre verdes aparecen como verde obscuro intenso, los árboles deciduos aparecen como verde medio y las zonas de pastos aparecen como verde suave o verde amarillento.Rojo 5 (la banda infrarroja media)Verde 4 (a banda infrarroja cercana) Azul 2 (la banda vi sible verde). Complete el cuadro , registrando el color de cada facción bajo cada combinación de canales (bandas). RGBRGBRGBRGB COMBINACION 321 432 543 453- Playas- Carreteras (Vías)- Regiones con árboles- Océano- Ciudades o pueblosRíos- Zona urbana densa- Zona urbana disperso- Suelo desnudo- Cultivos Trate otra combinación de canales (o bandas) y escriba sus observaciones. Las combinaciones que se mencionan en el presente documento, pueden ser aplicados a otros sensores con similitudes espectrales, para eso se hace indispensable contar con la tabla de sensores donde se indica cuáles son los rangos espectrales de cada una de las imágenes disponibles a la fecha. Pudiéndose aplicar para SPOT, Ikonos, QuickBird, Formosat, ALOS, Cartosat, GeoE ye, ASTER, entre otros. Referencia: Lillesland, Thomas M. & Kiefer, Ralph W. (1987), Remote Sensing and Image Interpretation.2nd Edition. New York: John Wiley and Sons. P. 567 .
