SENSORES REMOTOS Y APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN GEODESIA Y GESTIÓN DE RECURSOS NATURALES Y PATRIMONIO NATURAL

SENSORES REMOTOS Y APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN

GEODESIA Y GESTIÓN DE RECURSOS NATURALES Y PATRIMONIO NATURAL

Marzo de 2016

SENSORES REMOTOS Y APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN Dpto. Innovación y Tecnología

TELEDETECCIÓN Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA. GEO-CONSERVACIÓN, PROTECCIÓN AMBIENTAL Y DEL MEDIO FÍSICO FRENTE A RIESGOS Y CATÁSTROFES NATURALES. ONU-GE@ 21 Recursos Naturales DESCRIPCIÓN BREVE

Guía Metodológica y Didáctica. Remote Sensing; Principios de Introducción a la Percepción Remota mediante el Uso de Sensores. Aplicaciones y Usos de la Teledetección. Tratamiento y Análisis de Información digital para fines temáticos

1 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


SENSORES REMOTOS Y APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN ÍNDICE 1.

INTRODUCCIÓN. ................................................................................................................................... 8 1.1.

Concepto de Sensor y Transductor ......................................................................... 11

1.2.

Analogía de los sensores con los sentidos en el humano. ....................................... 13

1.3

Tecnología de sensores remotos; La ventaja digital ................................................ 15

1.4

Señales de salida características de los sensores .................................................... 16

1.4.1

Sensores binarios y analógicos.............................................................................. 17

1.5

PROTECCIÓN DE SENSORES REMOTOS FRENTE AGENTES EXTERNOS; .................... 18

1.6

Sistema de clasificación de sensores remotos ........................................................ 20

1.6.1

Clasificación de sensores en función de la BANDA ESPECTRAL ............................. 20

1.6.1.1

Sensores que operan en la banda ultravioleta.............................................. 20

1.6.1.2

Sensores que operan en la banda visible...................................................... 21

1.6.1.3

Sensores que operan en la banda infrarroja ................................................. 21

1.6.1.4

Sensores que operan en la banda de frecuencia extremadamente alta (EHF)21

1.6.1.5

Sensores que operan en la banda de frecuencia super alta (microondas)..... 21

1.6.1.6

Sensores que operan en la banda de frecuencia ultra alta (UHF) .................. 22

1.6.1.7

Sensores que operan en la banda de frecuencia muy alta (VHF)................... 22

1.6.1.8

Sensores que operan en frecuencias baja, media y alta (LF, MF, HF) ............ 22

1.6.2 Clasificación de sensores en función de la ubicación ESPACIAL de la fuente emisora y receptora de energía............................................................................................................................ 22 1.6.2.1

Sensor mono-estático; ................................................................................. 22

1.6.2.2

Sensor bi-estático; ....................................................................................... 22

1.6.3

Clasificación de los sensores según la INFORMACIÓN REGISTRADA ..................... 22

1.6.3.1

Sensor fotográfico; ...................................................................................... 22

1.6.3.2

Sensor no fotográfico; ................................................................................. 22

1.6.4

Clasificación de los sensores en función de los MECANISMOS PARA CAPTAR INFORMACIÓN 23

1.6.4.1

Sensor fotográfico; ...................................................................................... 23

1.6.4.2

Sensor electro-óptico formador de imagen .................................................. 23

1.6.4.3

Sensor electro-óptico no formador de imagen ............................................. 24

1.6.4.4

Sensores de microondas .............................................................................. 24

1.6.5

Clasificación de los sensores en función de la TECNOLOGÍA QUE UTILIZA; ........... 25 2

Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


1.6.6

1.6.6.1

Sensores internos ........................................................................................ 26

1.6.6.2

Sensores externos ....................................................................................... 34

1.6.7

Clasificación de los sensores en función de la FUENTE EMISORA DE ENERGÍA...... 39

1.6.7.1

Sensor pasivo; ............................................................................................. 39

1.6.7.2

Sensor activo; .............................................................................................. 39

1.6.8

2

Clasificación de los sensores en función de LA VARIABLE A DETECTAR ................. 25

Otros criterios de CLASIFICACIÓN; ........................................................................ 40

1.6.8.1

Según el tipo de soporte donde es registrada la información ....................... 40

1.6.8.2

Según el número de bandas que se almacenan en la plataforma. ................ 41

1.6.8.3

Según la dimensión del área sensible, .......................................................... 41

1.6.8.4

Según la orientación de captación; .............................................................. 41

1.6.9

DESCRIPCIÓN DE OTROS SISTEMAS SENSORES ..................................................... 42

1.7

RESOLUCIÓN DE UN SISTEMA SENSOR. .................................................................. 44

1.7.1

RESOLUCIÓN ESPACIAL. ........................................................................................ 45

1.7.2

RESOLUCIÓN ESPECTRAL....................................................................................... 46

1.7.3

RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA ............................................................................... 47

1.7.4

RESOLUCIÓN TEMPORAL ...................................................................................... 49

1.8

PLATAFORMAS DE FIJACIÓN Y TRANSPORTE DE SENSORES REMOTOS................... 51

1.9

USO DE SATÉLITES Y SUS APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN. ................................ 53

1.9.1

Satélites meteorológicos....................................................................................... 53

1.9.2

Satélites de recursos naturales ............................................................................. 54

1.9.3

Sensores de alta resolución espacial ..................................................................... 55

1.9.4

Sensores hiper-espectrales ................................................................................... 56

1.9.5

Plataformas y programas de teledetección en Satélites. ...................................... 56

PERCEPCIÓN REMOTA Y TELEDETECCIÓN ............................................................................................60 2.1

SISTEMAS DE TELEDETECCIÓN: PRINCIPIOS BÁSICOS .............................................. 61

2.1.1

Componentes del sistema sensor remoto en Teledetección ................................. 62

2.2

PRINCIPIOS FÍSICOS DE TELEDETECCIÓN: ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO. ........... 66

2.3

ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO............................................................................. 67

2.4

RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA. .......................................................................... 69

2.5

FUENTES DE RADIACIÓN Y PRINCIPIOS DE RADIACIÓN ........................................... 71

2.6

REGIONES DEL ESPECTRO SEGÚN USO DE SENSORES REMOTOS. ........................... 80

2.7

INTERACCIÓN ENERGÍA - ATMÓSFERA. ................................................................... 83

2.7.1

INTERACCIÓN DE LA ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA CON LA ATMÓSFERA........... 92 3



2.7.2

Absorción;............................................................................................................. 96

2.7.3

Dispersión; ............................................................................................................ 99

2.7.4

Emisión y Refracción ........................................................................................... 100

2.7.5

Reflexión (Espectro óptico reflectivo). ................................................................ 101

2.7.6

Transmisión ........................................................................................................ 104

2.8

RESPUESTA ESPECTRAL REFLECTIVA DE ELEMENTOS NATURALES ........................ 105

2.9

INTERACCIONES ENTRE LA ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA Y LOS CUERPOS NATURALES

2.9.1

VEGETACIÓN: ...................................................................................................... 109

2.9.2

CUERPOS DE AGUA ............................................................................................. 114

2.9.3

SUELO DESNUDO: ............................................................................................... 116

2.9.3.1

3

107

Interacción de la radiación electromagnética con las rocas y minerales ..... 118

2.9.4

REFLECTIVIDAD DEL SISTEMA SUELO - VEGETACIÓN........................................... 120

2.9.5

Otras interacciones en la ATMÓSFERA - SUPERFICIE TERRESTRE. ....................... 126

EQUIPOS Y DISPOSITIVOS DE USO EN TELEDETECCIÓN ......................................................................130 3.1

Antecedentes históricos de sensores remotos aplicados en Teledetección: ......... 131

3.2

Sensores remotos Pasivos y Activos aplicados en Teledetección .......................... 134

3.3

Sensores activos. .................................................................................................. 135

3.3.1

SISTEMAS SENSORES RADAR .............................................................................. 135

3.3.1.1

Respuesta de los recursos terrestres en el rango de micro-ondas (Radar de imágenes) 137

3.3.2

SISTEMA SENSOR LIDAR (Light Detection and Ranging) ...................................... 141

3.4

Cámaras fotográficas ............................................................................................ 147

3.5

Exploradores de vidicon........................................................................................ 148

3.6

Radiómetros de microondas. ................................................................................ 148

3.6.1

Exploradores de barrido y de empuje ................................................................. 150

3.6.2

Sensores pasivos de microondas; ....................................................................... 154

3.6.3

Espectro-radiómetro computerizado. ................................................................. 156

3.7

Cámara Fotográfica Infrarroja y Cámara Termo-gráfica ........................................ 157

3.7.1

Cámara Fotográfica convencional con filtros Infrarrojos .................................... 157

3.7.2

Cámaras Termo-gráficas e Infra-rojas: ................................................................ 157

3.7.2.1

Tipos de cámaras Infra-rojas / Térmicas ..................................................... 158

3.7.2.2

Clasificación de cámaras térmicas e Infra-rojas .......................................... 158

3.7.2.3

Especificaciones de Sensores en Fotografía en el rango del Infrarrojo; ....... 161

3.8

Gravímetros .......................................................................................................... 163

3.8.1

Tipos de gravímetros: ......................................................................................... 164 4



4

3.9

Sensores magnéticos ............................................................................................ 164

3.10

RESOLUCIÓN DE LA IMAGEN EN TELEDETECCIÓN. ................................................ 165

3.10.1

RESOLUCIÓN ESPACIAL ....................................................................................... 165

3.10.2

RESOLUCIÓN ESPECTRAL..................................................................................... 166

3.10.3

RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA ............................................................................. 167

3.10.4

RESOLUCIÓN TEMPORAL .................................................................................... 168

TÉCNICAS DE TELEDETECCIÓN PARA EL ESTUDIO DEL SUELO Y COBERTURAS VEGETALES. .................170 4.1

Sistemas de Tratamiento Digital de Imágenes ...................................................... 170

4.2

TRATAMIENTO DIGITAL DE LAS IMÁGENES........................................................... 175

4.3

PROCESAMIENTOS DE IMÁGENES EN TELEDETECCIÓN ......................................... 178

4.4

ESTRUCTURA DE LA IMAGEN, ADQUISICIÓN Y OPERACIONES DE DATOS ............. 182

4.4.1

Principales Códigos, estructuras y formatos de las Imágenes Digitales............... 183

4.5

ANÁLISIS VISUAL DE LAS IMÁGENES ..................................................................... 188

4.5.1

Tonalidad: ........................................................................................................... 190

4.5.2

Color ................................................................................................................... 191

4.5.3

Textura ............................................................................................................... 198

4.5.4

Contexto espacial................................................................................................ 199

4.5.5

REPRESENTACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES .......................................................... 200

4.5.5.1

Histograma de una imagen ........................................................................ 200

4.5.5.2

Contraste de una imagen ........................................................................... 201

4.5.5.3

Realces y mejoras de imagen. .................................................................... 201

4.5.5.4

Filtros espaciales........................................................................................ 202

4.5.5.5

Transformaciones ...................................................................................... 204

4.6

CORRECCIONES EN LA IMAGEN ............................................................................. 205

4.6.1.1

CORRECCIÓN GEOMÉTRICA ....................................................................... 205

4.6.1.2

CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS............................................................... 209

4.6.1.3

CORRECCIONES ATMOSFÉRICAS ................................................................ 211

4.7

SISTEMAS DE INFORMACIÓN ASISTIDOS POR ORDENADOR ................................. 214

4.7.1

Operaciones aritméticas ..................................................................................... 214

4.7.2

Análisis de componentes principales (ACP). ....................................................... 214

4.7.3

Clasificación digital de imágenes ........................................................................ 216

4.7.3.1

FASES DE CLASIFICACIÓN DIGITAL .............................................................. 216

4.8

OTRAS OPERACIONES DE IMÁGENES DIGITALES ................................................... 220

4.8.1

OPERACIONES ENTRE BANDAS ........................................................................... 220 5



5

4.8.2

Índices vegetales................................................................................................. 220

4.8.3

Índices espectrales del suelo............................................................................... 224

MÉTODOS PARA SEGUIMIENTO DE COBERTURAS VEGETALES (MULTIESTACIONALES Y MULTIANUALES). 226 5.1

Comparación de cartografía temática ................................................................... 227

5.2

Cambios con datos continuos ............................................................................... 228

5.3

Análisis de series multi-temporales ...................................................................... 235

5.3.1

Indicaciones generales ........................................................................................ 238

5.4

TIPOS DE IMÁGENES OBTENIDAS .......................................................................... 239

5.4.1

Imágenes pancromáticas: ................................................................................... 239

5.4.2

Imágenes multi-espectrales: ............................................................................... 239

5.4.3

Imágenes hiper-espectrales: ............................................................................... 240

5.4.4

Imágenes Infra-rojas: .......................................................................................... 241

5.5

FOTOGRAFÍA AÉREA; ANÁLISIS, PROPIEDADES E INTERPRETACIÓN. .................... 243

5.5.1

Propiedades geométricas de las fotografías aéreas ............................................ 244

5.5.2

Visión estereoscópica de una fotografía aérea. .................................................. 244

5.5.3

Interpretación de Fotografías aéreas .................................................................. 246

5.6

Técnicas de tratamiento derivadas de la Fotografía Analógica y/o Digital............ 247

5.6.1

Fotogrametría; Generación automática de Modelos Digitales del Terreno (MDT)247

5.6.2

Producción electrónica de documentos cartográficos......................................... 251

5.6.2.1

Adquisición de información. Transformación analógica /digital .................. 252

5.6.2.2

Salidas de la información ........................................................................... 253

5.7

Cartografía Temática ............................................................................................ 256

5.7.1 La Cartografía de Ocupación del Suelo en la determinación del Índice de Peligro de Incendios Forestales (IPIF) ................................................................................................................. 257 5.7.1.1 6

7

Peligrosidad de ocurrencia de incendios; Ejemplo. ..................................... 257

ANALISIS DE IMÁGENES MULTI-ESPECTRALES APLICADA A DETECCIÓN MINERAL ..............................260 6.1

ESPECTROMETRIA DE IMÁGENES .......................................................................... 260

6.2

CLASIFICACION POR ÁRBOLES DE DECISIÓN ......................................................... 263

APLICACIONES DE SENSORES REMOTOS Y PRODUCTOS ESPECÍFICOS EN TELEDETECCIÓN .................270 7.1

APLICACIONES FORESTALES Y AGROPECUARIAS ................................................... 271

7.2

APLICACIONES PARA EL PLANEAMIENTO URBANO Y USOS DE LA TIERRA ............ 274

7.3

APLICACIONES PARA LA EXPLORACIÓN GEOLÓGICA ............................................. 276

7.3.1

PROSPECCIÓN PETROLERA A TRAVÉS DEL USO DE HERRAMIENTAS DE CLASIFICACIÓN

276 6



7.3.1.1

UTILIZACIÓN DE ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES ....................... 277

7.3.1.2

UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS DE MÁXIMA VEROSIMILITUD ..................... 279

7.4

OTRAS APLICACIONES DE TELEDETECCIÓN. .......................................................... 280

7.4.1

Programas específicos para procesar datos de imágenes. .................................. 281

7.5

APLICACIÓN ECONÓMICA DE LA INFORMACIÓN REMOTA ................................... 281

7.5.1

VALORACIÓN FISCAL DE PROPIEDADES .............................................................. 281

7.5.2

VALORACIÓN DE LA PRODUCCIÓN ...................................................................... 282

7.5.3

VALORACIÓN DE PÉRDIDAS POR CATÁSTROFES NATURALES.............................. 283

7.6

ALGUNAS APLICACIONES DE LA TERMOGRAFÍA INFRARROJA; ............................. 285

8

TÉRMINOLOGÍA Y ACRÓNIMOS APLICADOS A TELEDETECCIÓN;.........................................................288

9

BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS CONSULTADAS; ..................................................................................297

10 RESUMEN Y CONCLUSIONES..............................................................................................................301



1.

INTRODUCCIÓN.

La tecnología de “Sensores Remotos” se remonta a las primeras fotografías obtenidas desde el aire. La fotografía aérea aparece como herramienta disponible para la captura de imágenes y sus aplicaciones en teledetección, ya desde 1858, sin embargo, la baja calidad y las dificultades en la interpretación, hicieron que este procedimiento no se materializase efectivamente hasta la Primera Guerra Mundial, hecho que dio lugar a la aparición de los primeros intérpretes de información aérea. Paralelamente al desarrollo de máquinas fotográficas y de medios aéreos de navegación, nació la posibilidad de obtener información sobre lo que ocurría en la tierra desde una perspectiva menos directa para el ojo humano, aunque con más información relevante para la toma de decisiones en diversos campos de aplicación. En ese sentido, esta información tuvo un origen primordialmente militar y las guerras, reales o latentes, han sido grandes impulsoras del desarrollo de esta tecnología. Técnicamente, las primeras fotografías militares sobre el frente enemigo se iniciaron a través de la utilización de globos de observación y luego esta responsabilidad recayó en consiguientes desarrollos aeronáuticos desde las guerras coloniales de principios de la década de 1910, la primera y segunda guerras mundiales y todo el período de la guerra fría hasta nuestros días. Precisamente durante el primer período de guerra (1919-1938) es cuando, aprovechando los conocimientos adquiridos por expertos en interpretación de fotografía aérea, se empieza a aplicar dichos conocimientos para distintas disciplinas (control y seguimiento Ambiental, prospección geológica, etc…). En este último caso, existe un particular interés por la exploración de petróleo. El USDA (U.S. Department of Agriculture) desarrolla en ese sentido investigaciones de este tipo en condados previamente seleccionados desde 1937.



Figura 1.1. Vista aérea de las Marismas del Odiel (Huelva) desde Globo aerostático (1956).

Durante la Segunda Guerra Mundial la fotografía aérea militar alcanza niveles muy altos de desarrollos tanto en tecnología como en capacidad de interpretación de la información, los cuales llegarían a un máximo con la escalada de la Guerra Fría. El desarrollo en la década de los cincuenta de la tecnología aeroespacial incrementó las posibilidades de obtención de información geográfica a través, no sólo de la fotografía, sino también a través del uso de nuevas tecnologías: Sensores de Rayos Infrarrojos y de Ondas de Radar. 9 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Las primeras experiencias en lo que daría lugar a la fotografía espacial pueden ser remontadas a pioneros alemanes como Ludwig Rahrmann (1895) y Alfred Maul (1910). Ambos investigadores sostenían el concepto de adosar cámaras fotográficas especiales a cohetes, con los cuales obtenían fotografías aéreas. La fotografía realizada por este tipo de vectores, más precisamente, se inicia con los experimentos realizados por investigadores norteamericanos en 1946-49, quiénes adosaron cámaras fotográficas y filmadoras a cohetes V2 capturados a los alemanes en el polígono de White Sands, Nuevo México. Con el lanzamiento de los primeros satélites meteorológicos se empieza a tomar conciencia de la capacidad de estos instrumentos de navegación para capturar información de la Tierra. El posterior programa de desarrollo espacial, que derivaría en la primera llegada del hombre a la Luna, y las nuevas tecnologías militares que hacían cada vez más arriesgado el papel de la fotografía aérea militar tradicional, daría lugar al desarrollo de tecnologías cada vez más complejas para los sensores remotos de teledetección, con mayor utilización del espectro de banda electromagnético. Los programas Gemini y Apollo deben ser citados como pioneros a este respecto. Las imágenes desde el espacio para uso civil provienen principalmente de los programas Landsat (EE.UU.) en los 70’ y SPOT (Francia) en los 80’. Los programas anteriores a éstos obtenían fotos desde ángulos oblicuos de la Tierra, mientras que estos programas hacían hincapié en la obtención de fotografías tomadas en ángulo recto, lo cual brinda menor distorsión y mejor interpretación de las imágenes. Actualmente, los programas que utilizan tecnología con mayor resolución para la obtención de información satelital de la Tierra son SPIN-2 (Rusia), IKONOS-2, QuickBird, OrbView-3 (todos de EE.UU.) y EROS (Israel). Como sistemas con moderada resolución se pueden listar a Landsat-1/–7 (EE.UU.), SPOT-1/–5 (Francia, con colaboración de Suecia y Bélgica), India (IRS System), Rusia (RESURS-01), Japón (ADEOS y JERS-1, este último con radar de apertura sintética) así como otros 17 países entre los que se incluye al programa argentino SAC-C, desarrollado por la CONAE (Comisión Nacional de Actividades Espaciales) en conjunto con la NASA. A continuación, analizaremos algunos conceptos y áreas de aplicación exitosa de la información obtenida mediante Sensores Remotos en Teledetección. La calidad de la información obtenida por sensores remotos debe ser perfecta. Si bien a través de las firmas multi-espectrales se puede llegar a distinguir, tras un amplio proceso de entrenamiento, una amplia variedad de clases y formas en la superficie terrestre. Esta forma de observar el terreno en estudio deja muchos aspectos expuestos a la deducción. Por ejemplo, el procesamiento de la imagen satelital puede advertir la presencia de un cierto mineral en dicha zona con un cierto grado de probabilidad, pero sólo la experiencia de campo validará de manera real su presencia. En este sentido, Lillesand y Kiefer destacan la necesaria integración de los datos de teledetección con otras fuentes de información y métodos de análisis. Destacan que un relevamiento de información que contemple la aplicación de este tipo particular de información requiere necesariamente de los siguientes pasos: 1) Una definición clara del problema a investigar, 2) Evaluación del efecto potencial de satisfacer dicho problema con información de sensores remotos, 3) Identificación del procedimiento de adquisición de datos por sensores remotos apropiados para la tarea, 4) Determinación de los procedimientos y técnicas para interpretación de los datos obtenidos por sensores remotos. 5) Identificación del criterio para juzgar la calidad de la información obtenida.



La necesidad de corroborar la información mediante diferentes fuentes con objeto de ofrecer la calidad y confianza de la información, es la misma que da soporte a la aplicación general de procedimiento multiespectrales (es decir obteniendo información de muchas bandas al mismo tiempo) así como procedimientos multi-etapa (obtención de información en el terreno, complementado con información obtenida por aviones fotográficos a baja y gran altitud, más información obtenida por sensores remotos) y multi-temporales (información sobre un mismo terreno con desfase temporal). De este modo, la información obtenida por medios remotos da una muy bien acabada visión panorámica de un escenario específico. En ese sentido se debe recalcar que este tipo de observación permite de forma clara y precisa estimar el efecto de un hecho específico que se registre en dicho escenario más que la causa del mismo. Según los autores Lillesand y Kiefer, las preguntas que mejor ayudan a responder estos datos son: ¿dónde se ha producido?, ¿cuán severo ha sido el efecto de dicho evento?, ¿cuánta superficie de terreno ha sido afectado?, más que responder a ¿cuál es la causa de dicha afección? Este documento trata de centrar las diversas técnicas y tecnologías de aplicación actual de los distintos tipos de sensores remotos existentes. Se describen en capítulos posteriores, los principios de funcionamiento de dichas tecnologías, así como los procesos y metodologías a seguir para un correcto uso y aprovechamiento de algunos de los Sistemas Sensores Remotos con mayores aplicaciones en Teledetección. La selección de los equipos o combinación de equipos y/o dispositivos a utilizar se define de acuerdo, a las distintas escalas de trabajo y a las necesidades específicas de cada proyecto (precisión, resolución, formatos de archivos, …). Entre los sistemas sensores más utilizados en Percepción Remota, describiremos de manera individual el uso de algunos dispositivos como cámara de video y de fotografía digital, láser escáner, fotografías aéreas, láser escáner multiespectral (MSS), Radiómetros, Gravímetros, entre otros. Asimismo, analizaremos detalladamente algunos términos en los que se basan los principios básicos de la Teledetección, la tecnología actual utilizada para la obtención de los datos mediante Sensores Remotos, y las distintas técnicas y métodos aplicados en la historia de la Teledetección Remota desde sus inicios.

1.1.

Concepto de Sensor y Transductor

Un “sensor o captador”, no es más que un dispositivo diseñado para recibir información de una magnitud del exterior y transformarla en otra magnitud, normalmente eléctrica, que seamos capaces de cuantificar y manipular. Normalmente estos dispositivos se encuentran realizados mediante la utilización de componentes pasivos (resistencias variables, PTC, NTC, LDR, etc.… todos aquellos componentes que varían su magnitud en función de alguna variable), y la utilización de componentes activos. Se trata de un dispositivo capaz de detectar diferentes tipos de materiales y parámetros, con el objetivo de mandar una señal, y permitir así que continúe un proceso controlado, o bien detectar anomalías respecto a un sistema previamente configurado. 11 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


De igual forma, existen otros dispositivos llamados “transductores”, que son elementos que cambian señales, para la mejor medición de variables en un determinado fenómeno. Pero, ¿qué es un transductor?; Un transductor es un dispositivo que transforma un tipo de variable física (por ejemplo, fuerza, presión, temperatura, velocidad, etc.) en otro. Los sensores son dispositivos electrónicos con la capacidad de detectar la variación de una magnitud física tal como temperatura, iluminación, movimiento y presión, y de convertir el valor de ésta, en una señal eléctrica, ya sea analógica o digital. Un sensor es un elemento idóneo para tomar, percibir o “sensar” una señal física proveniente del medio ambiente y convertirla en una señal de naturaleza “transducible”. De este modo un sensor o captador convierte las variaciones de una magnitud física en variaciones de una magnitud eléctrica o magnética. Un sensor es por tanto un transductor que se utiliza para medir una variable física de interés. Algunos de los sensores y transductores utilizados con más frecuencia son los calibradores de tensión (utilizados para medir la fuerza y la presión), los termopares (temperaturas), los velocímetros (velocidad). Los transductores y los sensores pueden clasificarse en dos tipos básicos, dependiendo de la forma de la señal convertida, siendo éstos; a) - Transductores analógicos; Los transductores analógicos proporcionan una señal analógica continua, por ejemplo voltaje o corriente eléctrica. Esta señal puede ser tomada como el valor de la variable física que se mide. b) - Transductores digitales; Los transductores digitales producen una señal de salida digital, en la forma de un conjunto de bits de estado en paralelo o formando una serie de pulsaciones que pueden ser contadas. En una u otra forma, las señales digitales representan el valor de la variable medida. Los transductores digitales suelen ofrecer la ventaja de ser más compatibles con las PCas digitales que los sensores analógicos en la automatización y en el control de procesos. Estos elementos tienen un significado muy útil y resolutivo, la ampliación de los sentidos para adquirir un conocimiento de cantidades físicas, que, por su naturaleza o tamaño, no pueden ser percibidas o “sensadas o sentidas” por los órganos sensoriales (5 sentidos) del cuerpo humano. Los sentidos en los seres humanos tienen un papel muy importante, ya que están encargados de ayudarnos a tomar decisiones a las respuestas de los estímulos del medio ambiente. Éstos tienen el papel de transmitir al cerebro, que condiciones pueden afectar nuestro cuerpo y poder tener control sobre el comportamiento normal de los órganos, para que el sistema humano funcione adecuadamente. En la industria, los sensores son dispositivos encargados de percibir las variables físicas, tales como: presión, temperatura, pH, nivel, flujo, entre otras, controladas por un sistema que sigue una serie de instrucciones para verificar si el proceso está o no está funcionando. Estos dispositivos se pueden llamar elementos primarios, ya que se encargan de “sensar” el valor de una variable dependiendo de lo que se esté controlando. Por ello, cualquier sensor o transductor necesita esta calibrado para ser útil como dispositivos de medida. La calibración es el procedimiento mediante el cual se establece la relación entre la variable medida y la señal de salida convertida. 12 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


1.2.

Analogía de los sensores con los sentidos en el humano.

Los sensores cumplen una función análoga a los cinco sentidos del ser humano encargados de tomar decisiones frente a los estímulos del medio ambiente. Tenemos órganos sensores en nuestro cuerpo desarrollados para captar diferentes fenómenos físicos como olor, gusto, sonido, visión y tacto, y de transmitir al cerebro información para poder tener control sobre el comportamiento normal del cuerpo. Los sistemas de control utilizados en el medio, ya sean electrónicos o mecánicos, son muy similares a los del ser humano, tanto en el sistema de detección como en el de procesamiento y corrección. El ser humano utiliza cinco tipos de sensores para detectar los cambios y percibir los fenómenos naturales, los cuales comúnmente conocemos como los cinco sentidos. Los indicadores sensitivos son los encargados de “sensar” la información del medio, tanto externo como interno, en el que se desarrolla la vida de un individuo. El entorno posee una cantidad de parámetros que llaman la atención. Entre ellos destacaremos la variedad de estímulos que se reciben conscientemente, y los que se reciben sin darnos cuenta. Esa información siempre provoca una respuesta en el ser vivo, más lenta o más rápida, pero imprescindible para mantener la vida. A ésta le damos el nombre de ESTÍMULO. Los sensores suelen ser neuronas, aunque algunas veces son células de otro tipo modificadas. Éstas pueden actuar de forma aislada (como las de la piel), o en grupo (como las del gusto). En ocasiones son ayudadas por otras células y órganos ajenos al Sistema Nervioso, llegando a constituir órganos muy complejos, como los de la vista o el oído. Los receptores son capaces de captar estímulos muy variados, desde la luz y el sonido, hasta calor y frío, presión, moléculas químicas, niveles de O2 y CO2, azúcar en sangre, la posición en el espacio, entre otros. Según la procedencia del estímulo habrá que diferenciar entre: Indicadores Externos e Indicadores Internos. Indicadores internos: Tienen la forma de terminaciones neuronales que se encuentran distribuidas por todo el cuerpo, en todos los órganos y tejidos, sensando la información del estado fisiológico del ser vivo en cada momento. De esta manera, el encéfalo tiene una visión exacta de nuestro funcionamiento de forma instantánea. Indicadores externos: son los que comúnmente llamamos ÓRGANOS DE LOS SENTIDOS, nos permiten vivir en nuestro medio y relacionarnos con otros seres vivos. A continuación, aplicaremos la analogía anteriormente expuesta en términos de robótica con objeto de establecer una equivalencia entre el funcionamiento en un robot de los principios de percepción de estímulos ante una señal de referencia.



Un robot se puede definir como un sistema eléctro-mecánico e informático que interactúa con el medio. Los robots tal y como los concebimos actualmente, necesitan relacionarse con su alrededor para poder llevar a cabo las actividades para los que han sido diseñados y/o configurados. La actividad global de cualquier robot se puede entender como la sucesión de las siguientes cinco fases o actividades: 1. 2. 3. 4. 5.

Medida Modelaje Percepción Planificación Acción

Las actividades de Medida, Modelaje y Percepción están encaminadas a que el robot pueda percibir lo que está pasando en su entorno. La Planificación consiste en, tomar las decisiones oportunas a partir de la información percibida para así poder desarrollar su actividad. Por último, la Acción consiste en la ejecución de las tareas planificadas en la fase anterior. Para un informático, la fase que puede resultar más atractiva es la de la Planificación, dado que es la actividad en la que se concentra la mayor parte de la actividad "inteligente" del robot. Sin embargo, un robot no podría hacer nada si no pudiera "Medir" de alguna forma lo que le interesa del medio en el que se desarrolla su actividad. Para poder realizar esta primera fase, la cual resulta fundamental e imprescindible, los robots disponen de estos dispositivos SENSORES. Así como hemos visto anteriormente, los sensores cumplen la misma función en los robots que los órganos sensoriales en la mayoría de los seres vivos. Sin ellos los robots no podrían localizar objetos para poder cogerlos, evitar obstáculos, comprobar el correcto funcionamiento de una actividad. Además, los sensores ayudan al robot a conocer sus parámetros internos, tales como la posición, la velocidad, etc. Los sensores son en realidad unos elementos físicos que pertenecen a un tipo de dispositivo llamado transductor. Los transductores son unos elementos capaces de transformar una variable física en otra diferente. Dicho esto, los sensores son un tipo concreto de transductores caracterizados por ser usados para medir la variable transformada. La magnitud física que suele ser empleada por los sensores como resultado suele ser la tensión eléctrica. Desde el punto de vista de la forma de la variable de salida, podemos clasificar los sensores en dos grupos:

a)

Analógicos, en los que la señal de salida es una señal continua, y, 14



b)

Digitales, que transforman la variable medida en una señal digital, a modo de pulsos o bits.

1.3

Tecnología de sensores remotos; La ventaja digital

La importancia de la tecnología de sensores La siempre creciente automatización de los complejos sistemas de producción, necesita la utilización de componentes que sean capaces de adquirir y transmitir información relacionada con el proceso de producción. Los sensores cumplen con estos requerimientos, y por ello se han convertido en los últimos años en componentes cada vez más importantes en la tecnología de medición y en la de control en bucle cerrado y abierto. Los sensores proporcionan la información al control en forma de variables individuales del proceso. Las variables de estado del proceso son, por ejemplo, variables físicas como temperatura, presión, fuerza, longitud, ángulo de giro, nivel, caudal, etc. Hay sensores para la mayoría de estas variables físicas, que reaccionan con cada una de ellas y transfieren las correspondientes señales. Un sensor tiene las siguientes características: • Un sensor es un convertidor, que convierte una variable física (por ejemplo, temperatura, distancia, presión) en otra variable diferente, más fácil de evaluar (generalmente una señal eléctrica). D este modo, otras expresiones adicionales a los Sensores son: Codificadores (encoders), efectores, convertidores, detectores, transductores, iniciadores. • Incluso un simple final de carrera puede considerarse como un sensor. Dentro de un proceso controlado, los sensores representan los "perceptores" que supervisan un proceso, indicando los errores, recogiendo los estados y transmitiendo esta información a los demás componentes del proceso. • Un sensor no necesariamente tiene que generar una señal eléctrica. (Por ejemplo: Los finales de carrera neumáticos, producen una señal de salida neumática, en términos de cambio de presión). • Los sensores son dispositivos que pueden funcionar tanto por medio de contacto físico (por ejemplo, finales de carrera, sensores de fuerza), como sin contacto físico, (por ejemplo, barreras fotoeléctricas, barreras de aire, detectores de infrarrojos, sensores de reflexión ultrasónicos, sensores magnéticos, etc.) • Dentro de un proceso controlado, los sensores representan los "perceptores" que supervisan un proceso, indicando los errores, recogiendo los estados y transmitiendo esta información a los demás componentes del proceso. La selección se basa en la decisión sobre cuál es el sensor o transductor más adecuado para los objetivos propuestos. Esto depende de las propiedades intrínsecas del objeto (estado, composición, etc…), y/o los parámetros que se pretendan detectar. Por ejemplo; Si un objeto es metálico, se requiere un sensor inductivo. Si el objeto en cambio es de distinto material o estado de la materia (plástico, papel, o si es líquido basado en aceite o agua), textura (granulado o en polvo), se requerirá un sensor capacitivo. Si el



objeto posee propiedades físicas específicas (magnéticas por ejemplo por su composición o por llevar un imán), es apropiado un sensor magnético. Los sensores más empleados actualmente son los digitales, como consecuencia de la compatibilidad de su uso con los ordenadores para así poder desarrollar otras aplicaciones complementarias. 1.4

Señales de salida características de los sensores

Cuando se utilizan sensores, es importante conocer los diferentes tipos de señales de salida.

Señal continua SEÑAL DE SALIDA Pulsos ó bits

Figura 1.4.1. Tipos de Sensor y métodos de registro en Teledetección.

Tipo A: Sensores con señal de salida por interrupción (señal de salida binaria). Algunos ejemplos pueden ser: Sensores de proximidad Presostatos, Sensores de nivel, Sensores bimetálicos. Estos sensores pueden conectarse directamente a los Controles Lógicos Programables (PLC). Tipo B: Sensores con salida por trenes de pulsos. Ejemplos de este tipo de salidas son: Sensores incrementales de longitud y rotativos. Generalmente se dispone de interfaces compatibles para (PLC). Requerimientos del PLC: que dispongan de contadores de hardware y software con posibilidad de una mayor longitud de palabra. Tipo C: Componentes de sensores con salida analógica y sin amplificador integrado, ni conversión electrónica, que proporcionan una señal de salida analógica muy débil, no apta para una evaluación inmediata (por ejemplo, en la gama de los milivoltios), o de una señal que solamente puede ser evaluada utilizando circuitería adicional. Ejemplos de este tipo de señal de salida son: Componentes de sensores piezo-resistivos o piezoeléctricos. Células termoeléctricas o Pt-100, Magneto-resistores y componentes de sensores de efecto Hall, además de Sondas de medida de conductividad y pH y Potenciómetros lineales. A menudo hay aplicaciones donde, en el caso de producciones elevadas, el usuario elige sus propias soluciones electrónicas. Tipo D: Sensores con salidas analógicas, amplificador y conversión electrónica integrados, que proporcionan señales de salida que pueden evaluarse inmediatamente. Tipo E: Sensores y sistemas de sensores con señal de salida estandarizada, por ejemplo, RS 232-C, RS 422-A, RS 485 o con interfaces a buses de datos tales como bus de campo (profibus, bus-sensor- actuador).



1.4.1

Sensores binarios y analógicos

Los sensores binarios son sensores que convierten una magnitud física en una señal binaria, principalmente en una señal eléctrica con los estados "ON" o "OFF" (conectado o desconectado). Ejemplos de sensores binarios; • Final de carrera, • Sensor de proximidad, • Presostato, • Sensor de nivel, • Termostato. Los sensores analógicos son sensores que convierten una magnitud física en una señal analógica, principalmente una señal eléctrica de tensión o de intensidad. Ejemplos de sensores analógicos; • Sensores de longitud, distancia o desplazamiento, • Sensores para movimiento lineal y rotativo, • Sensores para superficies, formas y geometría, • Sensores de fuerza, • Sensores de peso, • Sensores de presión, • Sensores de par, • Sensores de flujo (para gases y fluidos), • Sensores de caudal (para materiales sólidos), • Sensores de nivel de llenado, • Sensores de temperatura y otros valores térmicos, • Sensores para valores ópticos, • Sensores para valores acústicos, • Sensores para valores electromagnéticos, . • Sensores para radiaciones físicas, • Sensores para sustancias químicas, • Sensores para características físicas. Los sensores digitales presentan algunas claras ventajas sobre los sensores analógicos. Los sensores digitales ofrecen una señal "sin ruido" que se traduce en datos más exactos, dándole información más confiable. Otra ventaja es que toda la calibración se maneja antes de que llegue a su instalación, proporcionando un sensor listo para el uso. Como última ventaja en orden, pero no en importancia, nuestros sensores digitales son “inteligentes”. Cuando se instala, todos los detalles de ese molde y sensor en particular, se incorporan en la circuitería del sensor, simplificando la configuración y mejorando la eficiencia y la productividad del proceso. A los sensores, se les debe exigir una serie de características, que deberemos considerar para el correcto funcionamiento del mismo: ·

Exactitud. Hace referencia a que se debe poder detectar el valor verdadero de la variable sin errores sistemáticos. Sobre varias mediciones, la media de los errores cometidos debe tender a cero. · Precisión. Una medida será más precisa que otra si los posibles errores aleatorios en la medición son menores. Debemos procurar la máxima precisión posible. · Rango de funcionamiento. El sensor de be tener un amplio rango de funcionamiento, es decir, debe ser capaz de medir de manera exacta y precisa un amplio abanico de valores de la magnitud correspondiente. · Velocidad de respuesta. El sensor debe responder a los cambios de la variable a medir en un tiempo mínimo. Lo ideal sería que la respuesta fuera instantánea. · Calibración. La calibración es el proceso mediante el que se establece la relación entre la variable medida y la señal de salida que produce el sensor. La calibración debe poder realizarse de manera sencilla y además el sensor no debe precisar una re-calibración frecuente. · Fiabilidad. El sensor debe ser fiable, es decir, no debe estar sujeto a fallos inesperados durante su funcionamiento. · Coste. El coste para comprar, instalar y manejar el sensor debe ser lo más bajo posible. · Facilidad de funcionamiento. Por último, sería ideal que la instalación y uso del sensor no necesitara de un aprendizaje excesivo.



Todas estas características son las deseables en los sensores. Sin embargo, en la mayoría de los casos lo que se procurará será un compromiso entre su cumplimiento y el coste que ello suponga a la hora del diseño y fabricación. 1.5

PROTECCIÓN DE SENSORES REMOTOS FRENTE AGENTES EXTERNOS;

Los dispositivos eléctricos los debemos encontrar protegidos en cierta medida contra su deterioro por la acción que pueden ejercer agentes externos sobre estos. Una de las formas de protegerlo es desde su diseño donde se debe cuidar ciertos factores. La clase de protección se indica por un símbolo, el cual está compuesto por el código de letras IP (Protección Internacional) y un código para el grado de protección. Por ejemplo: IP 67. El primer código vemos que puede adoptar los valores del “0 al 6” y especifica el grado de protección contra el contacto y penetración de cuerpos extraños, mientras que el segundo código del “0 al 8” es el grado de protección contra la penetración de agua. La clase de protección se indica en la caja o en la placa de características del dispositivo. Grado de IP (para dispositivos eléctricos y conductores) dados por la primera cifra característica. Descripción abreviada Definición del grado de protección: 0 No protegido No tiene protección especial. 1 Protegido contra cuerpos sólidos mayores de 50 mm. Una gran superficie del cuerpo humano (ej. La mano) o cuerpos sólidos mayores de 50 mm de diámetro. 2 Protegido contra cuerpos sólidos mayores de 12 mm. Una superficie del cuerpo humano (ej. Los dedos) o cuerpos sólidos análogos que no superen los 12 mm de diámetro. 3 Protegido contra cuerpos sólidos mayores de 2,5 mm. Herramientas, alambres, etc. De espesor mayor de 2,5 mm. Cuerpos sólidos mayores de 2,5 mm de diámetro. 4 Protegido contra cuerpos sólidos mayores de 1 mm. Alambres de espesor mayor de 1mm. Cuerpos sólidos mayores de 1 mm de diámetro. 5 Protegido contra el polvo. Sólo se admite la penetración de polvo que no perjudique el buen funcionamiento del equipo. 6 Totalmente protegido contra el polvo. No hay penetración de polvo. Grados de IP dados por la segunda cifra característica. Descripción abreviada Definición del grado de protección: 0 No protegido No tiene protección especial. 1 Protegido contra las caídas verticales de gotas de agua (goteo). Las gotas de agua (que caen verticalmente) no deben tener efectos nocivos. 2 Protegido contra las caídas de gotas de agua (goteo), en superficies inclinadas. Las caídas verticales de gotas de agua no deben tener efectos nocivos cuando la envoltura está inclinada hasta 15 º respecto de su posición normal. 18 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


3 Protegido contra lluvia de agua. El agua, cayendo en forma de lluvia en un ángulo menor a 60 º respecto de la vertical, no debe tener efectos nocivos. 4 Protegido contra las proyecciones de agua. El agua, proyectada en todas las direcciones contra la envoltura, no debe tener efectos nocivos. 5 Protegido contra chorros de agua. El agua, proyectada con una lanza en todas las direcciones contra la envoltura, no debe tener efectos nocivos. 6 Protegido contra golpes de mar. Bajo el efecto de chorros potentes, el agua no debe entrar en la envoltura en cantidad nociva. 7 Protegido contra los efectos de la inmersión. Sometida la envoltura a agua bajo presión no debe ser posible la penetración de agua en cantidad nociva. 8 Protegido contra la inmersión prolongada. El equipo se usará en inmersión prolongada en agua en las condiciones fijadas por el fabricante. Grados de IP dados por la tercera cifra característica. Descripción abreviada. La tercera cifra característica escrita después de las letras IP y las dos primeras cifras características indica el grado de protección proporcionados por las envolturas contra daños mecánicos producidos por impactos. Los diferentes grados de protección se designan con los números 0 (sin protección), 1, 3, 5, 7 y 9 (máxima protección). CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN Y TIPOS DE SENSORES: SENSORES REMOTOS Estilos de sensores Todos los estilos y las características de los sensores son extremadamente únicos y están diseñados para ajustarse a diversas situaciones y entornos de moldeo. Cualquiera que sea la aplicación, actualmente podremos encontrar algún soporte técnico que puede determinar el estilo y la estrategia adecuados para asegurar el objetivo propuesto. Sensores remotos Existe una amplia variedad de sistemas sensores utilizados para la observación de la Tierra, entre los que se encuentran los sensores pasivos, como es el caso de los sensores ópticos que miden la radiación electromagnética emitida o reflejada por los objetos de la superficie terrestre. Entre éstos se incluyen los sistemas de escaneo óptico-mecánicos y los radiómetros, entre otros. Éstos se pueden clasificar de acuerdo con la manera en que exploran la superficie terrestre en dos clases: 1. Definida en función de la exploración del campo de la imagen en una sola toma, como es el caso de los sistemas que no utilizan escáner. 2. Definida por la exploración del campo de la imagen realizando un escaneo secuencial hasta completar la imagen, proceso que se obtiene a través de la superposición de imágenes individuales. Los Sensores Remotos son instrumentos o dispositivos capaces de observar, medir o detectar un cambio de las propiedades físicas de un objeto sin estar en contacto directo con él.



En nuestro caso particular, el objeto es la superficie terrestre, y las propiedades físicas que se observan o miden, son la energía del sol reflejada y la energía emitida por la superficie terrestre. Antes de comentar de manera individual algunos de los distintos tipos de sensores existentes y sus principales características, trataremos de destacar los criterios más relevantes a partir de los cuáles podemos clasificar los sensores, siendo éstos; - La variable que miden (velocidad, proximidad, etc.), - la relación entre sensor - característica a medir (contacto, sin contacto) - el principio físico en el que se basa su funcionamiento (efecto Hall, efecto Doppler, etc.), - la tecnología en la que se basan (silicio, electro-mecánica, ...). A la hora de realizar una clasificación más exhaustiva de los distintos tipos de Sensores remotos existentes, determinaremos primero el criterio a partir del cual se establece dicha clasificación. 1.6 Sistema de clasificación de sensores remotos Existe diversidad de sistemas de clasificación de sensores remotos. Los criterios empleados, en ningún caso, son excluyentes; esto significa que cualquier sensor estudiado, podrá ser incluido en todos los sistemas de clasificación. En general, los criterios aplicados en el presente sistema de clasificación, es el siguiente: • Según Banda del espectro electromagnético de operación • Según Fuente emisora de energía • Según Información registrada • Según Mecanismos utilizados para captar la información • Según Tecnología utilizada para captar la información • Según Ubicación espacial de la fuente emisora y receptora de energía • Según Otros criterios. 1.6.1

Clasificación de sensores en función de la BANDA ESPECTRAL

El criterio se basa en establecer el empleo de las bandas espectrales en percepción remota. Así, los sensores se clasifican en los siguientes grupos: 1.6.1.1 Sensores que operan en la banda ultravioleta Esta banda incluye longitudes de onda comprendidas entre 0,004 – 0,400micrómetros (m). El empleo de esta banda de percepción remota, especialmente en relación con recursos naturales es limitado. Se divide generalmente en cuatro regiones, de las cuales sólo las dos primeras son empleadas en percepción remota, pues las longitudes de onda de las otras dos, no atraviesan la atmósfera. • UV Cercano 0,400 – 0,315 μm. Utilizado en Percepción Remota • UV Medio 0,315 – 0,280 μm. Utilizado en Percepción Remota • UV Lejano 0,280 – 0,010 μm. • UV Vacío 0,010 – 0,004 μm. • Se denomina ultravioleta fotográfico a la región comprendida entre 0,3 y 0,4 micrómetros, ya que esta región es captada por emulsiones fotográficas. 20 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Se han desarrollado sensores tipo: a) Cámaras fotográficas, y b) Barredores óptico-mecánicos 1.6.1.2 Sensores que operan en la banda visible Esta banda incluye longitudes de onda comprendidas entre 0,400 a 0,700 micrómetros (μm). Corresponde a la banda del espectro más utilizada en percepción remota por ser hasta la fecha la más conocida y estudiada. Se han desarrollado, para esta banda, un gran número de sensores: • Cámaras fotográficas, • Sistemas de televisión, • Barredores óptico-mecánicos, etc. 1.6.1.3 Sensores que operan en la banda infrarroja Esta banda incluye longitudes de onda comprendidas entre 0,700 a 14,0 μm. Es la banda del espectro comprendida entre la banda visible y la región de microondas. Su longitud de onda se extiende de 0,7 micrómetros hasta 1,0 milímetros, y en general se divide en tres bandas; • IR Cercano; 0,7 – 1,3 μm; Cámaras fotográfica, y Barredor óptico-mecánico. • IR Medio; 1,3 – 3,0 μm; Barredores óptico-mecánico • IR Lejano o Termal; 3,0 – 14,0 μm (IR Termal); Radiómetros; Los radiómetros operan en la banda infrarroja lejana o termal y en la banda de microondas. Se basa en la propiedad de esta banda, que la emisión de energía es detectada en forma de calor. La presencia de nube, lluvia, nieve, bruma, afectan la percepción, por lo que se exigen condiciones atmosféricas muy especiales. La utilización del infrarrojo se enmarca dentro de las ventanas atmosféricas previstas para esta región en el espectro. 1.6.1.4 Sensores que operan en la banda de frecuencia extremadamente alta (EHF) Esta banda incluye longitudes de onda comprendidas entre 0,1 a 1,0 cm y frecuencias correspondientes al rango 30 a 300 GHz. Es una zona de transición ubicada entre las bandas de radiación infrarroja y de microondas. En esta zona se produce la absorción de la Radiación Electro-Magnética (REM) por parte del vapor de agua y del oxígeno, situación que limita su utilidad. Sin embargo, se han desarrollado algunos sensores que emplean las citadas frecuencias extremadamente alta. Los sensores que operan en esta banda son: • Algunos sistemas de radar y algunos radiómetros, 1.6.1.5 Sensores que operan en la banda de frecuencia super alta (microondas) Esta banda incluye longitudes de onda comprendidas entre 0,3 a 330 cm. La frecuencia es super alta. Por encima de los 13 GHz, la señal electromagnética es fuertemente atenuada por efecto de la absorción y dispersión producida por el vapor de agua, el oxígeno y la lluvia que se encuentran en la atmósfera. Es necesario utilizar las ventanas de transmisión disponibles para 35, 90, 140 y 225 GHz. Los instrumentos y equipos disponibles para esta banda de frecuencia super alta son numerosos y muy avanzados. Operan tanto de día como de noche. Se incluye en este grupo los siguientes sensores remotos: • Diversos equipos de radar (para detección de objetos o formación de imágenes), Radiómetros, y Espectrómetros.



1.6.1.6 Sensores que operan en la banda de frecuencia ultra alta (UHF) Esta banda abarca frecuencias comprendidas entre 300 MHz a 33 GHz. La lluvia y vapor de agua existente en la atmósfera, afectan muy poco a esta banda. Por tal razón, se han desarrollado sensores casi independientes de las condiciones atmosféricas. Además, pueden operar tanto de día como de noche. Los sensores más utilizados son los radiómetros. 1.6.1.7 Sensores que operan en la banda de frecuencia muy alta (VHF) Esta banda abarca frecuencias comprendidas entre 30 a 300 MHz. La mayor aplicación de esta banda en percepción remota, se encuentra relacionada con la medición del espesor de capas de hielo. Para captar esta característica, el sensor requiere una antena pequeña, fácil de transportar en cualquier avión o vehículo espacial. 1.6.1.8 Sensores que operan en frecuencias baja, media y alta (LF, MF, HF) Esta banda incluye frecuencias comprendidas entre 30 KHz a 30 MHz. Su uso ha sido tradicionalmente en el campo de las comunicaciones. Su empleo en percepción remota para recursos naturales es muy limitado, a pesar de que sus propiedades de propagación son muy conocidas. 1.6.2 Clasificación de sensores en función de la ubicación ESPACIAL de la fuente emisora y receptora de energía. La clasificación se basa en la posición relativa de la fuente emisora de energía y la fuente de recepción de energía. Se distinguen dos grupos de sensores: 1.6.2.1 Sensor mono-estático; Es aquel sensor que posee ambas fuentes, es decir, tanto la fuente de emisión como la de recepción de energía ocupando la misma posición espacial. Ej. Sistema de radar. 1.6.2.2 Sensor bi-estático; Es aquel sensor que posee solamente la fuente de recepción de energía y la fuente de emisión (el sol) posee una posición espacial diferente. Es decir, ambas fuentes tienen posiciones diferentes. Ej. Cámara fotográfica, Fotografía aérea. 1.6.3

Clasificación de los sensores según la INFORMACIÓN REGISTRADA

Esta clasificación se basa en el tipo de registro de la información. Así, los sensores se clasifican en: 1.6.3.1 Sensor fotográfico; Es aquel sensor que registra toda la información recibida en emulsión fotosensible (placa negativa). Ej. Cámara fotográfica, cámara multi-espectral, etc. 1.6.3.2 Sensor no fotográfico; Es aquel sensor que la información recibida la proyecta sobre una pantalla, o la registra en forma gráfica (perfiles) o digital (cinta magnética). Si registra la información digitalmente, tiene la ventaja de detectar la energía correspondiente a una banda muy estrecha del espectro electromagnético y son clasificados;



1) Radiómetro Es aquel sensor que detecta la intensidad de energía de una banda muy específica del espectro y la registra en forma digital. 2) Espectrómetro Es aquel sensor que detecta la intensidad de energía de una banda amplia del espectro y la registra del mismo modo digitalmente. 1.6.4 Clasificación de los sensores en función de los MECANISMOS PARA CAPTAR INFORMACIÓN En un sentido muy amplio, y según los mecanismos para captar información, los sensores se clasifican en los siguientes grupos: 1.6.4.1 Sensor fotográfico; Es aquel sensor que se encuentra compuesto por cámara y película. En este grupo de sensores se concentra los diferentes tipos de cámaras y de películas, y se caracterizan porque todos operan bajo el mismo principio. Las cámaras fotográficas utilizadas son: a) Cámara métrica b) Cámara panorámica, y c) Cámara multi-banda (multi-espectral). 1.6.4.2 Sensor electro-óptico formador de imagen Este tipo de sensor, en base a los sistemas utilizados para captar información, es clasificado en tres grandes grupos: 1) Sensor de cuadro o formato; Es un sensor autosuficiente, dado que no necesita movimiento de barrido para captar imágenes de un área. El primer sensor de este tipo, fue el sistema de televisión, a partir del cual se desarrollan los sensores de vidicón. Se emplea pantalla foto sensitiva con un haz electrónico de barrido, que se coloca en el foco del sistema óptico gran angular. Ej. Un sistema de este tipo fue usado en los programas LANDSAT 1 a 3 (RBV). 2) Barredor estático “pushbroom” o de arreglo lineal; También denominados Barredor no oscilante. Es un sensor que posee movimiento de barrido para captar imágenes de un área. Barre en una sola dirección por medio de lecturas electrónicas y requiere de un sistema auxiliar de movimiento o inclinación para barrer en el otro sentido. Para el desplazamiento sobre áreas relativamente grandes, necesita de una fuente externa para desplazarse en otro sentido. Este tipo de desplazamiento es proporcionado por la plataforma. Ej. Un sistema de este tipo fue usado en los programas SPOT y MAPSAT. 3) Barredor mecánico; Es un sensor que posee movimiento de barrido para captar imágenes de un área. Consta de una amplia variedad de sistemas de barrido, que pueden ser doble o sencillo. Barre de derecha a izquierda y requiere una fuente externa para desplazarse en otro sentido. Normalmente, esta última forma de movimiento, lo proporciona la plataforma portadora. Este tipo de barredor, ha sido ampliamente utilizado en estudios de Recursos Naturales. Es transportado tanto por plataforma aérea como por plataforma espacial.



1.6.4.3 Sensor electro-óptico no formador de imagen Este tipo de sensor, no forma imagen a partir de la información captada, sino que produce curvas, grupos de números o números simples, que identifica la energía electromagnética recibida. Esta energía recibida es aquella emitida desde, reflejada por, o transmitida a través de una superficie o región del espacio. La mayor aplicación de este tipo de sensor se encuentra en la medición de la cantidad óptica tal como el flujo radiante. Aquí se mide la densidad y la radiancia; las mismas que describen la intensidad del campo de radiación o las propiedades ópticas de una superficie o región del espectro. El sensor electro-óptico no formador de imagen, es el Radiómetro. Existen radiómetros específicos para captar información específica. Los instrumentos sensores se encuentran agrupados de la siguiente manera: 1) Radiómetro de banda amplia infrarroja; Este sensor mide la radiancia total proveniente de un objeto. Requiere de un detector de banda amplia. Se utiliza pilas termo-eléctricas o pares termo-eléctricos como detectores con superficies receptores de color negro. 2) Radiómetro para el rango visible o infrarrojo cercano; Es aquel sensor que mide el flujo radiante originado por la insolación solar. El tipo de detector empleado, es el foto-multiplicador, foto-celda o fotodiodo de silicio. 3) Radiómetro medidor de radiación solar directa; Este sensor es de dos tipos: a) Phyrheliómetro; Es aquel sensor que proporciona lectura directa del disco solar. Usa pila termo-eléctrica. b) Piranómetro; Es aquel sensor que proporciona medición global de la radiación solar y del firmamento, en un plano horizontal. Usa pila termo-eléctrica. 4) Radió-termómetro de radiación; Es el sensor que ha sido calibrado para indicar correctamente la temperatura de los cuerpos negros. 5) Radiómetro multi-banda; Es aquel sensor implementado de un sistema de procesamiento de una señal óptica y electrónica. Posee varios filtros ópticos que son colocados manualmente para seleccionar una banda espectral deseada. 6) Espectro-radiómetro; Es aquel sensor que mide el flujo de energía de bandas muy estrechas. Esta función se logra reemplazando los filtros simples por un dispositivo de dispersión que separa la radiación óptica en sus componentes espectrales. Son muy similares a los radiómetros multi-banda. 1.6.4.4 Sensores de microondas De acuerdo con el modo de operación, son sistemas activos o pasivos. Los formadores de imagen son activos, y son los radares de visón lateral (SLAR) que pueden ser de antena real o de antena sintética (SAR). 1) Sistema activo formador de imágenes El más utilizado en Teledetección es el RADAR (Radio Detection and Ranging), que opera según sea el sistema de apertura real o apertura sintética.



a) Radar con sistema de apertura real; Cuando la plataforma aérea es un avión, se utiliza el radar de apertura real SLAR (Side Looking Airborne Radar), y consiste en un impulso de energía eléctrica emitida en el intervalo de frecuencias de las microondas y cuya reflexión en el terreno es recogida nuevamente por una antena situada en el propio avión. El principal inconveniente es su baja resolución espacial. b) Radar con sistema de apertura sintética SAR (antena sintética); Cuando la plataforma espacial es un satélite se utiliza el radar de apertura sintética SAR (Synthetic Aperture Radar); llamado así porque el propio vehículo de observación sintetiza en su desplazamiento (basado en el efecto Doppler) una antena de dimensiones muy superiores a las reales, introduciendo mejores resoluciones espaciales para una misma cobertura. Todos los radares empleados actualmente a bordo de satélites son de apertura sintética, llegando a resoluciones espaciales inferiores a 20 metros. 2) Sistema pasivo no formador de imágenes Este sensor ha sido clasificado como: a) Dispersómetro; Sensor diseñado para medir la dispersión o propiedades reflexivas de las superficies. Un radar dispersómetro mide la reflexión y dispersión de las ondas generadas por él mismo. b) Radiómetro de microondas; Es aquel sensor que mide la intensidad de la radiación en la región de las microondas. El radiómetro de microondas transportado en satélite se aplica preferentemente en meteorología y oceanografía por su baja resolución espacial. 1.6.5

Clasificación de los sensores en función de la TECNOLOGÍA QUE UTILIZA;

a) Sensores SENCILLOS; Se pueden usar sin mucha capacidad de cálculo, Necesitan cierta electrónica como Conectores a los puertos, Convertidores analógicos-digitales. b) Sensores COMPLEJOS; Necesitan cierta programación como Acceso a los puertos e Interpretación de la información. 1.6.6

Clasificación de los sensores en función de LA VARIABLE A DETECTAR

En el desarrollo del presente trabajo nos basaremos en una clasificación general que engloba a los sensores en dos grandes grupos, según la relación de la variable a medir con el sensor, siendo éstos: a) b)

Sensores INTERNOS; Detectan parámetros internos de la localización del sensor en el tiempo. Sensores EXTERNOS; Detectan parámetros externos al dispositivo

Además, dentro de cada grupo principal, distinguiremos distintos tipos de sensores según la variable que midan y/o la tecnología en la que se pueden basar. Dentro de este grupo podemos encontrar los siguientes tipos de Sensores; a) b) c) d) e) f)

Sensores de Posición lineal o angular. Sensores de Desplazamiento o deformación. Sensores de Velocidad lineal o angular. Sensores de Aceleración. Sensores de Fuerza y par. Sensores de Presión. 25



g) h) i) j) k) l)

Sensores de Caudal. Sensores de Temperatura. Sensores de Presencia o proximidad. Sensores de Táctiles. Sensores de Intensidad lumínica. Sensores de Sistemas de visión artificial.

A continuación, describiremos los sensores principales incluidos en cada grupo. 1.6.6.1 Sensores internos Internos: Detectan parámetros intrínsecos de la localización del sensor en función del tiempo. Registran información sobre el propio robot tales como; - Posición (encoders, potenciómetros, ópticos...) - Velocidad (eléctricos, ópticos...) - Aceleración (acelerómetros piezo-resistivos, IMU, INS. Como ya hemos comentado en apartados anteriores, para que un robot realice su tarea de forma eficiente, rápida e inteligente, es preciso que tenga conocimiento de una serie de parámetros o características internas. Tales características son muy diversas y se intentará controlar unas u otras en función de las necesidades. Por ejemplo, puede ser necesario controlar la temperatura a la que está cierta parte del robot o la presión de sus ruedas. Sin embargo, hay ciertas características que resulta interesante poder controlar para la mayoría de los robots: posición, velocidad y aceleración. Estas tres variables y los diferentes métodos para conocer su valor en un instante determinado es lo que vamos a tratar en esta sección. A) Sensores de Posición Su función es medir o detectar la posición de un determinado objeto en el espacio. El problema de poder determinar la posición en la que se encuentra el robot en un momento determinado es uno de los más importantes e interesantes en el campo de estudio de la robótica. Actualmente existen una serie de métodos basados en diversas técnicas que intentan resolver el problema. En la mayoría de los casos reales, la solución adoptada pasa por el empleo de varios de estos métodos. A continuación, vamos a comentar los principales, en qué se basan, y su funcionamiento. i.Encoders Incrementales; Los codificadores ópticos o encoders incrementales se utilizan fundamentalmente

para el cálculo de la posición angular. Básicamente constan de un disco transparente con una serie de marcas opacas colocadas radialmente y equidistantes entre sí; de un elemento emisor de luz (como un diodo LED); y de un elemento fotosensible actuando como receptor. El eje cuya posición angular se va a medir va acoplado al disco. (Ver figura)



Figura 1.6.1. Encoders incrementales (detalles).

El funcionamiento es el siguiente: cuando el sistema comienza a funcionar el emisor de luz empieza a emitir, de modo que a medida que el eje vaya girando, se producirán una serie de pulsos de luz en el receptor, correspondientes a la luz que atraviesa los huecos entre las marcas. Mediante el conteo de esos pulsos es posible conocer la posición del eje. Sobre este esquema básico es habitual encontrar algunas mejoras. Por ejemplo, se suele introducir otra franja de marcas por debajo, desplazada de la anterior, para poder controlar el sentido del giro; además suele ser necesario el empleo de una marca de referencia que nos ayudará a saber si hemos completado una vuelta. Realmente los encoders incrementales miden la velocidad de giro, pero podemos extrapolar la posición angular. Como es lógico, la resolución de este tipo de sensores depende directamente del número de marcas que podamos poner físicamente en el disco. ii.Encoders absoluto; La función de este tipo de dispositivos es similar a la de los anteriores, medir la posición

angular. Sin embargo, en este caso lo que se va a medir no es el incremento de esa posición, sino la posición exacta. La disposición es parecida a la de los encoders incrementales. También se dispone de una fuente de luz, de un disco graduado y de un foto-receptor. La diferencia radica en la graduación o codificación del disco. En este caso el disco se divide en un número fijo de sectores (potencia de 2) y se codifica cada uno con un código cíclico (normalmente un código de Gray); este código queda representado en el disco por zonas transparentes y opacas dispuestas radialmente, como se puede apreciar en la figura. No es necesaria ninguna mejora para detectar el sentido del giro, ya que la codificación de los distintos sectores angulares es absoluta.



Figura 1.6.2. Encoders absolutos (detalles).

La resolución de estos sensores es fija y viene dada por el número de anillos que posea el disco, o lo que es lo mismo, el número de bits del código utilizado. Normalmente se usan códigos de 8 a 19 bits. Tanto los encoders absolutos como los incrementales pueden presentar problemas debido a la gran precisión que es necesaria en el proceso de fabricación. Además, son dispositivos especialmente sensibles a golpes y vibraciones. ·

Potenciómetro; Los potenciómetros son unos dispositivos capaces de medir la posición angular y pequeños desplazamientos de posición lineal. Según el tipo de posición a medir tendremos dos tipos distintos de dispositivos, aunque el principio básico es común. Constan de una resistencia a través de la cual existe una determinada diferencia de potencial. Además, hay un contacto unido a la resistencia (elemento es conocido como wiper), que se puede deslizar a su alrededor. El wiper se conecta físicamente al elemento cuyo movimiento vamos a medir. Cuando este elemento se mueva el wiper se irá moviendo por la resistencia, y la tensión de salida en el wiper irá cambiando. Si medimos está tensión de salida, podremos determinar cuánto se ha desplazado el wiper, y por lo tanto cuánto se ha desplazado el elemento a controlar. ·

Transformador diferencial de variación lineal (LVDT); Como la mayoría de los dispositivos vistos hasta ahora, este tipo de sensores se basan en fenómenos eléctro-magnéticos. En el LVDT se une al eje cuyo desplazamiento vamos a medir un núcleo ferromagnético. Si situamos este núcleo entre una serie de inductancias, tal y como muestra el esquema, la diferencia de potencial E0 será proporcional al movimiento del núcleo (y por lo tanto al del eje). Este sistema se utiliza ampliamente debido a su gran resolución, alta linealidad y rápida respuesta. Sin embargo, tiene el inconveniente de que no permite medir grandes desplazamientos (por razones obvias). Todos los sensores de posición que hemos visto hasta ahora suelen ser usados para medir la posición angular y lineal de uniones de brazos de robot o de efectores finales de los mismos. Quizá la única excepción sean los encoders, que podemos encontrar en algunos sistemas móviles. 28 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


A continuación, vamos a ver una serie de métodos para determinar la posición que suelen usarse en los sistemas robóticos móviles. ·

Giroscopios; Los giroscopios son dispositivos que nos ayudan a medir el ángulo de giro de un objeto. Hay muchos tipos de giroscopio con estructuras muy diversas y complejas, pero todos se basan en el mismo principio, en las propiedades Inerciales. Todos hemos realizado alguna vez el experimento de coger una rueda por su eje de giro con las dos manos y hacerla girar. Cuando la rueda gira en su sentido natural notamos que también intenta girar con relación a otro eje, un eje vertical que iría de nuestros pies a nuestra cabeza. Basándose en este principio, los giroscopios son capaces de medir el ángulo de giro de un objeto. Estos dispositivos resultan de gran utilidad en Sistemas de detección como por ejemplo LIDAR Aerotransportados (Airborne Light Detecting And Ranging).

Figura 1.6.3. Giroscopio (detalles estructurales). ·

Inclinómetros; Estos sensores sirven para medir la inclinación, el ángulo de un objeto con respecto a un eje horizontal. Están formados por un electrolito (liquido conductor) situado en un recipiente que incluye dos electrodos de platino enfrentados, y ambos con una parte fuera del electrolito. Cuando el sensor se inclina, uno de los electrodos entra más en contacto con el electrolito y el otro menos, de modo que, si se miden las corrientes de salida de los electrodos, es posible determinar el ángulo de inclinación. Estos sensores actualmente son de gran utilidad en el control de estabilidad de Taludes, terraplenes y monitoreo de grandes estructuras a largo plazo. ·

Sistemas basados en "faros"; Estos sistemas están orientados a conocer la posición de un robot móvil en un sistema de coordenadas. El principio básico de funcionamiento, como indica su nombre, es similar al de los faros que se utilizan en navegación marítima. Se trata de situar una serie de puntos de referencia (cuya posición es conocida) que el robot pueda consultar en cualquier momento (su posición, la distancia a ellos, etc.), y pueda por tanto calcular su posición. El tipo de señal que emiten esos puntos de referencia o "faros", puede ser de muchos tipos, como laser, ultrasonido o radiofrecuencia. 29 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Existen dos subtipos fundamentales en los sistemas basados en “faros”: a) los sistemas pasivos de medición de fase, y b) los sistemas activos de tri-lateralidad mediante Radar. a) Los sistemas del tipo pasivos de medición de fase, se basan en la comparación del tiempo de llegada de dos señales emitidas simultáneamente desde dos transmisores conocidos. Conocida la diferencia en tiempo de la llegada de esas dos señales, es posible concluir que el robot se encontrará en algún punto de una línea hiperbólica concreta (ver figura anterior). Si repetimos el proceso con más parejas de transmisores, podremos determinar la posición del robot en el punto de intersección de todas estas líneas hiperbólicas. Este tipo de medición de la posición tiene un error de unos 100 metros, pero un rango de operación de más de 1500 kilómetros. Suele ser empleado en sistemas que se van a desplazar distancias muy amplias, y en los que no se necesita una excesiva precisión en la medida de la posición, como por ejemplo en barcos. b) Los sistemas basados en "faros" de tipo activo de tri-lateralidad mediante radar, se basan en unos elementos fijos llamados transponders. El sistema se dedica a medir el tiempo que tarda en ir y en volver una determinada señal emitida, de modo que con este tiempo puede calcular la distancia que hay entre él y el transponder. Si tenemos las distancias referenciadas a varios de estos elementos (transponders), podremos calcular nuestra posición. El error cometido en este tipo de sistemas depende del número de transponders, siendo habitual emplear desde dos hasta dieciséis, de modo que el error puede establecerse en un margen de 2 metros. Aunque mejora el tipo anterior, todavía son errores demasiado grandes para las aplicaciones que suelen tener los robots móviles. ·

Sistema de Posicionamiento Global (GPS); Este sistema fue desarrollado por el Departamento de Defensa estadounidense con el fin de determinar la posición absoluta en un determinado momento. El sistema se basa en una constelación de 24 satélites geo-estacionarios, con una frecuencia de órbita de 12 horas y situados a una altura de 10.900 millas náuticas (aprox. 20.200 km).

Figura 1.6.4. Proceso de Triangulación (detalles).



Para poder usar este sistema de medida se necesita un elemento receptor, siendo su posición lo que realmente se calcula. El procedimiento es sencillo: el receptor mide el tiempo de vuelo de las señales que le llegan de los distintos satélites y por triangulación, es capaz de deducir su posición exacta en términos de longitud, latitud y altitud. Existen 4 aspectos imprescindibles a considerar a la hora de utilizar este dispositivo de medida: ü ü ü ü

El tiempo de sincronización entre los satélites y los receptores, La precisa localización en tiempo real de la posición de los satélites. La precisión con la que hay que medir el tiempo de propagación de la señal Una relación señal / ruido adecuada a posibles perturbaciones.

Este sistema de medida puede tener una precisión centímetros, pero la posibilidad de ruido y el tiempo que transcurre en todo el proceso, hace que no sea un método adecuado para su uso en robots móviles que se desenvuelven en entornos más bien reducidos (sobre todo comparados con el total de la tierra). B) Sensores de Velocidad La velocidad es otro de los parámetros internos del dispositivo/robot que puede ser útil para el desarrollo de su tarea. Aunque su importancia es menor que la de la posición, existen algunos métodos para determinar la velocidad (lineal y angular) del robot. El primer método que podemos encontrar es el que se basa en la medida de la posición. Puesto que hemos visto que existe gran diversidad de métodos para calcular la posición del robot, podemos derivar de esta medida la velocidad. Esto se haría aplicando directamente la definición de velocidad, es decir, incremento de posición dividido entre el tiempo. Aparte de ese sencillo primer método, podemos citar algunos otros un poco más elaborados: ·

Taco generador; Es un dispositivo para medir la velocidad angular. Su funcionamiento es sencillo: convertir la energía rotacional del eje en cuestión en energía eléctrica, proporcional a la rotacional y que puede ser fácilmente medida. Una posible configuración podría ser la que se ve en la figura. Para generar la corriente a partir del giro se acopla al motor o eje que se va a medir, una espira situada dentro de un campo magnético fijo (creado por los dos imanes). Al girar el motor, la espira girará en el interior del campo magnético, lo que provocará una corriente eléctrica. Estos dispositivos pueden llegar a tener una precisión del 0,5 %, por lo que pueden resultar una solución aceptable a la hora de medir la velocidad angular.



·

Sensores Doppler; Los sensores basados en el efecto Doppler miden la velocidad lineal de un objeto móvil apoyándose en otra superficie. Se basan en la observación del desplazamiento en frecuencia de una radiación emitida por el sensor y reflejada en una superficie que se está moviendo con respecto al robot. Este sistema es usado a menudo en sistemas marítimos, donde se emplean ondas acústicas que se reflejan en la superficie oceánica.

Figura 1.6.5. Parámetros de cálculo para la obtención de señales mediante sensores Doppler.

Como se puede apreciar en el dibujo, una vez conocida la velocidad de vuelta de la señal al sensor, se puede calcular mediante una relación trigonométrica simple la velocidad de la superficie (a partir de la cuales se calcularía la velocidad del móvil). Es para calcular la velocidad de vuelta de la señal al sensor cuando se realiza una comprobación del desfase de frecuencias. ·

LVT (Linear Velocity Transducers); Este tipo de sensores se basan en un principio electromagnético. Los sensores LVT constan de un núcleo magnético permanente en forma de varilla; este núcleo es el que es conectado al dispositivo cuya velocidad vamos a medir. Arriba y abajo de la varilla se disponen dos espirales conductoras. Por la ley de Faraday, en las espiras se desarrolla una diferencia de potencial proporcional al cambio en el campo magnético al que están sometidas. Puesto que el núcleo es un imán permanente, el cambio en el campo sólo puede estar provocado por el movimiento de dicho núcleo. Así, si medimos la diferencia de potencial en las espiras podremos deducir la velocidad a la que se ha movido el núcleo y, por consiguiente, el elemento de interés. C) Sensores de Aceleración El último tipo de sensores internos que vamos a describir, son los sensores para el cálculo de la aceleración. La aceleración es una variable interna del robot cuyo valor es utilizado para aplicaciones bastante concretas; no obstante, existen una serie de métodos y sensores para su cálculo.



Este tipo de sensores es muy importante, ya que la información de la aceleración sufrida por un objeto o parte de un robot es de vital importancia, ya que, si se produce una aceleración en un objeto, éste experimenta una fuerza que tiende a poner el objeto en movimiento. Al igual que ocurría con la velocidad, la primera manera que podemos pensar para conocer la aceleración de un robot es derivar de la velocidad, de forma análoga a como se puede conocer la velocidad a partir de la posición. Sin embargo, este sistema no suele aportar demasiados buenos resultados. Es por esto que también existen sensores especializados en el cálculo de la aceleración. La mayoría de ellos se basan en la segunda ley de Newton, de forma que, si conocemos la masa del robot y la fuerza que está ejerciendo un determinado motor, podríamos conocer la aceleración. Vamos a ver dos dispositivos concretos para el cálculo de la aceleración. ·

Servo-acelerómetro; Este es un dispositivo para medir la aceleración angular. El dispositivo cuya aceleración de giro vamos medir se conecta a un péndulo. Cuando gira dicho elemento el péndulo lo hace con él. Un sensor de posición capta el movimiento del péndulo y mediante un circuito electrónico se compara la señal del sensor de posición con una señal de referencia. Entonces un motor de rotación aplica una fuerza al péndulo determinada por ese circuito electrónico y que hace girar al péndulo en sentido opuesto al del elemento. La posición en la que se detiene el péndulo es proporcional a la aceleración inicial aplicada. Estos sensores pueden medir aceleraciones de hasta 1000 radianes por segundo al cuadrado y con precisiones muy elevadas. ·

Acelerómetro piezo-resistivo; Este dispositivo consta de una masa en forma de travesaño y dos medidores de tensión. La masa está introducida en un receptáculo y tiene situados arriba y abajo los dos medidores. Cuando se produce una aceleración en el elemento a medir (que estará unido de alguna forma a esa masa) la pieza en forma de travesaño se dobla y los con los medidores de tensión se podrá calcular la aceleración que ha provocado esa torsión. Realmente uno de los medidores se usa para la tensión y otro para la compresión. En un sistema de manufactura flexible, es de vital importancia que los dispositivos que actúan como elementos integradores del mismo, ofrezcan un nivel de seguridad que permita garantizar el desarrollo completo del proceso en ejecución. Unidades de medida inercial (IMU) y Sistemas de navegación inercial (INS) incorporados en Sistema de Teledetección Activa. •Unen la aceleración (acelerómetros) y los cambios de velocidad angular (giróscopos) para establecer la posición en el espacio, a partir de la solución de un conjunto de ecuaciones diferenciales •Dan medida de posición relativa •Errores acumulativos (igual que odometría) •Pueden unirse a otros sensores (GPS, compases, entre otros) para corregir desviaciones en la posición estimada. Aplicaciones características: Navegación en vehículos no tripulados (LIDAR Aerotransportados no tripulados Terrestre / Batimétrico) 33 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Plataformas de aerotransporte de sensores activos en percepción remota. Figura 1.6.6. Arriba, Plataformas aero-transportadas. Abajo, sistema Radar y métodos de barrido.

Estos sensores son de gran utilidad en otras industrias tales como la agrícola, alimentaria, refresqueras, manufactureras, comerciales, extractivas, de igual forma en lugares como museos, bancos, entre otros organismos. 1.6.6.2 Sensores externos Externos: Registran información sobre lo que rodea al robot portador del sensor. Encontramos los siguientes tipos de sensores;



- Sensores de Tacto (contacto, presión, fuerza, polímeros...) - Sensores de Presencia / Proximidad (reflexión lumínica, láser, ultrasonido...) - Sensores de Alcance (triangulación, eliminación estructural, tiempo de vuelo, …) - Sensores de Visión (cámaras de tubo) Como ya señalamos anteriormente, los sensores externos son los elementos que permiten al robot interactuar con su ambiente de una manera flexible. Aunque muchos de los robots actuales (sobre todo los de las industrias) trabajan de una forma pre-programada, el uso de los sensores externos como apoyo en la ejecución de diversas tareas, es cada día más amplio. Los sensores externos dan al robot mayor independencia del entorno concreto en el que se mueven, lo que se traduce en un mayor grado de "inteligencia". Dentro de este capítulo podemos encontrar infinidad de sensores diferentes; de hecho, tantos como variables externas se puedan enumerar. Hay sensores para la temperatura, para la luminancia, el sonido, la humedad, presión, Sin embargo, en este apartado nos vamos a centrar en tres tipos de sensores externos que suelen ser utilizados por los robots de forma general, para gran diversidad de tareas. Estos son los sensores táctiles, los de proximidad o presencia y los de alcance. A) Sensores táctiles; Los sensores táctiles son dispositivos que indican el contacto de algún objeto sólido con ellos mismos. Suelen ser empleados en los extremos de los brazos de robot (pinzas) para controlar la manipulación de objetos. A su vez se pueden dividir en dos tipos: de contacto y de fuerza. Pasamos a continuación a enumerar resumidamente cada uno de ellos. 1.- Sensores de Contacto; Los sensores de contacto nos indican simplemente si ha habido contacto o no con algún objeto, sin considerar la magnitud de la fuerza de contacto. Suelen ser dispositivos sencillos cuyo uso es muy variado. Se pueden situar en las pinzas de los brazos de robot para determinar cuándo se ha cogido un objeto, pueden formar parte de sondas de inspección para determinar dimensiones de objetos, o incluso pueden situarse en el exterior de las pinzas para ir tanteando un entorno. Estos sensores suelen ser interruptores de límite o micro-interruptores, que son sencillos dispositivos eléctricos que cuando se contacta con ellos cambian de estado. (Ejemplo; Sensores de corriente). 2.- Sensores de fuerza; Los sensores de fuerza determinan, además de si ha habido contacto con un objeto como los anteriores, la magnitud de la fuerza con la que se ha producido dicho contacto. Esta capacidad es muy útil ya que permitirá al robot poder manipular objetos de diferentes tamaños e incluso colocarlos en lugares muy precisos. Para detectar la fuerza con la que se ha contactado con un objeto existen diversas técnicas; a continuación, se describe brevemente tres de las más importantes:



·

Muñeca detectora de fuerza; Consta de una célula de carga que se sitúa entre la muñeca y las pinzas del brazo. Su objetivo es proporcionar información sobre las tres componentes de la fuerza (Fx, Fy, Fz) y sobre sus tres momentos en el extremo del brazo. Este sistema para medir fuerzas tiene una serie de inconvenientes. Por un lado, los cálculos necesarios para procesar la información que proviene de las muñecas son bastante complejos y requieren un tiempo considerable. Además, cuando la velocidad con la que se mueve el brazo es considerable, resulta difícil poder controlar sus movimientos lo suficientemente rápido como para que no provoque ninguna catástrofe (como el aplastamiento de algún objeto). ·

Detección de articulaciones; Esta técnica se basa en la medida del par de torsión de la articulación. La medida de este par puede resultar sencilla, ya que es proporcional a la corriente que circula por el motor que provoca dicha torsión. A pesar de que está técnica pueda parecer sencilla y fiable, tiene un problema importante. La medida del par de torsión se realiza sobre las articulaciones del brazo y no sobre el efector final (la pinza) como sería deseable, por lo que dicha torsión no solo refleja la fuerza que se ejercerá en la pinza, sino también la fuerza utilizada para mover la articulación. ·

Sensores de array táctil; Es un tipo especial de sensores de fuerza ya que en realidad está constituido por una matriz de pequeños sensores de fuerza. Debido a esta característica, permiten además reconocer formas en los objetos que se está manipulando. Este tipo de dispositivos suelen montarse en las pinzas de los brazos de robot. Cada uno de los sensores de fuerza que componen la matriz suele ser una almohadilla elastomérica, que cuando se comprime cambia su resistencia eléctrica de manera proporcional a la fuerza aplicada. Midiendo esa resistencia es cuando podemos obtener la información acerca de la fuerza. La resolución de este tipo de sensores vendrá dada lógicamente por las dimensiones de la matriz de sensores. En un momento concreto, el robot puede conocer la posición en la que se encuentra el objeto gracias a la información de los arrays táctiles. Un factor muy importante y que puede resultar un problema al diseñar este tipo de sensores es el grado de desgaste de la superficie de contacto. (Ejemplo; Sensores de caudal de aire) B) Sensores de presencia Los sensores de presencia tienen como finalidad determinar la presencia de un objeto en un intervalo de distancia especificado. Este tipo de sensores se pueden utilizar en relación con la forma de agarrar o evitar un objeto. Se suelen basar en el cambio provocado en alguna característica del sensor debido a la proximidad del objeto. (Ejemplo; Sensores de posición de estado sólido). Algunos de los tipos más importantes entre los sensores de presencia son: ·

Sensores Inductivos; Este tipo de sensores se basan en el cambio de inductancia que provoca un objeto metálico en un campo magnético. Los sensores de este tipo constan básicamente de una bobina y de un imán. Cuando un objeto ferromagnético penetra o abandona el campo del imán el cambio que se produce en dicho campo induce una corriente en la bobina; el funcionamiento es sencillo: si se detecta una corriente en la bobina, algún objeto ferromagnético ha entrado en el campo del imán. Como podemos



deducir rápidamente, el gran inconveniente de este tipo de sensores es la limitación a objetos ferromagnéticos, aunque en aplicaciones industriales son bastante habituales. ·

Sensores de efecto Hall; El efecto Hall relaciona la tensión entre dos puntos de un material conductor o semiconductor con un campo magnético a través del material. Este tipo de sensores suelen constar de ese elemento conductor o semiconductor y de un imán. Cuando un objeto (ferromagnético) se aproxima al sensor, el campo provocado por el imán en el elemento se debilita. Así se puede determinar la proximidad de un objeto, aunque, como en el caso anterior, sólo si es ferromagnético. (Ejemplo; Sensores para automoción) ·

Sensores Capacitivos; Como su nombre indica, están basados en la detección de un cambio en la capacidad del sensor provocado por una superficie próxima a éste. Constan de dos elementos principales; por un lado, está el elemento cuya capacidad se altera (que suele ser un condensador formado por electrodos), y, por otra parte, el dispositivo que detecta el cambio de capacidad (un circuito electrónico conectado al condensador). Este tipo de sensores tienen la ventaja de que detectan la proximidad de objetos de cualquier naturaleza; sin embargo, hay que destacar que la sensibilidad disminuye bastante cuando la distancia es superior a algunos milímetros. Además, es muy dependiente del tipo de material. Por ejemplo, a una distancia de 5 mm, la medida del cambio de capacidad es el doble más precisa si el elemento que se aproxima es Hierro que si es PVC. (Ejemplo; Sensores de humedad). ·

Sensores Ultrasónicos; El funcionamiento de estos sensores es bastante simple. Su elemento principal es un transductor electro-acústico. Los detectores de ultrasonidos resuelven los problemas de detección de objetos de prácticamente cualquier material. Trabajan en ambientes secos y pulverulentos. Normalmente se usan para control de presencia/ausencia, distancia o rastreo. Este elemento, en primer lugar, emite unas ondas ultrasónicas; a continuación, pasa a modo de espera, en el que, durante un cierto tiempo, espera la vuelta de las ondas reflejadas en algún objeto. Si las ondas llegan, quiere decir que hay algún objeto en las proximidades. Dependiendo del tiempo de conmutación del transductor (el tiempo que está esperando), se detectará un grado de proximidad u otro. Este tipo de sensores son más independientes del tipo de material que los anteriores, y permiten detección de proximidad a mayores distancias. ·

Sensores Ópticos; Este tipo de sensores son muy parecidos a los anteriores.

El emisor suele ser un diodo emisor de luz, y el receptor un fotodiodo. La construcción de este tipo de sensores, se encuentra basada en el empleo de una fuente de señal luminosa (lámparas, diodos LED, diodos láser etc.…) y una célula receptora de dicha señal, como pueden ser fotodiodos, fototransistores o LDR, etc. En los sensores ópticos (y/o fotoeléctricos) el emisor y el receptor suelen ser elementos separados. Este tipo de sensores, se encuentra basado en la emisión de luz, y en la detección de esta emisión realizada por los foto-detectores, es decir, las señales que se transmiten y detectan son luminosas. (Ejemplo; Sensores de corriente). 37 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Según la forma en que se produzca esta emisión y detección de luz, podemos dividir este tipo de captadores en: captadores por barrera, o captadores por reflexión. a) Captadores por barrera. Estos detectan la existencia de un objeto, porque interfiere la recepción de la señal luminosa. b) Captadores por reflexión; La señal luminosa es reflejada por el objeto, y esta luz reflejada es captada por el captador fotoeléctrico, lo que indica al sistema la presencia de un objeto. C) Sensores de alcance; Los sensores de alcance miden la distancia desde un punto de referencia (que suele estar en el propio sensor), hasta objetos que están dentro de un determinado campo de referencia. La detección de alcance se suele usar para evitar obstáculos en la navegación de robots móviles. A continuación, examinamos varias técnicas de detección de alcance. 1.

Triangulación; Este es uno de los métodos más sencillos para medir el alcance. El sensor dispone de un emisor y un detector de luz. Un objeto se ilumina por un haz estrecho de luz que barre toda la superficie. Cuando el detector detecta luz en la superficie del objeto se puede calcular la distancia de la parte iluminada del objeto al detector con una sencilla relación trigonométrica (suponiendo que conocemos la distancia del emisor al detector y el ángulo con el que la luz incide en el objeto).

Iluminación Estructural; Este método se basa en la proyección de una configuración de luz sobre un conjunto de objetos, y en la utilización de la distorsión de la luz para determinar el alcance a los diferentes objetos. La configuración de luz que suele transmitirse es de forma cilíndrica. Una cámara de TV capta la distorsión que se produce en la luz. A partir del tratamiento de las imágenes de la cámara se puede determinar la distancia del emisor de la luz a los objetos. El inconveniente principal de este método es que precisa de un tratamiento más o menos complejo de información (el de las imágenes) que ha de ser realizado por un ordenador. 2.

Tiempo de Vuelo; En este tipo de sensores la estimación de la distancia a un objeto se basa en el tiempo transcurrido entre la emisión y recepción de un impulso sónico o luminoso (análogamente al sistema usado por los murciélagos). Este concepto es muy general, por lo que dentro de este tipo vamos a estudiar tres métodos diferentes. 3.

I.- El primero de ellos utiliza láser para determinar esa distancia. Se basa en la medida del tiempo que tarda en regresar un pulso de luz emitido de forma coaxial (por la misma trayectoria). La distancia se podrá calcular dividiendo ese tiempo por dos y multiplicando por la velocidad de la luz. Este tipo de sistemas pueden tener un alcance de hasta 4 metros y manejar una precisión de 0,25 cm. II.- El siguiente método basado en el tiempo de vuelo también utiliza láser. A diferencia del método anterior se emplea un haz continuo y lo que se mide es el retardo (desplazamiento en fase) entre los haces saliente y entrante. III.- Por último, también podemos medir el tiempo de vuelo de ondas ultrasónicas. Como en los casos anteriores, a partir del tiempo que tarda la onda en regresar podemos calcular fácilmente la distancia al objeto que la ha reflejado. En este caso habremos de conocer la velocidad del sonido para el medio en el que se esté desarrollando la tarea (normalmente el aire). Sin embargo, este tipo de sensores pueden 38 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


inducir a errores en situaciones concretas (como objetos puntiagudos o con entrantes) debido a las reflexiones de las ondas ultrasónicas. 1.6.7

Clasificación de los sensores en función de la FUENTE EMISORA DE ENERGÍA.

El sistema de clasificación se basa en establecer si la fuente emisora de energía es natural como el sol, o si pertenece al sistema propio del sensor remoto. Teniendo en cuenta este criterio, los sensores se clasifican en dos grupos. 1.6.7.1 Sensor pasivo; Es aquel sensor que registra la energía reflejada o emitida por los objetos de la superficie terrestre. La fuente generadora de radiación electromagnética natural, generalmente es el sol. Los sensores diseñados con estas características, son: • Sensores fotográficos (cámara fotográfica) • Sensores electro-ópticos de barrido mecánico (MSS, TM) • Sensores electro-ópticos de barrido electrónico (HRV) • Sensores de microondas (radiómetro) 1.6.7.2 Sensor activo; Es aquel sensor que posee la fuente de energía, de manera que él mismo emite la energía electromagnética en dirección al objeto, y luego detecta y registra la energía reflejada por tal objeto (como el Radar y el LIDAR). Estos sensores generan de forma autónoma la radiación que miden tras ser reflejada. Se cuenta con los sensores activos, tales como las tecnologías de RADAR o de LIDAR, consistentes en sistemas capaces de emitir una señal y posteriormente captar la señal reflejada por los objetos. La tecnología de radar es un ejemplo de un sensor remoto activo, la cual mide el retraso en el tiempo entre la emisión y el retorno de la señal, estableciendo de esta forma la localización, altura, velocidad y dirección del objeto. Tanto los sensores activos como los pasivos pueden también ser clasificados dependiendo de si utilizan o no un sistema de escáner, y a su vez si generan o no imágenes en el proceso de detección.



Figura 1.6.7. Sistemas de Sensores Activos y Pasivos en Teledetección (detalles).

Sensores Pasivos a) No utilizan sistema de escáner; No generan imágenes: Radiómetro de microondas, sensores magnéticos, gravímetros, Espectrómetro de Fourier, Generadores de Imagen: Cámaras métricas análogas como las Pancromática, Color natural, Infrarroja, Color infrarrojo, Cámaras métricas digitales: Digital Frame Cameras, Linear Array Sensors. b) Utilizan sistema de escáner Generadores de Imagen: Image Plane Scanning, Object Plane Scanning, Cámaras de TV, Escáneres sólidos, escáneres óptico-mecánicos, Radiómetros de microondas. Sensores Activos: a) b)

No utilizan escáner; No generan imágenes: Radiómetro de microondas, Altímetro de microondas, Utilizan escáner Generadores de imagen: LIDAR Batímetros láser, Distanciómetros láser, Image and Object plane scanning, Real aperture radar (SLAR), Synthetic aperture radar (SAR). Esta clasificación está basada en el criterio que mejor reúne aquellos tipos de sensores remotos utilizados en Teledetección, determinando el rango espectral en el que operan. 1.6.8

Otros criterios de CLASIFICACIÓN;

1.6.8.1 Según el tipo de soporte donde es registrada la información Podemos clasificar este grupo como sigue; i.Sensores analógicos, como el caso de la fotografía convencional, que almacena los datos en una emulsión sensible soportada por un film. ii.Sensores digitales que lo hacen en base al valor numérico resultante de la cantidad de energía que recibe el sensor.



1.6.8.2 Según el número de bandas que se almacenan en la plataforma. Podemos reconocer los siguientes sensores; i.Sensores Mono-espectrales; Sólo detectan el valor de la radiación recibida en una banda espectral. ii.Multi-espectrales, Sensores que registran separadamente para cada píxel, el valor de la radiación recibida en las distintas bandas espectrales. 1.6.8.3 Según la dimensión del área sensible, Existen en la actualidad 2 tipos de sensores principales, siendo; i.Sensores matriciales con tamaños de registro de hasta 5000 x 5000 pixel (cámaras digitales DMC 2001 de ZI Imaging). ii.Sensores lineales de 12000 pixel (cámara digital ADS40 de LH System, SPOT, lectores de códigos de barra, escáners). 1.6.8.4 Según la orientación de captación; En función de la orientación con la que el sensor capta las imágenes se distingue entre sensores de: - Orientación vertical, habitual en satélites de resolución espacial baja (meteosat) o media (Landsat); - Orientación oblicua, típica del radar; - Orientación modificable, aparece en los sensores de alta resolución a partir del SPOT-IHV. Permite mantener una elevada resolución espacial y tener una resolución temporal (tiempo de revisita) también elevada.

Figura 1.6.8. Tipos de barrido en función de su orientación

Ya no se toman imágenes de toda la superficie terrestre de forma sistemática, sino que el sensor es orientado por encargo. El inconveniente es que es difícil encontrar imágenes a posteriori, ya que sólo se toman aquellas imágenes que se han encargado previamente.



1.6.9

DESCRIPCIÓN DE OTROS SISTEMAS SENSORES

Figura 1.6.9. Tipos de Sensores (Clasificación general).

PRODUCTOS INFRARROJOS; Se describen a continuación, algunas de las utilidades más representativas de algunos tipos de Sensores remotos, así como otros productos de gran interés en la actualidad para su aplicación en diversos sectores industriales y del ámbito de la Teledetección. La optoelectrónica es la integración de los principios ópticos y la electrónica de semiconductores. Los componentes opto-electrónicos son sensores fiables y económicos. Se incluyen diodos emisores de infrarrojos (IREDs), sensores y montajes. 1)

Sensores para automoción

Se incluyen sensores de efecto Hall, de presión y de caudal de aire. Estos sensores son de alta tecnología y constituyen soluciones flexibles a un bajo coste. Su flexibilidad y durabilidad hace que sean idóneos para una amplia gama de aplicaciones de automoción. 2)

Sensores de caudal de aire

Los sensores de caudal de aire contienen una estructura de película fina aislada térmicamente, que contiene elementos sensibles de temperatura y calor. La estructura de puente suministra una respuesta rápida al caudal de aire u otro gas que pase sobre el chip. 3)

Sensores de corriente



Los sensores de corriente monitorizan corriente continua o alterna. Se incluyen sensores de corriente lineales ajustables, de balance nulo, digitales y lineales. Los sensores de corriente digitales pueden hacer sonar una alarma, arrancar un motor, abrir una válvula o desconectar una bomba. La señal lineal duplica la forma de la onda de la corriente captada, y puede ser utilizada como un elemento de respuesta para controlar un motor o regular la cantidad de trabajo que realiza una máquina. 4)

Sensores de humedad

Los sensores de humedad relativa/temperatura y humedad relativa están configurados con circuitos integrados que proporcionan una señal acondicionada. Estos sensores contienen un elemento sensible capacitivo en base de polímeros que interacciona con electrodos de platino. Están calibrados por láser y tienen una intercambiabilidad de +5% HR, con un rendimiento estable y baja desviación. 5)

Sensores de posición de estado sólido

Los sensores de posición de estado sólido, detectores de proximidad de metales y de corriente, están disponibles en varios tamaños y terminaciones. Estos sensores combinan fiabilidad, velocidad, durabilidad y compatibilidad con diversos circuitos electrónicos para aportar soluciones a las necesidades de aplicación. 6)

Sensores de presión y fuerza

Los sensores de presión son pequeños, fiables y de bajo coste. Ofrecen una excelente repetitividad y una alta precisión y fiabilidad bajo condiciones ambientales variables. Además, presentan unas características operativas constantes en todas las unidades y una intercambiabilidad sin re-calibración. Ofrece varios tipos de sensores de medición de presión: absoluta, diferencial, relativa y de vacío y rangos de presión desde ±1,25 kPa a 17 bar. 7)

Sensores de temperatura

Los sensores de temperatura se catalogan en dos series diferentes: TD y HEL/HRTS. Estos sensores consisten en una fina película de resistencia variable con la temperatura (RTD) y están calibrados por láser para una mayor precisión e intercambiabilidad. Las salidas lineales son estables y rápidas. 8)

Sensores de turbidez

Los sensores de turbidez aportan una información rápida y práctica de la cantidad relativa de sólidos suspendidos en el agua u otros líquidos. La medición de la conductividad da una medición relativa de la concentración iónica de un líquido dado. 9)

Sensores magnéticos

Los sensores magnéticos se basan en la tecnología magneto-resistiva SSEC. Ofrecen una alta sensibilidad. Entre las aplicaciones se incluyen brújulas, control remoto de vehículos, detección de vehículos, realidad virtual, sensores de posición, sistemas de seguridad e instrumentación médica. 10)

Sensores de presión (PIEZO-RESISTIVAS)

Los sensores de presión están basados en tecnología piezo-resistiva, combinada con micro-controladores que proporcionan una alta precisión, independiente de la temperatura, y capacidad de comunicación digital directa con PC. Las aplicaciones afines a estos productos incluyen instrumentos para aviación, laboratorios, controles de quemadores y calderas, comprobación de motores, tratamiento de aguas residuales y sistemas de frenado.



1.7

RESOLUCIÓN DE UN SISTEMA SENSOR.

La salida de radiación (emitida o reflejada) de la superficie terrestre es un fenómeno continuo en 4 dimensiones (espacio, tiempo, longitud de onda y radiancia). Un sensor debe muestrear en este medio continuo discretizando la propiedad de análisis. El modo en que esta discretización se lleva a cabo, define los cuatro tipos de resolución con los que se trabaja en Teledetección. Resoluciones en los datos La resolución de un sensor se encuentra determinada por la capacidad del mismo de diferenciar los elementos existentes en el área observada, basándose en las diferencias de radiación obtenidas, y teniendo en cuenta el detalle de captura, la cantidad de bandas en las que trabaja y las variaciones existentes para diferentes períodos de tiempo. De acuerdo con esto, se definen cuatro tipos de resoluciones para los datos de sensores remotos. Tipo de Resolución Resolución espacial

Características Medida de la distancia angular o linear más pequeña que puede captar un sensor en la superficie de la tierra, representada por un pixel.

Resolución espectral

Tamaño y número de intervalos de longitud de onda especifica del espectro Electromagnético (EM) que puede ser detectado por un sensor.

Resolución radiométrica

Define la sensibilidad de un detector a las diferencias de fuerza de la señal detectada

Resolución temporal

Define la frecuencia con que un satélite puede obtener imágenes de satélite puede obtener imágenes de un área en particular.

Podemos definir la resolución de un sistema como su capacidad para registrar, discriminar y localizar, información de detalle de un objeto de la superficie terrestre. El concepto de resolución implica al menos cuatro manifestaciones: espacial, espectral, radiométrica y temporal. Dado que la definición anterior se refiere a un sistema sensor, la resolución se refiere por tanto al conjunto del equipo, y no a cada una de sus partes. Por ejemplo, una mejora en el sistema de lentes no necesariamente implica poder adquirir imágenes con más detalle, si es que no se mejora la cantidad de información que puede almacenar el dispositivo de archivo final. Los términos de "información de detalle" y "discriminar" merecen ser analizados. Ambos dependen del propósito y escala tempo-espacial del proyecto a llevarse a cabo.



Por ejemplo; El que un sensor pueda determinar la temperatura en una zona de 500m por lado no implica que pueda detectarla con una precisión mejor que uno que lo hace en zonas de 1 km. de lado; esto porque detalle no sólo se refiere al detalle espacial que proporciona el sensor, sino que, también, al número y anchura de las bandas que alberga, a su cadencia temporal, y a su capacidad de para distinguir variaciones en la energía que detecta. En resumen, el concepto de resolución implica, al menos, cuatro manifestaciones: espacial, espectral, radiométrica y temporal. 1.7.1

RESOLUCIÓN ESPACIAL.

Este concepto designa al objeto más pequeño que puede ser distinguido sobre una imagen en un sistema determinado. Se mide en unidades de longitud (mm sobre la foto o metros sobre el terreno) y depende de la apertura focal de la cámara (resolución angular) y de su altura sobre la superficie. En un sistema fotográfico, suele medirse como la mínima separación a la cual los objetos aparecen distintos y separados en la fotografía. Por su parte, en los sensores óptico-electrónicos, se prefieres utilizar el concepto de campo de visión instantáneo (IFOV). El IFOV se define como la sección angular, medida en radianes, observada en un momento determinado. No obstante, se suele utilizar la distancia sobre el terreno que corresponde a ese ángulo, teniendo en cuenta la altura del vuelo y la velocidad de exploración del sensor. Simplificando las cosas, esa distancia se corresponde al tamaño de la mínima unidad de información incluida en la imagen (pixel).

Figura 1.7.1: Relación IFOV-tamaño de pixel.

La relación entre IFOV y tamaño de pixel (d) puede verse en la siguiente ecuación; d = 2H tan (IFOV/2)

Donde;

d = tamaño de pixel y H= distancia del sensor a la superficie terrestre. Existe un amplio rango de resoluciones espaciales en los satélites hoy día disponibles. Tanto Meteosat como los satélites geoestacionarios, ofrecen una resolución espacial de 5000 m debido a su cobertura global de la superficie terrestre, los satélites de la serie NOAA-AVHRR tienen resoluciones que van entre 500 y 1100 m, landsat-TM tiene 30 m y el sensor QuickBird 0.7 metros.



En muchas ocasiones se relaciona erróneamente resolución espacial con calidad de las imágenes. En realidad, no tiene sentido tal relación, ya que cada sensor tiene la resolución óptima para los objetivos que se pretenden cubrir. Los satélites meteorológicos como Meteosat, puesto que se utilizan para analizar fenómenos muy dinámicos, necesitan una gran resolución temporal (30 minutos) y una imagen de gran tamaño (todo el planeta), por lo que resultaría muy problemático multiplicar su resolución espacial. Es imprescindible por tanto una buena equivalencia entre la resolución espacial y la escala espacial a la que ocurren los fenómenos que se quieren observar. La resolución espacial en la superficie varía en función de la distancia del satélite y el ángulo de observación relativo a la vertical. De esta manera, la resolución en los extremos de una imagen puede ser varias veces mayor que la del NADIR (punto de la superficie más cercano al satélite y que suele coincidir con el centro de la imagen) del satélite. Más aún, si bajo el satélite, el IFOV es cuadrado, irá adquiriendo una forma rectangular hacia los extremos. Estos factores han de ser tenidos en cuenta para una interpretación correcta de los datos. Cada problema tiene su resolución espacial más apropiada. Una resolución muy alta para el estudio de eventos meso-escalares sería claramente contraproducente, mientras que estudios de carácter urbano precisan de resoluciones de algunos metros. La resolución espacial de un sensor abarca un espectro que va desde los 10x10m en el SPOT-HRV, los 120x120m del LANDSAT térmico, los 500 a 1100 m por lado del Nimbus-CZCS o NOAA-AVHRR a los satélites meteorológicos de órbita geoestacionaria (Meteosat, GOES, GMS) con IFOVs de 5 o más Km. 1.7.2

RESOLUCIÓN ESPECTRAL

La resolución espectral indica el número y anchura de las bandas en las que el sensor puede captar radiación electromagnética. En principio cuantas más bandas incluya un sensor mejor, ya que cada banda constituye una variable para caracterizar la superficie captada. Por otro lado, es preferible que estas bandas sean estrechas para que su poder discriminante se incremente. Si las bandas son muy anchas van a recoger valores promediados que ocultarán elementos de diferenciación. Por ejemplo, resulta mucho más informativo contar con 3 bandas (rojo, verde azul) en el visible que con una sola banda (fotografía en blanco y negro). El número de bandas y su localización en el espectro va a depender de los objetivos que se pretendan cubrir con la puesta en funcionamiento del sensor. En la figura 2.2.2, aparece la localización y anchura de las 6 bandas de Landsat-TM (1,2,3,4,5,7) situadas en el visible e infrarrojo reflejado, existe otra banda (número 6) en el infrarrojo térmico. Puesto que la curva situada de fondo es el espectro de emisión del sol, el tamaño de cada una de las barras indica la cantidad de energía que llega a la Tierra en cada una de las bandas. Por tanto, podría decirse que a menor ancho espectral mayor resolución. El problema que surge es que también se reduce la relación S/N (Signal/ Noise) por lo que es necesario llegar a una solución de compromiso entre ambas magnitudes. 46 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Dependiendo del propósito del sensor, este factor tendrá más o menos importancia. La elección de un número apropiado de bandas y la correcta selección de su anchura, puede proporcionar ventajas a la hora de realizar clasificaciones entre cubiertas de respuesta espectral semejante. Por ejemplo, el índice de vegetación procede de la relación entre las reflectividades en el infrarrojo cercano y en el rojo, y nos da una medida del vigor de la cubierta vegetal. Un ancho de banda inadecuada, o la elección incorrecta del número y posición de las bandas, conduce a resultados pobres. Un sensor será "mejor" pues, mientras más bandas proporcione, o detecte, y mientras más estrechas sean éstas.

Figura 1.7.2: Resolución espectral del satélite landsat en el visible e infrarrojo reflejado

De acuerdo a esto, se encuentran en;

a) b) c)

Sensores que trabajan en la banda pancromática, sensores multiespectrales y sensores hiperespectrales.

1.7.3

RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA

La resolución radiométrica indica la sensibilidad del sensor, es decir la capacidad de discriminar entre pequeñas variaciones en la radiación que capta. Suele expresarse mediante el número de bits necesarios que se precisan para almacenar cada celdilla. Por ejemplo, Landsat-TM utiliza 8 bits lo que da 28 = 256 niveles de energía (Niveles Digitales, ND) que pueden ser captados. 47 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Cuanto mayor sea la precisión radiométrica mayor número de detalles podrán captarse en la imagen. La resolución o sensitividad radiométrica, hace referencia al rango dinámico o número de niveles digitales usados al digitalizar la información procedente del sensor (bits por pixel). En general, mayor número de niveles mayor detalle de la información. Al igual que ocurría en la resolución espectral, existe una relación directa entre la resolución radiométrica y la relación S/N.

Figura 1.7.3: Resolución espectral y niveles de información utilizadas en Teledetcción

El rango de niveles digitales está representado visualmente por la escala de grises, donde los niveles digitales más bajos corresponden a gris oscuro y los valores digitales más altos corresponden a gris claro. El conjunto de niveles de gris esta expresado por dígitos binarios (0 y 1), estos se encuentran almacenados en bits. De este modo se hace referencia a arreglos de 1, 2, …, n bits. Para la representación de una imagen digital la base binaria es 2; de acuerdo a esto, se calcula el número de niveles digitales a partir de los bits que se usan, por ejemplo: 21= 2, con 2 niveles digitales, (0,1) 28= 256, con 256 niveles digitales (0, 1, …, 254, 255) La resolución radiométrica es variable según la banda espectral bajo análisis. El valor elegido es una decisión de compromiso entre la fidelidad con la que se quiere captar un fenómeno, y la cantidad de información que hay que transmitir (no hay que olvidar que toda la información que se genera debe ser tratada y transmitida a tierra). Por ejemplo: 48 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


El sensor Scanner Multi-espectral del Landsat 1 tenía 128 niveles digitales (7 bits). El sensor del Landsat 4 y 5 registran en 256 niveles (8 bits)

Figura 1.7.4: Resolución Radiométrica (Quantisation)

A modo de resumen; La resolución radiométrica hace mención a la sensibilidad del sensor, o lo que es igual, a la capacidad de detectar variaciones en la radiancia espectral que recibe. El número máximo de niveles digitales que puede detectar un sensor óptico-electrónico, es lo que recibe el nombre de resolución radiométrica. Los primeros sensores ofrecían 64 o 128 niveles digitales, actualmente ofrecen más de 1024. 1.7.4

RESOLUCIÓN TEMPORAL

Este tipo de resolución se refiere al intervalo de tiempo entre muestras sucesivas de la misma zona de la cobertura terrestre (la periodicidad con que éste adquiere datos de la misma porción de la superficie terrestre). El ciclo de cobertura depende de las características de la órbita del satélite (altura, velocidad, inclinación), así como del diseño del sensor (principalmente al ángulo de observación y de abertura). La resolución temporal indica el intervalo de tiempo entre cada imagen obtenida por la plataforma (la que queramos en el caso de los aviones) cada media hora en el caso de los satélites geo-síncronos y variable en el caso de los satélites helio-síncronos. Recientemente se han desarrollado satélites de muy alta resolución espacial con sensores orientables, de manera que la zona de la que captan imágenes es relativamente independiente de la posición que ocupe el satélite, con lo que la resolución temporal pasa a ser algo más flexible. 49 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La cadencia temporal de los sistemas espaciales varía de acuerdo a los objetivos fijados para el sensor. Los satélites meteorológicos están obligados a facilitar una información muy frecuente, ya que se dedican a observar un fenómeno de gran dinamismo (30 minutos en el Meteosat). Por el contrario, los satélites de recursos naturales ofrecen una cadencia mucho menor (p.e.:12 días en el caso del Landsat).



1.8

PLATAFORMAS DE FIJACIÓN Y TRANSPORTE DE SENSORES REMOTOS Las Plataformas donde se montan los sensores remotos son estructuras que permiten su fijación y transporte. a) Plataformas utilizadas en Teledetección o Percepción Remota según elemento de transporte: • Cestas colocadas a pocos metros sobre la superficie del terreno. Se usan frecuentemente con radiómetros y/o cámaras para estudios de la reflectancia de los objetos terrestres. • Globos Aerostáticos. Fueron los precursores de la observación de la superficie terrestre en planos superiores. Actualmente se utilizan en proyectos de investigación y meteorología. • Aviones y helicópteros. Son las plataformas ideales para la teledetección Remota. • Cohetes. Han sido poco utilizados como plataformas, aunque su importancia radica más en su capacidad de colocar plataformas en el espacio. • Satélites. Son el tipo corriente de plataforma espacial y se han utilizado para transportar todo tipo de instrumentos, desde cámaras fotográficas convencionales hasta sofisticados sistemas electro-ópticos (Cuadro 2). b) Las plataformas se pueden clasificar de la siguiente manera según el sistema de fijación y desplazamiento: • Fijas: El sensor en este tipo de plataformas se encuentra colocado en una torre o mástiles • Móviles: El sensor en este tipo de plataforma se encuentra colocado en un vehículo. Dentro de las plataformas móviles, éstas se subdividen en: • Aerotransportadas: (dentro de la atmósfera). Dentro de las plataformas aerotransportadas tenemos los trasbordadores espaciales, globos aerostáticos, helicópteros y aviones. • Espaciales. (fuera de la atmósfera). Estas plataformas corresponden a los satélites que orbitan la tierra. Los satélites se clasifican según sus órbitas en Satélites helio-sincrónicos, satélites geoestacionarios y Satélites polares. • Marítimas; Estas Plataformas se encuentran colocadas en Embarcaciones con el objeto de realizar mediciones en medios sub-aéreos (Ríos, Lagos, Embalses y Océanos). c) Plataformas según la altura desde la que operan; De acuerdo a varios parámetros asociados al tipo de proyecto que se pretende analizar (Distancia desde Superficie y/u objeto al Sensor remoto…) se pueden establecer Rangos de altura variables desde unos pocos metros hasta 36,000 km de altura. 51



Plataformas de Órbitas de satélites según alturas desde superficie de Observación. Queda claro que el deber prioritario de las plataformas de observación es suministrar un conocimiento del planeta como un sistema global en constante seguimiento o monitoreo. Dicho en términos técnicos y tecnológicos, la cantidad y calidad de información recopilada del planeta está fuertemente determinada por el desarrollo y mejora constante de los instrumentos de observación y sus características técnicas, con el fin de cumplir los objetivos propuestos. Describiremos en el este capítulo dos tipos fundamentales de satélites, los geo-síncronos o geoestacionarios y los helio-síncronos. • Satélites GEO (Geo-stationary earth orbit); Hasta 36000 km de altura. • Satélites LEO (Low earth orbit); Operan entre 300 –1500 km de altura. • Satélites MEO (Low earth orbit); Operan entre 500 –15000 km de altura. TIPOS DE ÓRBITAS SATELITALES • Polar • Geo-estacionaria • Inclinadas • Sincrónica Solar (Sun-syncronous) • Rotación • Sincrónica Solar (Not sun-syncronous)

Figura 1.8.1: Recorridos orbitales Polar y Geo-estacionarias



1.9

USO DE SATÉLITES Y SUS APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN.

Destacamos en este apartado los siguientes. • Satélites meteorológicos. • Satélites de observación de la Tierra. • Satélites de alta resolución. • Satélites hiperespectrales. • Satélites Rádar. 1.9.1

Satélites meteorológicos

Durante los años 60 y 70 se fue desarrollando una red mundial de satélites meteorológicos geoestacionarios que proporcionaban cobertura global y continua (cada media hora) del planeta en una franja que va de 70oN a 70oS. Se trata de 5 satélites en órbita ecuatorial que cubren, con una resolución adecuada, una extensión de 70o en longitud cada uno (70x5 = 350). De ellos, el Satélite Meteosat cubre Europa, África y el Atlántico oriental. Éste fue lanzado por primera vez en 1977, y en 1997 se lanzó el Meteosat-7. El responsable de este satélite es la organización intergubernamental EUMETSAT (European Organisation for Meteorological Satellites).

Banda

Longitud de onda central en μm

Amplitud de banda en μm

1

0.669

3

2

0.68

10

3

0.69

12

4

0.703

16

5

0.716

16

6

0.733

16

7

0.749

16

Banda

Longitud de Onda (λ)

Resolución

Visible

0.50 -0.90 µ

2500 m

Cálculo de reflectividad y detección de nubes

Vapor de agua

5.70 -7.10 µ

5000 m

Espesor y vapor de agua contenido en las nubes

Infrarrojo térmico

10.50 -12.50 µ

5000 m

Temperatura superficial y de las nubes

Utilización

Tablas 1.9.1.a y b: Canales de detección del Satélite Meteosat y Usos asociados a los rangos espectrales.

Cuentan con el sensor de barrido MVIRI (Meteosat Visible and Infrarred Imagery) con 3 canales.



Figura 1..1: Satélites geo-estacionarios de observación meteorológica (izqda.) y Ejemplo de órbita polar de un satélite heliosíncrono (dcha.).

El futuro del programa Meteosat pasa por la introducción de un nuevo sensor, el SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager) que proporciona imágenes en 12 canales cada 15 minutos. La resolución espacial pasará de 5 a 3 Km en el infrarrojo y será de 1 km en una de las bandas del visible. Se espera que resulte de gran utilidad para el seguimiento y alerta temprana de acontecimientos meteorológicos extremos. Anterior en el tiempo al programa Meteosat es el programa TIROS-NOAA. Éste cuenta con dos satélites en órbita polar complementaria de manera que, al pasar cada uno por la vertical de un mismo punto una vez al día, obtienen una imagen cada 12 horas. El más utilizado de los sensores que llevan es el AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) con una anchura de visión de 3000 Km y una resolución de 1.1 Km en el NADIR que alcanza 2.5 x 7 Km en los extremos de la imagen debido al ángulo de observación y a la curvatura terrestre. Las características de las bandas del sensor NOAA aparecen en la tabla 1 ilustrada a continuación. Utilización

Banda

λ

Resolución

1

0.58-0.68 µ

1100 m

Utilización Seguimiento de nubes, nieve y hielo

2

0.72-1.1 µ

1100 m

Discriminación de las superficies de agua y vegetación

3

3.55-3.93 µ

1100 m

Temperatura superficial del mar, volcanes e incendios

4

10.3-11.3 µ

1100 m

Temperatura superficial del mar, humedad del suelo

5

11.5-12.5 µ

1100 m

Temperatura superficial del mar, humedad del suelo

Tablas 1.9.1.c: Bandas de detección asociados a las diferentes longitudes de onda, Resolución y Usos..

1.9.2

Satélites de recursos naturales

Los satélites en uso para el estudio de los Recursos Naturales operan o en órbitas heliocéntricas o en órbitas de sincronización terrestre (geo-sincrónicas). a) Los geoestacionarios se sitúan sobre el Ecuador en una órbita a 36000 Km de la Tierra. Permanecen siempre en la vertical de un punto determinado acompañando a la Tierra en su movimiento de rotación. Es 54 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


el caso de Meteosat, situado sobre la perpendicular entre el meridiano 0 y el Ecuador, desde el que se obtienen imágenes de la parte de la Tierra visible desde el punto en que se encuentra. Las órbitas geoestacionarias son muy utilizadas en comunicaciones y meteorología. Los satélites, en estas órbitas, se mantienen fijos en una franja determinada y tienen la ventaja que siempre observan un determinado punto del planeta, el cual, debido a la distancia que se encuentra, abarca una extensa zona de estudio. Su limitante para el estudio de recursos naturales, también debido a la distancia, es su baja resolución. b) Los satélites heliosíncronos se desplazan en órbitas generalmente circulares y polares (el plano de la órbita es paralelo al eje de rotación de la Tierra), de modo que, aprovechando el movimiento de rotación terrestre, puede captar imágenes de diferentes puntos cada vez que pase por el mismo punto de la órbita. Estas órbitas sólo son posibles entre 300 y 1500 Km de altura. La órbita se diseña de forma que el satélite pasa siempre sobre el mismo punto a la misma hora local. Las órbitas heliocéntricas son de menor altitud y se utilizan preferencialmente para transportar sistemas formadores de imágenes. De acuerdo a su posición con respecto a la superficie de la Tierra, las órbitas pueden ser polares, ecuatoriales o libres. En las órbitas polares, el satélite órbita pasando por los polos; a cada paso, la Tierra se ha desplazado un determinado número de kilómetros, por lo tanto debe haber un balance entre el área cubierta por cada paso del satélite y el desplazamiento de la Tierra en su rotación sobre su propio eje para lograr un cubrimiento total según el programa, este cubrimiento se logra después de un lapso de varios días, así por ejemplo, en Landsat, esto ocurre cada 16 días. Las órbitas ecuatoriales han sido utilizadas por programas específicos, como el TERS (Tropical Earth Resource Satellite) y el Seasat (programa oceanográfico).

Figura 1.9.1: Satélites utilizados para el estudio de los Recursos Naturales y la Prevención de Catástrofes Ambientales.

1.9.3 Sensores de alta resolución espacial Entre los desarrollos más recientes en teledetección están los sensores de alta resolución espacial, los de alta resolución espectral y finalmente la utilización del Radar de Apertura Sintética (SAR). 55 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Como límite arbitrario de lo que es un sensor de alta resolución espacial suele establecerse un tamaño de pixel de 5 metros. Hasta principios de los 90 esta tecnología era dominio exclusivamente militar, existiendo sensores de este tipo, ya desde los años 60. Ikonos, con una resolución espacial de 1 metro fue el primero de los satélites de estas características que fue lanzado. La alta resolución espacial requiere satélites y tecnologías completamente diferentes, incluyendo telescopios y sistemas de reorientación del ángulo de observación, como en Spot. El problema es que por una parte se pierde sistematicidad, se deja de captar toda la superficie terrestre a intervalos regulars de tiempo, y por otra se pierde resolución espectral. El problema se solventa teniendo un canal pancromático de alta resolución espacial y otros en porciones concretas del visible (azul, rojo, verde) con tamaños de pixel mayores. Resolución Anchura de la Reorientación espacial imágen

Sensor

Bandas

Período

IRS-1

4

5.8 m

70 Km

±26o

5 días

Ikonos-1

4

1m-4m

11 Km

±30o

1-3 días

QuickBird

4

1m-4m

27 Km

±30o

1-3 días

Tabla 1.9.2: Características de los principales sensores de alta resolución espacial

1.9.4

Sensores hiper-espectrales

Los espectrómetros de imagen captan un elevado número de canales (más de 40) estrechos, contiguos y sin solapamiento. La demanda de este tipo de imágenes obtenidas mediante sensores aerotransportados ha sido importante desde diversos campos de estudio relacionados con la Geofísica. El objetivo de la espectroscopía de imagen es medir de forma cuantitativa los componenetes del sistema Tierra-Atmósfera (radiancia, emisividad, temperatura, refectancia, concentración de diferentes componentes atmosféricos y sus variaciones espacio-temporales, tasas de fotosíntesis, concentraciones de componentes del suelo, calidad del agua, etc.) El elevado número de canales permite, no sólo tener una representación mucho más completa de las signaturas espectrales de los objetos observados, sino también conseguir correcciones atmosféricas mucho mejores, con lo que las estimaciones de las variables derivadas son mucho más precisas. 1.9.5

Plataformas y programas de teledetección en Satélites.

Tal y como se describe en el apartado anterior, se entiende por plataformas de observación satelital (LANDSAT, METEOSAT, NOAA, SPOT), y/o aviones que transportan los aparatos necesarios para captar, almacenar y transmitir imágenes a distancia. Un sensor, es el aparato que reúne la tecnología necesaria para captar imágenes a distancia y que es transportado en una plataforma. Puede captar información para diferentes regiones del espectro y cada una de estas regiones se denomina canal o banda. Por ejemplo, landsat es una plataforma que contiene dos sensores landsat-TM y landsat-MSS, el primero de los cuales permite captar radiación en 7 bandas (azul, verde, rojo, 3 en el infrarrojo cercano y 1 en el infrarrojo térmico), y el segundo en 4 bandas (verde, rojo y 2 en el infrarrojo cercano). 56 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Entre las aplicaciones de utilización de satélites en Percepción remota más destacadas, se encuentran los siguientes programas de Observación. PROYECTO SPOT El proyecto Spot se inicia en 1986, y hasta la actualidad se han lanzado 4 satélites (Spot-4 lanzado en 1998). Los satélites se sitúan en órbita heliosíncrona casi polar cruzando el Ecuador a las 10:30 am, y repitiendo órbita cada 26 días. Los satélites 1, 2 y 3 estaban dotados del sensor HRV (High Resolution Visible) que proporcionaba imágenes en el visible e infrarrojo cercano. Spot 4 incorpora el sensor HRVIR (High Resolution Visible and Infrarred), igual al anterior, pero con un nuevo canal para el infrarrojo cercano (1.58 a 1.75 μ) con 20 m de resolución espacial. Su principal ventaja respecto a Landsat es su mayor resolución espacial al introducir por primera vez un radiómetro de empuje. Son imágenes de 60 Km de ancho y 10-20 m de resolución. Otra de las ventajas del HRV es su capacidad para reorientar su campo de observación desde la Tierra, por lo que la resolución temporal pasa de 26 días, a 2 ó 3 dependiendo de la latitud. Esta flexibilidad hace además que las imágenes deben encargarse por adelantado. En el satélite sopt-4 se modificaron los sensores introduciéndose el HRVIR que añade a las canales del HRV un infrarrojo (1.58-1.78 μ) eliminando el pancromático1 (Banda que integra todo el visible, el resultado es una fotografía en blanco y negro).

Banda

ʎ

Resolución espacial

P

0.51 -0.73 μ

10 m

XS1

0.5 -0.59 μ

20 m

XS2

0.61 -0.68 μ

20 m

XS3 0.79 -0.89 μ 20 m Tabla 1.9.3.a: Canales del sensor Spot-HRV (Satélites SPOT 1 a 3).

Se añade también el sensor VEGETATION (cuyas características aparecen en la tabla a continuación) orientado al seguimiento diario de la cobertura vegetal a escala regional o planetaria (la anchura de imagen es de 2250 Km y la resolución espacial de 1 Km. Banda B0 B1 B2 B3

Longitud de Onda (λ)

Resolución espacial

0.43 -0.47 µ 0.61 -0.68 µ 0.78 -0.89 µ

1000 m 1000 m 1000 m

1.58 -1.75 µ

1000 m

Tabla 1.9.3.b: Canales del sensor VEGETATION



PROYECTO LANDSAT Son satélites de órbita polar, con mayor resolución espacial y que fueron diseñados para la observación de la Tierra y la evaluación de sus recursos naturales. El más conocido de ellos es el programa Landsat que se inició en 1972 con el lanzamiento del Landsat-1 Se trata de una serie de misiones satelitales de observación de la tierra administrado conjuntamente por la NASA y el Servicio Geológico de los Estados Unidos. Desde 1972, los satélites LandSat han recogido información acerca de la Tierra desde el espacio, lo que hace que la percepción remota o teledetección le deba a este programa gran parte de su desarrollo. Éstos han tomado imágenes digitales de la superficie de la Tierra durante tres décadas, focalizándose en las áreas continentales y costeras, permitiendo estudiar muchos aspectos del planeta y evaluar la dinámica de los cambios que ha sufrido por la acción natural y del hombre a través del tiempo. Dentro de la era espacial, el programa LandSat que ha archivado imágenes de la Tierra que han sido fundamentales para tener la capacidad científica de evaluar los cambios del paisaje del planeta. Los sensores LandSat no tienen una gran resolución espacial como otros sistemas, pero trabaja en un rango de resolución que le permite tener una cobertura mundial y poder determinar a la vez procesos de escala humana como el crecimiento urbano. Hasta el momento han sido lanzadas siete misiones, la primera, LandSat 1 en 1972 con una altitud de 900 km, una inclinación de 99.2º, con órbita polar sincrónica con el sol, con un periodo de revisita de 18 días y el cual disponía dos instrumentos sensores: a) Una cámara cuyo sistema fue construido por The Radio Corporation of America (RCA) llamado The Return Beam Vidicon (RBV). b) Un sistema de escaneo multiespectral (MMS) construido por General Electric. Durante las primeras misiones de Landsat, disponían del sensor MSS (Multispectral scanner) con 79 m de resolución espacial, 4 bandas y 6 bits de resolución radiométrica. Landsat-5 fue lanzado en 1984 el que más tiempo lleva en órbita y significo, junto con Landsat-4 que apenas estuvo operativo, un salto cualitativo de gran importancia. Combina el sensor MSS (Multispectral Scanner) de los satélites más antiguos con un nuevo sensor. Se trata del Sensor TM (Thematic Mapper) con capacidades ampliadas, ya que incorpora el sensor ETM (Enhanced Thematic Mapper) que añade a las bandas ya disponibles en el TM un canal pancromático (0.5 - 0.9 μ) con resolución espacial de 15 metros. La más reciente llamada LandSat 7 lanzado en 1999, con una altitud de 705 km, una inclinación de 98.2º y con la misma órbita y sincronización. El periodo de revisita en este caso es de 16 días y tiene una banda pancromática (0.5 - 0.9 μ) de 15 metros de resolución espacial y un canal térmico en el infrarrojo de 60 metros de resolución espacial. La siguiente tabla muestra las características principales de ambos en el satélite Landsat-5. El sensor TM tiene además mayor resolución radiométrica (8 bits) que el MSS.



Sensor

Banda

MSS MSS MSS MSS TM TM TM TM TM TM TM

4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7

Longitud de Resolución Onda (λ) espacial 0.5 -0.6 µ 82 m 0.6 -0.7 µ 82 m 0.7 -0.8 µ 82 m 0.8 -1.1 µ 82 m 0.45 -0.52 µ 30 m 0.52 -0.6 µ 30 m 0.63 -0.69 µ 30 m 0.76 -0.9 µ 30 m 1.55 -1.75 µ 30 m 10.4 -12.5 µ 120 m 2.08 -2.35 µ 30 m

Tabla 1.9.4: Canales de los sensores remotos MSS y TM del satélite Landsat-5.

Satélites de aplicaciones en teledetección; Sensor

Periodicidad Resolución número Otras características (día) espacial (metros) bandas Landsat MSS 18 80 4 Vis. + IRC Landsat TM5 16 30 y 120 7 Vis.+IRC+IRM+IRT Landsat ETM+ 16 15, 30 y 60 9 Vis+IRC+IRM+IRT(2x)+ Pan. Spot XS 1-2-3 26 20 3 Vis. + IRC + Estereoscopía Spot XI 4 26 20 4 IRM + idem Spot 1-2-3 Spot Pan 26 10 1 Pan. + Estereoscopia IRS-C 1D 24 6 y 25 1y4 Pan. + Visible infrarrojo Vis= Espectro visible IRC= Espectro del Infrarrojo Cercano IRM= Espectro del Infrarrojo Medio IRT= Espectro del Infrarrojo Térmico Pan= Pancromático Tabla 1.9.5: Canales de los sensores remotos MSS y TM, resolución espacial, nº de bandas y características generales.



2

PERCEPCIÓN REMOTA Y TELEDETECCIÓN

La palabra teledetección deriva de la traducción dada por los franceses en 1967 al término inglés "Remote Sensing" también conocida en determinados sectores científicos como “Percepción Remota”. No existe una definición única, sin embargo, en la medida que esta disciplina ha ido madurando la definición se ha vuelto más robusta. “Ciencia que engloba el conjunto de los conocimientos y técnicas utilizados para la observación, el análisis, la interpretación y el manejo del medio ambiente mediante imágenes adquiridas desde los sensores instalados sobre plataformas aerotransportadas o satélites”. Una definición formal y comprensiva de la percepción remota aplicada es la adquisición y medida de datos y/o información de alguna(s) propiedad(es) de un fenómeno, objeto o material por un instrumento que no se encuentra en contacto íntimo con los rasgos bajo observación. Las técnicas involucran una gran cantidad de ambientes: medición de campos de fuerza, radiación electromagnética, energía acústica utilizando cámaras, láser, receptores de radio, sistemas de radar, sonar, sensores térmicos, sismógrafos, etc. Una aproximación a una definición más moderna es la siguiente: “Teledetección es un conjunto de técnicas y conocimientos que forman parte de las ciencias espaciales, que se caracterizan por permitir el estudio de los recursos terrestres, a partir de datos registrados por sensores que se encuentran en plataformas terrestres, aéreas o satelitales, alejadas del propio objeto en estudio, mediante un método científico”. Sin embargo, una definición más circunscrita al estudio del medio ambiente sería: “La Teledetección es una tecnología basada en el muestreo de la energía electromagnética reflejada o emitida por los diferentes tipos de cobertura de la Tierra”. Sin lugar a dudas, uno de los instrumentos de percepción remota que nos resultan más familiares es la cámara fotográfica. Detrás de este instrumento existe toda una historia relacionada con el desarrollo científico y tecnológico que se dio en el siglo pasado. El descubrimiento de la foto-sensibilidad de ciertos compuestos de plata ya era conocido en el siglo XVIII. Los científicos británicos T. Wedgwood y H. Davy fueron los primeros en registrar imágenes fotográficas que, sin embargo, no eran permanentes. Durante el siglo XIX, el francés J. N. Niépce registra las primeras fotografías y su paisano, el pintor J. M. Daguerre realiza las primeras fotografías similares a las que hoy en día conocemos basadas en compuestos de plata, logrando fijar la imagen. Por otro lado, en Inglaterra, W. H. F. Talbot desarrollaba los que hoy conocemos como negativo permitiendo la reproducción de las imágenes cuantas veces fuera necesario. Durante ese siglo, mucho fueron los avances que perfeccionaron la técnica. Incluso, a fines del mismo, los primeros experimentos con fotografía a color fueron realizados por el físico inglés J. C. Maxwell y, ya para fines del siglo, G. Eastman desarrollaba la primera película flexible, transparente susceptible a ser montada en rollo y por ende inventando el rollo de película precursora de la que usamos actualmente. Durante el presente siglo, los desarrollos se han dado tanto en los instrumentos como en los medios para registrar las imágenes fotográficas y la descripción de los mismos escapan los objetivos de este documento, 60 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


por lo que no profundizaremos en este aspecto. Bastará resaltar algunas tendencias como la mejora de los procesos químicos, el desarrollo de la cámara de 35 mm, el desarrollo de las diapositivas o transparencias y sobre todo, la difusión de su uso en muchas áreas, desde la informativa, la artística y la científica, entre otras. En lo que concierne a la percepción remota aplicada a las Ciencias de la Tierra, puede decirse que su historia comenzó poco después de la invención de la cámara fotográfica. Ya, hacia 1840 se tenían las primeras fotografías aéreas tomadas desde globos aerostáticos y para finales de siglo, se diseñaron cámaras para que palomas mensajeras las portaran y así registrasen imágenes desde cierta altura. En el presente siglo, la fotografía aérea tuvo un fuerte desarrollo durante la Primera Guerra Mundial y mucho más aún durante la Segunda Guerra Mundial, por razones obvias. El uso de cámaras en el espacio exterior, comenzó con el Sputnik en 1957. Los primeros cosmonautas y astronautas llevaban consigo cámaras fotográficas. Para la década de los 60 aparecen los primeros sensores montados en satélites meteorológicos. Hacia 1970 se lanza el Skylab, el primer laboratorio espacial concebido como un sistema que permitiría tomar información de una manera programada. En esa misma década se lanza el satélite Landsat dedicado exclusivamente a monitorear el planeta con la finalidad de realizar Cartografía sobre los recursos naturales. En la década de los 80, aparece una gran familia de satélites aparecen en escena como, por ejemplo; Satélites con sistemas de Radar (Seasat, SIR-A), con Barredores multi-espectrales (AVHRR), etc. 2.1

SISTEMAS DE TELEDETECCIÓN: PRINCIPIOS BÁSICOS

Como hemos visto, el concepto de Percepción remota es por tanto la ciencia y el arte de obtener información de objetos, áreas o fenómenos, a través del análisis de datos adquiridos por instrumentos que no están en contacto directo con el objeto, área o fenómeno bajo el cual se desarrolla la investigación. Así entonces, los instrumentos de percepción remota que cumplen esta misión se instalan en Plataformas de observación, que como se describe en este documento, pueden ser aéreas, terrestres o satelitales, con el fin de realizar el mapeo, monitoreo y el inventario de recursos naturales y/o artificiales de áreas y resoluciones muy variadas, de acuerdo al alcance estimado en cada Proyecto. Estos sensores remotos en el campo de la Teledetección, adquieren datos que pueden ser imágenes (Datos raster) u otro tipo de información analógica o digital; que contienen características de la superficie terrestre y sus elementos en interacción, captados a través de la emisión y reflexión de energía electromagnética (ver Espectro Electromagnético). Este proceso es realizado gracias a la interacción de algunos elementos denominados como Componentes del Sistema Sensor. Los datos obtenidos son procesados y analizados con el objetivo de proveer información detallada de los recursos presentes en el área física de investigación. Las primeras misiones para monitorizar la superficie terrestre fueron las plataformas LANDSAT 1-7, administradas por la NASA, y la U.S. Geological Survey. La primera fue puesta en órbita en el año de 1972 y llevaba a bordo dos instrumentos de observación (sensores remotos): el principal, llamado Return Beam Vidicon (RBV) , y el secundario, Multispectral Scanner System (MSS).



Durante el desarrollo de la misión el instrumento secundario MSS resultó ser superior y los objetivos se centraron en obtener información de sus cuatro bandas espectrales: verde, rojo y dos infrarrojas. Así mismo, a lo largo de tres décadas se tomaron fotografías especializadas de los continentes, áreas costeras y marítimas, lo que permitió registrar gran cantidad parámetros del planeta para evaluar los cambios causados por procesos naturales y prácticas humanas. El impacto de esta actividad evidenció su importancia y en consecuencia fue desarrollada de la misma manera por otros países, los cuales lanzaron plataformas similares, con sensores remotos con diferentes Resoluciones en los datos como por ejemplo SPOT (Francia), ENVISAT (European Space Agency- ESA), ALOS(Japón), EROS (Israel/USA), CBERS (China/Brasil), entre otros.

Figura 2.1. Tipos de sensor y características principales (Cuadro resumen)

2.1.1

Componentes del sistema sensor remoto en Teledetección

Un sistema sensor es un conjunto de elementos que permiten la adquisición de información mediante instrumentos que no tienen contacto directo con el objeto de investigación. Los componentes o elementos de un sistema-sensor son los siguientes (Lillesand y Kiefer,1994): 1. Fuente de energía: Esta es la fuente que provee la energía detectada por el sensor. En el contexto de un sensor pasivo la principal fuente de energía es el sol. 2. Propagación de la energía a través de la atmósfera e interacción con la superficie terrestre: La energía emitida por el sol debe atravesar la atmósfera para llegar a la superficie terrestre (Fig. 1). Una vez en contacto con la superficie puede ser reflejada, absorbida ó transmitida por los objetos. Solamente aquella porción de energía reflejada es registrada por el sensor. En el caso de los sensores térmicos, la energía registrada es aquella emitida por los objetos. La atmósfera (Ej. nubosidad, vapor de agua, ozono, etc) funciona como un filtro para la energía electromagnética. 3. Sistema sensor: Está formado por el sensor y la plataforma que lo sustenta (Ej. avión, satélite). Su función es registrar y codificar la energía procedente de los objetos para posteriormente grabarla y enviarla a sistemas de recepción y almacenamiento en tierra. 4. Recepción-comercialización: La información electromagnética es recibida, procesada, almacenada y posteriormente distribuida. Los productos típicos de esta fase son cintas de alta densidad, CDs, DVDs, impresiones en papel fotográfico y positivos 62 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


5. Interpretación y compilación de resultados: Los usuarios(as) de los productos derivados mediante las técnicas de teledetección pueden ser especialistas o generalistas. Los niveles de energía electromagnética registrados por el sensory convertidos a niveles digitales (ND) son clasificados en grupos o clases conocidas por el interprete (Ej. clases de ocupación del suelo). Este proceso tiene como objetivo poner al alcance de múltiples usuarios la información generada por el sensor. La información auxiliar o de referencia (Ej. mapas de uso y cobertura del suelo, topográficos, geológicos, etc.) es utilizada como un elemento externo al sistema de teledetección que facilita la geo-referenciación del material digital, ubicar al intérprete en el área del estudio y en general proveer un contexto para el análisis de los datos. Una ventaja de los mapas digitales es que pueden integrarse fácilmente con otra información cartográfica digital utilizando un Sistema de Información Geográfico (SIG). En general los productos generados pueden clasificarse en: a. Imágenes analógicas Por ejemplo fotografías, positivos e impresiones en papel. b. Imágenes digitales. La energía reflejada y/o emitida por una superficie y registrada por un sensor es transformada por un convertidor análogo-digital en valores numéricos, los cuales son almacenados en un medio magnético (Ej. cintas de alta densidad, discos compactos, DVD´s). 6. Usuario: Este es la razón de ser de todo sistema de teledetección. Interpreta los datos registrados por el sensor y toma decisiones basado en dicha información. Como resultado de la interpretación y análisis se obtienen las aplicaciones que servirán como herramienta fundamental para la toma de decisiones.

Figura 2.1.1. Bandas multi-cromáticas y rangos espectrales de uso en teledetección ( LANDSAT 5 Y SPOT 4).



Figura 2.1.2. Secuencia de elementos, métodos, procesos y resoluciones en teledetección.

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Mundo real, Sensor, Imágenes-datos, Procesamiento, Análisis Extracción de información, Base de datos espaciales Usuario, Interpretación y Conclusiones finales.



Interacción energía y objetos en el mundo real

Figura 2.1.3. Interacción FUENTE DE ENERGÍA

OBJETOS

SENSOR

La teledetección incluye la utilización de diversas fuentes de datos (figura 1), así como sistemas de transporte y adquisición de los mismos, entre las cuáles se integran en la tecnología o Sistemas de Información Geográfica (SIG), lo cual permite organizar, integrar y analizar grandes cantidades de datos procedentes de distintas fuentes, y modelarlos con fines y aplicaciones prácticas y muy resolutivas en la actualidad. Hoy en día es difícil concebir la utilización sistemática de los datos de teledetección sin la integración de sus resultados en un SIG. Esta forma de concebir la teledetección conlleva a entender que cada necesidad del usuario, expresada en objetivos claros, se puede satisfacer con medios adecuados, que a su vez determinan el tiempo de ejecución del proyecto y los niveles de precisión que se alcanzarán. Lo anterior se puede optimizar si se utilizan las fuentes de datos en forma sistemática, constituyendo metodologías que integren los datos puntuales de terreno con los de nivel regional o superiores (método multinivel). La base física de la teledetección se encuentra en la capacidad de los sensores, para medir las respuestas espectrales de los objetos, sus variaciones espaciales y temporales. El estudio de los recursos territoriales y la medición de los campos energéticos de los cuerpos se centran en el empleo de longitudes de ondas electromagnéticas, que son codificadas en datos digitales y dispuestos en fórmulas matriciales, basadas en una celda de tamaño conocido, como unidad de registro. 65 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Figura 2.1.4. Ciclo de teledetección y principales aplicaciones.

La percepción remota es una tecnología encargada de la adquisición de datos a distancia, basado en el uso de sensores instalados en plataformas diversas (satélites, aeronaves, globos, etc.), que registran la energía radiada o reflejada por los objetos que están presentes en la superficie de la Tierra (Falkner, 1995). Dentro de los productos convencionales de dicha tecnología más reconocidos y de mayor utilización, se encuentran la fotografía aérea y las imágenes de satélite, que actualmente constituyen la fuente principal de información sistemática acerca del estado que guarda la superficie terrestre y los cambios más significativos ocurridos en distintos periodos de tiempo. Más recientemente, como consecuencia de algunas limitaciones de las imágenes convencionales de satélite para algunas aplicaciones, el uso del video y la fotografía digital ha ido en creciente aumento en estudios de evaluación de recursos naturales y, en general, en trabajos relacionados con la evaluación del territorio (véase, p.e. Everitt, 1988; Palacio et al., 1997). 2.2

PRINCIPIOS FÍSICOS DE TELEDETECCIÓN: ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO.

PRINCIPIOS DE EMISIÓN DE ENERGÍA EN TELEDETECCIÓN En esta sección se analizarán los principios físicos que determinan cómo los sensores remotos son aprovechados para extraer mayor cantidad de información de una escena, de la que podría extraerse confiando en el ojo y cerebro humano (sensores humanos). En esta subsección, a continuación, trataremos de abarcar un breve resumen que parte desde los principios básicos de radiación lumínica, hasta consejos de cómo mejorar la utilización de la información extraída por medio de dichos sensores remotos.



Como ya hemos comentado, la principal fuente de energía del planeta proviene de la radiación Solar. Esta energía, de la cual la luz visible forma parte y nos resulta más familiar, es la radiación electromagnética. Ésta es de especial interés en Teledetección remota. 2.3

ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO.

El Espectro Electromagnético es la distribución de la radiación electromagnética de acuerdo a la frecuencia y a la longitud de onda en la que viaja la energía. El espectro electromagnético es más familiar de lo que podríamos pensar. Las microondas que utiliza para calentar su comida y el teléfono móvil que usa utilizan partes del espectro electromagnético. La razón por la que vemos los objetos, es porque emiten, reflejan o transmiten una cantidad de la parte visible del espectro que llamamos Luz. Esta parte visible del espectro electromagnético está compuesta por los colores que podemos ver en el arco iris (desde los rojos y naranjas hasta los azules y violetas). Cada uno de los diferentes colores corresponde a una longitud de onda diferente. Esto se puede observar si hacemos pasar luz blanca a través de un prisma de vidrio, (ver Fig. 3), la luz violeta es desviada –refractadamás que la roja debido a que tienen una longitud de onda más corta, y vemos el efecto del arco iris.

Figura 2.3.1. Prisma polarizador de luz blanca en diferentes colores.

Las longitudes de onda del espectro electromagnético varían desde las ondas largas de radio (del tamaño de edificios) hasta los cortos rayos gamma más pequeños que el núcleo de un átomo, Fig. 3.3.

Figura 2.3.2. El espectro electromagnético (características espectrales de las ondas EM.



De acuerdo a las propiedades físicas de la radiación, el espectro electromagnético es un arreglo continuo de radiaciones, ordenado según longitud de onda o frecuencia. En términos de longitud se ha demostrado que se extiende desde angstroms (10-8 metros) hasta kilómetros. La frecuencia fluctúa de 104 a 1020, correspondiendo a frecuencia altas, longitudes de ondas menores. No existe forma de detectar todo el espectro, por lo cual se divide en regiones espectrales, siendo la subdivisión arbitraria, basada solamente en los medios disponibles para generar y detectar la energía. Los límites tampoco son fijos y se encuentran variaciones según los diversos autores. A continuación, se presenta el espectro en un gráfico según la American Society of Photogrametry (1975).

Figura 2.3.3. Escalas y Frecuencias de las Ondas EM e interacciones atmosféricas

Para tener una comprensión adecuada de la Teledetección o Percepción remota, es necesario conocer la forma en que la radiación interacciona con la superficie de la Tierra. La energía puede ser transferida de un punto a otro de tres maneras posibles:

a) b) c)

Conducción, Convección Radiación.

La técnica para adquirir información de un objeto a distancia se apoya en la capacidad que tienen los materiales para reflejar o emitir energía.



2.4

RADIACIÓN ELECTROMAGNÉTICA.

La radiación electromagnética se encuentra constituida por un flujo de longitudes de onda compuestas por dos vectores, uno magnético y otro eléctrico, perpendiculares entre sí, que se desplazan a una velocidad dada y con una determinada frecuencia, formando un campo de energía continuo, que para efectos de su comprensión se define entre las longitudes de onda Gamma y las longitudes de radio y TV. La radiación electromagnética puede manifestarse de diversas maneras como calor radiado, luz visible, rayos X o rayos gamma. A diferencia de otros tipos de onda, como el sonido, que necesitan un medio material para propagarse, la radiación electromagnética se puede propagar en el vacío. Las leyes físicas por tanto que controlan la distribución de la energía son:

1) la ley de Planck, que proporciona los valores de energía para un determinado cuerpo; 2) la ley de Wien que establece una relación entre la longitud de onda que emite el cuerpo y la temperatura y, 3) la ecuación de Steffan Boltzmann que proporciona los valores de espectro-emitancia radiante en watt/cm2/micrón. La Energía Electromagnética (EE) que se propaga a través del espacio proveniente del sol, lo hace en forma de interacción entre campos eléctricos y magnéticos. Los primeros modelos que explican las propiedades de la EE fueron la teoría corpuscular de Newton y la teoría ondulatoria de Maxwell. Hoy en día se acepta ambas y se define la EE como toda la energía que se desplaza por el espacio a la velocidad constante de la luz y en forma armónica, es decir, en ondas repetitivas e igualmente espaciadas en el tiempo. De esta forma se considera también la teoría ondulatoria moderna de Maxwell y la teoría cuántica de la energía. La teoría ondulatoria de Maxwell se refiere a la propagación y efectos ópticos de la energía electromagnética (EE). La teoría cuántica trata los aspectos de absorción y emisión de las moléculas de la radiación. Maxwell establece que la relación entre la velocidad de propagación de la radiación, su frecuencia y longitud de onda, cuando lo hace en el vacío, está dada por:

c=ʎ*f

Donde:

c = Velocidad de propagación de la luz (3x108 m/seg). ʎ = Longitud de onda (Armstrong, micrómetro, milímetro). f = Frecuencia (cps/cuentas por segundo).

La longitud de onda (ʎ), corresponde a la distancia lineal entre dos ondas sucesivas y se mide en unidades métricas. La frecuencia, corresponde al número de ondas que se propagan por unidad de tiempo, se mide en ciclos (número de ondas) por segundo (cps). 69 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Cuando la EE se propaga a través de un medio material, la velocidad de propagación dependerá de las propiedades del material y del tamaño de la longitud de onda. La teoría cuántica viene a explicar las interacciones con la materia. Se ha demostrado que la generación de ondas electromagnéticas ocurre en pequeños paquetes o series de ondas. Cada paquete transporta energía radiante (Q) proporcional a la frecuencia (f). De esta forma, todo objeto cuya temperatura sea mayor a 0 grados Kelvin emite Energía Electromagnética y refleja en rangos de longitud de onda específica. Las ondas electromagnéticas se caracterizan por tener: Intensidad, Frecuencia o longitud de onda y Polarización. - En cuanto a intensidad, la energía transmitida por la onda es proporcional al cuadrado del campo eléctrico (E2) o del campo magnético (H2) en forma equivalente, dado que son independientes. La intensidad se expresa en Watt/cm2. - La frecuencia se mide en ciclos por segundo (cps), cuya unidad es el Herz. Un Mega Hertz (MHz) es igual a 106 cps. - La longitud de onda se mide, en el sistema métrico, en unidades como Angstrom, micrón o micrómetro, nanómetro o milimicra, cm, metros, etc. En forma equivalente tenemos: 1 Å = 10-10 m. = 10-8 cm. = 10-4 μm. = 10-1 nm. 1 μm = 104 Å = 103 nm. = 104 cm. - Polarización; Las ondas pueden estar polarizadas o no, en otras palabras, el vector E puede estar preferentemente dirigido sobre un plano particular a través del movimiento de la onda.

Figura 2.4. Componentes Horizontal y Vertical de la propagación de Energía polarizada. 70 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Sin ser demasiado teóricos, diremos que en algunas ocasiones es útil medir la polarización en teledetección: ya que, la luz natural del Sol, que en su origen no está polarizada, puede adquirir una cierta polarización como resultado de la reflexión con algunas superficies naturales. Esta información podría ser muy importante para poder diferenciar ciertos cuerpos. Para la medida de radiación polarizada se necesitan sensores remotos especiales. El ojo humano no es capaz de detectar luz polarizada. 2.5

FUENTES DE RADIACIÓN Y PRINCIPIOS DE RADIACIÓN

El fotón es la forma física de un quantum, la partícula básica estudiada en la mecánica cuántica (rama científica que estudia la física de los entes a nivel atómico y subatómico). También es conocida como la partícula más pequeña de la luz. Esta partícula subatómica sin masa, comprende la radiación emitida por el material, cuando es excitado por variaciones de la temperatura, por procesos nucleares (fusión ó fisión) ó por algún bombardeo realizado por otro tipo de radiación. Puede existir como radiación absorbida ó reflejada. Los fotones se mueven a la velocidad de la luz: 299.792,46 km/seg (comúnmente redondeadas a 300.000 km/seg). Dado que estas partículas también se mueven como ondas, tienen una naturaleza dual. Las ondas siguen un patrón que se puede describir en términos de una función sinusoidal como se muestra en la figura bidimensional a continuación.

Figura 2.5.a: Longitud de onda y frecuencia.

La energía radiada se comporta básicamente acorde con la teoría ondulatoria de la luz: es un continuo de ondas que se caracterizan por su tamaño (longitud de onda, ʎ, que se mide en micrómetros, μm) y su frecuencia (η, que se mide en hertz, Hz), definida como el número de ondas por unidad de tiempo y cuya propagación ocurre en forma de onda con una componente eléctrica y otra magnética perpendiculares tal y como ilustra la siguiente figura.



. Figura 2.5.b; Componentes Eléctrica y Magnética de la propagación de Energía Electromagnética.

El espectro electromagnético abarca longitudes de onda que van desde las muy cortas, del orden de 3 Å (1 Å = 10-7 mm), los rayos X, hasta los 30 km (1 km = 103 m), ondas de radio. Las longitudes de onda de importancia para la percepción remota son aquellas ubicadas en el intervalo de la luz visible (0.39 μm –0.78 μm, 1 μm = 10-3 μm), el infrarrojo cercano (0.7-0.9 μm), infrarrojo térmico (3-14 μm) y la radiación en microondas (por encima de 15 μm). En el cuadro 1 se muestra un resumen de las diversas regiones del espectro electromagnético y sus propiedades. Dado que espectro electromagnético se puede expresar en términos de energía, longitud de onda y/o frecuencia relacionaremos dichas magnitudes mediante las siguientes ecuaciones: c =ν *⋅λ (1)

y

E = h *⋅ν = c/ λ

(2)

Donde:

- c es la velocidad de la luz, 299.792.458 m/s. - h es la constante de Planck, 6.626069·10-34 J·s. - ν representa la frecuencia. - λ la longitud de onda. De este modo, las frecuencias altas del espectro tienen longitudes de onda cortas y energía alta y viceversa. Las diferentes regiones que se señalan en el espectro poseen distintas propiedades y aplicaciones a considerar. a) Rayos Cósmicos y Gamma. Tienen una longitud de onda menor a 0,03 nm, la radiación proveniente del sol es totalmente absorbida por la atmósfera y no es utilizable en teledetección. b) Rayos X. Longitud de onda de 0,03 a 3 nm. Radiación que es absorbida completamente por los gases de la atmósfera, por lo que no es posible emplearla en teledetección. Se han construido emisores de rayos X para penetrar en los tejidos humanos. c) Ultravioleta (U.V). Desde 3 mm a 4 μm. La radiación menor a 3 mm es absorbida por el ozono. En teledetección se utiliza la región comprendida entre 0,3 a 0,4 μm, llamada ultravioleta fotográfico, es detectable con película y foto-detectores especiales. d) Visible. Desde 0,4 a 0,7 μm. Rango de operación de la fotografía convencional. 72 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


e) Infrarrojo (I.R.) Rayo espectral desde 0,7 a 14 μm. La interacción con la materia varía según la longitud de onda. Las principales subregiones son: e.1) Infrarrojo reflejado: Desde 0,7 a 3 μm. Esta subregión se divide a su vez en; e.1.1.) infrarrojo cercano desde 0,7 a 1,3 μm e.1.2.) infrarrojo medio de 1,3 a 3,0 μm. Los sistemas fotográficos operan hasta 0,9 mm como límite máximo. Es energía reflejada y no entrega información sobre las propiedades térmicas de los materiales a las temperaturas normales de la superficie terrestre. e.2.) Infrarrojo termal (llamado también lejano): Desde 3,0 a 14 μm, pero utilizable en dos ventanas. La primera de 3 a 5 y la segunda de 8 a 14 micrómetros. Las imágenes en esta región son obtenidas con barredores termales, sensores óptico-mecánicos, pero no con películas. f) Micro-ondas: Región de 0,3 a 300 cm. La ventaja de estas longitudes reside en que pueden penetrar nubes, niebla y lluvias poco intensas. Se captan a través del Radar y son entregadas como imágenes. Los sistemas comerciales trabajan en la actualidad con banda K (0,8 a 2,4 cm), banda X (2,4 a 3,75 cm) y banda L (15 a 30 cm). Las longitudes de onda superiores a las de micro-ondas, aunque son utilizadas en transmisiones de radio, no son utilizadas en teledetección. Dicho espectro electromagnético suele estar estructurado en una serie de bandas espectrales donde la radiación electromagnética manifiesta un comportamiento similar, aunque hay que hacer mención de que no todas las bandas presentan igual interés desde el punto de vista de la teledetección.



Rayos cósmicos y Gamma Rayos X Ultravioleta (UV)

Menos de 0,0003 mm. Esta radiación es completamente absorbida por la atmósfera superior y no es utilizada en percepción remota. De 0,0003 a 0,03 mm. Esta radiación es absorbida por los gases atmosféricos, por lo que no se puede utilizar en percepción remota De 0,03 a 0,4 mm. Las radiaciones menores de 0,3 mm son completamente absorbidas por el ozono de la atmósfera. La región es usada en percepción remota. Esta radiación es detectable con dispersión atmosférica

Visible (VIS)

De 0,4 a 0,7 mm. Es detectable con película fotográfica y fotodetectores. Es el rango de acción de la fotografía convencional. Es la más utilizada en percepción remota, pues es la única región a la cual es sensible el ojo humano

Infrarrojo cercano y medio

De 0.7 a 3 mm. Es energía reflejada y no proporciona información sobre la energía térmica del objeto. Dentro de éste, se encuentra el límite de los sistemas fotográficos (0.9 mm). Muy importante en los estudios de vegetación

Infrarrojo termal

De 3 a 14 mm. Se divide en dos intervalos: de 3 a 5 y de 8 a 14 mm. Proporciona información sobre las propiedades térmicas de los objetos De 0.3 a 300 cm. Estas radiaciones pueden penetrar nubes y niebla y son usadas en sensores activos de los cuales el más conocido es Radar Se utilizan en transmisiones de radio y redes eléctricas de corriente alterna. No tienen aplicación actual en la percepción remota

Micro-ondas Longitudes de onda superiores

Cuadro 2.1. Propiedades y características de las distintas regiones del espectro electromagnético

A continuación, haremos referencia a las bandas más comúnmente usadas por los actuales sistemas de teledetección y las mencionaremos por el orden de sus aplicaciones. Mediante el uso de Sensores Remotos utilizados en Teledetección se trabaja específicamente con los rangos de longitud de onda que se encuentran dentro de los siguientes espectros electromagnéticos, los cuáles son descritos a continuación;

(1) (2) (3) (4)

Visible, infrarrojos y microondas. Ultravioletas



- (1) El rango del Espectro Visible, es aquel que es captado por el ojo humano. Esta porción del espectro es muy pequeña, y el resto de energía es posible ser detectada mediante otros instrumentos y dispositivos. La porción visible del espectro que se extiende de 0.4 µm hasta 0.7 µm y que junto con la banda infrarroja constituyen la región con mayor presencia de sensores. En el rango visible, la reflectancia de las plantas está dominada por los pigmentos, entre los que destaca la clorofila. Es por ello que esta banda se emplea, junto con la del infrarrojo cercano, para estudiar el estado de la cubierta vegetal. En el agua, la materia orgánica disuelta atenúa mucho las longitudes de onda más cortas de esta banda espectral. Las partículas suspendidas y los pigmentos presentes en el agua también afectan a la radiación recibida por los sensores que operan en este rango. El rango de longitudes de onda sobre los que se define el espectro visible es; Morado: 0.4 - 0.446 μm Azul: 0.446 - 0.500 μm Verde: 0.500 - 0.578 μm Amarillo: 0.578 - 0.592 μm Naranja: 0.592 - 0.620 μm Rojo: 0.620 - 0.7 μm

Figura 2.5.c: Espectro visible por el ojo humano.

Para el uso de sensores remotos es más común el uso de las longitudes de onda del Rojo (Red), Verde (Green) y Azul (Blue), las demás longitudes de onda no son usadas debido a que al combinar estos tres en la banda RGB, es posible generar los restantes.



Banda

Long. media onda (µm)

Observaciones

1

0.457

Espectro visible, azul. Diseñada para penetrar cuerpos de agua, mapeo de áreas costeras, discriminar entre suelo y vegetación de origen antropogénico (Ej. ciudades). Esta es una banda de absorción de clorofila.

2

0.498

3

0.540

Espectro visible, verde. Permite capturar la refl ectividad máxima de la vegetación (clorofila) y estudiar el vigor de la vegetación; asícomo la identificación de elementos de origen antropogéni co (Ej. ciudades).

4

0.581

5

0.660

Espectro visible, rojo. Permite detectar la banda de absorción de la clorofila y por lo tanto puede utilizarse en la detección de tipos de vegetación y en la identificación de elementos de origen antropogénico (Ej. ciudades).

Cuadro 2.2. Espectro visible RGB (Red, Green, Blue)

- (2) El rango de las Microondas también es usado para la percepción remota específicamente para sensores de Radar. Este rango se encuentra entre 1 mm y 1 m de longitud de onda, y algunas de las ventajas de usar estas longitudes de onda hacen referencia a la posibilidad de traspasar determinadas condiciones climáticas o que la energía en este rango es emitida por el mismo sensor, y no necesita otra fuente de energía alternativa, por lo tanto es posible capturar información con estos sensores en cualquier momento. Otras bandas como la de radio, abarca aquellas longitudes de onda mayores de 10 cm (frecuencias menores de 3 Ghz). Esta región es usada principalmente por sensores activos y en menor medida por otros de carácter pasivo. Limitando con la banda de radio nos encontramos con la banda de microondas, extendiéndose hasta las frecuencias de 300 Ghz (o equivalentemente, 1 mm de longitud e onda). En esta región las interacciones están gobernadas por rotaciones moleculares y es mayoritariamente usada por radiómetros de microondas y sistema de Radar. - (3) Otro rango de interés en percepción remota es el equivalente a la región del infrarrojo, este cubre longitudes de onda desde los 0.7 µm hasta los 100 µm, y está dividida en dos grandes grupos; 3.a) El primer grupo corresponde a las ondas reflejadas en el Infrarrojo, las cuáles tienen usos similares a los del espectro visible. 3.b) El segundo grupo corresponde a las ondas Infrarrojas térmicas. Esta energía es emitida hacia la tierra en forma de calor. La región espectral infrarroja se encuentra entre las longitudes de 1 mm y 0.7 µm. Esta región se suele dividir en subregiones denominadas sub-milimétricas, infrarrojo lejano, infrarrojo térmico e infrarrojo cercano. Un gran abanico de sensores emplea estas frecuencias para su operación. El infrarrojo térmico abarca desde 3.0-12 µm y en este rango, la temperatura de la cubierta terrestre (incluida la superficie oceánica) es la variable de mayor interés. Los rangos de longitud de onda usados para percepción remota son:



Infrarrojo cercano: (0,78-1,1 µm) Long. media Observaciones Banda onda (µm) 6

0.711

7

0.750

8

0.800

9

0.866

10

0.906

11

0.945

Infrarrojo cercano. Banda de refl ectividad máxima de la vegetación sana (40a 50%). Las diferencias en reflectividad pueden utilizarse para discriminar entre tipos de vegetación y para detectar grados de estrés en la vegetación. También puede utilizarse para estudiar la humedad del suelo y en el mapeo de cuerpos de agua.

Absorción de agua; discrepancia de 25% en pruebas de calibración reportadas por NASA*

Infrarrojo medio: (1,1-15 µm) Long. media Observaciones Banda onda (µm) 12

1.609

Esta es una banda sensible al contenido de humedad tanto del suelo como de la vegetación. También puede utilizarse para detectar cuerpos de agua ya que prácticamente toda la energía es absorbida

13

1.665

14

1.720

15

1.775

Baja reflectancia, discrepancia de -19% en pruebas de calibración reportadas por NASA*

16

1.828

Baja reflectancia,discrepancia de-283.3% en pruebas de calibración reportadas por NASA*

17

1.875

Baja reflectancia,discrepancia de-1943% en pruebas de calibración reportadas por NASA*.No usado en imagen MASTER-2003

18

1.924

Baja reflectancia,discrepancia de436% enpruebas decalibración reportadas porNASA*No usado en imagen MASTER-2003

19

1.981

Baja reflectancia,discrepancia de-26.4% enpruebas decalibración reportadas porNASA*

20

2.081

21

2.160

Bandas sensible al contenido de humedad de la vegetación. También se utilizan en aplicaciones geológicas y edafológicas.

22

2.211

23

2.258

24

2.328

25

2.394



Infrarrojo lejano: (15-100 µm) Se incluye un intervalo de Infrarrojo fotográfico en el rango (0,7 – 0,9 μm); y las bandas termales en (3 - 5 μm) y (8 - 14 μm), los cuáles se encuentran localizadas entre el Infrarrojo Cercano y Medio. Infrarrojo térmico: Long. media Bandas onda (µm) 26

3.1477

27

3.2992

28

3.4538

29

3.6088

30

3.7507

31

3.9134

32

4.0677

33

4.2286

34

4.3786

35

4.5202

36

4.6684

37

4.8233

38

4.9672

39

5.116

40

5.2629

Observaciones **

Baja reflectancia, alta relación ruido/señal; o sea no se logran distinguir los elementos del paisaje. No útil en imagenMASTER-2003 Los datos de validación de NASA indican que estos canales tienen problemas de ruido. En el informe (1998) se menciona que se está adicionando un filtro lineal al sensor para remediar esta limitante. No útiles en imagen MASTER-2003

- (4) El último rango que consideraremos en este documento se refiere al espectro Ultravioleta. La banda ultravioleta abarca desde 0.4 µm hasta 300 Å; Los sensores ultravioletas han sido empleados principalmente para el estudio de atmósferas planetarias o el estudio de superficies sin atmósferas debidas a su opacidad que presentan a estas frecuencias. Esta banda no es empleada demasiado en teledetección debido a que los niveles de luz ultravioleta que podrían captarse no permiten obtener una relación S/N aceptable debido a la absorción producida por el ozono y el bajo nivel de emisión de esta frecuencia por parte del Sol, si lo comparamos por ejemplo con la longitud de onda del azul. Sus posibles aplicaciones son la detección de manchas de petróleo ya que éste absorbe eficientemente la radiación ultravioleta, así como la identificación de rocas o suelos con un alto contenido en hierro. Los rayos X (300 Å a 0.3 Å) y gamma (< 0.3 Å) son raramente empleados debido a la opacidad de la atmósfera en estas frecuencias.



Figura 2.5.d. Cuadro resumen. Espectro Electromagnético (EE) y Espectro Visible (EV)



2.6

REGIONES DEL ESPECTRO SEGÚN USO DE SENSORES REMOTOS.

Las regiones del espectro, de acuerdo a los sensores usados y al tipo de radiación son: a) Región óptica-reflectiva: comprende las longitudes de onda que dependen de la energía solar, desde el violeta al infrarrojo medio (0,2 a 2,3 μm.). b) Región emisiva o termal: se encuentra entre 8 a 14 μm, y corresponde a la zona donde se manifiesta con mayor intensidad la emisión de los cuerpos de la tierra que se caracterizan por una temperatura absoluta de alrededor a 300° K. c) Región de radiación reflejada en microondas: comprende las longitudes entre 0,1 cm a 1 m., en la cual funcionan los Rádares. Las regiones del espectro, clasificadas de acuerdo a su utilización en teledetección (Tabla 3.6.1) difieren de las definidas en el punto anterior (Figura.2). Región Ultravioleta Visible

Infrarrojo

Banda

Longitud de onda

U.V. Intermedio

0,280 a 0,315 μm.

U.V. Cercano (fotográfico)

0,315 a 0,380 μm.

Violeta

0,380 a 0,446 μm.

Indigo

0,446 a 0,464 μm.

Azul

0,464 a 0,500 μm.

Verde

0,500 a 0,578 μm.

Amarillo

0,578 a 0,592 μm.

Naranja

0,592 a 0,620 μm.

Rojo

0,620 a 0,700 μm.

Cercano

0,7 a 1,3 μm.

Medio

1,3 a 3,0 μm.

Termal (lejano)

3,0 a 14,0 μm.

Micro-onda (Mo)

0,3 a 300 cm.

Cuadro 2.6. Resumen de las regiones de uso en teledetección.

Las diferencias con la clasificación del punto anterior se centran en las regiones siguientes: 1· Región Fotográfica: De 0,3 a 0,9 μm, y corresponde al rango de sensibilidad de las películas fotográficas actualmente en uso. Se localiza en la ventana atmosférica comprendida entre 0,3 y 1,35 μm. Es el rango que se utiliza en fotografía multi-espectral. 2· Región reflectiva (0,3 a 3,0 μm): Corresponde al rango donde los sensores captan la energía reflejada por los cuerpos naturales, incluye infrarrojo cercano y medio.



3· Región emisiva (3,0 a 14,0 μm): Los sensores captan la radiación emitida por los cuerpos en función de su temperatura; a temperaturas normales los cuerpos de la superficie emiten longitudes de ondas largas, por lo que sólo operan en esta región sensores térmicos. Se denomina también infrarrojo emisivo o termal. 4· Región óptica (0,3 a 15,0 μm): Comprende el rango de aplicación de los sistemas ópticos como lentes, prismas, espejos, de los barredores multi-espectrales, siendo estos últimos los sensores de mayor amplitud de resolución espectral. La radiación electromagnética que llega a un objeto, puede ser reflejada, absorbida o transmitida. Si la proporción del flujo radiante que es reflejado, absorbido o transmitido es muy diferente para los distintos rasgos de la superficie terrestre, entonces es posible identificar objetos de acuerdo a sus propiedades espectrales. La cantidad de energía que refleja, transmite o absorbe cada objeto es diferente para cada longitud de onda. Este es el sustento teórico básico para la percepción remota. Y esto que parece muy sofisticado, es algo que cotidianamente aplicamos cuando observamos cualquier objeto: vemos una hoja verde por el hecho de que tiene una alta reflectancia en la longitud de onda que corresponde al verde, un papel blanco posee una alta reflectancia en todas las longitudes de onda, etc. Sin embargo, el que un sensor remoto (cámara fotográfica, radiómetro, etc.) pueda o no detectar las diferencias espectrales de un objeto con respecto a otro, depende de 4 factores determinantes: 1) La resolución radiométrica del sensor; La resolución radiométrica varía de un sensor a otro. Por ejemplo, el sensor Tematic Mapper (TM) puede captar hasta 256 niveles de radiación, mientras que el sensor llamado Multi-espectral Scanner (MSS) detecta sólo 64 niveles de radiación, ambos sensores montados en los satélites de la serie Landsat. 2) La cantidad de dispersión atmosférica; La dispersión atmosférica aumenta la radiación reflejada que llega al sensor, por lo que reduce el contraste entre los objetos. 3) La rugosidad de la superficie del objeto; La rugosidad de la superficie es muy importante ya que es necesario que los objetos tengan una cierta rugosidad para interactuar con la radiación. Si la superficie no presenta rugosidad, la radiación es reflejada sin interacción, con lo cual se obtiene poca información. Cabe mencionar que casi todos los objetos de la superficie terrestre presentan la suficiente rugosidad. 4) La variabilidad espectral de los objetos en la escena de análisis; La influencia de la variabilidad espacial se debe a que la radiación reflejada registrada por cualquier sensor de un área particular posee también radiaciones de los sitios vecinos. Esto es de particular importancia en áreas urbanas donde existe una gran variabilidad espacial debido a la cobertura del suelo. En resumen, en percepción remota lo que se analiza es la radiación reflejada (o emitida) por los objetos de la superficie terrestre.



Figura 2.6.1. Ilustración de las distintas radiaciones emitidas por el Sol.

Partimos de que la base física de la teledetección y las imágenes, fotografías o los datos obtenidos, se encuentran en la capacidad de la tecnología en que se basan los sensores remotos, tanto para medir las respuestas espectrales de los objetos, como sus variaciones espaciales y temporales. El estudio de los recursos territoriales y la medición de los campos energéticos de los cuerpos, se centra en el empleo de longitudes de ondas electromagnéticas, que son codificadas en datos digitales y dispuestos en arreglos matriciales, basadas en una celda de tamaño conocido, como unidad de registro tal y como se describe en capítulos anteriores.



2.7

INTERACCIÓN ENERGÍA - ATMÓSFERA.

La Atmósfera tiene un rol importante en el registro de los datos de los sensores, y en la interacción con la radiación electromagnética. Está compuesta por una gran mezcla de gases, algunos de los cuales tienen concentraciones bastante constantes, mientras que otros varían según espacio y tiempo. Además, hay partículas en suspensión (p.e. aerosol, smog, cenizas etc.) e hidro-meteoritos (p.e. gotas de nubes, gotas de lluvia, nieve, cristales de nieve, etc). Cerca del 99% de la masa se encuentra por debajo de una altitud de 30km.

Figura 2.7.a: Distribución e Interacción de Capas y Gases Atmosféricos.

Los principales gases atmosféricos que absorben la radiación son, dióxido de carbono, oxigeno, vapor de agua, ozono, metano, óxido nitroso y monóxido de carbono. El nitrógeno, oxígeno y el argón, componen aproximadamente el 99.99% de los gases permanentes. El dióxido de carbono puede ser algo inconstante en la concentración en una base localizada en los niveles bajos. Vapor de agua puede variar de 0 a 4%, y las concentraciones de ozono también varían notablemente. Además, los aerosoles y los hidrometeoros pueden variar mucho en espacio y tiempo. Los gases atmosféricos afectan en forma crítica, el equilibrio de la energía global de la tierra, a través de la absorción y re-emisión de los mismos. La radiación solar que alcanza la superficie de la tierra es determinada por los gases atmosféricos. Por ejemplo, la radiación de UV, es bloqueada por capa de ozono. 83 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Por otro lado, existen "ventanas" en las que los efectos atmosféricos son mínimos, permitiendo que la radiación alcance la superficie terrestre, siendo esta la energía registrada por lo sensores remotos. La Atmósfera está formada por la troposfera, estratosfera, mesosfera, termosfera y exosfera. Las capas se caracterizan por variación de la temperatura con la altitud. Las temperaturas más altas ocurren cerca de la superficie de la tierra, en asociación con la absorción de la radiación solar, por tanto, la mayoría de la energía calórica de la atmósfera se concentra en la región baja de la troposfera, dónde hay una gran densidad partículas. La atmósfera tiene alta temperatura principalmente por la superficie terrestre, la cual absorbe la radiación solar incidente. De manera general, la división en capas en función de los cambios de Tª quedaría como sigue; 1. Troposfera 2. Estratosfera 3. Mesosfera 4. Termosfera 5. Exosfera

HOMOSFERA

La Mesosfera, estratosfera y troposfera, todas tienen una composición química bastante constante con respecto a elementos permanentes principales (Nitrógeno, Oxígeno, Argón, Dióxido de Carbono). Por esta razón estas capas son referidas en su conjunto como la Homosfera. La Troposfera es la parte más baja de la atmósfera, debajo de los 8 a 15 km. Es la parte más densa que contiene casi todo el vapor de agua, nubes y precipitación en la atmósfera. La temperatura generalmente disminuye con la altura en la troposfera a aproximadamente 6-7°C por cada km en la mitad más baja, y 78°C por km en la mitad superior. Debido a la disminución general de temperatura con la altura y la presencia de sistemas de tiempo, la troposfera se caracteriza a menudo por los movimientos verticales localizados, aunque éstos, generalmente son mucho más pequeños que los movimientos horizontales. A veces las capas poco profundas pueden estar presentes en la troposfera en que la temperatura aumenta con la altura.



Figura 2.7.b. Perfiles de la Atmósfera, temperatura vertical y regiones atmosféricas.



La Estratosfera es la segunda capa de la atmósfera de la Tierra. A medida que se sube, la temperatura en la estratosfera aumenta. El ozono provoca que la temperatura suba ya que absorbe la luz peligrosa del sol y la convierte en calor. Características; 1. Hasta 50 km 2. Sin movimiento gases 3. Capa ozono, que absorbe las radiaciones Ultravioleta e Infra-roja del Sol 4. Esta capa hace de filtro 5. Su límite es la Estratopausa Mesosfera. En general, las temperaturas disminuyen con la altura. Se extiende a aproximadamente 80km altitud. Su composición química es bastante uniforme. Las presiones son muy bajas. La mesopausa marca el límite superior de la mesosfera, y es el nivel al que normalmente se encuentran las temperaturas atmosféricas más bajas (alrededor de –95°C). Es importante por la ionización y las reacciones químicas que ocurren en ella. La baja densidad del aire en la mesosfera determina la formación de turbulencias y ondas atmosféricas que actúan a escalas espaciales y temporales muy grandes.

Figura 2.7.c. Relación de Regiones atmosféricas.



Termosfera. Es una región de temperaturas altas sobre la mesosfera. Incluye la Ionosfera, y se extiende por varios cientos de km (las temperaturas son aproximadamente 500K a 2000K). Las densidades son muy bajas. La ionosfera es la parte de la atmósfera terrestre ionizada permanentemente debido a la fotoionización que provoca la radiación solar. Tanto la Termosfera como la Ionosfera forman parte de la heterosfera, las cuáles no tienen una composición química constante conforme crece la altitud. Más bien, los átomos tienden a congregarse en las capas con las especies más pesadas a las más bajas altitudes. Exosfera; es la última capa de la atmósfera de la Tierra. Es el área donde los átomos se escapan hacia el espacio. Como su nombre indica, es la región atmosférica más distante de la superficie terrestre. Su límite superior se localiza a altitudes que alcanzan los 960 e incluso 1000 km., y está relativamente indefinida. Es la zona de tránsito entre la atmósfera terrestre y el espacio interplanetario.

La imagen superior muestra una vista Satélite de la Tierra, su Atmósfera, el borde del planeta (la curva azul oscuro y la orilla que corresponden a la mesosfera y la termosfera), y la exosfera (del azul más oscuro a negro) que se continúa en el espacio.



REGIONES ATMOSFÉRICAS; Ozonosfera: región de la atmósfera donde se concentra la mayor parte del ozono. Está situada en la estratosfera, entre los 15 y 32 km, aproximadamente. Esta capa nos protege de la radiación ultravioleta del Sol. Ionosfera: región ionizada por el bombardeo producido por la radiación solar. Se corresponde aproximadamente con toda la termosfera. Magnetosfera: Región exterior a la Tierra donde el campo magnético, generado por el núcleo terrestre, actúa como protector de los vientos solares. Capas de airglow: Son capas situadas cerca de la mesopausa, que se caracterizan por la luminiscencia (incluso nocturna) causada por la re-estructuración de átomos en forma de moléculas que habían sido ionizadas por la luz solar durante el día, o por rayos cósmicos. Las principales capas son la del OH, a unos 85 km, y la de O2, situada a unos 95 km de altura, ambas con un grosor aproximado de unos 10 km. EFECTO INVERNADERO Gracias a la Atmósfera, la Tierra no tiene grandes contrastes térmicos ya que el efecto invernadero natural producido por todos los componentes gaseosos del aire, absorben gran parte de la radiación infrarroja reemitida por la superficie terrestre. Este calor queda retenido en la atmósfera en vez de perderse en el espacio gracias a dos características físicas del aire: a) Compresibilidad, que comprime el aire en contacto con la superficie terrestre por el propio peso de la atmósfera lo que, a su vez, determina la mayor absorción de calor del aire sometido a mayor presión. b) Diatermancia, Se denomina diatermancia a la propiedad del aire atmosférico de ser atravesado por los rayos solares sin calentarse por ello (de "dia", a través, y "termancia", calentamiento). En, se emplea el término “diathermancy” con el mismo significado que aquí se desarrolla y “diathermanous” (diatérmano), a aquellos cuerpos que son transparentes a las radiciones térmicas, es decir, que se dejan atravesar directamente por los rayos solares (espectro visible) sin calentarse. Es decir, significa que la atmósfera deja pasar a la radiación solar casi sin calentarse (la absorción directa de calor procedente de los rayos solares es muy escasa), mientras que absorbe gran cantidad del calor oscuro re-enviado por la superficie terrestre y, las masas de agua en nuestro planeta. Este efecto invernadero tiene un papel clave en las suaves temperaturas medias del planeta. Así, teniendo en cuenta la constante solar (calorías que llegan a la superficie de la Tierra por centímetro cuadrado y por minuto), la temperatura media del planeta sería de -27 °C, incompatible con la vida tal y como la conocemos; en cambio, su valor real es de unos 15 °C debido precisamente al efecto invernadero.



DINÁMICA DE LA ATMÓSFERA Se llama dinámica de la atmósfera o dinámica atmosférica a una parte de la Termodinámica que estudia las leyes físicas y los flujos de energía involucrados en los procesos atmosféricos. Estos procesos presentan una gran complejidad por la enorme gama de interacciones posible tanto en el mismo seno de la atmósfera como con las otras partes (sólida y líquida) de nuestro planeta. La termodinámica establece tres leyes, además de lo que se conoce como principio cero de la termodinámica. Estas tres leyes rigen en todo el mundo físico-natural y constituyen la base científica de los procesos que constituyen el campo de la dinámica de la atmósfera. Así pues, la dinámica atmosférica involucra a todos los movimientos que se presentan en el seno de la atmósfera terrestre y estudia también las causas de dichos movimientos, los efectos de los mismos y, en general todos los flujos de energía térmica, eléctrica, físico-química, y de otros tipos que ocurren en la capa de aire que rodea a la Tierra. Las fuentes de energía que se utilizan en teledetección son de dos tipos: 1) 2)

Fuentes naturales como el Sol. Fuentes construidas con fines específicos como es el caso del rádar.

Para explicarnos las propiedades de la energía producida por las fuentes naturales, se recurre frecuentemente al concepto teórico del cuerpo negro. Un cuerpo negro se encuentra en equilibrio térmico con el medio que lo rodea, absorbe toda la energía que recibe y vuelve a emitirla en forma íntegra (emisión máxima). Éstos pueden ser utilizados como material de referencia durante la configuración de firmas espectrales en teledetección. Asimismo, para poder profundizar en el entendimiento de las interacciones que pueden tener las radiaciones solares en el medio que conforma la atmosfera, definiremos los conceptos de CALOR CLARO Y OSCURO Se denomina calor “claro” al del espectro visible de la luz solar, en el que su longitud de onda está directamente relacionada con la mayor o menor capacidad de transportar calor (es por ello que se llaman colores cálidos a los más próximos al rojo y fríos al de los colores azules o violetas). En cambio, el calor "oscuro" es el de los rayos infrarrojos, que son propiamente las radiaciones de calor, y se conoció con este nombre desde hace tiempo, por estar fuera del espectro visible para el ojo humano. Esta razón explica el surgimiento de la fotografía infrarroja, que pone de relieve los objetos de acuerdo a su temperatura y no a su color. En la fotografía infrarroja, los objetos de mayor temperatura (la vegetación, por ejemplo) aparecen de color rojo y los más fríos, en color azul. Esta técnica fotográfica constituye una gran ayuda en el campo de los sensores remotos: por ejemplo, en las grandes zonas de vegetación de bosques, el color rojo se identifica como árboles sanos y el amarillo (menor temperatura) como partes de árboles enfermos por algún motivo determinado. Todo cuerpo emite radiaciones en función de su temperatura y transforma en calor la energía que absorbe.



La intensidad y la distribución espectral de la radiación emitida dependen de la temperatura del cuerpo y de su naturaleza (Figura 3.7)

Figura 2.7.d. Curvas de radiancia de un cuerpo negro a distintas temperaturas

En la Figura 2.14, se ilustran los procesos y elementos que pueden generar distorsiones en las imágenes obtenidas a través de sensores remotos.



Figura 2.7.e: Componentes principales de los Sistemas Sensores e Interacciones atmosféricas (Procesos).

La energía solar al llegar a la tierra en parte es reflejada, transmitida y absorbida por los distintos objetos y luego emitida, de acuerdo a las características físico-químicas de éste y según las leyes que controlan la energía solar, siendo éstas: (1) Ley de Planck: Proporciona el valor de radiancia de los cuerpos de acuerdo a: lr = C1 * E * l - 5 * [ e (C2 /(T l))-1 ] Donde: lr = Radiancia. E = Emisividad. ʎ = Longitud de onda. C1 y C2 = Constante de Plank. T = Temperatura absoluta (ºK). e = Base logarítmica. (2) Ley de Wien : Relaciona la longitud de onda y la temperatura absoluta de un cuerpo. ʎ máx = C/T Donde: C = 2,898 T = Temperatura absoluta (ºK) ʎ máx = Longitud de onda donde la relación es máxima. (3) Ley de Stephan Boltzmann: Proporciona el valor de la emisividad radiante (W). W = E * s * T4 E = Emisividad.

Donde: s = Constante de Boltzmann. 91



T = Temp. absoluta (ºK).

W = Energía total emitida por unidad de superficie.

Estas tres leyes explican el componente y el origen de las firmas espectrales que cada objeto produce una vez que la energía solar incide sobre él. La energía incidente, sin embargo, varía por otros factores como: hora del día, época del año, latitud, condiciones meteorológicas, difracción y absorción atmosférica, factores que afectan la respuesta espectral final de los objetos analizados. 2.7.1

INTERACCIÓN DE LA ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA CON LA ATMÓSFERA

Dentro de cualquier región espectral, una colección de longitudes de onda continuas, pueden ser divididas en intervalos discretos denominados bandas. La física fundamental explica el cambiante de la dirección o la magnitud de los campos eléctricos y magnéticos del espectro electromagnético en pequeños intervalos. Un mecanismo común es el de excitar un átomo por medio de calor o por bombardeo de electrones los cuales causan que ciertos electrones en órbitas especificas momentáneamente se muevan a niveles de energía más elevados; una vez que retroceden a su órbita original, la energía obtenida es emitida como radiación de longitudes de onda discretas. A niveles muy altos de energía incluso el átomo mismo puede ser disociado, liberando fotones en pequeñas longitudes de onda. Los fotones, a su vez, durante el modo de irradiación, son capaces de respuestas atómicas ó moleculares en materiales específicos que generan los fotones emitidos (en el proceso de luz reflejada, los fotones ingresantes que producen la respuesta no son necesariamente los mismos fotones que se liberan de dicho material). La mayoría de la detección remota es conducida por encima de la Tierra, tanto sea dentro o por encima de la atmósfera. Los gases en la atmósfera interactúan con la irradiación solar y con la irradiación desde la superficie terrestre.

Figura 2.7.1.a: Radiación atmosférica por longitud onda

La atmósfera misma es excitada por la energía electromagnética convirtiéndose en otra fuente que libera fotones. Aquí se presenta un diagrama generalizado mostrándose transmisión relativa de radiación atmosférica en diferentes longitudes de onda.



Interacciones Atmosféricas La energía que recibe un sensor desde un objetivo de interés debe pasar a través de la atmósfera. Los componentes gaseosos y las partículas de materia dentro de la atmósfera, pueden afectar la intensidad y la distribución espectral de la energía, y pueden por tanto impedir la observación de características de la superficie.

Figura 2.7.1.b: Transporte de Aerosoles y gases en la Troposfera y Estratosfera.

La energía que llega al objeto es la que se conoce como energía incidente y cuyo análisis se trata en los siguientes puntos. El principio de conservación de la energía, indica que la energía no se crea ni se destruye solo se transforma; por esta razón la energía que llega a un cuerpo terrestre (irradiancia) puede seguir las siguientes rutas (Fig. 2.7.1.b):



Figura 2.7.1.c: Relación entre energía incidente, reflejada y absorbida por la superficie terrestre.

EI (8) = ER(8) +EA (8) +ET(8)

Donde:

EI (8): energía que llega al cuerpo o superficie ER (8): energía reflejada por el cuerpo o superficie EA (8): energía absorbida por el cuerpo o superficie ET(8): energía transmitida por el cuerpo o superficie Otro aspecto importante en la interacción energía-superficie terrestre es la geometría del haz de luz. Éste expresa tanto el ángulo con que la superficie refleja la energía incidente, como el tipo de haz generado, el cual se clasifica en especular, concentrado y difuso (o Lambertiano) (Fig. 2.7.1.d). El tipo de haz, es una función de la rugosidad de la superficie (Ej. laguna vs. vegetación arbustiva vs bosque) y de la longitud de onda que incide sobre ella. Una superficie aparecerá como difusa para cualquier sensor cuando la altura o tamaño de las partículas que la componen es mayor que la longitud de onda incidente. Por ejemplo, para una longitud de onda de 5cm (radar) una playa con arena fina aparecerá como lisa en tanto que una superficie agrícola recién preparada y con terrones de 10 cm aparecerá como rugosa. Los mecanismos de absorción de la atmósfera, dependientes de la frecuencia, alteran la cantidad de radiación solar que alcanza la superficie de la Tierra. Otro efecto atmosférico que también puede alterar significativamente la radiación que llega al sensor es la dispersión o difusión de radiación por partículas de la atmósfera. La suma de estas dos formas de pérdida de energía se denomina atenuación atmosférica.



Figura 2.7.1.d: Reflector especular y lambertiano

Ambas perturbaciones varían en sus efectos de una región espectral a otra. Por regla general, el fenómeno de dispersión añade intensidad a la señal recibida por el sensor, mientras que la absorción atmosférica reduce el nivel de las medidas espectrales realizadas. Las regiones del espectro que están menos influenciadas por los efectos de la absorción y dispersión se denominan ventanas atmosféricas. Tenemos una ventana bien definida en el rango del visible y unas cuantas dentro de las frecuencias correspondientes al infrarrojo. Estas bandas son empleadas extensivamente en teledetección, generando las familias de sensores del visible/infrarrojo cercano y del infrarrojo térmico. Además de estos efectos mencionados, habría que sumar los de reflexión y refracción, aunque en menor medida que los anteriores y por ello no serán descritos. 95 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La figura 2.18.c. muestra las curvas espectrales típicas para un bosque de pino, un pasto, un área excavada de arena roja, y agua con sedimentos. Las curvas ilustran la respuesta promedio esperada para las diferentes superficies y por lo tanto la reflectividad en cada imagen variará entre objetos o superficies de un mismo tipo (Ej. Bosque, pasto, etc.).

Figura 2.7.1.e: Respuesta espectral de cuatro tipos de cobertura. Fuente: http://www.gsfc.nasa.gov/IAS/handbook/handbook_htmls/chapter6

Se puede observar que el comportamiento de los distintos objetos mantiene valores de reflectancia diferentes para cada uno de ellos y por lo tanto tiene una respuesta espectral distinta para cada banda. Esta situación puede conocerse para todas bandas disponibles y es conocida como firma espectral del objeto. Esta información puede obtenerse en el terreno por muestreo utilizando un radiómetro y contrastando con los datos de la imagen. El estudio de la atmósfera es importante ya que influye en el paso de energía solar en dos etapas (fuenteobjeto y objeto-sensor). El fenómeno de la interferencia atmosférica presenta limitaciones y ventajas para captar la energía reflejada o emitida. La interferencia es selectiva para cada longitud de onda y se debe a fenómenos de: absorción, difusión o dispersión, emisión, refracción y reflexión. 2.7.2

Absorción;

La absorción de la radiación electromagnética (R.E.M.) en la atmósfera se debe a las partículas de oxígeno (O2) y ozono (O3), agua, gas carbónico (CO2), oxígeno atómico (O), monóxido de carbono (CO), N2, NO, N2O, CH4, etc., que indica la irradiación espectral para la luz solar directa, antes y después de su paso por la atmósfera.



La absorción de la energía por los objetos depende de las características de cada uno, especialmente de la estructura interna y externa que le permiten la capacidad de retener la radiación incidente y transformarla en energía, la que sumada a la propia energía constituye su emisividad. Las superficies terrestres tienen diferentes grados de absorción, modificando la cantidad de energía reflejada. La absorción se mide por la absortividad que es la relación entre el flujo incidente y el absorbido por la superficie (flujo absorbido / flujo incidente). Ventanas atmosféricas

Dispersión

Absorción

Figura 2.7.2.a: Flujo de incidencia energética y Fenómenos de Absorción y Dispersión en la atmósfera.

Los coeficientes de absorción según las longitudes de onda varían en función de la altura y composición de la atmósfera. La región del ultravioleta es absorbida por O2, N2, O3, es decir, gran proporción de longitudes de onda inferiores a 0,3 μm. En el rango visible, el ozono (O3) produce absorción de l de 0,6 μm y el oxígeno monocular (O) absorbe entre 0,69 y 0,76 μm. Del rango del infrarrojo, el vapor de agua absorbe parte de longitudes 0,7 - 0,8 - 0,9 - 1,1 - 1,4 - 1,9 - 2,7 3,2 - 6,3 y 14 μm. El gas carbónico, 1,6 - 2 - 2,7 - 4,3 y 15 μm. El oxígeno, 12,7 μm. En longitudes de onda mayor, el vapor de agua absorbe entre 1,63 a 13,5 mm, el ozono en 27 mm. y el oxígeno: 2,5 mm.



Figura 2.7.2.b: Transmisión energética de los distintos tipos de luz.

Figura 2.7.2.b: Absorción espectral de la atmósfera según longitud de onda (Transmisividad Atmosférica).

La atmósfera absorbe gran parte de las radiaciones para las diferentes longitudes, como se presenta en la figura 2.7.2.b, pero es posible encontrar algunas bandas donde pasa un gran porcentaje de energía y es lo que se conoce como ventanas atmosféricas y que dan origen a las zonas del espectro donde se pueden emplear las técnicas de percepción remota, según se ilustra en el Tabla 2.7.2.



Banda (micrómetro) 0,3 - 1,35

Nombre

Sensor

U.V. – Visible - I.R.

Fotográfico y barredor

I.R.

Óptico mecánico

1,5 - 1,8

I.R.

2,0 - 2,4

I.R.

2,9 - 4,2

I.R.

4,5 - 5,5

I.R.

8,0 - 14

I.R.

1 mm

Microonda y radio

Barredor óptico-mecánico

Sensores pasivos y activos de microondas

Tabla 2.7.2. Ventanas atmosféricas en el espectro electromagnético. 2.7.3

Dispersión;

La dispersión se produce por la presencia de partículas en la atmósfera, especialmente de gas, agua y humo. Según el tamaño de las partículas se pueden producir los siguientes tipos de dispersión: a) Dispersión de Rayleigh, cuando el tamaño de las partículas es menor a la longitud de onda. Se produce una pérdida de energía que aporta el color azul del cielo, es importante para el espectro visible. Se realiza entre los 5.000 a 10.000 metros de altura. b) Dispersión de Mie, cuando el tamaño de las partículas es aproximadamente igual al tamaño de la longitud de onda. se realiza bajo los 5.000 metros. c) Dispersión no selectiva, se produce cuando el tamaño de las partículas es mayor a la longitud de onda. Esta dispersión explica el color blanco de las nubes. Esta dispersión es producida por el vapor de agua, para longitudes de onda inferiores a 15 μm.



Figura 2.7.3.a: Relaciones angulares del comportamiento de la luz.

2.7.4

Emisión y Refracción

La atmósfera emite longitudes de onda correspondiente a las absorbidas, esta radiación se agrega a la útil, reduciendo el contraste de radiación de los objetos. La refracción se produce debido a que la atmósfera es un medio gaseoso, lo que hace que la propagación de las ondas no sea en línea recta. En general, podemos decir que los fenómenos atmosféricos hacen posible la iluminación de los lugares en forma indirecta. La estación del año, día y hora, son importantes porque varían el ángulo de incidencia de la energía solar. La cantidad de energía reflejada por los objetos, acentúa los fenómenos de interferencia atmosférica y aumenta o disminuye la cantidad de superficies bajo sombras. Emisión y retro-difusión en microondas La porción de microondas del espectro va desde 1mm hasta 1m aproximadamente. Estas longitudes de onda tan grandes comparadas con el visible o el infrarrojo tienen propiedades especiales que son muy importantes en teledetección. Estas pueden penetrar a través de la cobertura nubosa, calima, polvo e incluso la lluvia, lo que permite la detección de este tipo de energía bajo casi todas las condiciones de tiempo o ambientales en cualquier momento.



La emisión en microondas de los cuerpos naturales es similar en concepto a la emisión en el infrarrojo térmico, ambas están relacionadas con la temperatura de éstos. En este caso se utiliza la aproximación a la ley de Planck calculada por Rayleigh-Jeans: M (λ) = 2 π c K T / λ4

(1.14)

Donde;

c es la velocidad de la luz, K la constante de Steffan-Boltzman (1.38*10-23 Ws2/K). Todos los objetos emiten energía en microondas, pero en cantidades muy pequeñas y difícilmente perceptibles. Esta energía puede ser detectada por un sensor pasivo. Las aplicaciones más importantes de la teledetección pasiva en microondas son: 1. Meteorología: en la obtención de perfiles atmosféricos, contenido de vapor de agua, ozono, etc. 2. Hidrología: en la determinación de la humedad del suelo ya que la emisión en microondas está influenciada por la humedad. 3. Oceanografía: detección de hielo en el mar, corrientes, vientos en superficie, detección de contaminantes como manchas de petróleo, etc. A pesar del interés de estas aplicaciones, sin lugar a dudas la teledetección más importante en microondas se refiere a aquella que detecta información del sistema Tierra-Atmósfera a partir de la reflexión de un haz de microondas emitido por el propio sistema remoto, lo que se conoce con el nombre de teledetección activa de microondas. La forma más común de un sensor activo de imágenes es el RADAR (Radio Detection And Ranging). El sensor transmite una señal de radio hacia el objeto y detecta la porción retrodispersada de la señal. La fuerza de la señal retrodispersada se mide para discriminar entre diferentes tipos de objetos y el retraso en el tiempo entre la transmitida y la reflejada determina la distancia al objeto. 2.7.5

Reflexión (Espectro óptico reflectivo).

El flujo de radiación espectral incidente sobre la tierra es reflejado, absorbido y transmitido al interactuar con los objetos. La proporción de cada uno de estos procesos estará de acuerdo a la naturaleza de los objetos, tanto de sus propiedades internas (composición, forma,…) y características externas (rugosidad, tamaño,…), como también de la longitud de onda de la energía incidente, del ángulo de iluminación (dependiente de la hora del día y estación del año), condiciones atmosféricas, influencia de las características topográficas y de la proximidad con otros objetos diferentes que modifican, agregando o restando energía. La reflectancia ocurre cuando la energía interactúa con una superficie no transparente, corresponde a la capacidad de la superficie de reflejar la energía incidente. Se mide mediante la reflectividad que es la relación entre el flujo incidente y el flujo de energía reflejada.



La naturaleza de la reflectancia depende del tamaño de las irregularidades de la superficie en relación con la longitud de onda de la radiación considerada. Si la superficie es suave y el particulado o rugosidad es menor que la longitud de onda, se produce una reflexión especular, la cual se caracteriza porque refleja la mayor parte de la energía en un flujo único, en el mismo ángulo de incidencia. Esto ocurre con los cuerpos de agua en calma, superficies con espejos y metales. En las superficies rugosas se produce una reflectividad en todas las direcciones, estas superficies se conocen como reflectores difusos, los que se comportan de acuerdo a la ley de Lambert que enunció que de una superficie perfectamente difusa se percibe un brillo que no cambia con el ángulo de observación. Esta ley es normalmente usada en teledetección para explicar el comportamiento de las superficies naturales, de esta forma, se puede hablar de superficies no lambertianas (o especular), mixtas y lambertianas. Un ejemplo de superficie no lambertiana es la cubierta vegetal de la vid (viñas), cuya reflectividad varia de acuerdo a la disposición de las cepas y del ángulo de observación. Se debe recordar siempre que la reflectividad de una superficie rugosa depende de la propia superficie en relación a la longitud de onda incidente y del ángulo de iluminación, y que un objeto puede responder en forma especular, lambertiana o mixta. Las medidas de radiometría espectral que se realizan en teledetección, son realizadas mediante instrumentos localizados a pocos metros del suelo, y dependen tanto de la superficie reflectante como de las direcciones de iluminación y de observación, tal como se indica en la figura 2.7.5.a.

Figura 2.7.5.a: Geometría de una medida de reflectividad espectral.

Los sensores ubicados en plataformas espaciales, como por ejemplo el Thematic Mapper ™, a bordo del satélite Landsat 5 y 7, proporcionan medidas que están relacionadas con las obtenidas en el suelo mediante espectro-radiómetros. No obstante, esta relación no es sencilla de establecer debido a los diferentes efectos perturbadores que alteran la señal al pasar a través de la atmósfera.



Determinación de Reflectividad espectral de los cuerpos. Las características de reflectancia, están íntimamente asociadas a la composición misma de los cuerpos naturales, tanto en sus propiedades químicas como físicas.

Figura 2.7.5.b: Detalles de componentes y funcionamiento de Espectrofotómetro de reflectancia

Si un objeto absorbe toda la energía incidente se dice que es un cuerpo negro. El cuerpo negro es un cuerpo ideal en equilibrio termodinámico con su medio ambiente, absorbiendo totalmente la radiación que recibe y emite una radiación máxima en todas las longitudes de onda. Por otro lado, un cuerpo gris se define como aquel que no absorbe toda la radiación recibida, una parte es reflejada o transmitida. Por lo tanto, a igual temperatura, un cuerpo gris no emite tanto como un cuerpo negro. Así, se cumple siempre con la ley de conservación de la energía que se expresa en la siguiente relación: I=R+A+T I = Energía incidente A = Energía Absorbida

Donde: R = Energía reflejada T = Energía Transmitida

En la naturaleza se encuentran cuerpos que absorben y reflejan en parte la energía y no en su totalidad, por lo cual tendremos: l=PxH

Donde: 103



l = radiancia de un cuerpo P = reflectancia H = irradiación Se expresa así el retorno de energía obtenido de los diferentes objetos, la cual es medida por espectrómetros y radiómetros. Esta energía es la que puede ser captada por los sensores remotos y transformada en señal electrónica, valor numérico y finalmente llevada a imagen. Las características más estrechamente relacionadas con la proporción de energía que reflejan los cuerpos naturales son: las irregularidades de la superficie, el contenido de humedad, el color de la superficie y la composición química. Las irregularidades de la superficie condicionan en una alta proporción la reflexión de los cuerpos naturales. Como principio general puede establecerse que cuando éstas son de magnitud menor que la longitud de onda, se presenta reflexión especular, donde el ángulo de reflexión de la radiación es igual al ángulo de incidencia. Para irregularidades mayores que la longitud de onda, se presenta reflexión difusa. En la reflexión especular, normalmente casi la totalidad de la radiación es reflejada en determinada dirección; por tanto, puede bien llegar al sensor produciendo una señal sumamente fuerte como sucede generalmente en la fotografía aérea, o bien, desviarse completamente de la trayectoria del sensor y no producir ninguna señal. 2.7.6

Transmisión

La transmisión de la radiación ocurre cuando esta pasa a través de una sustancia sin una atenuación significativa. La habilidad de un medio para transmitir energía se mide como la transmitancia (t): t = radiación transmitida / radiación incidente. En teledetección es importante en relación con las películas que utilizan las cámaras aéreas y espaciales, como también en relación a los filtros que se deben usar para lograr el registro de determinadas bandas espectrales. Comúnmente se piensa que la transmisión está ligada a los cuerpos transparentes como el agua (lo cual ocurre porque la relacionamos con las longitudes de onda del visible), sin embargo, existe transmisión en diferentes cuerpos en otras longitudes de onda. Es el caso de las hojas de los vegetales, las cuales son opacas a la región del visible, pero en cambio transmiten una cantidad significativa de longitudes de onda del infrarrojo.



2.8

RESPUESTA ESPECTRAL REFLECTIVA DE ELEMENTOS NATURALES

La forma en que los objetos de la superficie reflejan la radiación electromagnética constituye una de sus propiedades fundamentales y de interés para la percepción remota. Trataremos en este apartado el comportamiento de las coberturas principales de la tierra, como son la vegetación, suelo y agua, en las tres regiones del espectro electromagnético de mayor uso en teledetección.

Figura 2.8.a: Terminología inglesa de aplicación en Sensores remotos. La energía, al llegar al objeto, interactúa de diversas formas dependiendo de las características propias del objeto. De esta forma, tenemos que la Energía Incidente (I), puede ser Reflejada (R), parte Transmitida (T) y parte Absorbida (A) (figura 2.8.b).



Figura 2.8.b:. Interacción de Energía con la superficie terrestre (suelo-vegetación-agua)

El comportamiento teórico o la respuesta modelo de cada uno de los objetos con la interacción con la energía, expresada en la resultante de energía reflejada, en este caso, es lo que se llama FIRMAS ESPECTRALES, las cuales ayudan a identificar cada uno de los objetos de la superficie de la tierra, por cuanto cada uno de los objetos tiene una respuesta espectral única. Las firmas espectrales (figura 2.8.c.) o curvas características son entonces representación de la energía reflejada en relación a las longitudes de onda, consideradas sin el efecto atmosférico de la trayectoria objeto-sensor, y medida en condiciones ideales de ángulo incidente.

Figura 2.8.c: Firmas Espectrales de diferentes Coberturas según su % de Reflectividad 106 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


En esta figura se aprecia las firmas espectrales de cada elemento y como difieren éstas, así como las longitudes de ondas donde las respuestas se hacen parecidas. Esto refuerza la necesidad de contar con sensores que puedan captar un número significativo de bandas espectrales. Se observa, además, en qué zonas del espectro cada objeto refleja mayor energía, dato que es de gran utilidad para la identificación y representación mediante la asignación de los colores primarios a cada una de las bandas y la selección óptima de las propias bandas espectrales a trabajar. En la región 0,7 a 0,9 micrómetros se muestra una marcada separación entre las curvas de vegetación, agua, suelo, por lo tanto, puede perfectamente tomarse esta región como básica, si se quiere establecer la separación entre estos tres cuerpos naturales. Las firmas espectrales son indicativas entonces, del comportamiento espectral de los distintos objetos en las diferentes bandas espectrales, por lo cual un conjunto de firmas, representativas de diferentes objetos indican en que bandas existe una mayor separabilidad espectral, haciendo más fácil su identificación en las imágenes y su respectiva clasificación. El conocimiento de la reflectividad se logra con mediciones en laboratorio o en el terreno, mediante instrumentos denominados radiómetros. Los datos obtenidos mediante estos instrumentos deben ser considerados en relación a los elementos externos que afectan los datos que se obtienen por los sensores espaciales. Estos datos son: atmósfera, ángulo de iluminación solar, ángulo de observación del sensor, estado fenológico (en el caso de los vegetales), época del año, ubicación geográfica, calibración espectral y radiométrica del sensor, cambios en la humedad, etc.

INTERACCIONES ENTRE LA ENERGÍA ELECTROMAGNÉTICA Y LOS CUERPOS NATURALES 2.9

La superficie de la tierra está cubierta en su mayor parte por suelos, rocas, agua y vegetación. El conocimiento de sus propiedades espectrales es muy importante para la elección de las bandas en el Espectro Electromagnético para su estudio mediante sensores remotos. El significado de los diferentes rangos de longitud de onda depende de la interacción entre la radiación electromagnética y los materiales. La figura 2.8.b del apartado anterior, muestra como reflejan la energía en el espectro visible e infrarrojo, los tres materiales dominantes de la superficie terrestre: suelo, vegetación y agua. Cada una de estas curvas es característica del material o elemento indicado y representa su firma espectral. (figura 2.8.c).



Figura 2.9.a: Radiación solar de la Tierra y reflectividades de ozono, vapor de agua y CO2.

Figura 2.9.b: Curvas espectrales características de diferentes materiales



Se describen a continuación las clases de cobertura presentes en la superficie terrestre, las cuáles se pueden generalizar en tres grandes grupos diferenciados: vegetación, masas de agua y suelo desnudo. 2.9.1

VEGETACIÓN:

El comportamiento espectral de la vegetación depende fuertemente de las propiedades de las hojas y la estructura del dosel de la vegetación (número de capas de hojas) y la orientación de las mismas. La cobertura vegetal está conformada por un conjunto de hojas que se disponen y agrupan de formas diferentes, la cual puede ser medida por el LAI (índice de área foliar) que es la superficie total de hojas por superficie de terreno.

Figura 2.9.1.a: Reflectancia en vegetación e interpretación sensorial en Teledetección.

El tipo de reflectancia de una hoja es Lambertiana.



Una hoja está constituida por diferentes capas de materia orgánica de estructura fibrosa, las cuales contienen diferentes tipos de pigmentos como la clorofila a y b, xántofilas, carotenos y otros, poseen una estructura fisiológica compleja y contenidos de agua variable, dependiendo de la especie y de las condiciones del sitio donde se desarrollan, como también de las características fenológicas de la propia hoja. La cantidad de energía que es reflejada, absorbida y transmitida en las diferentes longitudes de onda por las hojas, depende de otros factores, aparte de los mencionados anteriormente, como son la respuesta espectral del suelo, presencia de vegetación senescente, elevación angular del sol y del sensor, la geometría de la propia cobertura de los cultivos y los cambios fenológicos. La reflectancia espectral de la cobertura vegetal varía con la longitud de onda, reflejando más en ciertas longitudes de onda que en otras. En la figura 2.9.1 b, se presenta la curva de reflectividad típica de la vegetación sana.

Figura 2.9.1.b. Firma Espectral de la Vegetación

Como indica la figura 2.9.1.a, se puede resumir para las diferentes regiones espectrales lo siguiente: - Región del visible (0,4 a 0,7 μm.): alta absorbancia, baja reflectancia y transmitancia, debido a los pigmentos. - Región del infrarrojo cercano (0,7 a 1,3 μm.): absorbancia baja, reflectancia media-alta y transmitancia media. En este rango, la reflectividad crece notablemente debido a la escasa absorción de las plantas por su estructura fisiológica.



- Región del infrarrojo medio (1,3 a 3,0 μm.): absorbancia media-alta, reflectancia media, transmitancia baja. En esta región, el agua contenida en la hoja es la responsable de la baja reflectividad, dado que en esta región el agua presenta un máximo de absorción. a) Absorción de los pigmentos Las plantas contienen cuatro pigmentos principales, la clorofila a y b, B caroteno y xantofila, todos los cuales absorben la energía en el visible para realizar los procesos de fotosíntesis como se indicó en la figura 2.9.1.b. En esta figura se observa una baja reflectividad de la vegetación en las zonas del espectro visible correspondientes al azul (0,4 μm) y al rojo (0,7 μm) dada por la presencia de clorofila a y b, las cuales son responsables de la absorción en estas longitudes de onda. Los carotenos y xantofilas lo hacen con las longitudes del verde (0,55 μm) y algunas longitudes más largas. b) Estructura fisiológica La discontinuidad del índice de refracción entre las partes de la hoja determina la reflectancia en el infrarrojo. Esta discontinuidad ocurre entre membranas y el interior del citoplasma, entre células individuales y espacios de aire del mesófilo esponjoso. La combinación de los pigmentos y la estructura fisiológica de la hoja produce propiedades características de la reflectancia, como: -

Baja reflectancia en el rojo y en el azul; Reflectancia media en el verde ; Alta en el infrarrojo.

Las diferencias de reflectancia entre distintas especies, depende del grosor de la hoja que afecta la cantidad de pigmentos contenidos y la estructura fisiológica. Por ejemplo, hojas gruesas como las de las coníferas tienden a absorber más y a reflejar poco, a diferencia de las hojas palmadas y delgadas que absorben poco y reflejan más, por ello, este tipo de hojas se identifican con tonos más claros que las de coníferas. c) Efecto del ángulo de elevación solar y del sensor Dado que la vegetación no refleja en todas las direcciones de la misma forma, el ángulo de elevación solar y del sensor respecto de la cobertura vegetal, tienen un efecto en la reflectancia de dicha cobertera. La variabilidad de la respuesta espectral de una plantación, depende del tamaño del área observada por el sensor lo que depende a su vez, de la altura del sensor. La variabilidad de la respuesta de la vegetación es, en general, mayor con ángulos de elevación solar bajos mientras que se mantiene constante durante alrededor de dos horas cerca del mediodía. Son dos los factores que influyen, el primero es la capacidad de absorción de las hojas, la cual es mayor cuando la luz le llega en forma vertical y menor, a medida que le toca en forma más tangencial. El segundo factor es la cantidad de sombras que se producen a mayor inclinación solar, disminuyendo la reflectancia de las longitudes de onda del visible y del infrarrojo.



El ángulo de elevación del sensor determina la cantidad de energía que se va a registrar. Al moverse el sensor de la vertical se registra una menor cantidad de suelo y mayor proporción de vegetación. Por ejemplo, una variación de 10 grados de la vertical implica una variación en el registro de la reflectancia de las longitudes de onda del rojo y del infrarrojo cercano de 28 a 40 %. d) Contenidos de agua En el infrarrojo medio, la respuesta espectral de la vegetación está determinada por su contenido hídrico. El agua contenida en la vegetación presenta una alta absorción en las longitudes de onda de 1,4 μm, 1,9 μm y 2,7μm lo que significa una baja reflectividad por parte de la vegetación en estos valores. Como se ha visto, el grado de absorción de la radiación solar por la vegetación se relaciona con su contenido hídrico, a su vez con la turgencia de las células y con el grosor de las hojas. Al disminuir su humedad o turgencia, aumenta su reflectividad y disminuye su absorción en el infrarrojo medio. En este rango, se tiene entonces, a mayor turgencia menor reflectividad y a menor turgencia mayor reflectividad.

Figura 2.9.1.c: Firma espectral de la vegetación y del suelo en relación a su contenido de humedad

En la figura 2.9.1.c, se presenta las firmas espectrales del suelo en relación a contenidos de humedad de 0 a 4% , entre 9 y 12% y 22 a 32 %, además de la respuesta de la vegetación en relación a su contenido hídrico. e) Efecto del suelo El suelo afecta la reflectancia de la vegetación, disminuyéndola y aumentándola según se trate de suelos de tonos claros u oscuros. 112 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Los suelos oscuros producen una alteración de las longitudes de onda del rojo, aumentando los índices foliares. La reflectancia de los suelos de tonos claros inciden en una correlación menor entre el LAI y la reflectancia del infrarrojo, subestimándolo. f) Efecto de la senescencia y enfermedades En la vegetación senescente y/o enferma los pigmentos disminuyen, por lo cual se produce un aumento en la reflectancia de las longitudes del azul y rojo y en menor medida en el infrarrojo lo que da como resultado una disminución de los índices de vegetación como el de resta y el índice normalizado. g) Efecto de la geometría de la cobertura La geometría del cultivo determina la cantidad de luz solar que es interceptada y que interacciona con la vegetación y con el suelo. El efecto de la disposición de la cobertura depende en gran medida del ángulo solar, produciéndose alteraciones en la reflectancia por la cantidad de sombras que se producen, disminuyéndola por predominancia de la reflectancia del suelo. h) Efecto de la fenología La reflectividad de una cubierta vegetal depende en gran medida de su estado fenológico, es decir, del grado de crecimiento o madurez de la vegetación. Es importante considerar de igual forma, los eventos externos que afectan las cubiertas vegetales y que determinan cambios en sus respuestas normales, como por ejemplo enfermedades fitosanitarias, golpes de calor, sequías, etc. i) Factores externos Como factores externos que afectan a la reflexión en las plantas, se consideran principalmente las siguientes condiciones; a) b) c) d)

deficiencias de agua, deficiencias de nutrientes del suelo, salinidad del suelo, depósitos existentes en superficies de la hoja

Los factores externos afectan la reflectancia de las hojas y de las plantas en su conjunto, debido a que producen cambios en: pigmentación, estructura del mesófilo, contenido de agua y propiedades de la superficie de la hoja. La proporción de radiación reflejada por una cubierta vegetal está además afectada por otros factores como: - Variabilidad de la radiación solar según factores atmosféricos y condiciones diurnas y nocturnas. 113 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


- Transformaciones de la radiación electromagnéticas a nivel de superficie de suelo. - Variables de la cobertura aérea y orientación de las hojas. - Indices de cobertura foliar. Resumen; Al nivel de la hoja, la radiación que llega parte se refleja, parte se absorbe y parte se transmite. La proporción de la radiación que es reflejada, en las diferentes partes del espectro (patrón de reflectancia) depende de la pigmentación de la hoja, el grosor y la composición (estructura celular) y la cantidad de agua libre dentro del tejido foliar. Dado que estos parámetros varían de especie a especie y con el tiempo, el patrón espectral de las hojas presenta una gran variación. Existen patrones de reflectancia generalizados de las hojas. Como se puede esperar, el comportamiento espectral varía de acuerdo a la longitud de onda que se trate. En las porciones azul y roja del espectro, la radiación es fuertemente absorbida por los pigmentos foliares (en particular la clorofila) presentes en los cloroplastos para el proceso fotosintético. En la porción verde, la absorbancia es menor y la reflectancia mayor que en las longitudes de onda del azul y el rojo. La radiación en el infrarrojo es fuertemente reflejada por el aire presente en el parénquima esponjoso de las hojas, de modo que mientras más desarrollados estén estos tejidos con aire, mayor será la reflectancia. La senesencia de las hojas implica la desaparición de la clorofila y la aparición de otros pigmentos (que le dan colores amarillentos o rojizos) y que causan un fuerte incremento de la reflectancia en el rojo. Otros factores alteran también la reflectancia de las hojas, así, las enfermedades y plagas afectan directamente a la clorofila (por lo tanto, la tasa fotosintética) y desaparecen los espacios de aire; asimismo las esporas y las hifas cubren la superficie de las hojas con consecuencias en el comportamiento espectral. A gran escala, el comportamiento espectral de una masa de vegetación (cultivo, vegetación natural o modificada) está determinado por la combinación de sus componentes: iii.el tipo, iv.la densidad, v.el grado de desarrollo, vi.su estado fenológico, y vii.la naturaleza del suelo entre las plantas (si está desnudo, posee materia orgánica, etc.)

2.9.2

CUERPOS DE AGUA

La reflectividad de los cuerpos de agua, al igual que la vegetación y el suelo, varía con la longitud de onda de acuerdo con las interacciones que tienen lugar entre ella y la radiación solar. En los cuerpos de agua pura, la radiación incidente es transmitida o absorbida en gran proporción (figura 2.9.2.a). La reflexión es considerablemente menor si se compara con la situación de la vegetación y los suelos. 114 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La reflexión en los cuerpos de agua, es con mucha frecuencia de tipo especular, ya que su superficie generalmente es muy uniforme, por lo tanto, en las irregularidades superficiales tienen magnitud menor que la mayoría de las longitudes de onda. Cuando la superficie es disturbada, el fenómeno equivale a un incremento en las irregularidades superficiales, por tanto, se presenta una notoria variación en las propiedades de reflexión.

Figura 2.9.2.a: Curvas de absorción del agua y reflectividad de la vegetación. Otro fenómeno significativo en los cuerpos de agua es la dispersión, la cual está condicionada en gran parte por las partículas disueltas o en suspensión, tales como partículas minerales y orgánicas, algas, plancton y las moléculas del agua misma. Esta radiación que ha sido dispersada es captada por los instrumentos sensores y registrada. Por tanto, la imagen se forma predominantemente como resultado de este fenómeno y no como resultado de la reflexión que se presenta en otros cuerpos naturales. En las grandes masas de agua, las diversas longitudes de onda presentan diferentes índices de transmisión para las longitudes de onda corta. En la región azul y verde, la transmisión será mayor y por tanto habrá mayor absorción que en el rojo, donde la transmisión es menor, con el correspondiente incremento en la absorción. En el infrarrojo cercano la absorción es prácticamente total, por tanto, la transmisión será nula. Estos fenómenos explicarían los colores de azul a verde de las grandes masas de agua limpia. La radiación transmitida sufre una fuerte dispersión, presentando color azul. Las aguas costeras de los océanos son producto de la absorción selectiva por materiales disueltos más no depende de dispersión selectiva. 115 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Resumen: Las características espectrales de los cuerpos de agua varían de acuerdo a varios factores. El contenido de partículas o sedimentos, materia orgánica, material vegetal y profundidad de la columna de agua son algunos de los factores más importantes que afectan su comportamiento espectral. La mayor reflectividad del agua clara se produce en el espectro del azul (400-500 μm) reduciéndose hacia el infrarrojo próximo (700-1300 μm). Las variaciones del espectro de agua se detectan en las longitudes de onda más cortas del visible (azul, 400-500 μm y verde, 500-600 μm). Aguas con grandes cantidades de sedimentos en suspensión y plancton, producen un aumento de al reflectancia en el visible. Además, la reflectancia del agua cambia con el contenido de clorofila. Aumento en el contenido de clorofila, producen una disminución de reflectancia en el azul, y un incremento en el verde. La nieve presenta un comportamiento espectral diferente al del agua, con una reflectividad muy elevada en las bandas del visible (0.4-0.7 μm) reduciéndose hacia el infrarrojo próximo. En resumen, hay muchas interrelaciones complejas en el espectro del agua y el seguimiento de la misma, puede ser muy bien utilizado en la determinación de diferentes elementos para diferentes disciplinas (biología, geología, minería, medio ambiente, etc.). 2.9.3

SUELO DESNUDO:

La reflectancia del suelo está determinada por el contenido de humedad superficial, la composición mineral, el contenido de materia orgánica, la textura y la rugosidad. Las propiedades espectrales de los suelos difieren considerablemente de aquellas de la vegetación, dado que la mayoría de los sensores captan información sobre la capa superficial de la tierra. Sólo donde el suelo está expuesto es posible captar información directa sobre éste, por ejemplo, áreas áridas, semiáridas o subárticas, o bien, en zonas recién preparadas para la siembra o erosionadas. Donde exista cualquier tipo de cobertura, será ésta la que condicione la reflexión de energía electromagnética. Los factores que condicionan la reflexión de energía en los suelos son principalmente: el contenido de humedad, textura, estructura y composición del suelo. a) Contenido de humedad Los cambios en el contenido de humedad, se reflejan directamente en las curvas de reflectancia de los suelos. Al aumentar el porcentaje de humedad del suelo ocurre una disminución de la reflectancia para todas las longitudes de onda. Es necesario advertir que la información obtenida por los sensores puede, a veces, no ser representativa de la humedad del suelo, ya que la situación normal es que después de humedecido, el suelo puede secarse rápidamente en la capa puramente superficial y conservar un contenido de humedad considerablemente mayor a unos pocos centímetros de profundidad, el cual no será detectado, ya que el sensor sólo capta las condiciones de la superficie, excepto los sistemas de radar con longitudes de onda relativamente largas. 116 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Los suelos secos se caracterizan por presentar un aumento de su reflectividad a medida que aumenta la longitud de onda. b) Textura La textura juega un papel importante en el comportamiento espectral de los suelos, debido a su influencia en la capacidad de retención de humedad como a la influencia que ejercen el propio tamaño de las partículas sobre la reflectividad (Figura 2.9.3.a).

Figura 2.9.3.a. Firmas espectrales del suelo en relación a su textura.

En términos generales, el tamaño de las partículas influye en la proporción de radiación reflejada por los suelos en relación inversa a su tamaño. A mayor diámetro de las partículas menor proporción de reflectancia. En el caso de suelos arcillosos, aun en el caso de poca humedad, su reflectividad está influida por la curva de absorción del agua. En cambio, para los suelos arenosos su reflectividad es independiente de la curva de absorción del agua, siempre que la humedad del suelo no sea alta. En condiciones de laboratorio, las curvas de reflectancia para diversas texturas presentan formas muy similares, tanto en la región visible como en el infrarrojo cercano y medio. c) Estructura



Las superficies de suelo uniformes tienen reflectancia más alta que las superficies irregulares. En condiciones de campo, los suelos recién arados tienen agregados de tamaño relativamente grande, esta aspereza de la superficie tiende a reducir la radiación reflejada por el suelo. Al completar las labores de preparación (rastrillado y nivelación) se produce un incremento de la reflexión, como consecuencia de la suavización de la superficie. Se han encontrado igualmente (Orlov, 1963) que los suelos con pérdida de su estructura reflejan un 15% a 20% más radiación que los suelos bien estructurados. En todos los casos la forma de la curva de reflectancia y su decrecimiento, representa una curva paralela a la inicial. d) Composición del suelo La materia orgánica es el componente que en forma más directa condiciona la reflexión en los suelos. Experimentalmente, se ha demostrado que al destruir la materia orgánica en los suelos se produce un incremento en el nivel de radiación reflejada, situación que también se manifiesta en condiciones de campo. Otros constituyentes que influyen en las propiedades espectrales de los suelos son la presencia de óxidos de Fe, concentraciones notables de calcio, u otras sales que pueden acumularse en la superficie o afectar el desarrollo de la cobertura vegetal. Estos componentes influyen en las propiedades espectrales de los suelos, en tanto afecten el color en la superficie. Así las concentraciones de calcio, producen suelos blanquecinos cuya reflectancia es mayor que la de los suelos rojos derivados de óxidos de Fe; los suelos negros ricos en materia orgánica, presentan los menores porcentajes de reflectancia. 2.9.3.1 Interacción de la radiación electromagnética con las rocas y minerales Los rasgos que caracterizan las respuestas espectrales de los minerales y/o rocas dependen de procesos electrónicos y transiciones vibracionales, que ocurren en la estructura atómica y molecular de los mismos. Las diferencias en las longitudes de onda, entre estos pueden servir para discriminar materiales con distinta composición mineralógica (Figura 2.9.3.1.a.). Consideraremos los efectos de las rocas y minerales en los tres mayores rangos de las longitudes de onda de la radiación electromagnética, 0.4-2.5 μm [visible, 0.4-0.7 μm; very nearinfrared (VNIR) o infrarrojo cercano, 0.7-1300 μm; short-wave infrared (SWIR) o infrarrojo medio, 1.3-3.0 μm]; 8-14 μm termal MIR; y las microondas (1 mm-30 cm). Los procesos electrónicos dentro de un átomo, están asociados a intercambios de energía, por lo que pueden ocupar orbitas específicas con determinados niveles de energía. Los componentes más comunes de las rocas y minerales son oxígeno, silicio y aluminio; con variables proporciones de hierro, magnesio, calcio, sodio y potasio; y una pequeña cantidad de otros elementos. El oxígeno, silicio y aluminio tienen poco o nada de efecto en los espectros del visible al infrarrojo cercano. 118 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Sin embargo, ellos existen como iones con diferentes valencias, pudiendo tener un proceso de transferencia de carga con los metales de transición del hierro como, cobre, níquel, cromo, cobalto, magnesio, vanadio, titanio y escandio.

Figura 2.9.3.1.a. Curvas espectrales de algunos minerales de interés.

El fenómeno más común de carga de transferencia en la migración de electrones desde el hierro al oxígeno, y el resultado es una banda de absorción ancha de longitud de onda más corto que 0.55 μm. El Fe2+ a Fe3+, produce absorciones a 0.48 y 0.92 μm. En resumen, en las regiones del visible y parte del infrarrojo próximo (hasta 1 μm), en el espectro de los minerales que tienen hierro en su composición, aparecen anchas bandas de absorción como resultado de determinadas transiciones electrónicas producidas en los cationes metálicos. Estos rasgos de los mencionados metales de transición, han sido la base para la detección de materiales limoníticos a partir de datos Landsat del Thematic Mapper. En la región del visible (0.4-0.7 μm) al infrarrojo próximo SWIR (0.7-2.5 μm), aparecen minerales con espectros de absorción característicos. En este caso las transiciones de vibración están asociadas a la presencia del ión hidroxilo OH- y/o moléculas de agua. Esta última produce una fuerte absorción a los 1.4 y 1.9 μm.



El ión hidroxilo OH- muy frecuente en los silicatos absorbe a los 2,77 μm. Las variaciones según la localización y el átomo al que está unido, produce que el AlOH absorbe a los 2,2 μm, y el MgOH a 2,3 μm. Estos rasgos son prominentes en minerales como las micas, arcillas y anfíboles y exhiben en esta región un espectro característico. Similares características presentan los carbonatos, con bandas de absorción dentro del SWIR, entre los 1,9 y 2,35 μm, siendo el rasgo más indicativo el que se produce entre 2,31 y 2,34 μm. En el infrarrojo termal, región del espectro 8 a 14 μm, los procesos vibracionales actúan en las estructuras moleculares de los silicatos, dando la configuración del espectro y permitiendo diferenciar las rocas silicatadas. El cuarzo presenta un mínimo de emisividad a 8,5 μm, mientras que el olivino a 10 μm. En esta banda (8-14 μm) es máximo el flujo térmico que emite la superficie terrestre, lo que permite diferenciar ciertos materiales. Los datos obtenidos en estas bandas son muy útiles en estudios geotérmicos, monitoreo de volcanes, salidas de acuíferos al mar y detección de contaminantes. A 1,6 μm, las rocas presentan una reflectividad muy alta, en particular las rocas alteradas que contienen minerales arcillosos muestran un máximo de reflectividad. Este tipo de información espectral, por medio de las bandas del Landsat 7, Thematic Mapper, permite detectar rocas alteradas no limoníticas asociadas a procesos de alteración hidrotermal. Entre 3 y 5 μm, se producen gran cantidad de rasgos espectrales debido a las vibraciones que se dan en sulfatos y carbonatos. Sin embargo, las absorciones atmosféricas debidas a CO2 y el vapor de agua, junto a las dificultades técnicas de registro de la radiación en estas longitudes de onda, son la causa de que por ahora no se utilicen estos espectros en sensores remotos. Por encima de los 15 μm, también se tienen las bandas de absorción de vibración de silicatos, sin embargo, en esa región la atmósfera es opaca a las radiaciones, inutilizándola para las observaciones terrestres. En la región de las microondas, se han registrado con fines geológicos gran cantidad de datos a partir de sistemas activos del tipo radar. 2.9.4

REFLECTIVIDAD DEL SISTEMA SUELO - VEGETACIÓN

El suelo de fondo de un cultivo, sobre el cual se orientan y distribuyen las mismas, constituye un elemento reflectante muy importante en la determinación de la reflectividad global del cultivo. Las curvas de reflectancia del suelo y la vegetación pueden estar muy próximas en algunos rangos del espectro electromagnético y aún cruzarse, tal es el caso del rango visible (0,4 a 0,7 mm) donde la curva de la vegetación verde ocupa un rango intermedio entre la curva de los suelos orgánicos y arcillosos. En esta situación es bastante difícil discriminar suelo de vegetación. Por ello es necesario utilizar una región del espectro donde las curvas estén más separadas, tal como sucede en el infrarrojo, como se ilustra en la figura 2.9.4.a.



Figura2.9.4.a: Firmas espectrales de suelo y vegetación de acuerdo a la estructura de las hojas.

Algunos suelos que conservan contenidos relativamente altos de humedad, pueden presentar curvas de reflectancia muy similares a las de vegetación en el infrarrojo medio, como se presenta en la figura 2.9.4.b. En esta figura, se observa una mayor respuesta espectral de hojas secas de maíz que las de un suelo arcilloso en estas mismas condiciones de humedad. En la práctica, esta situación se puede traducir en una baja separabilidad de estas dos clases. Los suelos arenosos, por el contrario, conservan menos humedad, y sus curvas difieren notoriamente de las correspondientes a la vegetación. En el caso de los suelos arcillosos que aún después de secados al aire conservan bastante humedad en su estructura interna y para todas las longitudes de onda, su reflectancia es menor que la vegetación, como se observa en la figura 2.9.4.c.



Figura 2.9.4.b: Relación entre contenido de humedad del suelo y de la vegetación (Suelo arcilloso y maíz)

Figura 2.9.4.c. Relación entre contenido de humedad del suelo y de la vegetación

RESUMEN; 122 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


• Los suelos con más humedad absorben más radiación visible (VIS) y de manera particular, más radiación en el infrarrojo cercano (IRC) que los suelos secos. • Los suelos con alto contenido de carbonato de calcio y los suelos arenosos con contenidos altos de cuarzo reflejan fuertemente en el intervalo del VIS y el IRC. • Los suelos con alto contenido de hierro reflejan fuertemente en el VIS, en particular en la porción roja del espectro. • Los suelos con textura más fina retienen más agua que los suelos de textura gruesa, por lo que los primeros, debido al mayor contenido de agua, reflejarán menos que los suelos de textura gruesa. Sin embargo, los suelos de textura fina al desecarse pueden formar una capa impermeable que aumente la reflectancia.



Ítem

Categoría

Mejores Bandas

a. b.

Agua clara Agua sedimentosa

c.

Tierras bajas costeras sin vegetación

d.

Bosques bajos

5,7

Tono muy oscuro en 5, suave en 7 rojo oscuro.

e.

Bosques de coníferas

5,7

Moteados medios a gris oscuro en 7, muy oscuro en 5 rojo amarronado y tonos sometidos en color.

f.

Bosque talado

5,7

Tono más claro en 5, más oscuro en 7 y grisáceo a rojo amarronado en color, relativo con la vegetación normal.

g.

Bosque Mixto

4,7

h.

Césped (en crecimiento) Tierras cultivadas y pastos

5,7

Combinación de tonos grises borrosos rosas punteados, rojos y rojo amarronado. Tono ligero en blanco y negro, rojo-rosado.

i.

7 4,7

Características salientes

7

5,7

Tono gris oscuro entre negro agua y tierra gris clara bloques en rosa, rojo, azul y/o negro.

Gris medio en 5, más claro en 7, rosado a rojo moderado en color dependiendo de la etapa de crecimiento del cultivo.

j.

Tierra mojada

k.

Campos con suelos descubiertos con barbecho rocoso

4,5,7

Depende de la composición de la superficie y de la cobertura vegetal. Si es árido ó expuesto, podría ser más brilloso en 4 y 5 que, en 7, Suelos y rocas rojas en sombras de amarillo, suelo gris y rocas oscuro azulado, rocas fuera de zonas de cultivo asociadas con formas grandes de terreno y estructuras.

1.

Fallas y fracturas

5,7

m.

Arena y playas

4,5

Lineal (recto a curvado), a veces discontinuo interrumpe la topografía algunas veces con vegetales. Brillante en todas las bandas blanco, azulado a pulido ligero.

n.

Pozos en la tierra a cielo abierto y canteras

4,5

Similar a las playas – usualmente sin cuerpos grandes de agua cercanos a veces moteado, dependiendo del grado de desecación.

o.

Áreas Urbanas: Comercial e industrial

5,7

Usualmente en tonos ligeros en 5, oscuro en 7, gris azulado moteado con motas blanquecinas a rojizas.

p.

Áreas Urbanas: Residencial Transporte

5,7

Gris moteado, patrones de calles visibles rosado a rojizo.

5,7

Patrones lineales, luces de rutas de tierra ó concreto, en 5 asfalto oscuro en 7.

q.

7

Tono negro tanto en blanco y negro como en color. Oscuro en 7 azulado en color.

Tonos gris oscuro irregulares (amplios), colores oscuros.

Cuadro 2.9.4. Categoría de elementos naturales, bandas de adquisición de datos y características.



Tabla 2.9.4. Valores de reflectancia espectral VNIR para minerales comunes (1: Elementos, 2: Sulfuros, etc., 3: Sulfosales, 4: Óxidos).



2.9.5

Otras interacciones en la ATMÓSFERA - SUPERFICIE TERRESTRE.

Los rayos y relámpagos son fenómenos que siempre han tenido un gran impacto en los humanos y sus sociedades, principalmente, debido a su imprevisibilidad y a los daños que produce en la vida humana, además de daños en estructuras terrestres y en vehículos aéreos, fuegos forestales, pérdida de líneas de alimentación eléctrica y de comunicaciones, y en componentes electrónicos. Sin embargo, los rayos y relámpagos también contribuyen en otros mecanismos que ocurren en la atmósfera como la producción de trazas químicas que de otra manera no estarían presentes en la atmósfera, o al menos no en la cantidad que es observada. Un ejemplo de esto son los compuestos llamados NOx, los cuales son usados por las plantas en el proceso de alimentación. Por ejemplo, Schumann and Huntrieser (2007) utilizando datos del Optical Transient Detector encontraron que una descarga eléctrica produce alrededor de 250 moles de NOx. También, las descargas eléctricas también producen diferentes efectos en la ionósfera y magnetosfera terrestre. Los rayos y relámpagos son descargas eléctricas que ocurren en la atmósfera, siendo su fuente más común las nubes de tormenta. Estas nubes presentan en su interior regiones con cargas eléctricas de distintos signos, las cuales desarrollan campos eléctricos a gran escala dentro de la nube y entre la nube y tierra. Cuando estos campos alcanzan valores suficientemente altos, se produce la ruptura dieléctrica del aire, generándose las descargas. Para explicar la electrificación de las nubes de tormenta, que finalmente produce las descargas eléctricas, se utiliza el mecanismo no inductivo. Este mecanismo asume que: (1) los cristales de hielo colisionan con granizos, los cuales tienen tamaños del orden de milímetros, y rebotan; (2) durante el breve contacto entre las partículas de hielo se separa carga eléctrica; (3) no es necesario un campo eléctrico para que ocurra la separación de carga; (4) las partículas de hielo cargas son transportadas a diferentes regiones dentro de la nube debido a por las corrientes de aire y a la fuerza gravitatoria. Existen distintos estudios que muestran que la actividad eléctrica a escala regional y global puede ser usada como herramienta para el estudio de clima terrestre. Por ejemplo, Williams (1994) correlacionó las anomalías de temperatura de bulbo húmedo con la resonancia de Schumann, la cual es una medida indirecta de la actividad eléctrica global. Reeve y Toumi (1999), utilizando datos satelitales, mostraron que existe un acuerdo entre la temperatura global y la actividad eléctrica. Price (2000) encontraron una relación entre la variación del vapor de agua en la troposfera superior y la variación en la actividad eléctrica global. Peterson et al. (2005) utilizaron datos satelitales y observaciones de radar para estudiar la relación entre la masa de precipitación de hielo y la densidad de rayos. Ávila et al. (CONGREMET X, 2009) mostraron que existe correlación entre la tasa de descargas eléctricas y el número de tormentas de convección profunda. Williams (1985) sugirió que la tasa de descargas eléctricas es una función de la altura de la tormenta basado en el trabajo de Vonnegut (1963). Yoshida et al. (2009) examinaron la correlación entre el número de descargas eléctricas por segundo por nube convectiva y la altura entre la isoterma de 0ºC y el tope de la nube. Estos autores encontraron que la tasa de descargas es proporcional a la quinta potencia de dicha altura. Todos estos resultados refuerzan la idea que las descargas eléctricas pueden ser utilizadas como indicadores de tormentas severas. 126 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Figura 2.9.5. Representación del Sensor de Luminosidad y reflectancia atmosféricas.

Reflectividad del hielo, nieve y nubes. Las nubes, el hielo y la nieve, reflejan en muy alta proporción la radiación tanto en el rango visible como en el infrarrojo cercano. En el rango visible e infrarrojo cercano del espectro, la reflectancia del hielo es similar a la producida por las nubes. La diferencia entre estos cuerpos se basa esencialmente en la forma, textura y especialmente persistencia y movimiento; las nubes son más móviles y cambian más rápidamente en forma y tamaño; el hielo permanece por más tiempo y su desplazamiento es mínimo; además, generalmente se observan grietas y fracturas. En la región termal es más fácil la identificación del hielo, ya que presenta picos de reflectancia en 3.2 mm y 13 mm., también se han observado picos de reflexión a 4.5 mm.) (figura 2.9.5.b).



Figura 2.9.5.c: Reflectividad de la nieve y hielo.

En forma similar a lo que ocurre con el hielo, la reflectancia de la nieve es muy similar a la de las nubes en el intervalo espectral de 0,5 - 1,1 μm. (parte del espectro visible e infrarrojo cercano). Sin embargo, son diferenciables en el rango del infrarrojo medio, especialmente en los intervalos espectrales de 1,55 - 1,75 y 2,10 - 2,35μm. En estas bandas, las nubes tienen una gran reflectividad y aparecen blancas en la imagen, a diferencia de la nieve que aparece negra dado que en estos intervalos tiene una reflectancia muy pequeña. La nieve seca refleja aproximadamente el 90% de la radiación en la región visible e infrarrojo cercano; cuando se encuentra húmeda, la reflectancia es ligeramente menor. Estas propiedades hacen que la apariencia de la nieve en las imágenes sea también muy similar a las nubes; en imágenes de gran altitud, la presencia de sombras proyectadas por las nubes, permite establecer claramente la diferencia entre ambos cuerpos. Para el estudio de cubiertas como el hielo o la nieve se recomienda utilizar las micro-ondas. La razón estriba en que un objeto emite en longitudes de ondas cada vez más cortas cuanto mayor es su temperatura; por ello, sólo las cubiertas más frías emiten de forma apreciable en longitudes de onda tan largas como las micro-ondas. Reflectividad de los materiales construidos por el hombre. En el proceso de interpretación, es necesario identificar los objetos y rasgos que pueden servir como guía para la localización de las unidades en los mapas temáticos o bien para establecer las diferencias entre estos y los cuerpos naturales, tal como sucede en estudios urbanos. 128 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Los metales presentan notorias diferencias entre sí, según la forma como reflejan la radiación electromagnética. Materiales de ocurrencia común como la pintura blanca y pintura de aluminio, pueden diferenciarse claramente tanto en el rango visible como en el infrarrojo cercano. Entre los metales, el oro y la plata tienen niveles de reflexión muy próximos tanto en el rango visible como en el infrarrojo, pero el acero en cambio presenta una curva bastante distanciada de los demás metales. Es importante observar la mayor reflectancia del aluminio en relación con el acero en las regiones visibles e infrarrojo, ya que son materiales de construcción, que pueden encontrarse en condiciones normales, no es así en los casos del oro y la plata. Las pinturas juegan un papel importante, especialmente en estudios urbanos, ya que muchos objetos construidos por el hombre están recubiertos por pintura; no sólo el color de la pintura utilizada sino también el substrato sobre el cual se aplica, tiene influencia en la reflexión de la radiación electromagnética, especialmente en el infrarrojo, así la reflectancia del mismo tipo de pintura es mayor si se aplica sobre aluminio que aplicarla sobre un substrato negro. El hormigón presenta niveles de reflexión variables según factores como el uso y la humedad; así, el usado en aeropuertos presenta reflexión menor a causa de los derramamientos (acumulación) de aceite a través de los años; asimismo, la humedad también reduce el porcentaje de energía reflectada. Los materiales asfálticos tienen reflectancia relativamente alta en la región visible y ultravioleta.



3

EQUIPOS Y DISPOSITIVOS DE USO EN TELEDETECCIÓN

Tanto los sensores activos como los pasivos pueden ser clasificados dependiendo de si utilizan o no un sistema de escáner (scanner), y, a su vez, si generan o no imágenes en el proceso de detección. A) Según el Principio de Funcionamiento Los sensores activos y pasivos se agrupan en dos categorías: 1) de barrido (“scanning”), y 2) de no-barrido (“not scanning”). - Sensores de no-barrido: registran la radiación reflejada de un área de superficie de la Tierra en su totalidad en un mismo instante. Se conocen como sensores de cuadro, framing systems. Los datos pueden ser expresados en forma gráfica (imagen) o numérica. En esta categoría tenemos los sistemas fotográficos (forman imagen) y los radiómetros (no forman imagen). - Sensores de barrido: la imagen se forma por la adquisición secuencial de imágenes elementales del terreno o elementos de resolución; llamado “pixel”. Ejemplo, los sensores eletro-óptico-mecánicos, como las cámaras CCD, los radares, entre otros. B) Según el Tipo de Producto Los sistemas se clasifican en fotográficos y no-fotográficos. - En los sistemas fotográficos la energía está representada de manera continua (analógica). Los sistemas fotográficos son dispositivos, que mediante un sistema óptico (conjunto de lentes) registran la energía reflexiva del albedo de la superficie da Tierra en una película fotosensible, son los filmes fotográficos o detectores. Ejemplo: sistemas fotográficos aerotransportados como las cámaras métricas. - Los sistemas no-fotográficos incluyen los que no-generan imágenes y los generadores de imágenes. En éstos, la energía está representada en cantidades discretas. Los Sensores no-fotográficos son dispositivos utilizados para medir la intensidad de la radiación electromagnética de los albedos, proveniente de la superficie de la Tierra, en determinadas franjas espectrales del EEM. Ejemplo: los radiómetros. - Los radiómetros, son sistemas pasivos que miden la intensidad de la energía radiante (radiáncia), proveniente de todos los puntos de una superficie, dentro del campo de visión (FOV, Field of View) en determinadas regiones espectrales del EEM. Esas regiones generalmente son seleccionadas a través de un filtro que bloquea la restante radiación que incide en el sistema. Los radiómetros no-fotográficos, pueden ser clasificados como no-generadores de imágenes o generadores de imágenes. 130 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


B.1) Radiómetros no generadores de imágenes; Miden la radiancia de un albedo (objetivo) de la superficie terrestre, en forma de gráfico o numérica. En forma numérica registra la radiación en fajas (bandas) del espectro electromagnético. La mayoría de estos sensores opera en las regiones del espectro del infrarrojo termal (8 a 14 μm) y microondas (0,3 μm a 30 μm). Los radiómetros que dan una curva de los valores de radiancia, en una determinada banda del espectro electromagnético, son los espectros radiómetricos. B.2) Radiómetros generadores de imágenes; Son equipos que generan como resultado final una imagen de un área del terreno. También llamados scanners, generan una línea de barrido, que registran la radiación electromagnética en diferentes bandas del EEM, desde el ultravioleta hasta el infrarrojo termal (0,2 a 14 μm). Estos sensores generadores de imágenes, tienen cuatro dominios de resolución: espectral, espacial o geométrica, temporal y radiométrica. Sensores remotos pasivos: 1.) No utilizan sistema de escáner 1.a) No generan imágenes: Radiómetro de microondas, sensores magnéticos, gravímetros, Espectrómetro de Fourier. 1.b) Generadores de Imagen: Cámaras métricas análogas como las Pancromática, Color natural, Infrarroja, Color infrarrojo, Cámaras métricas digitales: Digital Frame Cameras, Linear Array Sensors. 2.) Utilizan sistema de escáner 2.a.) Generadores de Imagen: Image Plane Scanning, Object Plane Scanning Además, se cuenta con los sensores activos, tales como las tecnologías de RADAR o de LIDAR, consistentes en sistemas capaces de emitir una señal y posteriormente captar la señal reflejada por los objetos. La tecnología de radar es un ejemplo de un sensor remoto activo, la cual mide el retraso en el tiempo entre la emisión y el retorno de la señal, estableciendo de esta forma la localización, altura, velocidad y dirección del objeto. Sensores remotos activos: 3.) No utilizan escáner 3.a.) No generan imágenes: Radiómetro de microondas, Altímetro de microondas, LIDAR 4.) Utilizan escáner 4.a) Generadores de imagen: Image plane scanning Object plane scanning: Real aperture radar, Synthetic aperture radar. 3.1

Antecedentes históricos de sensores remotos aplicados en Teledetección:

El temprano desarrollo de la teledetección como campo científico está estrechamente ligado al desarrollo de la fotografía. Las primeras imágenes indelebles producidas por acción de la luz directa fueron las llamadas heliografías, efectuadas por el francés Nièpce en 1822. Atendiendo a la formación de imágenes, 131 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


pueden ser consideradas como las precursoras de cualquier sistema de percepción remota. El también francés Daguerre mejoró el procedimiento en 1839 que, a pesar de todo, seguía sin ser suficientemente operativo. Por esta razón, durante la siguiente década fue superado por el de Talbot, cuyo proceso negativo-positivo estableció las bases de la moderna fotografía. Si se toma en consideración el antecedente de la fotografía aérea como precedente directo de la teledetección, podrá establecerse el inicio de esta técnica en el año 1858, en el que, desde la canasta de un globo aerostático, Gaspar F. Tournachon ("Nadar") tomó las primeras fotografías de París. El desarrollo posterior de la aviación fue rápidamente aprovechado por la fotografía como eficaz medio de extensión de la experiencia que suponía volar en esa época. La primera fotografía desde un avión fue tomada por W. Wright en 1909, si bien la primera cámara aérea como tal no se desarrolla hasta la Primera Guerra Mundial, en 1915. La mejora de las emulsiones empleadas, el perfeccionamiento de las cámaras y la investigación sobre las propias plataformas de vuelo permitieron durante la Segunda Guerra Mundial el asentamiento de la fotografía aérea y el nacimiento de la fotointerpretación. Durante la década de los 50 se desarrollaron los primeros satélites de observación como medio de salvaguarda de la paz en pleno período de guerra fría entre los Estados Unidos de Norteamérica y la antigua URSS. El lanzamiento del Sputnik en 1957 por parte de la Unión Soviética marcó el hito. De forma casi inmediata los sectores civiles reaccionaron apostando por la utilización pacífica de la información proporcionada por los sensores orbitales. Fruto de ello fue la primera generación de satélites de observación meteorológica TIROS (Television and Infra-Red Observation Satellite), de carácter experimental, cuya primera unidad fue lanzada por los Estados Unidos el 1 de abril de 1960. A partir del décimo satélite de la serie en 1965, el programa fue asumido por la ESSA (Environmental Science Services Administration), poniéndose en órbita los primeros satélites meteorológicos auténticamente operativos, desde el ESSA-1, en 1966, hasta el ESSA-9, en 1969. A esta serie le siguió la muy conocida NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), el primero de cuyos satélites tomó el nombre de ITOS-1 (Improved TIROS Operational System). Este programa de observación meteorológica sigue vigente con la puesta en servicio del NOAA-14. Paralelamente a la serie NOAA, la antigua Unión Soviética puso en marcha su proyecto METEOR de satélites helio-sincrónicos con características similares a los anteriormente citados. Simultáneamente a estos programas, la NASA desarrolló otros de índole más científica, como el proyecto NIMBUS, que llegó a poner en órbita siete satélites entre 1964 y 1978, o el geoestacionario ATS, que generó seis satélites entre 1966 y 1974. La necesidad de establecer un sistema de observación meteorológica mundial, hoy denominado WWW (World Weather Watch), fomentó el desarrollo de los satélites geoestacionarios civiles a los que pertenecen el norteamericano GOES, el ruso GOMS y el europeo Meteosat, del que ya se han puesto en órbita varios de su segunda generación (MSG). Si bien son evidentes los beneficios obtenidos con la explotación de la información proporcionada por los satélites meteorológicos, la teledetección ha alcanzado una mayor popularidad a raíz de la puesta en marcha de programas de observación de la Tierra y de evaluación de los recursos naturales (Chuvieco, 1995). Entre ellos, quizá el más destacado ha sido -y es aún en la actualidad- el programa Landsat, que puso en órbita su primer satélite en 1972 con el nombre ERTS (Resource Technollogy Satellite ), siendo continuado con el Landsat-2, y así sucesivamente hasta el Landsat-5, operativo en la actualidad. De los



instrumentos que lleva a bordo, el sensor TM (Thematic Mapper ) proporciona unos datos de gran resolución espectral, por cuya razón es el que ha alcanzado actualmente mayor demanda. Con fines más cartográficos, el consorcio franco-belga-sueco SPOT desarrolló una familia de satélites de muy alta resolución espacial que, desde 1986, ha puesto en órbita tres satélites que están gozando de una gran aceptación, especialmente cuando los datos de su sensor HRV son explotados en combinación con los proporcionados por Landsat-TM. En esta misma línea, la irrupción en los últimos años en el ámbito civil de los datos procedentes de satélites de muy alta resolución espacial, como Ikonos, QuickBird y otros, con resoluciones por debajo del metro (60 cm en el caso de QuickBird), viene a satisfacer las demandas de los profesionales sobre aplicaciones de gran precisión geométrica, hasta entonces pertenecientes en exclusiva a la esfera militar. La escena de la teledetección ha empezado a completarse con la explotación de datos en regiones del espectro electromagnético hasta entonces no exploradas desde satélites. La extensión al dominio de las microondas mediante la incorporación de sistemas activos como el radar en sus múltiples versiones, como sistemas formadores de imágenes, como dispersómetros o como altímetros, ha proporcionado un nuevo auge a la teledetección. La utilización del radar se remonta a la Segunda Guerra Mundial, con la finalidad casi exclusiva de detectar aviones enemigos en vuelo. Sin embargo, posteriormente en la esfera civil, su eficaz aprovechamiento en modo lateral sobre aviones estimuló la investigación de nuevos procedimientos, con el fin de lograr la resolución espacial requerida para utilizarlo a bordo de satélites. De este modo, se desarrollaron los sistemas de radar de apertura sintética SAR (Synthetic Aperture Radar), de los cuales constituye un exponente muy importante el SAR del satélite ERS ( European Remote Sensing ) de la Agencia Espacial Europea , en cuyo programa participa España, con dos satélites en órbita, el primero lanzado en Julio de 1991 y el segundo en Abril de 1995, de cuya operación en tándem durante los últimos años se han obtenido resultados interferométricos muy interesantes y prometedores. Otro satélite expresamente diseñado para el radar es el canadiense Radarsat, cuyos primeros datos están comenzando a ser explotados en los últimos meses. Junto con el incremento de la resolución espacial y de la utilización de los datos Rádar, el desarrollo de las técnicas de intepretación hiper-espectral es otro de los campos de investigación actual en teledetección. Es de suponer que una de las vías naturales de evolución de las plataformas espaciales será sin duda la incorporación de sensores de mayor resolución espectral, como de hecho ya se utiliza en teledetección aérea. A partir de ahí se comenzará a sustituir el tradicional análisis multiespectral, basado en los datos de a lo sumo cinco o seis bandas, por el hiperespectral, que habrá de manejar datos de varios centenares de bandas simultáneamente. Ya existen satélites con sensores hiper-espectrales en órbita, como Hypeion, montado sobre el satélite experimental EO-1. La explotación de los datos que proporcionan los satélites y los sistemas sensores actuales no habría sido posible sin el desarrollo simultáneo de los sistemas de análisis de imagen. La incorporación de nuevas posibilidades de tratamiento y el robustecimiento de los procesos que ya estaban vigentes, unido todo ello a la simplificación de los procedimientos, la amigabilidad de los programas informáticos y la cada vez mayor potencia y rapidez de las plataformas de proceso, están permitiendo abordar problemas más complejos. Por otro lado, los datos espaciales procedentes de imágenes de satélite, constituyen volúmenes de información muy considerables, particularmente cuando los estudios se desarrollan sobre regiones 133 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


geográficas extensas. La herramienta capaz de gestionar eficazmente ese tipo de información son los sistemas de información geográfica (SIG) de carácter teselar o raster . Ha sido precisamente con el desarrollo de los SIG a cuando ha sido posible la gestión útil de la teledetección en muchos campos hasta entonces inexplorados. 3.2

Sensores remotos Pasivos y Activos aplicados en Teledetección

Como vimos en los primeros capítulos existe una amplia variedad de sistemas sensores remotos utilizados para la observación de la Tierra, entre los que se encuentran los sensores pasivos, como es el caso de los sensores ópticos que miden la radiación electromagnética emitida o reflejada por los objetos de la superficie terrestre. Entre éstos se incluyen los sistemas de escaneo óptico-mecánicos y los radiómetros, entre otros.

Figura 3.2.a. Características espectrales de detección en Sistemas sensores.

De este modo, estos sensores remotos se pueden clasificar de acuerdo con la manera en que exploran la superficie terrestre en dos clases: • 1. Definida en función de la exploración del campo de la imagen en una sola toma, como es el caso de los sistemas que no utilizan escáner. • 2. Definida por la exploración del campo de la imagen realizando un escaneo secuencial hasta completar la imagen, proceso que se obtiene a través de la superposición de imágenes individuales.

Figura 3.2.b. Características espectrales de detección en Sistemas sensores. 134 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


3.3

Sensores activos.

La radiación electromagnética entre las longitudes de onda de 1 mm y 300 cm, constituyen la región de microondas del espectro electromagnético. Entre los sensores activos de Percepción remota utilizados en Teledetección, destacan los enumerados a continuación. 3.3.1 SISTEMAS SENSORES RADAR Los sensores activos que trabajan en este rango se denominan radares. Los Rádares pueden dividirse en seis variantes: 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7)

Radar mono-frecuencia, Radar multi-polarizada, Radar polarizado, Radar circular, Radar multi-frecuencia, Radar pancromático y Radar poli-cromático.

Estos sensores tienen la ventaja sobre los sensores que operan en el visible e infrarrojo de que son independientes de la hora solar y de las condiciones atmosféricas, por lo que pueden usarse sobre áreas de cobertura nubosa muy persistente, y además detectan rugosidad, pendiente y conductividad eléctrica. El uso de longitudes de onda mayores, que no se encuentran en los espectros solar o terrestre, implica la necesidad de utilizar sensores activos, es decir aquellos que generan su propio flujo de radiación. Su mayor ventaja es que debido a su elevada longitud de onda (muy superior al tamaño de las gotas de agua en la atmósfera), no resulta absorbida por ésta. Además, al ser un haz artificial puede manipularse la forma en que se emite para, así, obtener el máximo de información. Las principales propiedades objeto de manipulación son (figura 3.3.1.a): - Ángulo de depresión, es el ángulo que forma la dirección de observación con la horizontal. Los valores varían en función de los objetivos, en estudios oceánicos y glaciológicos es menor que en trabajos sobre la superficie continental; - Ángulo de incidencia, es el ángulo que forma la dirección de observación con la perpendicular al objetivo, varía dentro de una misma imagen; - Polarización u orientación (horizontal o vertical) de la onda emitida por el sensor; la onda de vuelta también puede recibirse con polarización horizontal o vertical. De este modo aparecen cuatro posibles combinaciones (HH, HV, VH, VV) que pueden utilizarse como si fueran cuatro bandas ya que contienen diferente tipo de información.



Figura 3.3.1.a Principales propiedades de la observación con Radar

Su principal problema es su baja resolución espacial y el tamaño mínimo de un objeto identificable, el cual es directamente proporcional a la longitud de onda y la altura de observación, e inversamente proporcional al diámetro de apertura. La fórmula aplicable para la obtención de la resolución espacial que puede calcularse como: Rs = ʎH/Ø

Donde;

Rs es la resolución, ʎ= longitud de onda, H= altura de observación y Ø= diámetro de la antena. Si el radar se coloca sobre un avión, la altura es reducida y se obtienen resoluciones adecuadas, mientras que en el caso de utilizar un satélite para transportarlo ocurre todo lo contrario. Para paliar este problema se emplea el Radar de Apertura Sintética (SAR), cuyo principio de operación se basa en el efecto Doppler el cual afecta a la observación realizada cuando existe movimiento relativo entre el objeto y sensor. El Radar de Apertura Sintética SAR (Synthetic Aperture Radar) es un sistema formador de imágenes que compone los pulsos emitidos hacia un punto desde dos posiciones diferentes de la trayectoria, lo que permite emular (sintetizar) una antena de mayor apertura. La resolución acimutal de los radares es baja, y para compensarlo se necesitan antenas de grandes proporciones. Sistema activo que emite pulsos de energía electromagnética de longitud de onda comprendida entre 1 mm y 1 m, y que mide la radiación reflejada por la superficie. El sistema consiste en un mecanismo generador de pulsos electromagnéticos que, por un lado controlan la emisión de energía desde el transmisor y, por otro, accionan un mecanismo de registro. La antena emite un pulso y recibe la respuesta del terreno. Un conmutador electrónico (duplicador) evita la interferencia entre ambos pulsos. El receptor es un amplificador de la señal captadas por la antena. El pulso recibido es grabado para su procesamiento posterior en el segmento terrestre de la misión objeyo de estudio. En el rango espectral del radar no existe prácticamente ninguna banda de absorción del agua, lo que hace este sistema muy adecuado para el estudio de las zonas cubiertas por masas nubosas. Una modalidad muy utilizada de los sistemas de radar, es el radar lateral aerotransportado, denominado SLAR (Side Looking Airbone Radar).



La resolución que se obtiene es equivalente a la que se obtendría con una antena de tamaño igual a la distancia entre ambas observaciones. Sin embargo, existen más dificultades: - Los radares observan la superficie lateralmente (perspectiva oblicua) lo que implica notables deformaciones geométricas. - La señal de retorno no sólo depende del objeto detectado sino también de la distancia al sensor. - La interacción de las microondas con la superficie terrestre genera un fenómeno denominado “speckle”, debido a la integración de respuestas de diferentes objetivos en un único pixel. Éste se manifiesta como puntos blancos dispersos aleatoriamente por la imagen. - La resolución no es igual en la dirección paralela a la trayectoria que en la perpendicular a la misma. En esta última, el tamaño del pixel aumenta conforme el ángulo de incidencia es mayor. - La presencia de relieves modifica el ángulo local de incidencia de la señal de radar, transforma la superficie real en superficie proyectada modificando las distancias, y además supone la presencia de sombras. Clave

Longitud de onda (cm)

P

30-100

L

15-30

S

7,5-15

C

3,75-7,5

X

2,5-3,75

Ku

1,67-2,5

K

1,111-1,667

Ka

0,75-1,111

Tabla 3.1. Subdivisión de las longitudes de onda del radar

Resolución de un Radar; - Franja barrida: β h / cosƟ=ʎ h / Wcos2Ɵ - Resolución en profundidad (range resolution): Xr=c τ / 2senƟ - Resolución acimutal: Xa= ʎ h / L cosθ 3.3.1.1 Respuesta de los recursos terrestres en el rango de micro-ondas (Radar de imágenes) Entre todos los sensores descritos en este documento, el Radar presenta sus propias características, que lo distinguen de casi todos los demás sistemas de percepción remota. Entre las más importantes se pueden mencionar las siguientes: - Opera en una región del espectro electromagnético diferente a otros sensores, por lo tanto, mide diferentes características del terreno.



- El Radar también puede operar con ángulos de depresión bajos, suministrando una excelente impresión del relieve que facilita su interpretación y frecuentemente suministra datos únicos debido al efecto de sus sombras. - Desde el punto de vista de su geometría, es un sensor preciso y un medio muy rápido de obtener una visión general de conjunto. - La adquisición de datos por radares formadores de imágenes, no se ve significativamente afectada por limitaciones ambientales puesto que puede operar bajo condiciones climáticas adversas, en lugares y bajo circunstancias difíciles que no pueden ser superadas por otro sistema de percepción remota. - Dependiendo de su longitud de onda, puede penetrar la vegetación y también los primeros centímetros de suelo. - Por ser un sensor activo puede operar de día o de noche o a cualquier hora del día, facilitando los rendimientos durante su adquisición. - El Radar permite adquirir imágenes en las cuales la información geomorfológica se encuentra naturalmente resaltada, facilitando la interpretación de temas que tiene íntima relación con las características geomorfológicas. Las radiaciones emitidas por el radar son reflejadas por los objetos y recibidas nuevamente por la antena del sistema. Los factores más importantes que determinan la intensidad y dirección de las ondas reflejadas de radar, se pueden agrupar en los que dependen de las características del sistema de radar; en los factores relacionados con la topografía y rugosidad del terreno y, por último, en los relacionados con las propiedades físicas del terreno (figura 3.1).

Figura 3.3.1.b: Factores que afectan las ondas reflejadas de RADAR 138 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


a) Resolución espacial. E1 tamaño mínimo del terreno ("pixel") que puede ser diferenciado por un sistema de radar determina el que éste aparezca o no en una imagen. Si su dimensión es menor a los valores teóricos de resolución establecidos, los objetos no aparecen en la imagen. b) Angulo de depresión. La mayoría de los radares que producen imágenes emiten la señal oblicuamente. La inclinación de la superficie reflejada y el ángulo de incidencia de la radiación, determinan la dirección e intensidad de la señal reflejada.

Figura 3.3.1.c. Ángulo de depresión y retorno de energía

Una superficie rugosa produce reflexión difusa de una intensidad relativamente uniforme sin considerar la dirección de barrido o ángulo de depresión del sistema de Radar. Dispersa la energía incidente en todas direcciones, causando una reflexión de poca energía hacia la antena. Una superficie plana refleja la energía incidente en una dirección, actuando como un espejo. Si la superficie plana está en ángulo recto con el rayo de energía incidente, el retorno de energía hacia la antena será intenso; si la superficie se encuentra a cualquier otro ángulo, este retorno será nulo. El retorno relativamente uniforme de una superficie quebrada (áspera) decrece un poco a bajos ángulos de depresión debido al doble recorrido en distancia. La figura 3.3.1.c, muestra que, con valores bajos e intermedios del ángulo de depresión, la reflexión especular producida por el terreno plano hace que retorne poca o ninguna energía a la antena.



Figura 3.3.1.d: Ángulo de depresión y retorno de energía

Algunos objetos de la superficie terrestre como un camino o sembrado con maíz presentan una reflexión difusa en la región de microondas. Otras formas como áreas de cemento son reflectores especiales. Las superficies planas de agua son reflectores especulares por excelencia y como generalmente el ángulo de vista con el haz de energía emitido por la antena no es un ángulo recto, entonces producen una reflexión especular que no regresa a la antena. Como resultado las imágenes de ríos, lagos, etc., obtenidas con SLAR aparecerán completamente negras. Contrariamente, la relación de superficies horizontales y verticales, por ejemplo, un edificio situado después de una carretera, pueden en conjunto actuar como un reflector de esquina retornando a la antena gran parte de la energía incidente. Tales superficies aparecen en las imágenes de radar miles de veces más brillantes que superficies difusas de igual tamaño. c) Topografía y rugosidad del terreno. Es conveniente establecer la diferencia entre rugosidad de la superficie y relieve topográfico, el cual es medido en metros y cientos de metros e incluye colinas, montañas, valles y cañones, formas que aparecen en las imágenes por medio de sombras y tonos muy claros. La rugosidad promedio de la superficie dentro de un "pixel" en el terreno, determina la intensidad de retorno para ese pixel. La rugosidad del terreno está determinada por las formas texturales de la superficie tales como hojas, ramas, arena, grava y guijarros.



Las superficies pueden ser agrupadas en categorías de rugosidad (Sabins 1978): a. Superficie plana la cual refleja toda la energía incidente de radar con un ángulo de reflexión igual y opuesto al ángulo de incidencia. b. Una superficie rugosa que dispersa en forma difusa la energía en todos los ángulos. c. Una superficie de rugosidad intermedia lo cual refleja parte de la energía incidente y dispersa en forma difusa al resto de la energía. d) Propiedades físicas del terreno. Las propiedades de las superficies naturales que controlan sus respuestas espectrales de Radar son principalmente la rugosidad de la superficie y el contenido de humedad. La geometría y la constante dieléctrica de los objetos son las dos características físicas que más influyen sobre la reflexión de las ondas de radar. Sin embargo, las propiedades dieléctricas por si mismas son muy poco consideradas en la interpretación de las imágenes. La profundidad de penetración de las ondas de Radar en el suelo varía inversamente con la constante dieléctrica de los materiales y directamente con la longitud de onda. Un incremento en la constante dieléctrica aumenta la reflectividad de la superficie. Por lo tanto, una superficie húmeda refleja más rápido la energía de Radar que una superficie seca. Es difícil medir la constante dieléctrica, de los materiales naturales y pocos valores han sido publicados. Si la señal de Rádar penetra la superficie terrestre, la señal reflejada será función de los parámetros tanto superficiales como internos del objeto. Esto es lo que sucede cuando una capa de vegetación refleja las ondas de radar, ya que en general también el terreno produce reflexión. 3.3.2

SISTEMA SENSOR LIDAR (Light Detection and Ranging)

Es un sistema activo que opera entre el ultravioleta y el infrarrojo cercano. Está formado por un láser que emite radiación en pulsos, o de manera continua, y que es recogida por medio de un sistema óptico. Los Componentes de un sistema Sensor LIDAR viene definidos por los siguientes dispositivos: • ALS Escáner Láser Aerotransportado. Emite pulsos de luz infrarroja que servirán para determinar la distancia entre el sensor y el terreno. • GPS Diferencial. Mediante el uso de un receptor en el avión y uno o varios en estaciones de control terrestres (en puntos de coordenadas conocidas), se obtiene la posición y altura del avión. • Sistema Inercial de Navegación (Inertial Navigation System) ó IMU (Inertial Measurement Unit). Nos informa de los giros y de la trayectoria del avión. • Cámara de video digital (opcional), que permite obtener una imagen de la zona de estudio, que servirá para la mejor interpretación de los resultados. Esta puede montarse en algunos sistemas junto al ALS.



• Medio aéreo. Puede ser un avión o un helicóptero. Cuando se quiere primar la productividad y el área es grande se utiliza el avión, y cuando se quiere mayor densidad de puntos se usa el helicóptero, debido a que este puede volar más lento y bajo.

Figura 3.3.2.a: Visualización de la metodología y representación de parámetros en LIDAR.

Unidades de medida inercial (IMU) y Sistemas de navegación inercial (INS) • Unen la aceleración (acelerómetros) y los cambios de velocidad angular (giróscopos) para establecer la posición en el espacio, a partir de la solución de un conjunto de ecuaciones diferenciales. • Dan medida de posición relativa. • Errores acumulativos (igual que odometría) • Pueden unirse a otros sensores (GPS, compases, cámaras de fotografía y/o video...) para corregir desviaciones en la posición estimada. Las medidas obtenidas por los tres componentes principales, ALS, GPS y INS, se toman con una misma etiqueta de tiempos acorde con el GPS, de modo que se pueden relacionar fácilmente en el cálculo posterior. · El LIDAR es un sistema activo destinado principalmente al estudio de la atmósfera. Emite pulsos de luz polarizada entre el ultravioleta y el infrarrojo próximo, mediante emisor láser. · El efecto producido por la interacción atmosférica se recoge a través de un sistema óptico en un detector que envía la señal al sistema de almacenamiento para su posterior estudio informatizado. · Existen sistemas LIDAR específicos para cada tipo de dispersión atmosférica, pudiéndose caracterizar la composición en aerosoles de la atmósfera y la cantidad de contaminantes sólidos, así como establecer medidas de la temperatura, humedad y presión del aire, y una estimación de la velocidad del viento. El sistema LIDAR obtiene también la siguiente información. • Por cada pulso emitido puede captar 2 o más ecos. Esto nos permite recoger información a diferentes alturas. Por ejemplo, si estamos sobrevolando una zona arbolada, el primer eco puede responder a la copa de los árboles y el último a la superficie terrestre. 142 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


•

La intensidad reflejada. Puede ser muy útil para la clasificación posterior.

Las características y ventajas principales de los Dispositivos Fotogramétricos incluidos en un Sistema LIDAR a destacar son: -

Precisión Parámetros de obtención directa POSICION; Latitud, longitud, altura elipsoidal. ACTITUD; Alabeo, Cabeceo, Dirección.

Figura 3.3.2.b: Especificaciones Absolutas de Exactitud

Este sistema sólo es efectivo sobre áreas libres de nubes, y tiene una resolución mayor que los sensores radar de microondas. Existen distintos sistemas LIDAR, de acuerdo a los principales tipos de dispersión:

-

Dispersión de Mie, Dispersión de Rayleigh y Raman, Dispersión de resonancia de absorción diferencial y de fluorescencia inducida.

Dispersión Rayleigh (atmospheric molecular / particles diameter smaller than wavelength) Es la más común. La radiación interactúa con partículas y moléculas atmosféricas de tamaño inferior que las longitudes de onda de la radiación incidente (fotones). El tipo de Dispersión Rayleigh cambia con el tamaño de la partícula. Donde la Radiación Electromagnética interactúa con partículas, tan chicas como las longitudes de onda (moléculas de oxígeno y nitrógeno) el grado de Dispersión Rayleigh es inversamente proporcional a un cuarto de longitud de onda. Indica que el efecto Dispersión Rayleigh aumenta hacia las longitudes de onda cortas y disminuya hacia las longitudes de onda largas. El cielo azul es una manifestación de este tipo de dispersión, y en ausencia de la cual el cielo se vería negro. Dispersión Mie (atmospheric molecular / particles diameter same size as diameters of wavelength) La longitud de onda de la radiación y el tamaño de las partículas de la atmósfera son de igual diámetro. Ejemplo, vapor de agua y partículas de polvo. Esta Dispersión Mie tiene mayor influencia hacia las longitudes de onda más largas. Los atardeceres rojos son un ejemplo Significante en los días ligeramente nublados.



Dispersión No Selectiva (particles diameter larger than wavelength) Afecta a todas las longitudes de onda utilizadas en sensores remotos, de forma más o menos igual. Ocurre cuando las partículas atmosféricas productoras de la dispersión (el agua y polvo) son más grandes que la longitud de onda de la energía que actúa recíprocamente con el medio. En este proceso se dispersan cantidades similares de luz roja, verde y azul, lo que da a las nubes, la niebla y el fuego el color blanco. La energía puede dispersarse fuera de la dirección del campo de visión del sensor orbital. La energía dispersada que se dirige al campo de visión del sensor, se denomina ruido (este ruido no tiene relación con los ruidos producidos por perturbaciones y fluctuaciones electrónicas en los sistemas del sensor). Tipos de LIDAR A) Por tipo de láser: • LIDAR de pulsos. El proceso para la medición de la distancia entre el sensor y el terreno se lleva cabo mediante la medición del tiempo que tarda un pulso desde que es emitido hasta que es recibido. El emisor funciona emitiendo pulsos de luz. • LIDAR de medición de fase. En este caso el emisor emite un haz láser continuo. Cuando recibe la señal reflejada mide la diferencia de fase entre la emitida y la reflejada. Conocida esta solo hay que resolver el número de longitud de ondas enteras que ha recorrido (ambigüedades). B) Por tipo de escaneado: • Líneas. Dispone de un espejo rotatorio en un sólo sentido que va desviando el haz láser. Produce líneas paralelas en el terreno como patrón de escaneado. El inconveniente principal de este sistema es que al girar el espejo en una sola dirección no siempre tenemos mediciones. • Zigzag. En este caso el espejo es rotatorio en dos sentidos (ida y vuelta). Produce líneas en zigzag como patrón de escaneado. Tiene la ventaja de que siempre está midiendo, pero al tener que cambiar de sentido de giro la aceleración del espejo varía según su posición. Esto hace que en las zonas cercanas al límite de escaneado lateral (donde varia el sentido de rotación del espejo), la densidad de puntos escaneados sea mayor que en el nadir. • De fibra óptica. Desde la fibra central de un cable de fibra óptica y con la ayuda de unos pequeños espejos, el haz láser es desviado a las fibras laterales montadas alrededor del eje. Este sistema produce una huella en forma de una especie de circunferencias solapadas. Al ser los espejos pequeños, la velocidad de toma de datos aumenta respecto a los otros sistemas, pero el ángulo de escaneado (FOV) es menor. • Elíptico (Palmer). En este caso el haz láser es desviado por dos espejos que producen un patrón de escaneado elíptico. Como ventajas del método podemos comentar que el terreno es a veces escaneado desde diferentes perspectivas, aunque el tener dos espejos incrementa la dificultad al tener dos medidores angulares. Cada uno de estos tipos de LIDAR se orienta a aplicaciones específicas. Hasta el momento, los más desarrollados son aquellos que intentan explorar situaciones atmosféricas: detección de aerosoles y



partículas contaminantes del aire, medición de la humedad, presión y temperatura del aire, y estimación de la velocidad del viento.

Figura 3.3.2.c: Firmas espectrales en sistema LIDAR En lo que se refiere a la teledetección de cubiertas terrestres, el LIDAR más utilizado es el de fluorescencia inducida que permite detectar manchas de aceite, alga y contaminantes del agua, condiciones de humedad en la vegetación, contenido de pigmentos y cálculos de biomasa. Los productos estándar fotogramétricos derivados de los datos LIDAR incluyen modelos de contorno y elevación para orto-fotos. Para la obtención de contornos precisos se requiere un post- procesamiento de los datos iniciales. Puesto que los datos LIDAR son obtenidos sobre los objetos elevados (por ejemplo; edificios), se usan sofisticados algoritmos para eliminar los puntos relativos a estos objetos. Debido a la gran densidad de puntos, se requieren muy pocas líneas de quiebre, si acaso, para representar con precisión el terreno. No obstante, la presencia del sistema LIDAR y el uso de software de post-procesamiento, los procedimientos de validación deberán ser incorporados en el proceso para asegurarse de que los contornos finales sean representativos del terreno analizado. El usuario final también deberá considerar que los contornos derivados de LIDAR tendrán una apariencia diferente a aquellos compilados mediante técnicas fotogramétricas convencionales. Debido a la densidad de puntos obtenida, los contornos derivados de LIDAR, aunque altamente precisos, tenderán a tener una apariencia más quebrada.



El post-procesamiento y la verificación en 3D también son recomendables cuando se hace uso de datos LIDAR para la generación de orto-foto digital. Aunque los requerimientos de precisión vertical para la generación de orto-fotos son menos estrictos que para la generación de contornos, los datos deberán ser verificados para detectar errores de bulto. No se requiere necesariamente que los puntos en edificios sean eliminados. De hecho, los edificios modelados con datos LIDAR serán rectificados en su verdadera posición (orto-foto verdadera) y las distorsiones radiales eliminadas causadas por inclinación de los edificios. Esta mejoría es de alguna manera afectada por el hecho de que los bordes de edificios pueden tender a verse redondeados; dependiendo esto de la localización de los puntos relativos al borde del edificio. Con el post- procesamiento se pueden obtener los siguientes datos: • • • • • • • •

Extracción de cota suelo Extracción de edificios Extracción de árboles y masas forestales Herramientas de depuración del terreno Creación de vectores tridimensionales Herramienta de cuadratura de edificios Herramienta de edición. Recorte de imágenes

La precisión de los datos obtenidos mediante la técnica LIDAR dependen de: • • • •

La frecuencia del pulso. La altura de vuelo. El diámetro del rayo láser (dependiente del sistema) La calidad de los datos GPS / IMU y los procedimientos de post procesamiento.

Se puede llegar a precisiones de 1 metro en las coordenadas de posición y unos 15 cm en la coordenada de altura, si las condiciones en las que se efectúan las medidas son óptimas. Sin embargo, para cualquier aplicación a gran escala y que requiera una elevada precisión, los datos obtenidos se tendrán que comparar con otras técnicas. En los últimos años se han desarrollado sistemas LÍDAR para la generación de modelos digitales de elevación de alta precisión. Usualmente se superponen los puntos obtenidos (con sus tres coordenadas dimensionales) sobre imágenes digitales. Para lograrlo se usan estaciones fotogramétricas digitales. Formatos de archivo La mayor parte de sistemas y aplicaciones LIDAR trabajan con un mismo formato, el formato LAS, cuya especificación ha sido desarrollada por la American Society for Photogrammetry & Remote Sensing (ASPRS), y que se ha convertido en un estándar de referencia para trabajar con datos LIDAR.



LAS es un formato de archivo público que permite el intercambio de ficheros que contienen información de una nube de puntos tridimensional. El formato LAS es un archivo binario que mantiene toda la información procedente del sistema LIDAR y conserva la misma según la propia naturaleza de los datos y del sistema de captura utilizado. Detección de velocidades Es la tecnología que emplean las pistolas láser de la policía para determinar la velocidad de los vehículos que circulan en el tráfico rodado. Se diferencia del radar en que en lugar de usar ondas de radio se usa un haz de luz láser pulsante en la banda del infrarrojo cuya frecuencia de pulsación es de 33MHz y cuya longitud de onda es de 904nm. LIDAR vs RADAR Las ventajas del LIDAR frente al RADAR son varias: • Es mucho más rápido. En circunstancias normales puede obtener la velocidad del vehículo en sólo 3 décimas de segundo. • Como emite un haz de luz láser, el haz no diverge tanto y es mucho más estrecho que el del radar, que se dispersa y rebota en el entorno. El haz láser forma un cono muy estrecho. A unos 500 metros tiene una anchura aproximada de 2,5 metros de diámetro, con lo que se puede apuntar la pistola a un vehículo concreto y determinar su velocidad, aunque haya más coches circulando a su alrededor. Puede, por lo tanto, emplearse en tráfico intenso apuntándose a los vehículos que se escojan. Además, debido a esta manera de funcionar y su rapidez, la detección mediante detectores que se encuentren instalados en los vehículos iluminados por el haz es bastante ineficaz, ya que cuando el detector alerta de la presencia del láser es demasiado tarde, porque la pistola ya ha registrado su velocidad. • Es más fácil de manejar, transportar y mantener. • Es más económico que un radar. • Puede funcionar, al igual que el radar, por la noche, en lluvia, desde puentes, en vehículos estacionados, en modo automático o manual, etc. 3.4

Cámaras fotográficas

Este tipo de sensores se siguen empleando en la actualidad, aunque en mucha menor medida que hace algunos años. Basan su funcionamiento en la impresión de la imagen enfocada en una película fotosensible. La escala de la fotografía depende de la longitud focal de la lente o sistema de lentes y de la altura del sensor sobre la superficie terrestre. En general se reconocen seis tipos de cámaras: a) b) c) d) e) f)

cámaras para cartografía, cámaras de reconocimiento, cámaras de franja, cámaras panorámicas, cámaras con multilentes y arreglo de multicámaras. 147



Los sistemas basados en este principio se pueden dividir según varios criterios, a) b) c)

según el tipo de película tenemos sensores pancromáticos, color e infrarrojo; según el número de objetivos, sensores mono o multibanda; según el ángulo de observación, fotografía vertical y oblicua

Los problemas de estos sensores es que sólo pueden emplearse de día, las nubes son un gran problema y la película es de un solo uso. Como es obvio su utilización en satélites es nula, siendo su campo de aplicación en plataformas aéreas, y en algunas ocasiones como complemento añadido a otros sistemas sensores. 3.5

Exploradores de vidicon

Se trata de un sistema similar a la cámara de televisión, que puede trabajar en forma pancromática o multibanda. En estos sistemas la imagen se enfoca sobre un fotoconductor y se construye una réplica electrónica de la imagen óptica. Esta copia se mantiene hasta que un haz de electrones escanea de nuevo la superficie y restaura el equilibrio de partida. En el caso del RBV (Return Beam Vidicon), instalados en los Landsat, la señal deriva de la porción no usada del haz de electrones que retorna por la misma trayectoria del rayo incidente y se amplifica en un multiplicador de electrones. Este sensor tiene mayor sensibilidad a bajos niveles de luz, y mayor resolución que el vidicon ordinario operando simultáneamente en cada banda. Estas cámaras han demostrado ser muy valiosas al proporcionar datos en tiempo real o casi real, especialmente de satélites meteorológicos. Básicamente Return Beam Vidicon Camera (RBV) es un sistema de imágenes que opera en un sólo rango espectral de 0,505 a 0,750 micrómetros con 25 metros de resolución espacial. Su funcionamiento es semejante a una cámara de televisión y permite el registro instantáneo de un área del terreno. La energía proveniente de toda la escena, sensibiliza la superficie fotosensible de la cámara durante un determinado tiempo, para que la imagen del terreno sea barrida por un haz de electrones. La señal de vídeo puede ser transmitida telemétricamente. Los datos obtenidos por el Earth Observation Center, NASDA, cubren un área circular de 5.000 kilómetros de diámetro. La NASDA recibe los datos RBV semanalmente, los procesa y archiva imágenes para hacerlas disponibles en forma de cinta magnética e imágenes. 3.6

Radiómetros de microondas.

Como habíamos comentado en apartados anteriores, una adecuada clasificación de los sensores para sus aplicaciones en Teledetección, sería entre sensores activos (generan su propia radiación y la reciben rebotada) y sensores pasivos (reciben radiación emitida o reflejada por la Tierra). Entre los sensores pasivos están los sensores fotográficos, óptico-electrónicos que combinan una óptica similar a la fotográfica y un sistema de detección electrónica (detectores de barrido y empuje), espectrómetros de imagen, y de antena (radiómetros de microondas). 148 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Por lo que se refiere a los sensores activos, actualmente se enumeran los Sistemas Radar y LIDAR (basado en tecnología láser) como principales herramientas de análisis en Teledetección (apartado anterior). En un sistema óptico-electrónico, la radiancia recibida por los componentes ópticos, se descompone en varias longitudes de onda, cada una de ellas se envía a un conjunto de detectores sensibles a esa región del espectro que la amplifican y la convierten en señal eléctrica y finalmente en un valor numérico conocido como Nivel Digital (ND). Estos valores numéricos pueden convertirse otra vez a valores de radiancia conociendo los coeficientes de calibrado. Existen dos grandes tipos de sistemas óptico-electrónicos: los radiómetros de barrido y los radiómetros de empuje (figura 3.6.a.)

Figura 3.6.a: Tipos de radiómetros multi-espectrales y métodos de barrido.

Exploran la superficie mediante el barrido de la escena, gracias a un espejo basculante, cuyo eje de oscilación es paralelo a la trayectoria del satélite portador. Antes de ser registrada, la señal puede ser descompuesta ópticamente en varias bandas espectrales, cada una de las cuales se envía a un detector para formar una imagen multi-espectral. Si se conocen los parámetros de calibración del sensor y las condiciones de adquisición, es posible transformar los niveles digitales de la imagen en valores físicos de radiancia. Los valores numéricos son almacenados a bordo del satélite para su emisión posterior cuando entre en el cono de recepción de las estaciones de seguimiento, o transmitidos inmediatamente a una constelación de satélites repetidores.



3.6.1

Exploradores de barrido y de empuje

Los exploradores de barrido o barredores, suelen estar formados por un espejo móvil que oscila perpendicularmente a la trayectoria del satélite y escanea una línea de terreno a ambos lados de la traza del satélite. La radiación recibida en el espejo llega a una serie de detectores que la convierten en un valor numérico y los datos son transmitidos a tierra para su posterior procesamiento. La señal recibida desde el espejo se muestrea a intervalos regulares y conforma la unidad mínima de información adquirida por el sensor. Para sensores multi-espectrales, las diferentes longitudes de ondas que componen la señal, son dirigidas hacia detectores sensibles a dichas radiaciones, quienes registran el valor radiométrico para cada banda. Los radiómetros de barrido son los más habituales en teledetección. El espejo móvil que oscila perpendicularmente a la dirección de la trayectoria permite explorar una franja de terreno a ambos lados de ésta. Cada movimiento del espejo supone que se envíe información de una franja distinta al conjunto de sensores. Los exploradores de empuje (pushbroom) o barredores lineales, eliminan el espejo oscilante e incorpora una matriz lineal de detectores. Cada elemento de una línea corresponde a un detector y la imagen se forma a medida que el satélite se mueve a lo largo de su trayectoria. Este sistema mejora la relación S/N (señal / ruido) de los Barredores mecánicos en los que un sólo detector explora cada línea secuencialmente.

Figura 3.6.1.a: Tipos de radiómetros multi-espectrales de barrido y de empuje

Con la puesta en órbita del satélite SPOT se introdujo un nuevo sistema de exploración que prescinde del espejo oscilante. Los detectores se disponen en líneas, de modo que abarquen simultáneamente todo el campo de visión. La línea de detectores se va excitando ordenadamente con el movimiento del satélite. En general, estos sistemas aumentan la resolución espacial del sensor, pues al eliminar partes móviles minimizan el error introducido por la falta de sincronía entre el su movimiento y el de la plataforma. 150 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La captura de datos no se realiza píxel a píxel sino línea a línea. Presentan el inconveniente de la dificultad de calibrar todas las cadenas de detectores, para que todos mantengan los mismos coeficientes de conversión de radiancia a nivel digital.

Figura 3.6.1.b: Explorador de barrido (detalle visual)

Los radiómetros de empuje eliminan el espejo oscilante al disponer de una cadena con un gran número de detectores de manera que se cubre todo el campo visual del sensor. Ello permite aumentar la resolución espacial y reducir los errores geométricos ya que se ha eliminado la parte móvil, y poco robusta, de los detectores de barrido. Como contrapartida resulta bastante compleja la calibración de todos los sensores al mismo tiempo para que se comporten de forma homogénea. Estos problemas son especialmente graves en el infrarrojo. En el futuro se dispondrá de sensores capaces de captar toda la imagen, como una matriz bidimensional, al mismo tiempo; de esta forma se reducirán los problemas de tipo geométrico.



Figura 3.6.1.c: Explorador por empuje (detalle visual)

Los espectrómetros de imagen constituyen una nueva generación de instrumentos cuya misión es obtener imágenes en un gran número de bandas espectrales (entre 64 y 200 bandas a intervalos de 10-20 nm) obteniendo un espectro casi continuo de radiación. Existen radiómetros de barrido y empuje. Para obtener imágenes de alta resolución espacial se utilizan espectrómetros aerotransportados como el sensor AVIRIS (Airbone Visible/Infra-Red Imaging Spectrometer) con 210 bandas entre 0.4 y 2.4 y 20 metros de resolución espacial. Los radiómetros de microondas están compuestos por una antena que actúa como elemento receptor y amplificador de la señal de microondas (que es muy débil) y un detector. En este tipo de sistemas, la resolución espacial es inversamente proporcional al diámetro de la antena y directamente proporcional a la longitud de onda. Además, se necesitan tamaños de píxel lo suficientemente grandes para recoger una señal de radiación lo suficientemente amplia. Por tanto, la resolución espacial es pequeña y sólo pueden aplicarse en estudios globales. Los radiómetros de microondas, siguen las mismas leyes que los sensores que miden emisividad en frecuencias ópticas (un cuerpo emite energía si está a más de 0 K), y normalmente sirven para corregir los datos de los sensores ópticos. Las aplicaciones de estos sensores son muy amplias y se centran en el campo de la meteorología, hidrología y oceanografía. 152 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La cartografía de la capa de hielo y nieve es uno de los usos principales, debido a que estos sensores son muy sensibles a las altas temperaturas y también por su capacidad para penetrar las capas nubosas. La teledetección pasiva en el intervalo espectral de las microondas es, en concepto, similar a la teledetección en el rango térmico. Todos los objetos emiten energía en el rango de las microondas, aunque en cantidades pequeñas. Los sensores de microondas registran esta radicación y a partir de esta medida puede estimarse la temperatura de un cuerpo ya que la intensidad de la radiación en el intervalo de las microondas es, según la simplificación de Planck, proporcional a la temperatura del objeto. Los sensores pasivos que registran la radiación electromagnética procedente de la superficie terrestre en el intervalo espectral de las microondas, aproximadamente entre 1 mm y 30 cm. Este tipo de sensores aprovechan las propiedades especiales de la radiación de onda larga la cual no es afectada por la atenuación atmosférica por lo tanto tiene la capacidad de penetrar a través de las nubes, niebla, etc., excepto la lluvia de gran intensidad. Dadas las características propias de la energía registrada por este tipo de sensores se obtiene una intensidad de señal baja en comparación con las longitudes de onda del rango óptico, razón por la que el campo de visión debe ser suficientemente amplio para detectar suficiente energía para registrar una señal, por ello, los sensores de microondas se caracterizan por su baja resolución espacial. Son comúnmente utilizados en estudios globales dejando de lado los análisis a escala regional o local. La radiación que registra un sensor de microondas procede conjuntamente de la emisión de la atmósfera, la reflexión de la superficie, la emisión de la superficie y la energía transmitida desde el subsuelo. Los sensores de microondas trabajan con una antena larga que recoge la señal, esta señal se compara con las fuentes de calibración a bordo del satélite, la diferencia de intensidad se relaciona con la temperatura y la señal se amplifica y se registra como resultado final. Estos métodos son utilizados en la generación de perfiles con las aplicaciones relacionadas en el campo de la meteorología, hidrología y oceanografía. Los radiómetros de microondas pasivos observan la radiación termal emitida por la superficie del mar en la porción de microondas del espectro. A esas longitudes de ondas largas no existe dispersión por aerosoles, niebla, polvo o pequeñas partículas de agua en las nubes, por lo que son dispositivos para todo tipo de clima. Aunque las intensidades de la radiación de microondas son muy bajas comparadas con las de otras longitudes de onda, tienen la gran ventaja de que la cubierta nubosa no representa un obstáculo. Consta de un elemento direccional, un receptor que selecciona y amplifica la señal y un detector. En estos sistemas el IFOV (Instantaneous Field Of View) es circular con resolución espacial proporcional al diámetro de apertura. Las principales características de este tipo de sensores son su baja resolución espacial, el ancho rango observable de emisividad superficial y su independencia de las condiciones atmosféricas. 153 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


El primer factor es también la mayor limitación del sistema, sin embargo se han utilizado con éxito en cartografía de hielo y nieve gracias a ser muy sensible a bajas temperaturas así como en hidrología y oceanografía. Miden la intensidad radiante de longitudes de onda comprendidas entre 1 y 100 mm. Pueden utilizarse en condiciones de nubosidad o falta de iluminación. La resolución de estos sistemas es directamente proporcional al diámetro de apertura de la antena receptora e inversamente proporcional a la longitud de la onda explorada. Los radiómetros de microondas son resolutivos y útiles en campañas sobre las zonas polares, cuya alta reflectividad dificulta la observación en el espectro visible. 3.6.2

Sensores pasivos de microondas;

El radar trabaja en una banda comprendida entre 1 mm y 1 m. Se basan en el principio de que las microondas artificiales enviadas en una dirección determinada chocan con los objetos y son dispersadas. La energía dispersada se recibe, se amplifica y se analiza para determinar la localización y las propiedades de los objetos. Puesto que puede medirse también el tiempo que tarda un pulso de radiación en ir y volver, puede conocerse la distancia recorrida y generar así modelos digitales de elevaciones (aunque con problemas ya que quedan zonas de sombra en áreas abruptas). Debido a su capacidad para trabajar sean cuales sean las condiciones atmosféricas su uso se ha extendido considerablemente, especialmente en zonas con cobertura nubosa persistente. Según la orientación con la que el sensor capta imágenes (Figura 3.6.2.a), se distingue entre sensores de: §

Orientación vertical, habitual en satélites de resolución espacial baja (meteosat) o media (Landsat) § Orientación oblicua, típica del radar § Orientación modificable, aparece en los sensores de alta resolución a partir del SPOT-IHV. Permite mantener una elevada resolución espacial y tener una resolución temporal (tiempo de revisita) también elevada. En la actualidad no se toman imágenes de toda la superficie terrestre de forma sistemática, sino que el sensor es orientado por encargo al objetivo de análisis y al ámbito geográfico de aplicación. El inconveniente es que es difícil encontrar imágenes a posteriori, ya que sólo se toman aquellas imágenes que se han encargado previamente. La emitancia de la superficie terrestre en esta región del espectro es mínima por lo que apenas se han utilizado sensores pasivos para su detección. Una excepción importante es su utilización para detectar la presencia de hielo sobre la superficie marina.



Aunque hielo y agua serían muy fácilmente diferenciables utilizando la luz visible, en la práctica la casi constante cubierta nubosa o de niebla y la falta de luz solar directa en buena parte del año en las latitudes altas, imposibilita su uso.

Figura 3.6.2.a: Tipos de sensores en función de su orientación

Por tanto, se van a utilizar radiómetros pasivos de microondas para recoger la escasa radiación de microondas emitida desde la superficie terrestre. La clave para su utilización está en la diferente emisividad del hielo (0.8 - 0.97 para ʎ=15.5mm) y del agua (0.44 para ʎ =15.5mm) que, junto a la presencia de límites claros entre ambos estados, permite distinguirlos claramente. Existen diversos tipos de interferencias, en primer lugar, el ruido introducido por la atmósfera con carácter aleatorio tanto en el espacio como en el tiempo. Este puede eliminarse calculando medias mensuales para obtener datos de concentración de hielo más que de presencia-ausencia de hielo. En segundo lugar, los pixeles cercanos a Tierra pueden sufrir una contaminación continental ya que la superficie terrestre tiene una alta emisividad en la región de microondas y aparecer como zonas de hielo, la solución sería cruzar el mapa resultante con un mapa de temperatura marina. La radiación de microondas emitida por la superficie terrestre se ha utilizado también para obtener mapas de espesor de la cubierta de nieve. La superficie terrestre tiene una gran emisividad, pero el flujo de radiación es dispersado por la nieve, a mayor espesor de nieve mayor dispersión y menos radiación llegará al sensor. La presencia de objetos por encima de la cubierta nubosa puede complicar notablemente los resultados por lo que se debe utilizar información complementaria de otras bandas. No da buenos resultados en áreas con una cubierta de nieve o hielo importante (Islandia o Groenlandia) ya que la dispersión es total con unos pocos metros de espesor de nieve. Los satélites Nimbus-5 y Nimbus-7, así como otros satélites meteorológicos posteriores están dotados de sensores pasivos de microondas. 155 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


3.6.3 Espectro-radiómetro computerizado. El principal objetivo del uso de estos instrumentos es medir la radiación global a nivel de la superficie terrestre cubriendo el rango solar (onda corta) y terrestre (onda larga). En la siguiente tabla se pueden observar las características de los diferentes instrumentos de sensado remoto pasivo que utilizados actualmente en investigación. Instrumento (q)

Modelo

Rango Espectral

Radiómetro UV-A

MS-210A, EKO Ins Trading Co.

315nm - 400nm

Radiómetro UV-B

MS-210D, EKO Ins Trading Co.

280nm -320nm

Piranómetro

Kipp & Zonen Holland

Pirgeómetro

Eppley Laboratory (model PIR)

Fotómetro Solar #

CIMEL (c)

305nm - 2800nm 4µm - 50 µm 1020, 940, 870, 670, 500, 440, 380, 340nm

Cuadro 3.6.3. Tipos de Espectro-radiómetros y rangos espectrales de detección.

El espectro-radiómetro computerizado consiste en un analizador espectral, compuesto por un monocromador-espectrógrafo Jarrell-Ash MonoSpec27, una cámara CCD y un sistema de orientación y seguimiento solar de un manojo de fibras ópticas. Un PC provee la interfaz visual para la adquisición de los espectros y el control de las mediciones. El mono-cromador está compuesto por un analizador de radiación dispersivo de doble paso, con 1 m de longitud de camino óptico total (configuración Czerny-Turner cruzada). Este dispositivo posee tres redes de difracción diferentes, montadas sobre un mismo soporte giratorio. Dichas redes tienen curvas de trabajo con máximas eficiencias (blaze) en diferentes regiones del espectro, pudiendo cubrir en conjunto, un rango espectral entre 200 y 1000 nm aproximadamente. La detección se realiza a través de una cámara CCD (SBIG-ST-6V) que posee un rango de detección extendido hasta el ultravioleta, posibilitando de esta manera, capturar señales en el intervalo de 200 a 400 nm con una eficiencia cuántica superior a las demás CCD. La radiación solar que analiza el mono-cromador, es transferida al mismo a través de un manojo de fibras ópticas que se une al equipo mediante un conector especial. El control de fibras de silicio fundido se encuentra acoplado a un domo difusor (con filtro corrector de coseno) para realizar mediciones de radiación solar global. La utilización de este instrumento permitirá determinar el comportamiento espectral de la radiación solar y las acciones biológicas asociadas (eritema, daño al ADN y a las plantas, etc) y deducir la influencia que tienen sobre esta radiación, las nubes, el ozono y los aerosoles en suspensión en la troposfera baja, así como seguir la evolución diurna de especies contaminantes en la columna de observación.



3.7

Cámara Fotográfica Infrarroja y Cámara Termo-gráfica

La fotografía infrarroja requiere de una fuente de radiación infrarroja. Todo cuerpo caliente emite radiación en la gama del infrarrojo. La Termografía infrarroja es una técnica que permite ver la temperatura de una superficie con precisión tener ningún contacto con ella. Gracias a la Física podemos convertir las mediciones de la radiación infrarroja en mediciones de temperatura, esto es posible midiendo la radiación emitida en la porción infrarroja del espectro electromagnético desde la superficie del objeto, convirtiendo estas mediciones en señales eléctricas. El ser humano no es sensible a la radiación infrarroja emitida por un objeto, pero las cámaras termográficas, o de termovisión, son capaces de medir esta energía con sus sensores infrarrojos, capacitados para "ver" en estas longitudes de onda. Esto nos permite medir la energía radiante emitida por objetos y, por consiguiente, determinar la temperatura de una superficie a distancia, en tiempo real y sin contacto alguno. La radiación infrarroja es la señal de entrada que la cámara (termográfica o convencional con filtros Infra-rojos), necesita para generar una imagen de un espectro de colores, en el que cada uno de los colores, según una escala, significa una temperatura distinta, de manera que la temperatura medida más elevada aparece en color blanco. 3.7.1

Cámara Fotográfica convencional con filtros Infrarrojos

El equipo fotográfico que se necesita, puede ser una cámara reflex convencional (analógica o digital), acompañada de filtros infrarrojos y película sensible a esta longitud de onda, aunque en el siguiente apartado nos centraremos en describir. Filtros; Los filtros infrarrojos tienen como misión excluir la radiación ultravioleta y la totalidad o gran parte del espectro visible, dejando pasar a través del objetivo de la cámara solamente el espectro infrarrojo. Sin un filtro de infrarrojo, la película absorbería todo el espectro dejando el negativo inservible. En el mercado se pueden encontrar diferentes tipos de filtros infrarrojos atendiendo a las necesidades del usuario. Éstas difieren, en la cantidad de espectro infrarrojo que dejan pasar. A mayor cantidad de espectro infrarrojo, el efecto en la película se acentuará. Película infrarroja; A diferencia de las películas convencionales que hay en cualquier establecimiento, las infrarrojas están sensibilizadas para trabajar en las longitudes de onda comprendidas entre los 700 y los 1.200 nanómetros. Estas películas están tratadas especialmente para que reaccionen químicamente en estas ondas. Entre las películas infrarrojas más conocidas hay que destacar las películas kodak infrared, tales como HIE (película en blanco y negro) ó la EIR (película diapositiva en color). También existe en el mercado una gama de películas que simulan el efecto, con ayuda de filtros, como la película Ilford sfx 200 en blanco y negro. Entre ellas, hay algunas que dan como resultado un falso color, y otras unos extraños tonos en blanco y negro. 3.7.2

Cámaras Termo-gráficas e Infra-rojas:

La fotografía infrarroja o técnica fotográfica infrarroja, es aquella que nos permite fotografiar uno de los espectros lumínicos comprendidos entre 700 y 1.200 nanómetros, no visibles para el ojo humano. 157 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Con la aparición de la fotografía digital, las técnicas clásicas del infrarrojo, han ido perdiendo terreno. Hoy en día, la experimentación con el infrarrojo en cámaras fotográficas digitales se basa en desposeer a estas del filtro "hot mirror" que las protege de esta radiación. Con esta pequeña operación, se consigue, que algunas máquinas digitales del mercado, acompañadas de un filtro infrarrojo, consigan fotografías infrarrojas. Cámara Térmica o Infra-roja: Una cámara térmica o cámara infrarroja es un dispositivo capaz de formar imágenes visibles a partir de las emisiones en el infrarrojo medio del espectro electromagnético emitido de los cuerpos detectados, y que la transforma en imágenes luminosas para ser visualizada por el ojo humano. Estas cámaras operan, más concretamente, con longitudes de onda en la zona del infrarrojo térmico, que se considera entre 3 µm y 14 µm. 3.7.2.1 Tipos de cámaras Infra-rojas / Térmicas 1 Refrigeradas 2 No refrigeradas Refrigeradas: Emplean semiconductores exóticos, que se encuentran al vacío y refrigerados, lo que incrementa su sensibilidad. Los materiales más comunes son el telururo de cadmio y mercurio (CdHgTe o CMT -siglas en inglés-) y el antimoniuro de indio (InSb). Se emplean enfriando a temperaturas del rango de 4 K hasta 110 K, siendo 80K el más común; sin esta refrigeración el propio ruido térmico del sensor es superior a la señal detectada. No refrigeradas: Funcionan a temperatura ambiente; se sacrifican prestaciones para obtener equipos más baratos y de menor consumo. Los materiales más usados son silicio amorfo y óxidos de vanadio. 3.7.2.2 Clasificación de cámaras térmicas e Infra-rojas A) En función del tipo de detector a.1) Cámaras infrarrojas con detectores criogenizados a.2) Cámaras infrarrojas con detectores al ambiente a.1) Cámaras infrarrojas con detectores criogenizados: Los detectores están contenidos en un recipiente sellado al vacío (Dewar) y enfriado muchos grados bajo cero Celsius por un costoso equipo criogénico. Esto aumenta enormemente su sensibilidad con respecto a los detectores al ambiente, debido a su gran diferencia de temperatura con respecto al cuerpo emisor detectado. Si el detector no fuera enfriado criogénicamente, la temperatura ambiental del detector interferiría las lecturas de temperatura recibidas por el detector. Las ventajas más destacadas de los detectores criogénicos son: -

Alta sensibilidad. (Pueden detectar temperaturas de 0.01ºC) Permiten acoplar ópticas potentes para observar objetos lejanos.



Las desventajas de los detectores criogénicos son: Su consumo de energía para enfriar el detector. (~ 10 vatios). El alto coste para fabricar los semiconductores especiales, sellar al vacío los recipientes y fabricar el refrigerador criogénico, debido a ello, su empleo se reduce a las fuerzas armadas y de seguridad. Tiempo de enfriamiento del sensor del detector a la temperatura óptima de operación. (~ 7 min.) a.2) Cámaras infrarrojas con detectores al ambiente: Éstos operan a la temperatura ambiental. Los más modernos usan sensores que funcionan cambiando las propiedades eléctricas del material del cuerpo emisor. Estos cambios (de corriente, voltaje o resistencia) son medidos y comparados a los valores de temperatura de operación del sensor. Los sensores pueden estabilizarse a una temperatura de operación, por arriba de los cero celsius, para reducir las interferencias de percepción de imagen, y es por eso que no requiere equipos de enfriamiento. Las ventajas de estos detectores son: -

Su menor costo con respecto a los criogenizados. Menor tamaño.

Las desventajas más destacables son: -

Mucha menos sensibilidad resolución que los criogenizados. Necesidad de ópticas con gran apertura lo que limita su uso a objetos cercanos.

Dado que en este campo se están produciendo avances constantes, las prestaciones de estas cámaras se están acercando a las cámaras con detectores criogenizados. B) En función del origen de la radiación b.1) Cámaras infrarrojas activas b.2) Cámaras infrarrojas pasivas b.1) Cámaras infrarrojas activas Emiten radiación infrarroja con un reflector integrado a la cámara o ubicado en otro sitio. El haz infrarrojo alumbra el cuerpo detectado; y el alumbramiento es emitido por el cuerpo para ser percibido por la cámara e interpretado en una imagen monocromática. El reflector tiene un filtro para prevenir que la cámara sea interferida por la observación de la luz visible. Si el reflector tiene mayor alcance mayor será el tamaño y el peso de su filtro y, mayor será el tamaño de la batería porque aumenta su consumo de energía. Por eso la mayoría de las cámaras activas portátiles tienen un reflector con alcance de 100 metros, pero algunos fabricantes exageran el alcance de las cámaras a varios cientos de metros. b.2) Cámaras infrarrojas pasivas: También se llaman cámaras termo-gráficas. Carecen de reflectores, y perciben la radiación infrarroja tal cual emitida por un cuerpo. Son las más comunes.



Estas cámaras se usan para rastrear gente en áreas donde es difícil verlos (de noche, humo o niebla), encontrar rastros recientes de alguien que ha dejado un lugar, seguir un coche en particular, ver rastros de humedad en ciertas superficies, inspección de elementos industriales, etc. Características de la Fotografía Infrarroja. Las cámaras termo-gráficas o cámaras infrarrojas se han convertido en sistemas similares a las cámaras de vídeo, son sencillos de usar y producen imágenes de muy alta resolución en tiempo real. En todo el mundo son muchas las industrias que han descubierto en la termografía infrarroja las ventajas que puede traerles en sus programas de mantenimiento preventivo dado que pueden prevenir errores y fallos que en ocasiones llegan a suponer grandes pérdidas económicas. o o o o o o o o o

Son tan fáciles de usar como una cámara de vídeo Dan una imagen completa de la situación Realizan inspecciones con los sistemas funcionando bajo carga Identifican y localizan el problema Miden temperaturas Almacenan información Dicen exactamente las medidas a tomar Encuentran el problema antes de que éste se produzca Ahorran de tiempo y económico sustancial

Funcionamiento de las Cámaras Termo-gráficas El funcionamiento de las cámaras termo-gráficas se basa en la detección de la radiación infrarroja invisible al ojo humano que emiten los objetos, al detectar esta radiación las cámaras termo-gráficas la transforman en una imagen dentro del espectro visible en la que la escala de colores (o grises) refleja las distintas intensidades. La intensidad de esta radiación infrarroja depende de la temperatura, pero no solamente de ella, sino que tienen influencia una serie de factores como: a) b) c)

las características de la superficie del objeto, el color y el tipo de material.

Las cámaras termo-gráficas, a priori, dan la misma temperatura para cada punto sin tener en cuenta que para una misma temperatura dos objetos formados por distintos materiales pueden emitir una radiación infrarroja con intensidades distintas. Este suceso se debe a una característica de los objetos: su emisividad. La cantidad de energía radiada por un objeto depende de su temperatura y de su emisividad. Un objeto que emite el máximo posible de energía para su temperatura se conoce como Cuerpo Negro. En la práctica no hay emisores perfectos y las superficies suelen emitir menos energía que un Cuerpo Negro.



Figura 3.7.2.a: Ilustración del fenómeno que explica la emisividad de los cuerpos materiales.

La figura 3.7.2.a, muestra por qué los objetos no son emisores perfectos de energía infrarroja. La energía se mueve hacia la superficie, pero cierta cantidad se refleja hacia el interior y nunca sale. En este ejemplo se observa que sólo se emite el 60% de la energía disponible. La emisividad de un objeto es el cociente entre la energía emitida respecto de la emitida si fuera un Cuerpo Negro. Así la emisividad se expresa como: Emisividad = Radiación emitida por un objeto a temperatura T (Radiación emitida por un Cuerpo Negro a temperatura T). La Emisividad, es, por tanto, una expresión de la capacidad de un objeto para emitir energía infrarroja. 3.7.2.3 Especificaciones de Sensores en Fotografía en el rango del Infrarrojo; Las especificaciones de los sensores de infrarrojos incluyen: -

Número de píxels; (320x240 y 640x512 son los más comunes) Sensibilidad espectral; (banda de 3µm a 5µm ó de 8µm a 12µm) Vida útil del refrigerador; Mrtd; (mínima diferencia de temperatura resoluble) Campo de visión; (dependiente de la óptica) Rango dinámico; Potencia consumida; Masa y volumen. 161



Aplicaciones de la fotografía infrarroja El inicio de la fotografía infrarroja, se remonta, a la creación de un sistema militar para detectar camuflajes, aunque hoy en día, la aplicación de la fotografía infrarroja se ha extendido en muy diversas áreas como la científica o la artística. Fotografía científica; Su uso más extendido es entre los astrónomos. Casi un 90% de la materia que compone el universo, no puede apreciarse en el espectro lumínico que captan nuestros ojos. Muchas zonas del espacio, no irradian este tipo de ondas. También es posible encontrar zonas como grandes regiones de polvo cósmico que sólo dejan pasar la radiación infrarroja. Gracias a telescopios como el IRTS, se pueden conocer zonas del universo, que de otra manera hubiera sido imposible. También se utiliza la fotografía infrarroja en medicina, como medio de diagnosis de ciertos tipos de enfermedades, detectando en la piel temperaturas anormales. Fotografía artística; Debido a la peculiaridad de las tonalidades pictóricas que se consiguen con las fotografías infrarrojas, muchos artistas de gran renombre, han conseguido crear mundos fantasmagóricos y/o surrealistas plasmados en imágenes, gracias a las posibilidades que proporciona la fotografía Infrarroja actual.

Figura 3.7.2.b: Ilustración de distintos materiales detectados mediante termografía infrarroja.

Debido a lo general que resulta la termografía infrarroja, el campo de aplicación de ésta tiene una extensión que va más lejos de la simple toma de medidas de temperatura, y abarca tanto aplicaciones industriales como de investigación y desarrollo. “La localización de defectos en instalaciones eléctricas, el análisis de de-laminaciones de materiales compuestos, el control de procesos de fabricación, la vigilancia en condiciones nocturnas o de visibilidad reducida, la detección de pérdidas energéticas en edificación y hornos, o estudio de dispositivos mecánicos...”; son algunos ejemplos en los que se pueden obtener importantes beneficios mediante el uso de la termografía infrarroja. Las cámaras fueron migrando de forma paulatina a otros campos tales como medicina o arqueología, aunque más recientemente, los avances ópticos y el empleo de sofisticados interfaces de software, han mejorado la versatilidad de este tipo de cámaras (por ejemplo, puede



conocerse la temperatura corporal al instante, la cámara puede verificar si la temperatura es superior a la normal y se dispara una alarma sonora para que se identifique a la persona). Aunque se enumeran en un capítulo independiente las principales plicaciones de Sensores remotos en teledetección, las aplicaciones más destacadas de la Termografía, entre otras incluyen: Militares y policiales para detección de objetivos y adquisición de datos; Seguridad y antiterrorismo; Mantenimiento predictivo (detección temprana de fallos tanto mecánicos como eléctricos); Control de procesos; Detección o análisis de incendios; Industria automotriz; Inspección de suelos; Auditoría de aislantes acústicos; Inspección de muros; Medicina y diagnosis; Análisis no destructivos; Test de calidad en entornos de producción; Detección de polución; Detección de temperatura corporal, por ejemplo para la detección de enfermedades. No nos centraremos sin embargo en las imágenes por infrarrojos en las cuáles se puede observar que las aplicaciones de la termografía en el mantenimiento preventivo por ejemplo no tienen límites. 3.8

Gravímetros

Este tipo de instrumentos permiten realizar la medición de diferencias en la gravedad terrestre, así como las variaciones de la fuerza de gravedad. Estos sensores permiten detectar anomalías de gravedad que se traducen en diferencias de densidad del terreno. Aparte de las importantes ventajas que tienen ante los aparatos pendulares, como son la exactitud, el elevado rendimiento y la facilidad de transporte, los gravímetros poseen una serie de defectos que dificultan su uso, y en cierto sentido, limitan su campo de aplicación. El más importante de ellos es el denominado deriva (del punto) cero, consecuencia de las variaciones irreversibles del material con que se ha construido el sistema elástico. - Según la naturaleza de la fuerza elástica que equilibra la fuerza de gravedad, se distinguen tres grupos de gravímetros: de gas, de líquido y ordinarios (mecánicos). 1.- Los gravímetros de gas son aparatos en los que la fuerza de gravedad viene equilibrada por la elasticidad de un gas comprendido en un volumen limitado, o por la presión del aire atmosférico. 2.- Los gravímetros de líquido son aparatos en los cuales como fuerza de equilibrio intervienen las fuerzas capilares del líquido. 3.- Los gravímetros ordinarios son aparatos en los cuales la fuerza de la gravedad se equilibra por la elasticidad de cuerpos sólidos: metales o cuarzo. Estos según sea el material se dividen en dos subgrupos:



metálicos (el sistema elástico es de metal o de aleaciones especiales) y de cuarzo (el sistema es de cuarzo fundido). Los datos de campo deben ser corregidos de acuerdo a los puntos de referencia de gravedad conocida. Las correcciones serán respecto a la latitud, altura topográfica, posición geográfica, mareas, proximidad a grandes masas de roca, basamento. En alta sensibilidad, presión atmosférica, hidratación del terreno, etc. 3.8.1

Tipos de gravímetros:

1. Gravímetros estables: poseen un solo elemento para equilibrar la fuerza gravitatoria con otra fuerza mesurable a través de un desplazamiento de tipo linear, angular o eléctrico y que se puede amplificar y medir directamente. Gravímetro GULF: El elemento sensible de este gravímetro es un resorte aplanado y enroscado en forma de hélice con la superficie plana paralela al eje del resorte. Gravímetro de HARTLEY: se constituye de un peso suspendido en un resorte. 2. Gravímetros inestables: la fuerza gravitatoria esta mantenida en un equilibrio inestable con una fuerza restauradora. La inestabilidad se debe a una tercera fuerza la cual intensifica el efecto de cualquiera variación en la gravedad con respecto al valor correspondiente a su equilibrio. 3. Gravímetro de THYSSEN: se constituye de una barra con un peso suspendido en uno de sus extremos, un resorte formando el otro extremo y de un peso auxiliar situado encima del eje de rotación de la barra. 4. Gravímetro de La Coste-Romberg: se basa en el mismo principio que el de un sismógrafo sensible para movimientos verticales del suelo y de periodo largo. El campo de aplicación de estos sensores es muy amplio dentro de las temáticas estudiadas en la Geología y la Geofísica, siendo actualmente materia de investigación y desarrollo. Los estudios realizados hasta el momento, han definido que la utilización de estos sensores, puede permitir la identificación de grandes cuerpos mineralizados, debido a que pueden aumentar la gravitación en una región determinada, dado que las rocas de mayor densidad aumentan la aceleración. La determinación de las diferencias de la fuerza de gravedad permite obtener datos muy importantes en la investigación de la dinámica y la estructura de la Gea (Tierra). Por ejemplo, un déficit de gravedad (baja densidad) puede corresponder a domos de sal e hidrocarburos, mientras que un exceso de gravedad (alta densidad) puede corresponder a un cuerpo altamente mineralizado. A partir de diferencias de gravedad local se permite inferir la densidad y composición mineral de formaciones geológicas. Estudiar el campo gravitacional terrestre se ha convertido en una valiosa herramienta para la determinación de las variaciones de la gravedad a niveles regionales. 3.9

Sensores magnéticos

Este tipo de sensores permite determinar la intensidad del campo magnético terrestre en sus tres direcciones (3D), realizando mediciones de la fuerza y la dirección del campo magnético de la tierra (a nivel tanto interno como externo) con gran precisión y sensibilidad. 164 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Por otra parte, existe otro tipo de sensores magnéticos los cuales se encuentran dispuestos de forma conjunta con cámaras, garantizando de esta manera que la cámara siempre este alineada con la superficie terrestre manteniendo siempre el ángulo de toma programado para la captura de las imágenes. Otro tipo de sensores magnéticos integran sistemas de navegación a bordo, encargados del control de actitud y órbita del satélite. Dentro de las aplicaciones principales en materia de observación de la tierra para este tipo de sensores se encuentran: la medición del Geoide, determinación cuantitativa absoluta de las corrientes oceánicas, estimaciones del grosor de las capas de hielo polar y sus variaciones, investigación de los vínculos entre los terremotos y las variaciones del campo magnético. 3.10

RESOLUCIÓN DE LA IMAGEN EN TELEDETECCIÓN.

Como ya se ha descrito en los primeros capítulos, en Teledetección existen 4 tipos de Resoluciones que afectan la calidad y la configuración de los datos que la componen. 3.10.1 RESOLUCIÓN ESPACIAL La resolución espacial de un sensor hace referencia a la porción de la superficie terrestre de la cual obtiene información y se determina por: Campo de visión instantánea (IFOV), el campo de observación y pixel. El tamaño del pixel define la capacidad de un sensor para distinguir los objetos en el plano espacial y es, en definitiva, el que determina la resolución espacial del sensor. Sin embargo, esta resolución, no depende exclusivamente del tamaño del pixel, sino que varía según características del objeto como geometría y contraste del objeto, resolución radiométrica, iluminación, claridad de la atmósfera, efecto de los pixeles vecinos. En el caso de una fotografía, depende de la longitud focal de la cámara y de la distancia a la superficie fotografiada. En fotografía se expresan líneas por unidad de longitud (líneas/mm) que pueden ser observadas por el ojo humano en determinadas condiciones de iluminación y ampliación. En la figura 3.10.1.a, se observa que a medida que aumenta el tamaño del pixel o disminuye la resolución espacial del sensor, es más difícil identificar el objeto. A la inversa, en la medida que la resolución es mayor, la identificación de los objetos se hace más precisa. En los sensores ópticos-electrónicos, se utiliza el concepto de IFOV (Instantaneous Field of View) para definir la resolución espacial; se trata de la sección angular observada en un determinado momento a partir de un punto de vista concreto. La unidad de medida más usual del IFOV es la distancia sobre el terreno correspondiente a esa sección angular. Se trata de la mínima unidad de observación que puede verse en una imagen, y se denomina, como ya hemos indicado, pixel.



La resolución espacial de un sensor óptico-electrónico depende de múltiples factores, como son la altura orbital, la velocidad de exploración o de barrido de un área y el número de detectores que contienen el sensor.

Figura 3.10.1.a: Resolución espacial; a) 1m; b) 5 m; c) 10 m y d) 30 m.

En el caso de las imágenes generadas por Barredores multi-espectrales como el Thematic Mapper o MSS (entre otros sensores), la resolución espacial se encuentra determinada por el tamaño del pixel o celda mínima de registro, normalmente corresponde a metros cuadrados (m2). La resolución espacial de los sensores que actualmente se encuentran en funcionamiento es variable, y depende de la misión para lo que se diseñaron. Como es lógico, al aumentar la resolución espacial se aumenta también el número de datos a procesar, por lo que suele estar inversamente relacionado con el tamaño del área cubierta en cada imagen. Si se trata de operar sobre grandes superficies, es conveniente contar con sensores de menor resolución que en estudios locales. Por ejemplo, los satélites meteorológicos precisan recabar información sobre grandes áreas, ya que se pretende con ellos realizar estudios globales; así, el satélite europeo Meteosat, que envía una imagen completa de la Tierra cada 30 minutos, posee una resolución de 5x5 km, ya que está dedicado a observar la dinámica atmosférica a escala planetaria, y no precisa discriminar objetos más pequeños. En el caso de sensores dedicados a la observación de recursos terrestres, como el Landsat TM, la resolución es significativamente mayor (30x30 metros por celda), ya que las aplicaciones de este sensor pueden ir dedicadas a la observación de cubiertas cuya extensión puede llegar a ser muy pequeña, por ejemplo cultivos, cursos de agua, procesos de erosión etc. 3.10.2 RESOLUCIÓN ESPECTRAL Es la capacidad de un sensor para discriminar diversos rangos espectrales (bandas) o porciones del espectro electromagnético. Esta capacidad está relacionada directamente con las características del sensor y limitada por las zonas de absorción de la atmósfera. Hace referencia al número de bandas espectrales que puede discriminar el sensor como también el ancho que éstas poseen.



A mayor resolución espectral que posea un sensor, podrá discriminar mejor entre cubiertas, ya que éstas se comportan de manera distinta según la banda del espectro que se considere. La definición del ancho de las bandas debe tener en cuenta las cubiertas que se pretenden observar, y qué fenómenos son más interesantes para la misión del sensor. Si las bandas son muy amplias, se perderá información sobre determinadas regiones del espectro para determinadas cubiertas, ya que una banda muy amplia daría lugar a un valor promedio.

Figura 3.10.2.a: Representación gráfica de satélites LANDSAT y SPOT.

En la figura 3.13 se presenta la discriminación espectral realizada por sensores multi-espectrales de los satélites LANDSAT (TM) y SPOT (PAN) de distintas coberturas terrestres. En el caso del SPOT - PAN se puede apreciar que este sensor discrimina en una banda del espectro visible, la que no es capaz de diferenciar las distintas coberturas. En forma contrastada se presenta el TM que tiene la capacidad de discriminar en seis bandas reflectivas, permitiendo una mayor discriminación de las cubiertas. Una cámara de fotos convencional posee una resolución espectral muy baja, ya que sólo registra información en las bandas visibles, mientras que los sensores óptico-electrónicos pueden distinguir otras regiones del espectro, como el infrarrojo cercano, medio y térmico. 3.10.3 RESOLUCIÓN RADIOMÉTRICA Es la sensibilidad del detector para diferenciar pequeños cambios en la energía reflejada o en la radiancia que recibe. Por ejemplo, un sensor de mala resolución radiométrica sería el sensor que sólo es capaz de captar los objetos en blanco y negro y no los grises. En el caso de los sensores fotográficos, la resolución radiométrica es la cantidad de niveles de gris que pueden aparecer sobre la película. Los sensores óptico-electrónicos codifican la información en formato digital, es decir, asignan un valor entero a cada pixel en que se divide la imagen; el rango de esos valores, denominados Niveles Digitales (ND), es variable. 167 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Lo normal es que se codifiquen en 256 niveles (0 a 255), aunque existen sensores capaces de discriminar hasta 1024 niveles (por ejemplo, el NOAA-AVHRR).

Figura 3.10.3.a: Aumento de niveles de gris de 4 ND a 16 ND, marcando diferencia radiométrica en cada una de las imágenes.

3.10.4 RESOLUCIÓN TEMPORAL Es la capacidad de un sistema para producir imágenes de una misma área en diversos períodos de tiempo. Indica la frecuencia de cobertura de un sistema sensor. Está relacionada con la altura de observación y la velocidad de la órbita, así como con el campo de visión que ofrezca el sensor. Al igual que en los tipos de resolución antes vistos, la misión con que se programó el sensor marca su frecuencia de adquisición.

Figura 3.10.4.a: Detalles de resolución temporal (LandSat – TM).

La figura muestra dos imágenes de satélite LANDSAT sensor TM como un ejemplo de los cambios ocurridos en un mismo sitio en el transcurso de una década. Una periodicidad adecuada permite realizar seguimientos y detectar los cambios que experimenta el sitio. 168 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Para los satélites meteorológicos, es preciso contar con una repetitividad alta, ya que se está observando un fenómeno (la atmósfera) por definición cambiante. Es el caso de los satélites de este tipo como el Meteosat, que proporciona imágenes cada 30 minutos y el NOAA-AVHRR cada 4 horas. Por el contrario, los sensores orientados a exploración de los recursos naturales ofrecen una repetitividad mucho más baja, en el rango de dos a cuatro semanas. En general, los sensores que se emplean en teledetección obligan a considerar los siguientes factores: - Altura de la plataforma donde se ubica el sensor - Tipo de sensor - Área cubierta - Precisión métrica de la imagen - Método para colectar y transmitir la información De todo lo expuesto dependerá la detectabilidad, es decir, la habilidad de un sistema (sensor-intérprete) para captar la presencia de una señal, como también el reconocimiento, es decir, la identificación de una señal, que consiguientemente lleva a en una interpretación posterior a la clasificación de ella.



4 TÉCNICAS DE TELEDETECCIÓN PARA EL ESTUDIO DEL SUELO Y COBERTURAS VEGETALES. En este capítulo se presentan conceptos sobre imágenes digitales, visualización, corrección geométrica, análisis visual, clasificación digital e índices espectrales, para terminar con los métodos de teledetección para seguimiento de coberturas vegetales. La calidad de la información obtenida por sensores remotos debe ser perfecta. Si bien a través de las firmas multi-espectrales se puede llegar a distinguir, tras un amplio proceso de entrenamiento, una amplia variedad de clases y formas en la superficie terrestre. Esta forma de observar el terreno en estudio deja muchos aspectos librados a la deducción. Por ejemplo, el procesamiento de la imagen digital/satelital puede advertir la presencia de un cierto mineral en dicha zona con un cierto grado de probabilidad, pero sólo la experiencia de campo vaLIDARá efectivamente su presencia. En este sentido, Lillesand y Kiefer (2000, punto 1.10, pág. 41) destacan la necesaria integración de los datos de teledetección con otras fuentes de información y métodos de análisis. Destacan que un relevamiento de información que contemple la aplicación de este tipo particular de información requiere necesariamente de los siguientes pasos: 1) Una definición clara del problema a investigar, 2) Evaluación del efecto potencial de satisfacer dicho problema con información de sensores remotos, 3) Identificación del procedimiento de adquisición de datos por sensores remotos apropiados para la tarea, 4) Determinación de los procedimientos y técnicas para interpretación de los datos obtenidos por sensores remotos. 5) Identificación del criterio para juzgar la calidad de la información obtenida. 4.1

Sistemas de Tratamiento Digital de Imágenes

El Tratamiento Digital de Imágenes es una parte fundamental de la teledetección, cuyo desarrollo ha impulsado las aplicaciones de los datos digitales procedentes de sensores remotos. La Imagen en forma digital (matriz numérica bidimensional) obtenida directamente (radiómetros) o por transformación de la imagen analógica (cámaras métricas) en digital mediante escáner, será la fuente indispensable de entrada de datos en el Sistema de Tratamiento. Asimismo, al ser los datos, en todo el procesamiento de manera digital, posibilita dos aspectos trascendentales actualmente: a) La comunicación y transmisión por redes de la información. b) La producción electrónica de documentos cartográficos (mapas, orto-fotos, etcétera). La teledetección es el sistema integral de captura de información territorial empleada para la captura tanto de información temática (medioambiental), como de información topográfica (MDT, planimetría).



Esto ha sido posible gracias al desarrollo que han experimentado, por un lado, las Técnicas de Tratamiento Digital de Imágenes, lo cual ha facilitado, en todos los procesos, la obtención de datos significativos del territorio y por otro al acceso a la exhaustiva información digital proporcionada por sensores, en su aspecto espacial, radiométrico, espectral y temporal.

Figura 4.1. Captura mediante teledetección: sistemas de comunicación y de información.

No obstante, para la captura de información desde satélites nos tenemos que remontar al año 1960 cuando la NASA (National Aeronautics and Space Administration) pone en órbita el primer satélite de la serie TIROS, pionero de los destinados a la observación meteorológica, y en 1972 el ERTS 1 (Landsat 1), comenzando la era de la “Teledetección espacial”. En la actualidad hay cientos de satélites de Observación de la Tierra en órbita, cada uno de los cuales porta uno o varios sensores diseñados para un tipo de aplicaciones específico. El Tratamiento Digital de Imágenes utiliza la información digital (imágenes) para la extracción de información específica a los fines requeridos, topográficos y temáticos. Una de sus grandes ventajas es la rapidez de procesamiento de la ingente información digital disponible para cada proyecto. Para la obtención de información topográfica y temática se han venido utilizando hasta fechas recientes diferentes sistemas y equipos de producción, con lo que la superposición y correspondencia entre ambas informaciones se hacía difícil, así como suponía un elevado costo en su obtención y actualización. 171 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Como se describe en este capítulo, para el estudio del Tratamiento Digital de Imágenes se puede dividir éste en las siguientes fases: • Concepto de imagen digital. • Tratamientos previos. Radiométricos, geométricos y atmosféricos. • Mejoras de la imagen. • Sistemas de Extracción automática de información. Para finalizar conviene resaltar que las aplicaciones de la teledetección son actualmente muy variadas encontrándose prácticamente relacionada a todas las ciencias y disciplinas del conocimiento de la Tierra, como pueden ser: meteorología, ocupación del suelo, geología, edafología, agricultura, estudios forestales, medioambiente, cartografía temática y topográfica, cambio global, análisis geográfico, etcétera, como veremos más adelante. La teledetección ha propiciado la creación de equipos multidisciplinares que resultan indispensables en la ejecución de cualquier proyecto. La necesidad de corroborar la información por diferentes fuentes a fin de sustentar la calidad y confiabilidad de la misma es la misma que da soporte a la aplicación general de procedimiento multiespectrales (es decir obteniendo información de muchas bandas al mismo tiempo) así como procedimientos multi-etapas (obtención de información en el terreno, complementado con información obtenida por aviones fotográficos a baja y gran altitud más información obtenida por sensores remotos) y multi-temporales (información sobre un mismo terreno con desfase temporal). En ese sentido, la información obtenida por medios remotos da una acabada visión panorámica de un escenario específico. En ese sentido se debe recalcar que este tipo de observación permite de forma más clara estimar el efecto de un hecho específico que se registre en dicho escenario más que la causa del mismo. Cómo recalcan Lillesand y Kiefer (2000, pág. 43) las preguntas que mejor ayudan a responder estos datos son: ¿dónde se ha producido?, ¿cuánto de severo ha sido el efecto de dicho evento? ¿cuánto terreno ha sido afectado?, más que responder a ¿cuál es la causa de dicha afección? Mediante un diagrama de flujos representaremos las fases de adquisición de imágenes mediante sensores remotos aerotransportados para un determinado proyecto. Desarrollaremos cada uno de las fases y comentaremos superficialmente los equipos involucrados, todo ello con el fin de dar a conocer las carencias, aportaciones y expectativas de mayor importancia en la teledetección aérea. El primer elemento en el proceso de obtención de imágenes es contar con una fuente de energía que emita radiación electromagnética (sol), esta energía se transmite a través de un medio (atmósfera), a una determinada velocidad (de la luz), luego llega al objeto, el cual responde de acuerdo a sus características externas e internas, reflejando, absorbiendo o transmitiendo la energía incidente y, posteriormente vuelve a través del mismo medio de propagación, para incidir sobre el sensor, el cual captura la radiancia y la transforma en formato digital (figura 4.1.a).



Figura 4.1.a: Componentes principales del Sistema de Teledetección.

(1) El sol ilumina la superficie terrestre, que refleja esa energía en función del tipo de cubierta. Ese flujo se recoge a través del sensor. (2) Entre la cubierta terrestre y el sensor remoto, se interpone la atmósfera, que dispersa y absorbe parte de la señal original. (3) Energía emitida por las propias cubiertas (4) Energía enviada desde un sensor y recogida tras su reflexión sobre las cubiertas existentes. Radiancia: Total de energía radiada en una determinada dirección por unidad de área y por ángulo sólido de medida. Reflectividad: Relación entre el flujo incidente y el reflejado por una cubierta existente en la superficie terrestre. Las características del sensor utilizado definirán el tipo de datos a obtener. En el caso de una cámara fotográfica analógica la energía será registrada en la emulsión de la película, creándose un registro analógico (fotografías, positivos e impresiones en papel).



En el caso de cámaras fotográficas digitales y sensores multi-espectrales electro-ópticos el registro será digital (La energía reflejada y/o emitida por una superficie y registrada por un sensor es transformada por un convertidor análogo-digital en valores numéricos, los cuales son almacenados en un medio magnético como cintas de alta densidad, discos compactos, DVD´s).

Figura 4.1.b. Capas Atmosféricas de Análisis en Sistemas de Teledetección.



4.2

TRATAMIENTO DIGITAL DE LAS IMÁGENES.

A- Fuente de iluminación B- Radiación incidente C- Interacción con el objeto D- Energía registrada por el sensor E- Transmisión, recepción y procesamiento. F- Interpretación y análisis G- Aplicación

Figura 4.2.a: Resumen descriptivo del proceso de Teledetección (arriba).

La adquisición de imágenes obtenidas en forma remota, se logra a través de la detección de las perturbaciones electromagnéticas que provoca un objeto en relación a su entorno, ya sean en forma de reflexión de la energía solar recibida, o de un haz energético artificial, o bien por su propia emisión.

Un Proceso de teledetección estará caracterizado por: a) La emisión de radiaciones electromagnéticas desde una fuente b) La interacción de la radiación con la superficie terrestre c) La interacción de la radiación con la atmósfera d) La recepción y almacenamiento temporal de los códigos que miden el valor de las ondas reflejadas, en instrumentos a bordo de una Plataforma. e) El envío de dichos datos a estaciones terrestres f) El tratamiento de los datos con procesos computacionales.



Todos los materiales de la Tierra reflejan o emiten energía electromagnética. Los sensores miden la intensidad de la radiación electromagnética emitida por un objeto y estudian sus propiedades físicas a partir de su variación con la frecuencia. En el siguiente diagrama (figura 4.2.2b), trataremos de mostrar la secuencia de operaciones para la adquisición de imágenes aerotransportadas. Destacamos la especificidad del proceso para cada proyecto, pudiendo variar los contenidos en función de las variables que se pretenden estudiar. No podemos pretender una planificación cerrada ya que siempre surgirán imprevistos como climatología adversa, no sólo ya por presencia de nubes en el momento óptimo de adquisición. Además, pueden ser necesarias unas condiciones climatológicas previas a la adquisición de las imágenes, por ejemplo, para el estudio de variables como humedad del suelo o estado de la vegetación. En todas estas fases, tanto los usuarios de las imágenes finales como el laboratorio de teledetección deben trabajar en equipo, si bien cada una de las fases estará liderada por alguno de ellos. Por tanto debe funcionar una buena red de información entre los equipos de trabajo, con el fin de conocer en cada momento cómo y porqué se está actuando de determinada manera. Muchas técnicas o metodologías de procesamiento para imágenes Aster están basadas en la similitud entre espectros de laboratorios y espectros de la imagen (pixel). Por otro lado, existen técnicas basadas en operaciones matemáticas simples y complejas, donde los pixeles más brillantes representan ciertas características espectrales; estos procesos están ligados a un cierto nivel de tolerancia definido por el usuario. La “Clasificación por árboles de decisión” es una útil herramienta para seleccionar pixeles cuya curva espectral tiene las características exactas que se quieren resaltar, basado en las características que el usuario considera importantes para definir un mineral o una asociación mineral (por ejemplo). Las curvas espectrales de cualquier tipo de material, son la base para el procesamiento de imágenes en la percepción remota, cuando podemos obtener una imagen hiper-espectral, las comparaciones entre la curva de laboratorio y la curva del pixel entregan excelentes resultados, con una identificación de los elementos de la superficie muy precisa. Sin embargo, cuando las imágenes son multi-espectrales (Landsat/Aster) la curva espectral sólo muestra parte de la información, por lo que el análisis es más complejo y limitado. Es aquí donde nacen muchas metodologías para procesamiento donde se estudian características específicas de a curva espectral en longitudes de onda específicas para generar algoritmos matemáticos, análisis de componentes principales, razones de bandas, entre otras.



Figura 4.2.b: Secuencia de operaciones para la adquisición de imágenes aerotransportadas.

La problemática cuando se procesa una imagen, sin saber lo que hay realmente en el terreno, es que estas metodologías entregan como resultados, para cada índice, una banda en escala de grises, donde los pixeles con mayores valores (o según la metodología, los menores) son los que representan el material que se busca en la escena. 177 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


No obstante, aunque dicho material no se encuentre presente en la zona de estudio, como el resultado es relativo, siempre tendremos un valor mayor que otro, que puede generarnos falsas anomalías en la interpretación. La “clasificación por árboles de decisión”, intenta eliminar este resultado relativo y solo localizar aquellos pixeles que cumplan ciertos requisitos definidos por el usuario, para tener una mejor certeza en los resultados obtenidos. 4.3

PROCESAMIENTOS DE IMÁGENES EN TELEDETECCIÓN

En procesamiento digital de imágenes, la naturaleza multi-espectral y / o hiper-espectrales, hace que estén compuestas por diversas bandas.

Figura.4.3. Relación de Longitudes de Onda del Espectro electromagnético y sensores remotos.

Las composiciones de colores de conjuntos de tres bandas, constituyen una poderosa forma de sintetizar, en una sola imagen, gran cantidad de información, al mismo tiempo, que se representa esa información en diferentes colores, facilitando su interpretación. En la interpretación de imágenes se deben tener en cuenta tres propiedades básicas: tonalidad, textura y contexto espacial. 1) Tonalidad: se refiere al color o brillo de los objetos que componen la escena. Los tonos están relacionados a las propiedades de reflectancia de los materiales superficiales y depende de la porción del espectro electromagnético cubierto por la imagen. 2) Textura: es la combinación de magnitud y frecuencia de la variación tonal en una imagen, se produce por el efecto conjunto de todas las pequeñas fracciones de un área. 3) Contexto Espacial: son atributos conocidos del terreno que se estudia. Por ejemplo, un valle o un desierto.



Figura 4.3.a Etapas del Proceso de Digitalización de Imágenes

La posibilidad de extracción de información espectral de las imágenes aéreas y satelitales, no hizo más que mejorar el nivel de información disponible para su evaluación. Una imagen de satélite es una imagen digital, no una fotografía, y por tanto su proceso de adquisición es sensiblemente diferente del empleado por las cámaras fotográficas convencionales. Como ya hemos visto, el sensor convierte la energía detectada en un rango de valores numéricos, enteros, que habitualmente está comprendido entre 0 y 255. En consecuencia, cada número que es parte de la matríz numérica que constituye la imagen, corresponde a la radiancia recibida por el sensor para una parcela concreta del terreno y en una banda espectral determinada. Al visualizar la imagen, ese valor numérico se expresa como un valor de gris para cada celda (figura 4.3.b).



Figura 4.3.b. Imagen Digital (Niveles de información y resolución) En los sensores de exploración electrónica, los más habituales entre los satélites de recursos naturales, se registra la radiancia proveniente de la superficie a intervalos regulares. Este intervalo viene marcado por la resolución espacial del sensor (por ejemplo, si se tratara del sensor Landsat-TM, se recogería la radiancia en un intervalo de 30 x 30 metros). Para cada una de esas parcelas se registra un valor numérico, que es una codificación digital de la energía recibida para dicha parcela, o mejor dicho, tantos valores numéricos como bandas registra el sensor (ya que la energía recibida se descompone en diversas longitudes de ondas). El valor numérico que codifica la radiancia detectada para cada píxel se denomina Nivel Digital (ND). El rango de ND para cada píxel depende de la resolución radiométrica del sensor, esto es de su sensibilidad para distinguir variaciones de radiancia recibida. 180 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Habitualmente, el rango de ND se sitúa entre 0 y 255 (256 valores distintos, lo que permite almacenarlo en un byte). En consecuencia, una imagen de satélite es una matriz digital de tres dimensiones. Las dos primeras hacen referencia a la localización espacial de cada píxel (línea, columna), y la tercera representa su localización espectral (a que banda espectral corresponde). Normalmente, el archivo que contiene una imagen digital se compone de una cabecera y una lista de números, los ND (niveles digitales), tan larga como celda contenga la imagen. La cabecera de este fichero ofrece información esencial para que el PC conozca dónde colocar cada ND: número de columnas y de filas, número de bytes por píxel, además del origen de coordenadas y tamaño del píxel. Cada imagen digital, como hemos visto, consta de tantas matrices como bandas fueron detectadas por el sensor, por ejemplo, una imagen digital proporcionada por el sensor TM del satélite Landsat se compondría de siete matrices (figura 4.3.c).

Figura 4.3.c. Organización de datos en una imagen digital En resumen, cada ND, indica la codificación digital de la energía recibida de una determinada parcela del terreno y banda del espectro, la que depende de las características radiativas de la cubierta presente en esa parcela, por ello, los ND sirven como base para la interpretación digital de las imágenes.



Dado que una imagen de satélite es un conjunto de números enteros, puede aplicarse sobre ellas diversas operaciones matemáticas, modificar la geometría de la imagen, hacer combinaciones aritméticas entre bandas, o agrupar los ND de una imagen en conjuntos homogéneos para obtener una clasificación. Debido al carácter matricial de una imagen de satélite, ésta puede quedar también definida por sus estadísticas elementales, representadas en un histograma, el que nos proporcionan información de gran interés para su interpretación, así como para abordar operaciones de realce o transformación adecuadas al tipo de trabajo que vayamos a realizar. 4.4

ESTRUCTURA DE LA IMAGEN, ADQUISICIÓN Y OPERACIONES DE DATOS

En la obtención de los Datos mediante sensores remotos, hay que considerar la propagación de la energía electromagnética a través de la atmósfera, y su interacción con la superficie terrestre. La combinación de estos factores da por resultado una "señal", mediante la cual se obtiene la información. Esta señal puede ser fotográfica o electrónica. Como hemos visto anteriormente, el proceso fotográfico usa reacciones químicas sobre la superficie de una película sensible a la luz, capaz de detectar variaciones en una escena. Los sensores electrónicos generan una señal eléctrica que corresponde a las variaciones de energía en la escena original. Por ejemplo, una videocámara. En sensores remotos, el término fotografía es reservado para imágenes grabadas sobre un film, mientras que el término imagen es usado para cualquier representación gráfica de datos de una imagen. Las imágenes obtenidas a partir de los sensores remotos son una representación digital de los objetos terrestres. Los datos de la imagen se almacenan en archivos de datos llamados "archivos imagen". Son sólo números y forman una imagen cuando se las ve sobre una pantalla. Debido al carácter digital, se ve como una fotografía de tonos continuos de grises. Una imagen digital está compuesta por una grilla la cual está formada por celdas. Esta estructura de grilla, también llamado raster, tienen un arreglo espacial según un sistema de coordenadas formado por líneas horizontales “rows” y columnas verticales “samples”. Cada una de esas celdas de la imagen raster, se denomina píxel “picture element”. Cada celda o píxel, posee un atributo numérico “z”, el cual indica el nivel de gris de esa celda, y que varía dentro de toda la gama del blanco al negro, según la cantidad de niveles de grises. Esos niveles de gris se conocen como DN “digital number” o número digital (Figura 5.4.). El DN de una celda o píxel, representa la intensidad de energía electromagnética, ya sea reflejada o emitida, medida por el sensor, en los diferentes materiales (albedos) para un área de superficie terrestre. En la figura se observa imagen con un total de 344 filas (horizontales) por 328 columnas (verticales) de píxeles. En ella es imposible identificar los píxeles de forma individual. La figura 4.4., representa una zona ampliada de 11 por 11 píxeles.



Figura 4.4. Carácter digital de la imagen, a) imagen digital de 344 filas por 328 columnas, b) sector ampliado de a) de 11x11 píxeles, c) DN números digitales individuales de la radiancia promedio medida en cada píxel de b). Estos valores enteros positivos resultan de cuantificar la señal eléctrica digital del sensor en valores enteros positivos utilizando un proceso llamado conversión analógica a digital de la señal. 4.4.1

Principales Códigos, estructuras y formatos de las Imágenes Digitales

La imagen, de forma genérica, se puede considerar que es un elemento constitutivo indiscutible de todo proceso de transmisión de información (comunicación). Los primeros elementos que podemos considerar como imágenes (analógicas) son los dibujos, gráficos, esquemas, etcétera, los cuales, tanto su confección como su transmisión (reproducción), se realizaban y realizan en ciertos casos, completamente de forma manual. La complejidad de su ejecución y por tanto de su reproducción, variaban sustancialmente, entre otros factores, en función de si la imagen era en blanco y negro o color, dificultando y encareciendo los procesos antes mencionados en función de las características de la imagen. Este escaso conocimiento de las técnicas asequibles en la utilización del color impidió y frenó durante años que el mismo se utilizase regularmente en los procesos de producción de documentos. La fotografía, desde sus orígenes, contribuyó de forma definitiva y eficaz a todos los procesos de producción de documentos y especialmente de imágenes. Las técnicas analógicas de fotografía, fotomecánica y fotocomposición, que en algunos casos todavía se siguen utilizando en los procesos productivos, han sido los sistemas inspiradores de los actuales sistemas digitales de reproducción y, por supuesto, fotogramétricos. Una fase fundamental en la producción de imágenes digitales, en aquellos casos que la fuente de información fuese analógica (cámara fotogramétrica), sería la conversión de dicha información (señal analógica) en digital mediante convertidores – ADC– (cuantificadores y codificadores), como por ejemplo: escáner, digitalizadores, etcétera.



La cuantificación tiene por objeto el muestreo de la información analógica original y, por tanto, una discretización de la misma (función del tiempo o el espacio, en el caso de audio e imagen respectivamente). La codificación (número de bits por muestra) se encargará de hacer reproducible y fácilmente procesable dicha información discretizada, facilitando igualmente su almacenamiento y transmisión. Todo proceso de cuantificación (convertidores de una señal de entrada en otra de salida según una ecuación dada) lleva consigo una generalización de la información; por ello, pueden considerar a los cuantificadores como sistemas potentes de compresión. Las imágenes digitales, como ya se ha dicho anteriormente, son una transformación (discretización) de las imágenes originales fotográficas (analógicas) en digitales mediante un escáner (ADC), o bien son en sí mismas digitales si proceden directamente de un barredor multiespectral (caso de la teledetección) o cámara digital. En cualquier caso, una imagen digital se puede considerar de forma genérica como una matriz (bidimensional) discretizada en niveles de grises –ND (valor radiométrico o digital, con una expresión, por celda (cada celda/elemento de la matriz se denomina pixel -s-). El conjunto de la matriz (filas, columnas), así como cada elemento/celda de la misma (s), podrán estar, en función del dato capturado, codificados, estructurados y formateados de diversas forma, tanto para los diversos sistemas de almacenamiento y tratamiento informáticos, como para los diversos sistemas de explotación. Los datos a codificar como pixeles de la imagen se realizan de forma binaria, según un número de bits por pixel (profundidad del píxel/radiometría de la imagen). La estructura de los datos vendrá condicionada por su distribución interna (secuencial, jerárquica) y por su orden de grabación, pixeles por cada plano, banda o color. Así, por ejemplo, para una imagen con 1 bits de profundidad por pixel podemos obtener 2 niveles de grises por pixel (21= 2 ND). Este caso se conoce como una imagen bitmap en blanco y negro. A medida que aumentamos la profundidad del pixel iremos teniendo una gama de grises más amplia por pixel. Recordando que el hombre es capaz de observar hasta 200 ND, significaría que para una adecuada representación de una imagen en niveles de grises sería conveniente tener una profundidad de 8bits/s y por banda (28 = 256 ND). Para imágenes fotográficas en color se necesitarían 3 planos por imagen y visualizados, por proyección, según la secuencia rojo, verde y azul (RGB) correspondiente. Esto implicaría que si están codificados en 8 bits/s cada plano, obtendríamos hasta 2563 de colores (16. 106 colores). Son Estructuras típicas de grabación y consulta de las imágenes digitales brutas en teledetección: A) BIP (secuencial por pixel). B) BIL (secuencial por líneas). C) BSQ (secuencial por bandas). 184 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


A) Bandas secuenciales (BSQ). Los Números Digitales de cada banda se disponen físicamente uno a continuación del otro hasta completar la banda. A continuación se disponen los de la siguiente banda y así sucesivamente hasta completar la imagen multi-espectral. Entre banda y banda se inserta un archivo cabezal o Header y uno de cola Trailer, que informa de la longitud de onda de la adquisición. Este formato es propio de las imágenes Landsat TM (Figura 4.4.1.). B) Bandas intercaladas por líneas (BIL). La disposición de los Números Digitales se hace por líneas. Se graba una línea en todas las bandas sucesivamente, y a continuación se pasa a la segunda línea, la tercera, etc. Este formato es característico de las imágenes SPOT- HRV (Figura 4.4.1.). C) Bandas intercaladas por Píxel (BIP). Se trata de una disposición con un criterio similar al BIL, pero en este caso los que se alternan son los ND de un mismo pixel en todas las bandas antes de pasar al siguiente píxel (Figura 4.4.1.). Los formatos BSQ y BIL son los más comunes en la actualidad.

Figura 4.4.1. Formatos digitales de las imágenes.



Los formatos de almacenamiento y presentación de dichas imágenes son de gran importancia tanto por su tratamiento, como para la transmisión de los mismos. Éstos se seleccionan con criterios de: • CALIDAD. − Resolución admi da. − Profundidad del pixel. − Capacidad de calibración. − Capacidad de corrección. • FLEXIBILIDAD. Adaptación al cambio de formato entre plataformas de procesamiento • EFICIENCIA. Al cálculo, almacenamiento y transmisión. Los formatos de imagen más extendidos son: TIFF, PCX, GIF, EPS, PSD, BMP, IMG, JPEG, MPEG, ECW, MrSID, entre otros. COMPRESIÓN DE IMÁGENES El objetivo de la compresión de imágenes es la reducción del número de bits con vistas a transmitir o almacenar dicha imagen en condiciones óptimas para el fin requerido. Los métodos de compresión se clasifican, de forma resumida, en: A) Compresión sin pérdidas Se utilizan normalmente en compresión de texto. Emplean normalmente estadísticas de los valores que se repiten. Son sistemas que nos permiten volver a la imagen original sin pérdidas. Bien es cierto que en algunos casos la compresión es mínima. Los sistemas más significativos de compresión serían: Las técnicas de “codificación entrópica”, utilizadas en fax y gráficos. Estas técnicas son función de la frecuencia de aparición de cada símbolo, dedicando menos bits a los símbolos con mayor frecuencia (Teoría de Shannon); Compresión RLE (bitmap) Compresión Huffman (texto).



Fig. 4.4.1.a: Compresión de imágenes. Compresión “RLE”.

La tasa de compresión es del orden máximo 1:5. B) Compresión con pérdidas Son métodos no reversibles, aunque, como contrapartida, admiten ratios de compresión altos. Se pretende, asimismo, que la pérdida que se produce sea lo más objetiva posible, teniendo que existir un compromiso a priori con la calidad de la imagen descomprimida. Son los métodos que se emplean para imagen y audio y los sistemas actuales más empleados son: • JPEG (imágenes estáticas, compresión 1:15). • ECW (puede llegar con gran calidad 1:50). • MrSID (puede llegar con gran calidad 1:50). • MPEG (imágenes dinámicas sincronizan audio y video). Estos sistemas utilizan técnicas estadísticas junto con transformaciones de la imagen en términos de variación de brillo. Dado que la imagen digital la consideramos como una matriz numérica bidimensional (discretizada en niveles de grises -ND- por pixeles), en una imagen digital se hace necesario conocer y/o definir tanto su codificación (niveles de grises ⇔ radiometría de la imagen), estructura y formato, como su resolución, función de la fracción de muestreo (por ejemplo, pixeles por pulgada –spi–). Este último punto estará relacionado con la escala gráfica (concepto importante, especialmente en los documentos cartográficos) y con el tamaño de observación y/o reproducción de forma general. Este procedimiento sencillo configura la fase de la "adquisición de datos", luego se realiza la “interpretación de las imágenes”, mediante un “análisis visual” y algunos tratamientos previos, a través de un proceso de “clasificación digital” o combinando ambos métodos.



Esta moderna tecnología constituye un ámbito de desarrollo permanente y ha impactado fuertemente en el vertiginoso avance de las actuales técnicas de fotogrametría digital y en la producción de cartografía temática. Consiste en el proceso de obtención por vía visual o automatizada de la cobertura existente y los usos, utilizando los productos procedentes de los sensores remotos. Los tratamientos digitales serán operaciones matemáticas sobre dichos valores (operadores matemáticos básicos, cálculo matricial, etc.). Se han clasificado y reunido los diversos tratamientos de acuerdo a las operaciones que “normalmente” se realizan sobre las imágenes digitales. En este capítulo se enumeran además las correcciones básicas más importantes usadas en el tratamiento de imágenes, con un apartado especial dedicado a la corrección geométrica de imágenes espaciales captadas por sensores remotos aerotransportados y a las correcciones radiométricas necesarias como consecuencia de los errores producidos en el proceso de captura de la información digital y a las correcciones atmosféricas correspondientes, de acuerdo a los procesos de obtención de los datos seleccionado. 4.5

ANÁLISIS VISUAL DE LAS IMÁGENES

El sistema visual del ser humano tiene unas características específicas (limitaciones) que conviene recordar en cuanto a su relación directa tanto con los sistemas digitales sobre los que interactúa, como con los documentos analógicos de consulta o explotación (texto, gráficos, mapas, etc.) obtenidos a partir de información digital previa. Consideraremos que respecto a la resolución espacial, la agudeza visual (av) del hombre es capaz de separar 5 líneas por mm. Dado que ello conllevaría a separar 5 líneas negras y 5 líneas blancas (con un criterio digital), implica que la unidad más pequeña que el ser humano sería capaz de separar sería de 100 μm (asemejable a pixeles de 100 μm). Con respecto a una adecuada identificación de objetos se suele aconsejar que la unidad más pequeña se divida entre 4, obteniéndose la unidad mínima de resolución de 25μm (UMR) equivalente en muchos casos a la unidad de escaneado. Podría deducirse, por tanto, que todos los procesos de tratamiento digital de imagen deberían llevarse a cabo entre los 25μm y 100μm (correcciones, transformaciones, filtros, re-muestreos, etc.). En cuanto al color, nuestra percepción dentro del espectro electromagnético se limita a un intervalo dentro del óptico (0,3 μm –1 mm de longitudes de onda) del 0,4 - 0,7 μm, correspondiente al visible. Podemos observar, por proyección (modelo aditivo del color), la descomposición de la luz (radiación electromagnética) en rojo, verde y azul (RGB). Asimismo, por reflexión (modelo sustractivo del color) obtendremos la recomposición de la luz mediante la impresión de tintas amarillo, magenta y cyan (YMC). 188 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


No obstante, se puede resumir que nuestras limitaciones en cuanto a color están por debajo de los 7 millones de colores y un máximo de 200 niveles de gris (ND). Recordemos que con 8 bits/pixel en cada uno de los tres colores aditivos (RGB) sería susceptible de representarse 256 ND (niveles de gris) por pixel y 16 millones de colores. La capacidad estereoscópica de observación mediante la visión natural será función de la distancia (Y) del objeto al observador. Si cada ND es una codificación digital de señal analógica (intensidad de energía), resulta muy conveniente poder observar también en términos analógicos el fruto de las distintas operaciones digitales. El análisis visual puede entonces, utilizar elementos como textura, estructura, emplazamiento o ubicación contextual, factores de análisis que son posible de aplicar en el tratamiento digital, como se observa en la figura 4.5.

Figura 4.5. Criterios de visualización de imágenes La figura indica la complejidad de la interpretación en la medida que se pasa a considerar elementos relacionados con la propia imagen a factores de análisis que dependen del propio objeto en estudio y de las características ambientales en que se encuentra.



En un trabajo de interpretación los denominados factores de interpretación se analizan en conjunto, tanto en los procesos de análisis deductivos como inductivos. 4.5.1

Tonalidad:

Se refiere al color o brillo de los objetos que componen la escena. Los tonos están relacionados a las propiedades de reflectancia de los materiales superficiales y depende de la porción del espectro electromagnético cubierto por la imagen. El tono hace referencia a la intensidad de energía recibida por el sensor para una determinada banda del espectro, es decir, se relaciona estrechamente con el comportamiento espectral de las distintas cubiertas, para la banda particular del espectro sobre la que se está trabajando. La visualización en tonos de gris constituye una primera aproximación visual a una imagen, por su indudable parecido, al menos en las formas que pueden apreciarse con la resolución espacial del sensor, a una fotografía aérea tradicional. A través de la interpretación se puede reconocer variadas categorías por el contraste de tonos en distintas bandas del espectro. La vegetación se visualiza en tonos oscuros en las bandas visibles, y muy claros en el infrarrojo cercano, en cambio el agua presenta tonos oscuros en ambas y los suelos descubiertos ofrecen tonos blancos en los dos (figura.4.5.1).

Figura 4.5.1 Bandas del rojo e infrarrojo cercano (Landsat TM, 1998)



4.5.2

Color

Corresponde a Thomas Young (1773-1829) la hipótesis de la teoría básica de los colores. Según Young, la retina posee tres células o sensores localizados en los conos de la retina, cada uno de las cuales perciben las longitudes de onda en la región del visible del espectro electromagnético. Cada sensor está asociado con un cono, con una variedad en la sensibilidad que permite diferenciar cada una de las longitudes de onda. Uno de esos sensores capta las longitudes de onda corta, con un pico a los 0.44 μm y corresponde al azul el cual es insensible a las longitudes de onda más largas que 0.52 μm. El segundo sensor tiene la sensibilidad máxima a 0.53 μm, es el verde. El tercero es sensor rojo, aunque la sensibilidad máxima realmente ocurre a 0.57 μm que son la longitud de onda de luz amarilla; siendo este tercer sensor el que tiene la absorción más alta de luz roja. La respuesta humana al color está determinada por la proporción de la actividad neuronal de estos tres sensores. Esta proporción cambia con la longitud de onda de la luz percibida. Una sola luz de la longitud de onda a 0.45 μm produce una respuesta fuerte del sensor azul, una respuesta más débil del sensor verde y aún más débil del sensor rojo. Nuestros ojos captan las longitudes de onda entre 0.4 μm, región del violeta y 0.7 μm, en el rojo, separando la energía que se recibe en tres componentes que son los colores primarios: azul, verde y rojo (RGB). Con la combinación de éstos pueden lograrse los restantes colores del arco iris. Este es el criterio que se utiliza en las composiciones coloreadas, cuando se combinan tres bandas a las que se le asignan los colores primarios. Además de la luz, vista por el ojo humano, hay también radiación electromagnética invisible, la cual se manifiesta a ambos extremos del espectro visible. Más allá del violeta está la radiación ultravioleta de ondas relativamente cortas (0.32-0.30 μm). La radiación ultravioleta es invisible, pero tiene acción fuerte sobre los materiales fotográficos, lo cual facilita su detección por este medio. Al otro lado del espectro visible, a longitudes de onda mayores que el rojo, aparece el infrarrojo, que como vimos en capítulos anteriores puede ser dividido en tres regiones: cercano 0.7-1.3 micrones, intermedio 1.3-3.0 (éstos dos son reflejados y dentro de la región fotográfica) y la tercera 3.0- 14 micrones pertenece al infrarrojo emitido ó termal. La percepción del color de un objeto es influenciada por la intensidad de luz del ambiente, su tamaño y proximidad a otros objetos y las sensibilidades peculiares de cada ojo humano. Debido a esta relación entre la sensibilidad visual y longitud de onda, es difícil clasificar el color, por lo que se refiere al brillo. Luminosidad; Se trata de una balanza en que se corrige la energía de luz por las sensibilidades del ojo humano, como una aproximación áspera de brillo percibido real. 191 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Aunque el ojo tiene una capacidad notable para detectar la luz, no es un buen discriminador para percibir brillo. La percepción de color es una cuestión diferente, sin embargo, con los centenares de miles de millones, de colores que es discernible al ojo humano. Estos factores humanos tienen una relevancia considerable en los procesos de interpretación visual de las imágenes obtenidas con sensores remotos.

Figura 4.5.2.: Sensibilidades de sensores de visión humana: a) absorción del cono Azul, (b) absorción del cono Verde; c) absorción del cono Rojo.



El color digital en imágenes La composición de color, denominada falso color, es la forma más tradicional de combinar tres bandas espectrales de sensores remotos de satélites. El sensor Thematic Mapper del satélite Landsat, tiene 7 bandas; tres de ellas dentro de las longitudes de onda correspondientes al azul, verde y rojo. Con estas bandas, puede lograrse una composición del color muy similar al natural, es el llamado “Visible” o " color real simulado". Otra combinación de falso color, son en el sensor MSS, RGB=754, y el sensor TM, RGB=432. Produce imágenes donde la vegetación verde, refleja intensamente la energía en las longitudes de onda del infrarrojo. Esto fue muy utilizado en diferentes conflictos bélicos para separar vegetación verdadera del camuflaje. Se pueden hacer múltiples combinaciones de color que se emplean en el análisis visual, pero la más característica es la que se denomina " falso color compuesto (FCC)". En lugar de aplicar los colores azul, verde y rojo a sus respectivas bandas del espectro electromagnético, se aplican a las bandas verde (V), rojo (R) e infrarrojo cercano (IRC) respectivamente. De esta forma se obtendrá otra gama de colores que generalmente resulta muy útil desde el punto de vista de la interpretación visual permitiendo realzar e identificar ciertos rasgos en la imagen. A partir de las imágenes TM se ha comprobado la eficacia de la combinación de las bandas 4/7/5 para detectar zonas quemadas. 7/4/3 para discriminación de cultivos.7/3/1 para estudios oceanográficos y cuerpos de agua. 3/4/5 y 4/5/7 para estudio de diferentes ambientes geológicos. Colores aditivos y sustractivos Las tres longitudes de onda antes mencionadas, el azul, verde y rojo, forman una base natural o sistema de la coordenada para describir los colores. Sin embargo, esa percepción humana del color, no es una relación directa con la medida física del color espectral. Esas longitudes de onda, son los llamados primarios aditivos, ya que todos ellos sumados dan la luz blanca, o el RGB (rojo-verde-azul) el sistema (Figura 4.5.2.1). La mezcla de tres bandas espectrales para lograr el color puede realizarse por dos procesos: aditivo y sustractivo. En el proceso aditivo el color se obtiene por la suma de los colores azul, verde y rojo. El proceso sustractivo se basa en la absorción de la luz que ejercen los colores complementarios. El "magenta" absorbe la luz verde, el "amarillo" el azul y el "cian" el rojo. La suma del cian, amarillo y magenta forma el negro, mientras que la superposición de los colores primarios azul, verde y rojo forma el blanco. El proceso aditivo es el que se usa en los sistemas de visualización, cuando la imagen se representa en el monitor del ordenador. Este es el procedimiento habitual en un equipo de procesamiento digital de imágenes.



Figura 4.5.2.1a a-1) Mezcla Aditiva de Colores: rojo y verde combinado produce amarillo; azul y rojo combinado produce magenta; verde y azul combinado produce cyan. A-2) Mezcla Substractiva de Colores: magenta y cyan combinado produce azul, amarillo y cyan combinado produce verde; amarillo y magenta combinado produce rojo.

El proceso sustractivo se emplea en la reproducción mecánica del color, en las artes gráficas, por ejemplo, para la confección de cartografía a diferentes colores, mezcla para los tintes de la película. Estos pigmentos coloreados se mezclan para producir colores más oscuros, es decir, ellos substraen de blanco. En el sistema de colores substractivos, (Figura 4.5.2.1.b.) producen los colores secundarios, quitando su color complementario del blanco. La relación entre primarios, aditivos y substractivos se ven en la Figura siguiente.

Figura 4.5.2.1.b b-1) Cubo RGB, con los diferentes tonos de grises a lo largo del eje acromático, entre el blanco y el negro; b-2) relación entre colores primarios, aditivos y substractivos.



Utilizando los colores primarios y secundarios, es posible obtener todas las tonalidades de los colores y representar cuantitativamente cualquier color como un grupo de tres números o coeficientes. Estos pueden ser ploteados en un conjunto de ejes tridimensionales donde cada eje representa un color (RGB). Los tres coeficientes definirán la cantidad de color primarios necesarios para producir cualquier tonalidad (figura 4.5.2.1.a). Procesamiento digital de imágenes coloridas falso color (FFC) Para fotografías en blanco y negro, se utiliza película "pancromática", sensible a todas las longitudes de onda del espectro visible, y aún más sensibles en los extremos de la escala cromática que el ojo humano percibe, por lo que registran una serie de detalles, que a simple vista pasarían desapercibidos. Existen otras emulsiones con grado de sensibilidad distinto para las diferentes longitudes de onda, una de ellas es la "ortocromática" sensible sólo a la escala cromática comprendida entre el violeta y el amarillo. Las fotografías color, son sensibles a las longitudes de onda del espectro visible; el color se logra por la superposición de tres capas de emulsiones sensibles a la luz. Las capas del amarillo, magenta y cian, son sensibles a los colores azul, verde y rojo, respectivamente. Una cuarta capa situada debajo de la amarilla filtra las radiaciones azuladas, producidas por la dispersión en la atmósfera de parte de la radiación electromagnética proveniente del sol. Esta capa evita que esta radiación llegue a las capas magenta y cian. Una vez revelada la película, los colores resultantes son semejantes a los originales. Las fotografías color ofrecen todas las ventajas de las fotografías pancromáticas; además de la mayor facilidad para la identificación de materiales, aportan los cambios de matiz, dato que falta en las fotografías blanco y negro, donde el único elemento discriminatorio del color de un material es la variación dentro de la gama de grises. La fotografía de película infrarroja, aparecida en 1945, es también conocida como "falso color", porque los objetos no aparecen con los mismos colores que los originales. Tiene mayor capacidad de penetración a través de la niebla, debido a que el extremo azul del espectro es eliminado mediante filtros especiales. Son sensibles al verde, rojo e infrarrojo hasta 0.9 micrones La película infrarroja esta formadas por tres capas, amarillo, magenta y cian, sensibles a las radiaciones electromagnéticas correspondientes a los colores verde rojo e infrarrojo, respectivamente. Una vez revelada la película, los colores finales no responden a los originales. Comparando la visualización de la imagen en tonos de gris y en una sola banda con la visualización de imágenes en color, ésta última constituye un salto cualitativo, puesto que permite llevar a cabo el análisis de cada imagen teniendo en cuenta la información proporcionada por varias de las bandas que la componen, además de añadir el color como elemento de interpretación visual, que siempre ayuda a la mejor discriminación de las diferentes cubiertas (el ojo humano aprecia mejor el contraste entre colores que entre niveles de gris).



Figura 4.5.2.1.c Esquema de compoción de colores

El número de composiciones en color que se puede generar es proporcional a la resolución espectral del sensor. Los colores resultantes dependerán de las bandas que se designen y del color primario aplicado a cada una. El sentido temático de cada composición, como es lógico, dependerá de ambas decisiones. Si se pretende realzar la discriminación de la nieve y las nubes, por ejemplo, será conveniente incluir bandas del visible e infrarrojo cercano. Si la intención es reforzar las cubiertas vegetales, el infrarrojo cercano será un componente insustituible, mientras los infrarrojos medios y el rojo serán los más convenientes para ciertos tipos de suelos. Asimismo, también puede incluirse en las composiciones en color el resultado de ciertas operaciones aritméticas con las imágenes como los cocientes o el análisis de componentes principales (ACP). Una de las composiciones en color más utilizadas en teledetección es el falso color convencional o infrarrojo convencional, que se obtiene desplazando el rango espectral del color natural hacia longitudes de ondas más largas. En otras palabras, se asigna el color azul a la banda verde del espectro, el verde a la banda roja, y el rojo al infrarrojo cercano tal como se presenta en la figura 4.5.2.1.d. Si se compara esta imagen con las de tonos grises, se observa que proporcionan mayor información: los diversos tonos rojos indican las áreas de alta actividad vegetativa (alta reflectividad en el infrarrojo cercano, banda 4 del Landsat TM), las áreas urbanas aparecen en tonos azulados, y las superficies de agua en tonos negros. 196 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Los diversos grados de cobertura vegetal quedan expresados así por la cantidad de rojo que puede encontrarse en cada celda.

Figura 4.5.2.1.d: Landsat TM, 4, 3, 2 (RGB) 1998. A continuación, se incluyen dos ejemplos más de composición en color. Las bandas 7, 4 y 1 del Landsat TM corresponden a las bandas del infrarrojo medio, infrarrojo cercano y al azul respectivamente, si se asignan estas al espacio RGB se tiene como resultado la figura 4.5.2.1.c. Esta combinación se utiliza para destacar características geológicas, principalmente suelo. Al combinar las bandas 4, 5, 2 (RGB) del Landsat TM correspondientes a las bandas del infrarrojo cercano, infrarrojo medio y verde visualizamos una imagen en donde se destacan los sectores con mayor contenido de humedad. (figura 4.5.2.1.d).



Figura 5.5.2.1.e. Composición falso color. Bandas 7, 4, 1 (izquierda) y Bandas 4, 5, 2 (RGB) del TM (derecha).

4.5.3

Textura

La textura de una imagen está referida al contraste espacial entre los distintos elementos presentes en la imagen y procede de la relación entre el tamaño de los objetos y la resolución del sensor. Se relaciona con la aparente rugosidad o suavidad de una región de la imagen. La imagen de la figura 4.5.3 presenta a la izquierda el área de estudio. Se diferencian las distintas texturas que poseen los pastos (1), los árboles del parque (2), el pavimento de la elipse del parque (3) y la zona urbana que los rodea (4).

Figura 4.5.3. Análisis visual de Textura 198 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


4.5.4

Contexto espacial

El contexto espacial relaciona la localización de las cubiertas de interés con elementos vecinos de la imagen. En la figura 4.5.4. el color rojo se relaciona con coberturas vegetales. En el primer caso (a) es la forma y el contexto que corresponde a un valle agrícola lo que permite inferir la identificación de estos elementos como cultivos con riego central. En el segundo caso (b) la forma y el contexto (trama urbana) que rodea el elemento, es lo que identifica a este elemento como una cancha de golf.

Figura 4.5.4. Contexto espacial detalles (a) y (b).



4.5.5

REPRESENTACIÓN DIGITAL DE IMÁGENES

4.5.5.1 Histograma de una imagen En procesamiento de imágenes se trabaja siempre con los tonos de grises (DN) atribuidos a los píxeles de una imagen. El histograma es una de las formas más comunes de representar la distribución de los DN de una imagen, y la más útil en procesos de imágenes. Los DN proveen la información sobre cuántos píxeles en la imagen, tiene cada posible valor de DN (que, en el caso de imágenes de 8 bits, varían de 0 a 255) o, de una forma equivalente, cual es la proporción de la imagen que corresponde a cada valor de DN. Los histogramas representan los datos digitales DN o discretos de una imagen. Esto tiene importancia al momento de procesar el realce y contraste de las imágenes. a) Histograma unidimensional. Es el caso de una sola banda. El histograma puede ser calculado para la imagen entera o para una porción de la imagen, lo cual depende del programa que utilice el usuario. Así, un histograma de una imagen entera será distinto de una porción de esa misma imagen. La forma de un histograma provee información importante en caso de imágenes, tales como amplitud de los valores DN, lo que da la medida de contraste de una imagen, es decir, a mayor amplitud en el eje de DN, mayor es el contraste de una imagen. Un histograma no contiene información espacial sobre la imagen, por ejemplo, donde está localizado un píxel con determinada intensidad. Al computar la distribución de intensidades DN de una imagen, esa información espacial no es necesaria, ya que se trata la distribución en forma aleatoria. Una imagen que contiene áreas con suelo y agua, presentará un histograma bimodal. Los píxeles del agua, más oscuros, aparecerán cerca del origen, y el resto aparecerán en forma menos pronunciada por el resto de los DN. Una imagen con un área homogénea, con una sola población, p.e. suelo, producirá un histograma con un solo pico. Es el caso del histograma unimodal. Por otro lado, imágenes con diferentes tipos de cobertura superficial, mostraran picos múltiples, y si tuvieran diferencias significativas en sus valores medios de respuesta espectral, serán claramente separados en el histograma. La observación de un histograma brinda una aproximación sobre las características espectrales de una imagen. El proceso de comprensión de un histograma, es la base necesaria para la aplicación de funciones de realce y aumento de contraste en imágenes. b) Histograma Multidimensional. Corresponde a las imágenes multi-espectrales, es decir con dos o más bandas. Se llama scattegrama, en ellos se plotean los DN de una banda contra los DN de otra banda. Mostrarán visualmente el grado de correlación entre las dos bandas consideradas, e identificarán las situaciones en que la superficie muestra diferentes tipos de respuesta en las dos bandas. Los scategramas son útiles en técnicas de contrastes aplicadas en imágenes multi-espectrales e hiper-espectrales, para producir imágenes coloridas realzadas.



4.5.5.2 Contraste de una imagen Las imágenes en sensores remotos son adquiridas con una cierta resolución radiométrica. Ésta generalmente es de 6 a 8 bits. En el caso de 8 bits, las imágenes poseen, 256 valores de grises entre el negro y el blanco. Sin embargo, los datos contenidos en una imagen de satélite no se esparcirán en todo el intervalo de niveles de grises, siendo lo más común que se concentren en una pequeña faja. Esto ocurre porque los sistemas registran toda una gama posible de valores de reflectancia, originada por todos los tipos de materiales naturales y sobre las más diversas condiciones de iluminación. Se debe mencionar que, la vista humana sólo consigue discriminar cerca de 30 niveles de grises. Por esta razón una imagen de satélite vista en la forma como fue adquirida por el sensor, aparece con bajo contraste. Para que las informaciones en ellas contenidas puedan ser extraídas por el ojo humano, ese histograma comprimido tiene que ser entonces expandido para ocupar todo el intervalo disponible (0 a 255). Este concepto es la base del llamado aumento de contraste. El aumento de contraste es probablemente una de la más, poderosa e importante, técnicas usada en procesamiento para extraer información de imágenes en sensores remotos. A pesar de ser considerada (erróneamente) como una técnica simple, un aumento de contraste nunca revelará información ya contenida en los datos originales de la imagen; sino que permitirá tener una visión más clara de dichos datos. El contraste de una imagen “es una medida de dispersión de los niveles de intensidad que en ella ocurren”. Por eso en el histograma de una imagen cuanta mayor dispersión tienen los datos, mayor contraste tendrá la imagen. Dentro de los sistemas de sensores remotos ese intervalo de apertura será siempre positivo y ocurrirá dentro del rango de 0 a 255. Transferencia de contraste Cuando el contraste de una imagen es modificado, el histograma de la imagen resultante es diferente de la imagen original, y los dos histogramas estarán relacionados por la función de transferencia de contraste. La forma en que los sistemas de procesamiento digital de imágenes realizan la función de transferencia, se llama “Look-up Table (LUT)”. Mediante ese artificio, se calcula para cada píxel de la imagen, las nuevas intensidades de contraste, expandiéndolos entre 0 y 255. 4.5.5.3 Realces y mejoras de imagen. Son “algoritmos matemáticos aplicados” a la imagen, orientadas a mejorar la apariencia al ojo humano o para siguientes procesos automatizados. Los "niveles ND" de cada pixel pueden ser modificados con vistas a mejorar o resaltar cierta información para un estudio determinado, siendo precisamente esta modificación el concepto de "realce de imágenes digitales". Se pueden definir, a priori, diversos tipos de realces que normalmente nos mejorarán la visualización, eliminarán ruidos, resaltarán ciertas características geométricas, etc. con vistas a obtener unos resultados determinados.



Conviene destacar, asimismo, que la forma más elemental de conocer una imagen digital es a través de su histograma de frecuencias para cada ND –valor digital-, donde quedará patente tanto el contraste (rango entre máximo y mínimo del valor digital para cada pixel), como el nivel de radiación. Ambos conceptos permitirán diseñar un tipo específico de realces. Los tipos de realces se pueden efectuar a través de software o de hardware, siendo determinante la elección de un sistema u otro, influyendo, su elección, tanto en el coste como en la velocidad de ejecución de dicho tratamiento digital. De manera resumida y basándonos en la forma del tratamiento efectuado (función del número de pixeles afectados), tendremos: A) Realces radiométricos. Se conocen también como transformación de histogramas. Se realizan específicamente sobre 1 pixel, sin tener en cuenta los de su alrededor. Por lo general, implican un mayor contraste. B) Realces geométricos. Se les suelen llamar simplemente filtros, donde la modificación del nivel de gris de un pixel determinado conlleva el estudio o incidencia de los de su entorno. Éstos a su vez, se pueden dividir en: • Realces geométricos en el dominio espacial. Para unos valores (x, y) de la imagen, se pueden ordenar secuencialmente dichos pixeles desde un origen seleccionado (esquina superior izquierda, por ejemplo), llamándose distancia del píxel al origen la distancia euclidea correspondiente. La función f(x, y) nos representará la intensidad o valor del nivel de gris (ND). • Realces geométricos en el dominio de frecuencias. Para unos valores (u, v) de "frecuencias", la función F(u, v) nos representarán amplitudes. El objetivo de las operaciones de realce en la imagen, es mejorar su apariencia visual con el objetivo de facilitar su interpretación visual. A través de las operaciones de realce se modifican los valores de brillantez de la imagen, de tal forma que se facilite la separación visual entre coberturas (Ej. bosque vs pasto vs carreteras). Estas operaciones se aplican generalmente a una sola banda. – Contraste (lineal no-lineal) – Componentes principales (aplicación del análisis multivariado) – Índices de vegetación. 4.5.5.4 Filtros espaciales. Los “filtros” se aplican en análisis digital de imágenes para acentuar o suavizar los contrastes espaciales o variaciones en la frecuencia de los valores de DN de los píxeles que componen la imagen. Estas funciones hacen un realce visual de la imagen para mejorar su interpretación. Estos tipos de filtros operan por una matriz móvil, denominada kernel o máscara, con un tamaño variable.



De este modo se define una imagen de entrada para ser filtrada, una máscara o kernel que es el “filtro”, y una imagen resultante filtrada. Cada elemento de la matriz, kernel o mascara, contiene un coeficiente o factor de ponderación. El procedimiento es el siguiente (suponiendo un filtro de 3x3): el filtro se posiciona en la esquina superior izquierda de la imagen, multiplicando cada DN de las 9 celdas de la imagen, por el respectivo valor de las 9 celdas del filtro; substituye el valor del píxel central de esa porción de imagen (en este caso seria el píxel de la 2° línea y 2° columna) por la suma de esos 9 valores, encontrándose entonces el nuevo valor del píxel de la imagen de salida. En el siguiente paso, el filtro se mueve un píxel a lo largo de la línea, y realiza nuevamente la operación, encontrándose el valor del píxel de la 2° línea y 3° columna de la imagen de salida. Esta operación se realiza píxel a píxel por toda la imagen. El tamaño del filtro aplicado determina el grado de suavizado o el tamaño de los elementos lineales a destacar. El objetivo de los filtros digitales es resaltar o suprimir un patrón espacial particular en la imagen basados en su frecuencia espacial (concepto relacionado con la textura de la imagen), o sea la frecuencia de las variaciones en tonalidad en la imagen. Las áreas homogéneas tienen una baja frecuencia espacial y por tanto sus valores de brillantes son muy similares (baja variabilidad); en tanto que zonas con cambios abruptos en tonalidad tienen una frecuencia alta (baja variabilidad). Es común utilizar una ventana móvil de 3x3, 5x5 ó 7x7 pixeles para realizar el filtrado. El procedimiento consiste en re-emplazar el valor central de la matriz de filtrado por un valor derivado de los valores de brillantes de los pixeles vecinos y de una operación matemática (Ej. moda, promedio, mediana, etc.). Luego la ventana es desplazada un pixel en el sentido de las columnas e hileras y el procedimiento de cálculo se repite. La ventana continúa moviéndose hasta completar el filtrado de toda la imagen. Los filtros bajos tienden a homogenizar la apariencia de la imagen (utilizan moda, mediana o promedio); en tanto que los filtros altos tienden a realzar las diferencias entre los límites de diferentes zonas en la imagen (resalta valor de pixeles limítrofes). Otra forma de aplicar un filtro alto, es aplicar primero un filtro bajo a la imagen y luego restar la nueva imagen de la imagen original. En general los filtros de uso más común y sus ventajas principales se enumeran y describen del siguiente modo; 1) Filtro de paso bajo; • Se emplean para eliminar "ruidos". • "Suavizan" la imagen (disminuye el contraste). • Este tratamiento implica una pérdida de información de alta frecuencia. • Un filtro muy empleado es el filtro de media (media aritmética), 2) Filtro de paso alto; • Es el más empleado para detectar bordes. • Es un filtro direccionable. 3) Filtro de mediana; • Se suelen emplear para eliminar ruido aleatorio. 203 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


• El diseño de este "filtro" consiste en escoger el píxel central de los valores de la ventana (mediana). • En este proceso se puede perder bastante información. • Un filtro que emplea este criterio es el filtro de Tukey. • Suele ser poco sensible a los valores extremos. 4) Filtro de la moda; • Suavizan los resultados de una clasificación o agrupamiento de pixeles. • El operador consiste en escoger el valor más frecuente de la ventana (matriz filtro). 5) Filtros Laplacianos • Son filtros de detección de bordes en todas direcciones. • Son complejos y de difícil implementación en un sistema. (Se resuelven mas fácilmente mediante la Transformada de Fourier). 6) Filtros direccionales o de borde • Están diseñados para resaltar elementos lineales tales como carreteras o los límites entre campos de cultivo. • También pueden utilizarse para resaltar elementos lineales con una determinada dirección (Ej. fallas o zonas de contacto en formaciones geológicas). 4.5.5.5 Transformaciones Las “transformaciones” son operaciones similares a las de realce con la diferencia de que normalmente se aplican a un grupo de bandas espectrales, y no a una banda individual. Previamente a la propia corrección geométrica se repasan conceptos geométricos de las variaciones espaciales. Dentro de las transformaciones básicas principales, una de las más importantes serán las correcciones geométricas (variaciones espaciales). Son correcciones de este tipo: la rotación, el cambio de escala y la traslación de los diferentes pixeles de la imagen en 3 dimensiones (el caso de 2 dimensiones sería una particularización). Las principales variaciones espaciales descritas de manera individual son: Rotación. La rotación de un punto (XP1, YP1, ZP1) a otro (XG, YG, ZG), de manera arbitraria en el espacio, requiere de tres transformaciones o giros (ω, ϕ, κ), según los tres ejes (X, Y, Z) de coordenadas espaciales de referencia, respectivamente. Traslación. Sería el caso de trasladar un punto con coordenadas (XG, YG, ZG) a una nueva situación mediante un desplazamiento (X0, Y0, Z0). Cambio de Escala. Se trata de unas determinadas variaciones (escalares – λ -) a lo largo de los ejes X,Y,Z. Los pixeles afectados por el conjunto de estas variaciones espaciales se enunciarán de forma matemática, donde: (XP1, YP1, ZP1) Coordenadas imagen del píxel. (XG, YG, ZG) Coordenadas del píxel afectadas de los 3 giros. (X0, Y0, Z0) Traslación espacial. (XP, YP, ZP) Coordenadas finales del píxel. Otras transformaciones muy comunes en Teledetección son: 204 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


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Creación de nuevas imágenes basados en razones de bandas (Ej. índices de vegetación) Análisis de componentes principales (combinación lineal de bandas).

El objetivo de las transformaciones es crear nuevas bandas que muestren mejor los elementos presentes en la imagen (Ej. separación entre vegetación enferma y sana). 4.6 CORRECCIONES EN LA IMAGEN El objetivo de realizar las correcciones en las imágenes adquiridas por los sensores remotos es eliminar o minimizar las distorsiones o degradaciones producidas durante el proceso de adquisición de las mismas.

Figura 4.6.1. Ciclo de procesos de tratamiento digital en Teledetección.

La naturaleza de ésas distorsiones depende principalmente del tipo de sensor (cámara o sensor de barrido) utilizado, y del tipo de plataforma (satélite o avión) que lo transporta. Los tratamientos digitales serán operaciones matemáticas sobre dichos valores (operadores matemáticos básicos, cálculo matricial, etc.). Se han clasificado y reunido los diversos tratamientos de acuerdo a las operaciones que “normalmente” se realizan sobre las imágenes digitales. 4.6.1.1 CORRECCIÓN GEOMÉTRICA En este epígrafe se enunciarán las correcciones geométricas básicas más importantes usadas en el tratamiento de imágenes. Posteriormente se determina un apartado especial dedicado a la corrección de imágenes espaciales captadas por sensores remotos aerotransportados, y a las correcciones radiométricas 205 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


necesarias como consecuencia de los errores producidos en el proceso de captura de la información digital. Una imagen de satélite no es un mapa; no se puede medir distancias, ni calcular superficies sobre ellas, ni comparar los resultados que se obtengan al tratarlos con otras fuentes de manera fiable, a no ser que se lleve a cabo una “corrección geométrica”, es decir, que se aplique un sistema de proyección y se georeferencie, colocando sus datos en concordancia con: 1. A las variaciones espaciales ocurridas en el proceso de captura de la información e inherentes al movimiento del sensor (aleteo, cabeceo, variaciones en altura y velocidad, etc.). 2. Por necesidad de ajustar, dicha información, a un sistema de referencia determinado (sistema geodésico, proyección cartográfica, etc.). Las principales fuentes de distorsiones geométricas en el proceso de captura de imágenes son: - la rotación de la Tierra durante el tiempo de adquisición de las imágenes; - la velocidad limitada de barredura de los sensores (en relación a la velocidad de la plataforma); - el campo de visada largo de algunos sensores; - la curvatura de la Tierra; - las variaciones en la latitud y la velocidad de altitud de la plataforma; - efectos panorámicos relacionados a la geometría de mapeo. En aplicaciones cartográficas, como asimismo en otro tipo de imágenes que necesiten ajustarse a un sistema de referencia, la realización de correcciones geométricas conlleva el estudio de las siguientes fases: Estudio del modelo de deformación de la imagen según ecuaciones matemáticas que relacionan las coordenadas de la imagen digital (fila y columna) con las coordenadas de referencia cartográficas (X, Y , en el caso de coordenadas planas o longitud (λ) y latitud (ϕ), en un sistema de coordenadas geográficas). Es posible, asimismo, introducir en dichas correcciones el efecto de la altitud del punto de acuerdo a modelos que contemplen este parámetro. Para ello, se hace necesario el disponer previamente de Modelos Digitales de Elevación (MDT) del territorio. Corrección geométrica, donde se llevará a cabo la propia transformación geométrica de todos los pixeles y la creación de la nueva imagen digital por asignación del nuevo valor radiométrico correspondiente. En el proceso de corrección geométrica hay que distinguir, previamente, entre imágenes instantáneas, captadas de forma que la información correspondiente a la reflectancia para cada pixel (ND) se obtiene a la misma vez en toda la superficie de la imagen, como es el caso de las fotografías en general (analógica y/o digital), y de las fotografías aéreas (fotogrametría) en particular, y aquellas imágenes secuenciales, donde cada pixel es capturado en distinta fracción de tiempo y en una secuencia de grabación que depende del tipo de sensor y del barrido que efectúe sobre el terreno (barredores multi-espectrales MSS). Como se sabe, un geoide como la Tierra, no es desarrollable sobre un plano, por lo que para representarla en forma gráfica, de mapa, debe aplicarse una proyección, que siempre da lugar a deformaciones. Exactamente lo mismo ocurre con una imagen de satélite, que geométricamente es una proyección azimutal central, en la que los errores se van acumulando de manera radial desde el nadir hacia los bordes.



Una vez definidos los criterios básicos que se inscriben en el proceso de corrección geométrica, la realización se efectuaría de la forma siguiente: Cálculo del modelo de deformación; Los sistemas más empleados se pueden dividir en tres grupos: • Ajustes por métodos polinomiales. El método consiste en el cálculo de los coeficientes de un polinomio (normalmente de segundo grado), mediante el conocimiento de coordenadas del terreno (x, y) de puntos de control, en un Sistema Geodésico y proyección cartográfica dada y de sus coordenadas homólogas en la imagen definidos por la fila y columna (u, v). Las ecuaciones serían: u = a0 + a1x + a2y + a3xy + a4x2 + a5y2 v = b0 + b1x + b2y + b3xy + b4x2 + b5y2 El cálculo, al haber más ecuaciones que incógnitas, se resuelve por mínimos cuadrados. • Modelización Paramétrica. En imágenes capturadas de forma instantánea (fotografías aéreas), la fotogrametría ya ha resuelto dicho problema mediante el conocimiento de la posición del centro de proyección del sensor (coordenadas X,Y,Z) y de la actitud del mismo (tres giros en el espacio: ω, ϕ, κ). Por tanto, el problema consiste en resolver, con las ecuaciones fundamentales de la fotogrametría, el cálculo de dichas 6 incógnitas por cada toma (12 incógnitas, 6 por fotograma, para el caso de un modelo estereoscópico espacial). Para imágenes procedentes de barredores multi- espectrales, se necesita el estudio del modelo físico de deformación pixel a pixel originado en el proceso de captura. Para efectuar una adecuada modelización se necesita conocer además el Modelo Digital de Elevación. En este caso, el modelo matemático es más complejo (conocimiento de la posición, actitud y sistema de barrido del sensor), pero su ejecución posterior es mucho más simple, al necesitar un menor número de puntos de apoyo terrestre por escena. • Cálculo dinámico se realiza de forma instantánea y sincronizada durante la captura, posición (mediante la incorporación de Sistemas de Posicionamiento Global - y altitud mediante sistemas inerciales de navegación del sensor IMU ó INS, incorporados conjuntamente en los propios sistemas de captura (plataforma/sensor). Las deformaciones debido a la curvatura de la Tierra son mayores en una imagen de satélite que en la fotografía aérea, por la mayor cantidad de terreno que cubren. Para resolver este problema, además de los propios errores en la adquisición, se emplean técnicas digitales, que permiten relacionar la geometría de una imagen con la de un mapa, entre las que cabe mencionar la adquisición de puntos de control. 207 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Métodos de Corrección Geométrica La relación entre dos sistemas de coordenadas (mapa e imagen) puede ser establecida de las siguientes dos maneras: 1) Conocimiento de los parámetros geométricos de la orbita de los satélites y de otras variables como modelo de geometría orbital; Modelo de Geometría Orbital; Se basa en el conocimiento de las características de la orbita del satélite, de la rotación de la Tierra y del factor de muestreo del sensor, la precisión es baja con error medio del 2%. Elimina distorsiones de tipo: cambios de escala, corrección del ángulo de inclinación entre órbita y eje terrestre. Este método de corrección es generalmente aplicado en el proceso inicial. 2) Definición de puntos de control en el terreno (GCPs). Estos dos métodos son generalmente utilizados de forma complementaria. Rectificación por GPS Es aplicada como opción, en forma complementaria a la anterior para refinar la precisión de la corrección y adecuar la imagen al mapa en forma más precisa. El grado de precisión va a depender del GPS (Global Positioning Systems) utilizado. Éstos son identificados iterativamente, extrayendo sus coordenadas de la imagen en líneas y columnas en el mapa en unidades cartográficas (p.e. UTM) valiéndose de una mesa digitalizadora para mayor precisión. Un mínimo de 6 a 10 GPS es recomendado para una imagen de 1000 x 1000 píxeles, los cuales deben estar bien distribuidos en toda la imagen. La transformación de coordenadas es realizada por un polinomio linear de bajo orden (generalmente primer orden), estableciendo el ajuste por el método de cuadrados mínimos, recibe el nombre de transformación afim (affine transformation). El programa o software utilizado debe tener la opción de error de posicionamiento, antes de aplicar la transformación, y de eliminación de GPS con error alto (error máximo ideal, es de 30 metros para el caso del Landsat / TM. 3) Rectificación por Interpolación; Proceso de rectificación Procesos en el que se produce la creación de una nueva imagen cuyos píxeles no corresponden espacialmente a la imagen original, debiendo entonces asignar un nuevo valor a los nuevos DN en la nueva imagen. Para ello se usa el re-muestreo por interpolación de valores. Los métodos de Rectificación por interpolación más usados, son: a) Vecino más cercano (nearest neighbour), o distancia mínima b) Convolución cúbica. c) Bilineal. Interpolación lineal de valores entre el entorno de pixeles más próximos. Puede introducir alteraciones geométricas en la imagen.



d) Bicúbica. Ajuste mediante polinomios, considerando el contorno de pixeles próximos. Normalmente se utilizan 16 polinomios en un entorno de 4 x 4 pixeles. Su valor radiométrico se altera sustancialmente, pero es el que mejores resultados ópticos (para la interpretación) nos ofrece. El método a escoger dependerá de la utilidad que se le vaya a dar a la imagen rectificada, aunque el método del vecino más próximo es el que mejor preserva los DN de la imagen original en la imagen rectificada. Ese método es el indicado si luego se realizaran procesamientos de clasificación, componentes principales, operaciones aritméticas, etc.). RESUMEN; El objetivo de la “corrección geométrica es generar una nueva imagen, en la que los pixeles o celdas se sitúen en una nueva posición, determinada por las coordenadas del sistema de proyección utilizado un mapa de referencia; dicho de otra manera, la imagen corregida resultante debería mostrar una disposición de los objetos idéntica a la que aparece en el mapa que utilizamos para su corrección; de esta forma, la imagen puede ser superpuesta a un mapa de manera que sobre ella puedan medirse distancias o áreas y se elimine la distorsión originada por las condiciones de observación. En algunos casos, de acuerdo con el objetivo de la investigación, será necesario la superposición de dos o más imágenes de la misma zona, pertenezcan éstas o no al mismo sensor. Éste es el caso de los estudios multi-temporales, en los que es necesario que las celdas de las distintas fechas se superpongan con precisión, de lo contrario, podría detectarse cambios entre imágenes que fueran debidos no a modificaciones reales de la cubierta, o uso del suelo, sino simplemente a un mal ajuste entre ellas. Las correcciones geométricas son esenciales para generar mosaicos, es decir unir varias imágenes contiguas para configurar un sector más amplio o fronterizo a varias adquisiciones. 4.6.1.2 CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS Estas “correcciones radiométricas” son realizadas por la compañía que provee la imagen y consisten en la eliminación de distorsiones en la imagen debidas al sensor, al efecto de la topografía o al efecto de la atmósfera, y la conversión de la energía registrada por el sensor a valores digitales (conversión analógicadigital). “Distorsión Radiométrica”; se trata de un error que influye en la radiación o valor radiométrico de un elemento de la escena (pixel), dado que la señal viaja a través de la Atmosfera; afectando por tanto la señal. Los valores radiométricos registrados pueden verse afectados principalmente por los siguientes factores; – La iluminación del sol. – Los cambios estacionales. – Las fallas del sensor o el ruido en el sistema. – Influencia del terreno en la radiación. PRINCIPALES CORRECCIONES RADIOMÉTRICAS; A- FALLAS Y RUIDOS EN LOS SENSORES; Tipos de Fallas y ruidos 209 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


1.1. RAYADO DE LÍNEAS; Causada por una respuesta no idéntica de uno o más detectores del sensor como resultado de un arrastre en respuesta después de la calibración de los detectores. • Método de corrección (uno de ellos): a. Calcular el histograma de un detector como estándar. b. Llevar los histogramas de los otros detectores al histograma del detector estándar. 1.2. CAÍDA DE LÍNEAS (PERIÓDICA); Causada por: - Valores de radiación erróneos para pixeles, líneas o áreas. - Defectos en el Escáner o en el Sistema de Transmisión y recepción • Métodos de corrección a. Corrección por la repetición de valores vecinos o promedios b. La amplitud de cada 6 líneas es multiplicada por un factor de 0.5 para producir los valores digitales correctos desde los cuales la imagen es dibujada. 1.3. RUIDO O PUNTOS ALEATORIOS; Causados por Errores de transmisión o disturbios temporales • Métodos de corrección 1. Detectar el punto comparando su DN con los DN’s de sus alrededores (vecinos) 2. Re-emplazar el DN del punto con el valor del DN interpolado de los pixeles vecinos

B- EFECTO SPECKLE; Caso aplicable a S.A.R. (Synthetic Airborne Radiometer); – Efecto “Sal y pimienta” – Efecto de la rugosidad de la superficie y factores del sistema en la producción de imágenes – Cuenta para contribución de interferencias de dispersiones individuales – Es un efecto aleatorio y multiplicativo • Métodos de corrección 1) – Procesamiento Multi-vista; 1.1 Mover el sensor de modo que reciba la señal de dispersión de retorno de una fuente varias veces. 1.2 Crear varias imágenes (conteniendo igual vista) 1.3 Promediar imágenes para producir la imagen “multi-vista”. 2) – Promediado Espacial; 2.1 Usar resolución completa de una vista simple, 2.2 Aplicar filtros de bajo-paso 3) – Filtrado; 3.1 Mediante uso de Filtro Speckle, el cual suaviza áreas homogéneas y preserva los bordes.



4.6.1.3 CORRECCIONES ATMOSFÉRICAS La “corrección atmosférica” juega un papel muy importante en superficies de baja reflectancia como es el caso del agua en el que la dispersión atmosférica contribuye de manera más significativa en la radiancia solar reflejada por el sensor que en la propia radiancia reflejada por la superficie del agua. Cabe destacar la necesidad de llevar a cabo una buena corrección atmosférica en un medio tan cambiante como son las zonas costeras. Ahora bien, es preciso tener en cuenta que no existe una corrección atmosférica buena en si misma, sino que dependerá de las variables hidro-morfológicas o físico-químicas que se estén estudiando. La transmisión de la radiación electromagnética a través de cualquier medio dispersor, absorbente y emisor viene descrita por la ecuación de transferencia radiativa (Chandrasekhar, 1969; Kondratyev, 1969; Siegel y Howell,1981; Schanda, 1986). Además, deberá de añadirse un término que tenga en cuenta la propia emisión de la capa correspondiente al medio absorbente. Este término viene dado por la llamada función fuente, que llamaremos simplemente radiancia de emisión. En nuestro caso, el medio, es la Atmósfera Terrestre que consideramos libre de aerosoles, por lo tanto, no se considera la componente de dispersión. La dispersión debida a las moléculas y a los aerosoles perturba la reflectancia que se está midiendo, de modo que, en zonas no uniformes, dicha medida también se verá afectada por la contribución del fondo, de manera que las propiedades bidireccionales de la reflectancia BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) se ven suavizadas parcialmente por los procesos de dispersión. En los primeros 50 ó 60 km (troposfera y mitad inferior de la estratosfera), la atmósfera se encuentra en equilibrio termodinámico local y la emisión queda gobernada por la ley de Kirchhoff a la temperatura local (Lenoble, 1993; Sobrino, 2000). Al planificar un trabajo es necesario considerar estas circunstancias con el fin de determinar si es preciso realizar correcciones atmosféricas antes de llevar a cabo un estudio y, si es necesario aplicar una corrección, definiendo el mejor método que se debe utilizar. Es necesario, por tanto, tener en cuenta la resolución espacial y espectral del sensor utilizado, así como sus características de polarización. El efecto que introduce la atmósfera en la radiación ascendente que llega al sensor, se obtiene al resolver le ecuación de transferencia radiativa (suponiendo un cielo despejado, sin nubes). La forma general de dicha solución es compleja y se basa en métodos de aproximación suponiendo, como condición de contorno, que es una superficie no lambertiana. En el caso de superficies lambertianas la solución es mucho más sencilla. Otro efecto de la dispersión atmosférica es el efecto de adyacencia, el cual representa la contribución de la reflexión del fondo en el campo de visión del sensor. Este efecto juega un papel importante en sensores 211 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


remotos de alta resolución aplicados a superficies no homogéneas en los que el contraste entre píxeles vecinos es grande. En la región del infrarrojo térmico, la radiancia detectada por el sensor viene dada por tres términos: (i) Radiancia emitida por la superficie y que es atenuada por la atmósfera. (ii) Radiancia ascendente emitida por la atmósfera hacia el sensor. (iii) Radiancia descendente emitida por la atmósfera que incide en la superficie y es reflejada hacia el sensor. Los “códigos de transferencia radiativa” son programas informáticos creados en un determinado lenguaje de programación, que permiten al usuario obtener parámetros atmosféricos (tranmisividades, radiancias atmosféricas) o bien “simular” la radiancia que mediaría un determinado sensor a partir de una serie de datos de entrada. Los códigos de transferencia radiativa se han convertido en una herramienta imprescindible a la hora de trabajar con imágenes de satélites, ya que permiten realizar la corrección atmosférica, así como simulaciones útiles en el desarrollo de algoritmos para obtener parámetros biofísicos. Algunos ejemplos de códigos son: MODTRAN, SMAC. a)

MODTRAN (Moderate Resolution Transmittance and Radiance Code)

El programa MODTRAN usa un modelo de bandas moleculares de alta precisión con 2 cm-1 de resolución, cubriendo el espectro electromagnético desde 0 a 50.000 cm-1 (desde 0.2 mm hasta el infinito), basada en la base de datos moleculares HITRAN (Rothman et al., 1992) mejorando la resolución de LOWTRAN 7 (Kneizys et. al., 1988) de 20 cm-1. Incluye el espectro de absorción del vapor de agua, ozono, dióxido de carbono y otros gases atmosféricos. El programa incluye modelos representativos de atmósferas estándar, aerosoles, nubes y lluvia, con la posibilidad de re-emplazarlos por modelos introducidos por el usuario. De esta forma es posible utilizar perfiles atmosféricos de presión, temperatura y humedad, obtenidos a partir de radio-sondeos. El programa define seis atmósferas estándar climatológicas latitudinales y estacionales ( U.S., 1976, tropical, latitudes medias de verano, latitudes medias de invierno, subártica verano y subártica invierno), dando la temperatura, presión, densidad y razones de mezcla de H2O, O3, CH4, CO y N2O en función de la altitud. MODTRAN calcula la transmisividad y la radiancia atmosféricas en función del número de onda, basándose en la estratificación de la atmósfera en capas isotérmicas. El programa admite la introducción de la función de respuesta espectral de cualquier canal, para obtener valores integrados y “filtrados” de transmisividad y radiancia atmosféricas correspondientes a una determinada banda espectral. b)

SMAC (Simplified Method for the Atmospheric Correction)

Desarrollado por Rahman y Dedieu (1994), es un programa diseñado para el cálculo de reflectividades, contando con información de entrada: a) condiciones de observación (ángulos cenital y acimutal de observación) e iluminación (ángulos cenital y acimutal solar), b) espesor óptico de aerosoles, contenido de ozono, contenido de vapor de agua. 212 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


SMAC es especialmente útil para corregir la cantidad enorme de datos que se adquieren por los sensores de grandes IFOV y de alta frecuencia temporal, como los ubicados a bordo de las órbitas polares y los satélites meteorológicos geoestacionarios. Se basa en un conjunto de ecuaciones con coeficientes que dependen de la banda espectral del sensor. Utiliza formulaciones semi-empíricas para describir las diferentes interacciones (absorción, dispersión, etc) de la radiación solar en su paso a través de la atmósfera con los diferentes constituyentes atmosféricos. El modelo puede ser utilizado en un modo directo, es decir, para calcular la reflectividad TOA conociendo la reflectividad de la superficie, o en el modo inverso para recuperar la reflectividad de la superficie a partir de la reflectividad TOA. Las correcciones atmosféricas realizadas por SMAC tienen en cuenta la dispersión de Rayleigh (moléculas), Mie (aerosoles) y también la absorción por el vapor de agua, ozono, oxígeno y dióxido de carbono. La Aplicación de SMAC, permiten encontrar errores del 3 % en el cálculo de las reflectividades. En los sensores modernos y en la actualidad se deben realizar de manera periódica algún proceso de calibración de los detectores (energía medida Vs energía emitida o reflejada por un cuerpo de referencia) para asegurarse éstos que operen correctamente.

Figura 4.6.2 Espectro electromagnético y dispositivos de uso en Teledetección.



4.7

SISTEMAS DE INFORMACIÓN ASISTIDOS POR ORDENADOR

Como ya se ha dicho anteriormente, una imagen digital captada por un sensor aerotransportado nos puede proporcionar información de cuatro componentes: a) b) c) d)

espacial (resolución), espectral (imágenes multiespectral/ número de bandas), radiométrica (niveles de gris = número de bits/s = profundidad del pixel) y temporal (para una fecha dada).

En cualquier otro tipo de imagen digital habrá que conocer a priori que tipo de información lleva incorporada en cada pixel y su composición. La combinación y análisis de dichas componentes nos indicarán y facilitarán la explotación de dichos datos digitales. Los sistemas más empleados de extracción de información, agrupados según el tipo de tratamiento matemático, serían los que se enumeran en los epígrafes siguientes. 4.7.1

Operaciones aritméticas

Son operaciones sencillas que se suelen emplear en imágenes multi-espectrales o multi-temporales (de la misma zona y coincidentes en su geometría). Los operadores matemáticos más utilizados son la suma, la resta, la multiplicación y la división de los valores radiométricos (ND) por píxel, existentes en cada banda. En términos generales, se puede decir que se emplean para: eliminar ruidos (valores anormales de ND en la fase de captura de información), detección de cambios, enmascaramiento o reducción de ciertos efectos atmosféricos o topográficos. 4.7.2

Análisis de componentes principales (ACP).

El objetivo del “Análisis de Componentes Principales” (ACP) es resumir un grupo de variables en un nuevo conjunto, más pequeño, sin perder una parte significativa de la información original. Esta capacidad de síntesis ha sido la base de la aplicación del ACP en teledetección. La adquisición de imágenes sobre bandas adyacentes del espectro, implica con frecuencia detectar una información redundante, puesto que los tipos de cubierta tienden a presentar un comportamiento similar en regiones próximas del espectro. Por ello, las medidas realizadas en una banda pueden presentar una importante correlación con las deducidas de otra, haciendo una, o varias de ellas, prácticamente irrelevantes. En este contexto, el ACP permite sintetizar las bandas originales, creando unas nuevas bandas -los componentes principales de la imagen-, que recojan la mayor parte de la información original. Esta síntesis resulta muy conveniente cuando se pretende abordar un análisis multi-temporal (Deering, 1990), o cuando se intentan seleccionar las tres bandas más adecuadas para una composición en color (Holm et al, 1989).



El análisis se inicia calculando la matriz de correlación entre las bandas que intervienen en el proceso. Esto es ya una primera medida de la redundancia que existe en los datos, puesto que una alta correlación entre dos bandas implica que la información contenida en ellas es muy similar. A partir de la matriz de varianza-covarianza, se extrae los auto-valores para cada uno de los componentes. Los auto-valores expresan la longitud de cada uno de los nuevos componentes, y, en última instancia, la proporción de información original que retienen. En principio, el ACP deduce tantos componentes como bandas originales. Sin embargo, el auto-valor va disminuyendo progresivamente, del primero a los últimos, pues se pretende maximizar sucesivamente la varianza extraída en el análisis. La varianza original explicada por cada componente se calcula como la proporción de su auto-valor frente a la suma de todos los auto-valores. De igual forma, para calcular las ecuaciones que sirven para obtener las nuevas imágenes, se precisa contar con los coeficientes de la transformación. Ambos aspectos, pueden abordarse a partir de los auto-vectores. El auto-vector indica la ponderación que debe aplicarse a cada una de las bandas originales para obtener el nuevo CP. Dicho brevemente, equivale a los coeficientes de regresión en una transformación lineal estándar, siendo las bandas de la imagen las variables independientes, y los CP las dependientes. En resumen, esta matriz, junto al análisis visual de los componentes resultantes, resulta ser clave para interpretar los resultados, dando un sentido temático a cada uno de los componentes (figura 4.7).

Figura 4.7. Análisis de Componentes Principales En la figura 4.7., se muestran dos bandas, donde la variabilidad de cada una se encuentra expresada en la proyección de la nube de datos sobre los respectivos ejes, una vez que se realiza la transformación ACP la totalidad de la variancia de ambas imágenes se expresa en el eje mayor de la elipse (A), sintetizándose así los datos de las dos bandas en una nueva banda que corresponde al primer componente. 215 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


El resultado de un ACP se puede analizar visualmente, comparando las bandas resultantes con las bandas originales, o mediante el análisis de los valores estadísticos (matrices de correlación y variabilidad). En este sentido, mientras mejor correlación existe entre dos bandas mayor es la similitud de información que contienen y mientras menor sea la correlación mayor es el aporte de cada banda. La composición de bandas que se debe elegir es aquella que represente la mayor parte de la información original, eliminando las que aporten información similar. Cuando se aplica el ACP a más de tres bandas, como es el caso de las imágenes TM (5 o más bandas), sólo los primeros componentes son significativos, puesto que en el primero se encuentra el porcentaje de mayor variabilidad correspondiente a la totalidad de las bandas, mientras que, en los siguientes componentes, la información que se representa corresponde a porcentajes bajos de variabilidad, generalmente asociados a clases temáticas particulares. El Análisis de Componentes Principales, con datos de diferentes fechas, constituye un instrumento adecuado para el análisis de cambios multi-temporales, detección de cambios, o para realzar elementos de interés en una imagen, tal como se presentará más adelante. 4.7.3

Clasificación digital de imágenes

Para la mayor parte de los usuarios de la teledetección, la clasificación supone la fase culminante del tratamiento digital de imágenes. Este papel protagonista viene dado por la misma naturaleza de la teledetección espacial. Los ND adquiridos por el sensor no tienen sentido en sí mismos, sino en cuando son interpretables; esto es, convertibles a categorías que supongan un mejor conocimiento del territorio. Esta interpretación se puede realizar visualmente, sobre reproducciones fotográficas de las imágenes, o digitalmente, empleando la potencia y rapidez de cálculo que proporciona un PC. El producto obtenido de la clasificación digital es una cartografía e inventario de las categorías objeto de estudio. La información multi-espectral se condensa, en definitiva, en un documento cartográfico y en unas tablas estadísticas, que definen la localización y ofrecen el inventario de superficies de las categorías de interés. La clasificación digital sigue cauces análogos a los que emplea la fotointerpretación. En esta técnica, en primer lugar, el intérprete identifica cada cubierta, de acuerdo a una serie de criterios colmo vimos anteriormente: tono, textura, forma, disposición, etc., tal y como aparecen en unos fotogramas tipo. Posteriormente, delimita sobre el resto de las fotografías las zonas que se corresponden con ese patrón previamente definido. En otras palabras, asigna a cada categoría, determinadas superficies, en función de la semejanza de éstas con el patrón- tipo identificado previamente, por último, verifica sobre el terreno la interpretación realizada. Este es también el esquema de la clasificación digital. Basta traducir los criterios analógicos por digitales, por cuanto se realiza sobre los ND, valores de reflectividad, albedo,… o cualquier otro valor físico presente en la imagen obtenida. 4.7.3.1 FASES DE CLASIFICACIÓN DIGITAL Destacan dos tipos principales de Clasificación de la misma



1. CLASIFICACION VISUAL (UTILIZANDO TECNICAS DE FOTOINTERPRETACIÓN) 2. CLASIFICACIÓN AUTOMATIZADA 2.a. Clasificación supervisada 2.b. Clasificacion no supervisada En un proceso de clasificación digital se pueden distinguir las siguientes fases: (i) (ii) (iii)

definición digital de las categorías (fase de entrenamiento), distribución de las celdas de la imagen en una de esas categorías (fase de asignación), y comprobación y verificación de resultados.

La fase de entrenamiento pretende definir digitalmente las categorías temáticas de interés, con objeto de que el software utilizado sea capaz de discriminarlas automáticamente. Tradicionalmente se han dividido los métodos de la clasificación Automatizada de acuerdo a la forma en que son obtenidas las estadísticas de entrenamiento en dos grupos: a) SUPERVISADO b) NO SUPERVISADO, a) El método supervisado parte de un conocimiento previo del terreno, a partir del cual se seleccionan las muestras para cada una de las categorías. Estas muestras se denominan campos de entrenamiento y son introducidas mediante mesa de digitalización o se delimitan sobre la pantalla del PC. Deben definir adecuadamente a la clase temática que caracterizan, por lo que es importante que estén bien situados (no en zonas fronterizas con otras cubiertas), y correspondan a áreas que realmente tenían ese tipo de cubierta cuando se adquirió la imagen. b) Por su parte, el método no supervisado discrimina, mediante una búsqueda automática, los grupos de valores homogéneos dentro de la imagen. Queda al usuario, en este caso, la labor de encontrar correspondencias entre esos grupos y sus categorías de interés. Habitualmente, el ordenador genera esos grupos espectrales mediante algoritmos de agrupación automática (clustering), señalando el usuario únicamente algunos parámetros de control (números de grupos, criterios de convergencia entre grupos, criterio de separabilidad, etc.). Independientemente del método empleado en definir la fase de entrenamiento, antes de abordar el proceso de clasificación propiamente dicho, conviene reflexionar sobre la discriminalidad de las categorías seleccionadas. En otras palabras, es preciso evaluar la viabilidad de que esas categorías puedan clasificarse sin grave riesgo de error. Si se comprueba que dos o más son muy similares, habría una gran probabilidad de confusión entre ellas, por lo que resultaría aconsejable: (i) confirmar si las estadísticas de entrenamiento (clases digitales que deben corresponder a la clase temática) han sido correctamente deducidas; (ii) adoptar una leyenda más general, con nuevas categorías que supongan una mezcla de las que ofrecen mayor riesgo de confusión; (iii) recabar información auxiliar o imágenes de otras fechas (multi-temporales). 217 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Existen varios métodos - tanto gráficos como numéricos- para evaluar las estadísticas de entrenamiento. Entre los gráficos, el más elemental es un diagrama, donde figuran, en abscisas, las bandas que intervienen en el análisis, mientras en ordenadas los ND medios de cada categoría. Este gráfico sirve para observar posibles solapes entre categorías y, por tanto, para evaluar el riesgo de que puedan confundirse en la clasificación posterior. En cuanto a métodos numéricos puede calcularse la separabilidad estadística, considerando los valores de las medias medidas y desviaciones típicas de cada categoría. Una vez evaluadas las clases generadas en la fase de entrenamiento comienza propiamente tal, la clasificación de la imagen. En esta fase, el software adecuado asigna las celdas de la imagen a una de las categorías previamente definidas. Los criterios más comunes para realizar esta asignación son: (i) Mínima distancia. En este método, el píxel se asigna a la clase más cercana, considerando la distancia espectral que tiene con los centros de clase señalado anteriormente. (ii) Paralelepípedos. En este criterio, se señala un área de dominio en torno a cada categoría (normalmente considerando su media y desviación típica). Si una determinada celda se sitúa en esos márgenes, queda clasificado como tal; en caso contrario, se interroga sobre su pertenencia a la siguiente categoría. Si no puede asignarse a ninguna, queda como no clasificado. (iii) Máxima probabilidad. Esta regla de clasificación parte de considerar la distribución de los ND en distintas categorías como sujetas a una distribución normal. En consecuencia, dados los ND de una determinada celda, puede calcularse la probabilidad de pertenencia a cada una de las categorías previamente definidas, asignándose a aquéllas con que cuenta una mayor probabilidad de pertenencia. Independientemente del método empleado en la clasificación digital, los resultados se almacenan en una nueva imagen, similar a las originales, en cuanto a estructura y tamaño, pero con la importante diferencia de que el ND de cada celda no corresponde a un valor de radiancia, sino a la categoría temática a la que se asignó. En definitiva, obtenemos una nueva matríz numérica, similar a la original aunque de dos dimensiones, pues se ha condensado la información espectral (varias bandas) en una sola. Esa nueva imagen puede ser el producto final del trabajo, o servir como estadío intermedio de un proyecto más amplio, en donde la teledetección se combine con otro tipo de variables (figura 4.7.3)



Figura 4.7.3. Fundamentos de la clasificación Esta nueva imagen puede dar lugar a dos tipos de productos: cartográficos y estadísticos. En el primer caso, se trata de convertir la imagen clasificada en un mapa; en el segundo, de realizar un inventario a partir de los ND que componen esa imagen.



4.8

OTRAS OPERACIONES DE IMÁGENES DIGITALES

4.8.1

OPERACIONES ENTRE BANDAS

El formato digital de una imagen de satélite permite, como ya se ha comentado en algún punto anterior, la realización de muy diversas operaciones aritméticas entre bandas: sumar, restar o dividir, píxel a píxel, los ND de ambas bandas. El resultado de cualquiera de las operaciones es una nueva banda con el mismo tamaño y estructura de las originales. Sin embargo, sus ND ya no responden a la radiancia media de los materiales obtenida por el sensor, sino que corresponden a valores sintéticos. Una de las operaciones más utilizadas es la división de bandas (figura 4.8.1., tomada de Chuvieco, 1996). Esta operación es extremadamente útil para obtener índices vegetales e índices para fines de exploración minera. Se han ensayado, por ejemplo, cocientes entre el infrarrojo medio y el cercano, para aislar las cubiertas vegetales de las rocas, y entre la banda roja y la azul, para aquellos materiales con importante presencia de limonita.

Figura 4.8.1. División de Bandas La división de bandas también se utiliza para reducir el efecto atmosférico y topográfico, permitiendo la comparación de datos multi-temporales. 4.8.2

Índices vegetales

Para estudiar la cobertura vegetal e independizarla de los factores que distorsionan su observación, se han desarrollado los denominados índices de vegetación (IV). Estos índices tratan de aislar el componente vegetal de la respuesta del suelo y del agua.



Tabla 4.8.2. Índices vegetales, Los valores constantes de a y b corresponden a la pendiente y ordenada en el origen de la línea de suelo irc suelo = a*r suelo + b (1+L) Diversas son las expresiones matemáticas que se han desarrollado con estos fines, desde simples restas de las bandas del infrarrojo cercano y la del rojo, hasta complejas ecuaciones normalizadas (tabla 4.8.2.), sin embargo, el índice más utilizado es el denominado índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI). El NDVI (Normalized Difference Vegetation Índex) se ha perfeccionado por distintos autores, simplificándolo o buscando variaciones que lo ajusten a determinadas condiciones de sitio. Por sus resultados y simplicidad sigue siendo un índice válido y el de mayor aplicación en estudios de vegetación. Por otro lado, existen índices que toman como base el NDVI y a partir de él parametrizan la vegetación con el fin de estudiar el seguimiento de esta. Un ejemplo de estos índices es el denominado índice de verdor visual (IVV). a) Indice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) Este índice corresponde a un cociente y se apoya en la particular propiedad espectral de la vegetación en el rojo e infrarrojo cercano, el cual permite discriminar masas vegetales. La actividad fotosintética a causa de los pigmentos presentes en las hojas de las plantas absorbe una cantidad de energía en la banda del rojo (0,6 a 0,7 micrómetros) y refleja en el infrarrojo cercano (0,7 a 1,1 micrómetros). La diferencia entre estas permite separar las clases de vegetación, e inferir sobre su estado fitosanitario. El NDVI se obtiene de la siguiente forma: NDVI= IRc - R / IRc + R 221 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Esto es la diferencia entre la banda del infrarrojo cercano menos el rojo dividido entre infrarrojo cercano más el rojo. En el caso del sensor Thematic Mapper (TM) del satélite Landsat, el rojo corresponde a la banda 3 y el infrarrojo corresponde a la banda 4. Para el sensor HRV (Haute Resolution Visible) del satélite SPOT el rojo e infrarrojo corresponden a las bandas 2 y 3 respectivamente. La resultante de esta operación presenta tonos claros (valores altos) en los lugares donde el índice de vegetación es alto (vegetación sana) y valores más bajos donde la vegetación es más rala o se encuentra enferma. Proporciona, además, una serie de tonos intermedios que pueden dar una idea de los cultivos o vegetación natural que se encuentran en la imagen (figura 4.8.2.a).

Figura 4.8.2.a. Índice de Vegetación Diversas relaciones se han encontrado entre el NDVI y factores como biomasa, cobertura vegetal, cantidad de precipitación, producción, etc. A modo de ejemplo, en ensayos realizados en África por Davenport y Nicholson (1989), evalúan las interrelaciones del NDVI y la lluvia, en diez cubiertas vegetales diferentes: cuatro zonas boscosas, dos de selva, cuatro de arbustos, matorrales y praderas. Determinaron que el rango del NDVI es sensible a la variación interanual de las lluvias, esta relación identificada es de carácter lineal y la correlación entre el volumen anual y el NDVI integrado en el mismo lapso de tiempo para 65 estaciones reportadas, es de 0,89. Los índices vegetales se han explorado también para la medición del índice de área foliar (IAF) y la radiación fotosintéticamente activa fijada por las plantas. Utilizando modelos de intercepción de radiación. Stockle (1991) propone un modelo para simular la intercepción de radiación apoyado en la estructura física de la planta, definida por la inclinación, orientación y localización de los elementos foliares.



Este es un modelo simplificado e incorpora otras determinantes como la distribución elipsoidal de los elementos foliares, la acomodación y tendencias del dosel o de las copas, tipo e inclinación de la hoja, el grosor de las copas y el ángulo azimutal. En un artículo publicado por Baret y Guyot, (1991), sobre los límites y potencialidades de los índices vegetales para la estimación del Índice de Área Foliar (IAF) y la radiación fotosintéticamente activa absorbida, señalan el hecho que la mayoría de los índices de vegetación combinan información contenida en las bandas del rojo y el infrarrojo. Estos índices se establecen para minimizar el efecto de factores externos en los datos espectrales y poder derivar de ellos información tal como el IAF, la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida entre otros. En términos generales, el NDVI se ha constituido en una valiosa herramienta en la estimación de la productividad primaria de algunas coberturas vegetales y la productividad de algunas cosechas (figura 4.8.2.b.).

Figura 4.8.2.b. NDVI detalles visuales y datos gráficos (leyenda) 223 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


b) Índice de verdor visual (IVV) Es un índice relativo, porcentual, respecto a la masa total de la vegetación que se encuentra en el momento del estudio. Se obtiene como el cociente entre el NDVI y el NDVI máximo local, expresado en porcentaje. Se determina como sigue: IVV = ( NDVI /NDVImax ) * 100 Este índice ajusta los valores del NDVI a nivel local, su aplicación a diversos estudios a entregados resultados satisfactorios y de mayor relevancia que el propio NDVI (Tapia y Castro, 1999). 4.8.3

Índices espectrales del suelo

Entre los índices utilizados con mayor frecuencia en estudios de suelo, se encuentran los siguientes: a) Índice de brillo. Tiene la finalidad de diferenciar el estado de los diferentes tipos de suelos. Este índice relaciona, en el caso de imágenes Landsat, las bandas del azul, verde y rojo. SQR ((Azul)2 + (Verde)2 +( Rojo)2 ) SQR 3 Para las imágenes SPOT se utiliza el índice de brillo modificado, que relaciona las bandas del verde, rojo e infrarrojo cercano como se expresa a continuación: SQR (( Verde)2 + (Rojo)2 + (Infrarojo)2) SQR3 b) Índice de rojo Se expresa como el cociente entre el rojo al cuadrado y el verde al cuadrado multiplicado por cien: Índice de Rojo = Rojo2 / Verde2 * 100 Está ligado a los colores del suelo, especialmente destaca los suelos con color rojo y se ha probado que tiene una relación lineal con la tabla Munssel.



Figura 4.8.3. Relación entre los índices de brillo y de rojo del suelo (Pouget et al, 1997).



5 MÉTODOS PARA SEGUIMIENTO DE (MULTIESTACIONALES Y MULTIANUALES).

COBERTURAS

VEGETALES

Las metodologías para estudiar la dinámica de cambios de cobertura vegetal normalmente deben responder a las preguntas ¿Qué cambio ha ocurrido entre determinadas fechas? ¿Cuánto cambió?, ¿Dónde cambió? y ¿A qué cambió? De igual modo se puede preguntar a una serie de fechas ¿Cuál es la situación de la última fecha respecto de los datos históricos (máximos, mínimos, media)? y de esta forma conocer la tendencia de los recursos vegetales. Entre las técnicas que se utilizan para análisis de cambios y responder estas preguntas, se encuentran la comparación de cartografía temática, el estudio de datos continuos provenientes de sensores remotos y los estudios de series temporales con los mismos datos anteriores. En el caso de la comparación de la cartografía temática, ésta debe estar debidamente categorizada entre las fechas de interés y deben ser comparables. Esto significa que el mapa debe ser de la misma zona y realizado con similar metodología, incluyendo los tipos de clases. Para ello se requiere contar con mapas confiables entre las fechas que se desea analizar los cambios. Tal metodología es correcta entre fechas próximas (uno o dos años). Por su parte, los estudios de datos continuos tienen su base en datos satelitales o aéreos y permiten, en la actualidad, obtener la dinámica de cambios vegetales en forma continua de un territorio e incluso detectar las variaciones al interior de unidades homogéneas, como es el caso de los huertos de un predio frutícola o de rodales de bosques. En ambos casos, los estudios se basan en técnicas como: a) composiciones multi-temporales y posterior análisis visual; b) en restas entre imágenes de distintas fechas; c) en la comparación de índices normalizados, con valores absolutos determinados en una escala conocida; d) en análisis factorial de componentes principales de los elementos de un paisaje, registrados mediante datos digitales; en análisis de regresión entre datos de distintas fechas y por último, en vectores multi-temporales. En el caso específico de seguimiento de cobertura vegetal, en cuanto a su decrecimiento o crecimiento, las metodologías utilizan con mayor frecuencia los índices de vegetación, especialmente el Indice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), los índices de verdor visual (IVV), el índice perpendicular de vegetación (PVI), el índice de suelo transformado y ajustado. Por otro lado, el análisis de cambios temáticos se apoya principalmente en la metodología de la Tabulación Cruzada (Cross Tabulation). En el caso de estudios de series temporales se trata de detectar tendencias y cambios en la dinámica de esas tendencias, para ello se utiliza la comparación respecto de los umbrales máximos y mínimos o respecto de los valores medios.



5.1

Comparación de cartografía temática

Esta metodología consiste en determinar los cambios de cobertura y uso actual del suelo considerando dos mapas, de distintas fechas, pero en épocas similares, con el fin de obtener la cuantificación y distribución de las clases que cambiaron y a que cambiaron, así como las zonas estables dentro de un área bajo estudio. Se recomienda que las fechas a analizar no tengan una diferencia mayor a dos años (aproximadamente) en zonas de alto dinamismo, para evitar cambios intermedios que pueden afectar el resultado final y sobre los cuales no se tiene conocimiento. Los mapas pueden provenir de distintas fuentes, sean estas interpretaciones de registros aéreos o satelitales, con técnicas visuales, digitales o mixtas, lo importante es que los mapas sean comparables, esto significa que las clases correspondan a una misma definición y se encuentren codificadas con la misma nomenclatura y se encuentren en formato digital, raster o vectorial. La técnica utilizada para obtener los cambios entre las distintas fechas corresponde a la Tabulación Cruzada, proceso estadístico que permite obtener un nuevo mapa con los cambios, los orígenes y el destino temático de ellos, así como las clases estables que no cambian entre fechas. El resultado de la tabulación cruzada (CROSSTAB), es una tabla y/o un mapa donde se señalan, en el caso del mapa, nuevas unidades como resultado de todas las combinaciones posibles entre el número total de clases de ambos mapas, conociéndose para cada una de ellas el origen y el destino. Cuando el origen y el destino son la misma clase, esta se ha mantenido estable. En el caso del resultado tabular, ejemplo que se muestra en la figura tabla 2.2 los datos en diagonal indican las unidades sin cambio, mientras que los cruces están indicando el origen y destino de cada clase. Para la obtención de buenos resultados es de vital importancia que los mapas de ambas fechas se encuentren bien determinados, tanto en su clasificación como en la exactitud.

Tabla 5.1. Tabulación cruzada, uso actual del suelo de 1997 y 1999 Los resultados de la tabla indican que el matorral no existe en 1999 y las unidades que existían en 1997 fueron ocupadas por la expansión de la ciudad y por la agricultura. El bosque se mantiene estable.



5.2

Cambios con datos continuos

Las técnicas en este caso son variadas. En el caso de la vegetación específicamente, se apoyan fuertemente en la comparación de índices espectrales, especialmente en los denominados índices de vegetación. A continuación, se expondrán en forma sucinta las distintas técnicas y, con mayor detención las que se sugieren realizar en forma operativa. a) Análisis de regresión Las técnicas de regresión se emplean para estimar valores de una variable de interés a partir de otra que esté fuertemente asociada con ella. El grado de asociación se mide a partir de observaciones comunes a ambas variables, a partir de las cuales se ajusta una función que las relaciona numéricamente. La función lineal es una de las más utilizadas en los análisis de regresión, en la cual la variable a estimar (dependiente) se calcula a partir de la variable independiente, de la siguiente forma: Y = a + bX donde x es la variable independiente e y la variable dependiente. El símbolo _ denota que la ecuación de regresión indica un valor estimado de la variable dependiente y. Este valor es más o menos cercano al original cuanto mayor sea la relación lineal entre x e y. Estas desviaciones llamadas “residuales” indican la calidad del ajuste. La aplicación del análisis de regresión en seguimiento de cambios temporales es utilizada para detectar cuales son los niveles digitales (ND) de la segunda fecha, caso de que no hubieran ocurrido cambios entre ambas fechas. Se expresa como sigue: ND t2 = a + b * ND t1 Si se hubiera producido cambios en el periodo, los ND reales de la segunda fecha presentarán valores alejados de los estimados por la regresión (altos residuales). b) Análisis de vectores El Análisis Multitemporal de Cambio vectorial apunta a la necesidad de examinar como las características cambian continuamente en el tiempo. Dos acercamientos visuales a este problema son la secuencia de tiempo y perfil en el tiempo. Este tipo de análisis refleja principalmente la dirección del cambio entre imágenes. Por ejemplo, si un pixel cambia su cobertura entre dos fechas, también modificará su emplazamiento espectral. La magnitud del cambio queda expresada en la longitud del vector que separa ambos puntos (espectralmente hablando). Por su parte, el sentido del cambio, (ascendente o descendente) estará dado por el aumento o disminución del ND respectivamente.



La tarea de identificar las tendencias, apunta al hecho de que los Sistemas de Información Geográfica no están bien desarrollados para el análisis de cambio. La preocupación radica en la habilidad para analizar tendencias en el tiempo con datos espaciales. La tendencia es considerada significante sólo si muestra coherencia espacial además de coherencia temporal. Beller (1991) usa la noción de un evento temporal. Un evento espacial/temporal es un evento que tiene extensión espacial y temporal. En el contexto de sets de imágenes múltiples, la técnica de vectores multi-temporales también puede ser usada para expresar la diferencia entre dos series de tiempo con datos con una sola banda. Por ejemplo, para caracterizar el cambio en niveles de biomasa vegetal entre dos años, Kajiwara y Tateishi (1990) usaron el NDVI (Indice de Diferencia de vegetación Normalizada) de 12 meses con imágenes para cada año como 12 bandas, describiendo patrones de respuesta temporal. El componente de distancia del cambio vectorial fue posteriormente evaluado tomando la raíz cuadrada de la suma del cuadrado de las diferencias entre cada par de imágenes mensuales para los dos años. Algunos estudios indican que habría aparecido una fuerte correlación entre la variabilidad del fenómeno medido y el componente de distancia del cambio vectorial. Por ejemplo, con datos de NDVI, los trópicos tienden a mostrar más cambio, debido a que éstos eran más variables. Esta relación entre la variabilidad y el componente de distancia del cambio vectorial está relacionada al problema de registro temporal. Es sabido que se necesita un registro temporal fuerte entre imágenes de manera que los pixeles coincidan en el proceso de cambio vectorial. Sin embargo, muchas de éstas técnicas también son sensibles a que nivel los pixeles corresponden en el tiempo. El problema aquí es que el tiempo cronológico no necesariamente coincide con el tiempo desarrollado en el fenómeno medido. Si, por ejemplo, la estación lluviosa llega un mes tarde, toda la secuencia de meses va a quedar fuera de sincronización con respecto al ciclo de crecimiento comparado con un año normal. Esto se verá reflejado en el componente de distancia como un cambio substancial. Sin embargo, no es un cambio per se, pero los ciclos de crecimiento de los dos años no coincidirán. c) Composiciones digitales multi-temporales Esta técnica se basa en comparar visualmente los tonos de gris o color de imágenes de distintas fechas. Como ya hemos revisado en puntos anteriores, una imagen digital se puede asignar para su visualización a uno de los tres colores primarios aditivos, rojo, verde o azul, de esta forma si asignamos imágenes de distintas fechas a estos tres colores, la visualización final estará en correspondencia con los cambios que se han producido entre las fechas bajo estudio. Un ejemplo de lo anterior se muestra en la figura 5.2., donde se ha combinado en el espacio RGB las bandas del Infrarrojo cercano asignado al color del rojo, la banda del rojo asignada al color verde, ambas correspondientes al año 1998, y la banda del infrarrojo cercano correspondiente al año 1996 asignada al color azul.



Figura 5.2. Composición Multi-temporal. En esta composición las zonas quemadas en el año 1996 y con vegetación en el año 1998 se visualizan de color amarillo debido a que el valor radiométrico más bajo corresponde a la banda infrarroja del año 1996, mientras que las bandas del rojo e infrarrojo cercano del año 1998 tienen valores más altos y similares (debido al escaso aumento vegetal). Por el contrario, el color magenta, corresponde a presencia de vegetación vigorosa en ambos años de comparación. d) Resta entre imágenes Esta técnica consiste en restar imágenes de dos fechas, previamente corregidas, permitiendo discriminar las áreas en donde se han producido cambios en el periodo de estudio. En la imagen resultante, las áreas con cambio positivo (aumento de los ND) se presentarán en tonos más claros, las zonas con cambio negativo (disminución de los ND) en tonos oscuros y en tonos intermedios aquellas áreas que no variaron (valores cercanos a cero). Este tipo de análisis se utiliza más frecuentemente sobre índices de vegetación. Como se señaló anteriormente, los índices de vegetación son combinaciones entre las bandas roja e infrarrojo cercano del espectro, que tienden a enfatizar determinados parámetros vitales de la vegetación,



y están claramente correlacionados con su vigor vegetativo: contenido de clorofila, biomasa, evapotranspiración, productividad, etc. (Sellers, 1989). Se ha indicado que las zonas sin vegetación tienden a presentar una mayor reflectividad en la banda del rojo del espectro visible y una alta reflectividad en la banda del infrarrojo cercano, normalmente esta última banda es utilizada para estudiar la vegetación. En la figura 5.2.a. se presenta una resta entre dos bandas del infrarrojo cercano correspondientes a una imagen de 1996 y otra de 1998 respectivamente. En tono blanco corresponde a la zona de mayor cambio vegetal entre ambas fechas, esta misma zona se muestra en color rojo. Esta zona corresponde a una zona quemada en el año 96, la que posteriormente en el año 98 aparece con vegetación, por crecimiento de una plantación artificial.

Figura 5.2.a. Resta entre las bandas del IRc de 1998-1996 e) Resta normalizada Como se vio anteriormente, la diferencia entre imágenes es una técnica de fácil aplicación para detectar cambios entre fechas. Sin embargo, la técnica anterior entrega diferencias absolutas y no refleja la significación del cambio frente a los valores originales. Por ello, es conveniente emplear cocientes multi-temporales que ofrecen una valoración temporal al cambio. En el caso de estudios vegetales, la detección de cambios multi-temporales resulta apropiada de estudiarse mediante la comparación de los índices de vegetación (NDVI). Al tratarse de una magnitud absoluta, donde es anulando el efecto atmosférico. Los índices de vegetación son de gran utilidad para evaluar la dinámica vegetal entre dos o más fechas de referencia, determinando como algoritmo la normalización de las restas de los NDVI obtenidos para dos fechas (Castro, 1993), de la siguiente forma: NDVIC = (((NDVI(t1) - NDVI(t2)/ (NDVI(t1) + NDVI(t2) +1)*100 La diferencia normalizada entre los NDVI entre dos imágenes entrega información sobre los cambios ocurridos entre ambas imágenes. Tales cambios se expresan en un aumento o disminución de la cantidad de vegetación en el intervalo de tiempo transcurrido. 231 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Como ejemplo de aplicación, se presenta un análisis de cambio entre los años 1996 y 1987, en la figura 5.2.b.

Figura 5.2.b. NDVIC. Área de estudio. Utilizando esta misma metodología, se ha derivado a la utilización del índice de verdor visual (IVV), el cual a resultado tener una mayor relación con las coberturas vegetales a nivel local, lo que se debe a la definición del índice. El IVV entrega una valoración relativa (porcentual) de cada valor de NDVI en relación al máximo valor de NDVI que se encuentra en la zona bajo estudio. De tal forma, si se obtiene el IVV para dos fechas diferentes y posteriormente se le aplica una resta normalizada, el resultado expresa de una manera más robusta el cambio real que se produce entre ambas fechas. El paso siguiente en la metodología de cambios es obtener los límites de cambios significativos y los moderados, correspondiendo estos últimos, normalmente al crecimiento natural de la vegetación.



En el caso de la zona de Valparaíso (figura 5.2.b.) los límites se fijaron en torno de los valores medios, considerando las desviaciones estándares, de esta forma se obtuvieron las clases: a) sin cambio, b) disminución moderada, c) disminución fuerte, d) aumento moderado, e) aumento fuerte. f) Análisis de componentes principales Como se vio en el capítulo anterior, el análisis de componentes principales (ACP) puede relacionar los índices vegetales (IV) o el acumulado estacional, el índice de área foliar (IAF), la radiación fotosintéticamente activa y fijada, la fito-masa seca y la producción económica. Esta técnica también puede aplicarse a la detección de cambios entre dos fechas de referencia, obteniendo los componentes para el conjunto de las dos imágenes, y extrayendo aquellos que ofrezcan una clara disimetría entre ellas (por ejemplo, cargas positivas en una fecha y negativas en otra). Los ejes que albergan la mayor parte de la variancia total, los primeros componentes, son los menos interesantes para deducir cambios, puesto que expresan características comunes a las diversas fechas. Por el contrario, los componentes intermedios, muestran aspectos particulares de cada una de ellas, por lo que resultan idóneos para detectar cambios (Richards, 1984). En el caso de análisis de cambios vegetales las bandas más apropiadas son la banda del Infrarrojo cercano, infrarrojo medio y la del verde (TM4, TM5, TM2). Para calcular las ecuaciones que sirven para obtener las nuevas imágenes, se precisa contar con los coeficientes de la transformación. Ambos aspectos, pueden abordarse a partir de los auto-vectores. El auto-vector indica la ponderación que debe aplicarse a cada una de las bandas originales para obtener el nuevo Coeficiente de ponderación (CP). Dicho brevemente, equivale a los coeficientes de regresión en una transformación lineal estándar, siendo las bandas de la imagen las variables independientes, y los CP las dependientes. En resumen, esta matriz, junto al análisis visual de los componentes resultantes (seis), resulta ser clave para interpretar los resultados, dando un sentido temático a cada uno de los componentes.



Figura 5.2.c. Análisis multi-temporal mediante ACP En la figura 5.2.c. se muestran dos imágenes (en infrarrojo color) correspondientes a los años 1996 y 1998. Se pueden apreciar los cambios que el paisaje ha tenido entre ambas fechas. De estas imágenes se tomaron las bandas correspondientes al verde y al infrarrojo cercano de ambas fechas, y sobre éstas se realizó el análisis de componentes principales (ACP), que obtuvo como resultado lo siguiente: a) El primer componente (ACP1) concentró el 68 % de la varianza b) segundo componente (ACP2) temáticamente correspondió a la respuesta y variabilidad espectral del año 96 c) tercer componente (ACP3) entregó las zonas de cambio negativo ocurridas entre ambas fechas d) finalmente, el cuarto componente (ACP4) retuvo sólo los datos correspondientes a los cambios vegetales negativos y positivos entre ambas fechas. El componente ACP4 se muestra en tonos de grises en la figura, así como se puede apreciar en tonos negros las zonas quemadas en 1996 que aumentaron de vegetación en 1998, y en tonos blancos los sectores que en 1996 tenían vegetación y que en 1998 aparece eliminada. 234 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


5.3

Análisis de series multi-temporales

Mientras las técnicas analizadas anteriormente parecen ser valiosas para la comparación de imágenes, existen pocos métodos para casos donde muchas series de tiempo están siendo examinadas. En este caso, se trabaja con una gran secuencia de imágenes logrando examinar las tendencias y cambios en la dinámica estacional o la abstracción de las anomalías significativas de la tendencia general. A continuación se describirá en forma breve las técnicas más aplicadas en análisis de series temporales, algunas utilizan bases similares a las revisadas pero en un contexto diferente. a) Desviación de una imagen respecto del promedio histórico Se asume que las áreas con cambio son identificadas por el contraste en relación al promedio o a las condiciones características. Dado ese tipo de imagen, la desviación de cualquier tipo con respecto al promedio puede ser cuantificada como una simple diferencia. Una posibilidad sería producir una imagen promedio (por ejemplo, simple promedio) sobre todas las series. Esto permitiría un cambio para cualquier imagen específica a ser evaluada, restándola del promedio. Una alternativa a la imagen promedio, es el primer componente del Análisis de Componentes Principales. Cuando una serie de imágenes de una banda que difieren sólo en el tiempo son agregadas al Análisis de Componentes Principales, el primer componente representa el peso de la suma de éstas imágenes. Varios estudios indican que el primer componente parece entregar una imagen integrada o “característica” o “típica” sobre las series (Townhend, Goff y Tucker, 1985; Lodwick, 1979). Sin embargo, para usar esta imagen característica es necesario convertir las unidades al rango original. Para componentes desestandarizados (donde la transformación se basa en la matriz de varianza/covarianza) esto puede ser logrado dividiendo cada pixel por la suma de los elementos autovectores en la matriz de transformación. El resultado es el promedio de las bandas originales que pueden ser usadas, como una imagen promedio simple, como una imagen característica a partir de la cual cualquier imagen individual puede ser restada para examinar cuanto se aleja de lo normal. b) Índice de verdor relativo (IVR) El “índice de verdor relativo” (IVR), parte de un set histórico de datos y establece el cambio entre cobertura vegetales en un intervalo de tiempo. Indica el verdor de cada pixel en relación al rango de NDVI observado en el intervalo de tiempo transcurrido. Este índice resulta en tomar varias imágenes y obtener el mayor valor, por pixel, de entre cada una de ellas, en lo que dice relación con su NDVI. Se expresa de la siguiente forma: IVR =((ND - Ndmin)/(Ndmax. – Ndmin))*100 Donde: ND: Indice de Vegetación observado para la fecha en estudio Ndmin: Valor del Índice de Minoría del pixel (mínimo valor de la serie en estudio). Ndmax: Valor del Índice de Mayoría del pixel (máximo valor de la serie en estudio). 235 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Esta técnica se utiliza para minimizar, en las imágenes de NDVI, la contaminación por nubes, los efectos de la geometría de la observación y de la iluminación y, por último, la perturbación atmosférica. -

Índice de Mayoría

Se basa en retener el máximo valor de un pixel dado, que presenta de entre los valores de una secuencia temporal no muy alta. Este índice resulta en tomar varias imágenes y sacar el mayor valor, por pixel de entre cada una de ellas, en lo que dice relación con su NDVI. -

Índice de Minoría

Se obtiene de igual forma que el índice anterior, pero en este caso, el dato a extraer es el valor mínimo de cada pixel de los índices de vegetación de la serie.

Figura 5.3. Análisis de tendencia de cambio entre tres fechas En la figura 5.3, se presentan los resultados del análisis de series con el IVR. En este caso se tomaron tres años, similares fechas y los mapas resultantes indican las tendencias al mínimo y máximo histórico de las fechas que se estudiaron. El primer mapa resultante corresponde a la tendencia del año 1987 y el segundo mapa a la del año 1996. 236 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


c) Análisis de componentes principales en series temporales Ninguna de las técnicas discutidas hasta ahora permite abstraer los cambios de una serie de tiempo como un todo, por ejemplo, tomar una serie de tiempo como un grupo e incurrir en los mayores problemas que han ocurrido en ese período. El análisis de los componentes principales, sin embargo, sugiere un método. En una serie de estudios realizados en Australia (Lodwick, 1979, Byrne y Crapper, 1980; Richardson y Milne, 1983), examinaron los cambios multi-temporales entre dos series de datos usando Componentes Principales. En estos estudios se encontró que los elementos cambiantes tendían a aparecer como componentes menores. En estos casos, sin embargo, los componentes principales trabajan con variaciones a partir de dos fuentes – varianza espectral y varianza temporal. ¿Qué ocurre cuando sólo se considera la varianza temporal? Townshend, Goff y Tucker (1985) usaron este tipo de procedimiento con índices de vegetación NDVI multitemporal de imágenes de África, pero la usaron para explorar la sub-dimensión (por ejemplo, los factores mayores en NDVI) de las imágenes en vez del cambio. En una serie de experimentos conducidos por distintos autores, el análisis de componentes principales fue utilizado para examinar cambios en datos reales y estimados. En el primer caso, fueron analizadas un año de imágenes de NDVI mensuales de África (1988). Los componentes principales estandarizados (Singh y Harrison, 1985) calculan los auto-valores y los auto-vectores de una matriz de correlación en vez de una matriz de varianza-covarianza. El efecto es entregar cada imagen de igual peso, sin importar las diferencias en variabilidad (Lodwick, 1979). En estos estudios se encontró que los elementos de cambio tendieron a aparecer en los componentes secundarios. Sin embargo, en estos casos, los componentes principales están operando con variación de dos fuentes, varianza espectral y varianza temporal. En el primer componente produjo un índice de vegetación característico integrado para el año completo. El segundo componente produjo el primer componente de cambio. El segundo componente debe ser ortogonal a la imagen típica del índice de vegetación. Por lo tanto, esta muestra lo que es atípico, o lo que por ejemplo producía interpretarse como cambio. En este caso, el segundo componente fue negativamente correlacionado con diciembre hasta mayo y positivamente correlacionado con junio hasta noviembre. Claramente describe la dicotomía de invierno-verano. El tercer componente fue negativamente correlacionado con los meses de marzo hasta Julio y positivamente correlacionado con los meses de agosto hasta febrero. Por lo tanto, el tercer componente describe primavera y otoño. Uno de los elementos claves del análisis anterior es que la correlación de los componentes con las imágenes originales muestra una fuerte coherencia temporal. De hecho, puede argumentarse que cualquier cambio necesita mostrar ambas, coherencia espacial y temporal de manera de ser juzgado como un cambio en vez de una variación consecuente. La coherencia se refiere a la tendencia de un cambio a permanecer en el tiempo y en el espacio. En el segundo y tercer componente, mostraron una fuerte coherencia ya que las correlaciones positivas y negativas fueron calculadas en grupos de 6 meses. Los componentes remanentes, no mostraron mucha coherencia, correlaciones negativas y positivas muy 237 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


pequeñas fueron seguidas la una de la otra en orden aleatorio. Como resultado, se interpretó que no hubo cambios substanciales en los datos. La buena característica de este Análisis de Componentes Principales es que la serie de imágenes pueden ser examinadas como un todo, y los cambios pueden ser investigados de manera progresiva de más a menos significantes. Adicionalmente, las correlaciones de las imágenes individuales con cada componente, pueden ayudar en la interpretación cuando los cambios ocurran. 5.3.1 Indicaciones generales De todo lo expuesto resulta evidente que existen distintos caminos para obtener el seguimiento de las coberturas vegetales y uso actual del suelo a través del tiempo, más aún, existen muchos aspectos que deben ser investigados y cada metodología debe ser adaptada y considerada en el contexto local que se aplique, valorizada y evaluada de acuerdo a los resultados que se obtengan. En opinión de los autores, este es un camino legítimo y propio de cada usuario, no obstante, de acuerdo a la experiencia y documentos sobre el tema, metodologías operativas en países similares, indican que el seguimiento mediante el NDVI y el IVV entregan resultados aceptables a los propósitos de los planificadores agrícolas, especialmente el IVV, dado que considera el comportamiento local de la vegetación bajo estudio. Finalmente, y de igual forma, el Análisis de Componentes Principales (ACP), como método de seguimiento multi-temporal entrega resultados acorde con las diversas situaciones de variabilidad del paisaje que se deseen estudiar. En este contexto, lo expuesto en este capítulo, constituye la base teórica para comprender las metodologías en que se basa la interface de seguimiento (TeleSAT). El conjunto de módulos de análisis que integra TeleSAT, resulta ser una combinación que permite realizar el trabajo de cuantificación y análisis de cambios en una determinada zona de una manera sencilla, sin necesidad de ser un usuario especializado en procesamiento de datos digitales.



5.4

TIPOS DE IMÁGENES OBTENIDAS

5.4.1 Imágenes pancromáticas: Son las que captan mediante un sensor digital que mide la reflectancia de energía en una amplia parte de espectro electromagnético, es decir con referencia, tales proporciones del espectro reciben el nombre de bandas. Para los sensores pancromáticos más modernos, esta única banda suele abarcar la parte visible y del infrarrojo cercano del espectro. Los datos pancromáticos se representan por medio de imágenes en blanco y negro.

Figura 5.4.1. Aspecto de una Imagen pancromática.

5.4.2 Imágenes multi-espectrales: Son las que captan mediante un sensor digital que mide la reflectancia en muchas bandas diferentes. Por ejemplo, un conjunto de detectores puede medir energía roja reflejada dentro de la parte visible del espectro, mientras que otro conjunto mide la energía del infrarrojo cercano. 239 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Es posible incluso que midan partes diferentes de la misma longitud de onda. Estos distintos valores de referencia se combinan para crear imágenes de color. Los satélites de teledetección multi-espectrales de hoy en día miden el color y la reflectancia simultáneamente en un número de bandas distintas que pueden ir desde tres a catorce bandas. Véase el apartado “ANÁLISIS DE IMÁGENES ASTER” incluido en este documento.

Figura 5.4.2. Aspecto de Imagen multi-espectral.

5.4.3

Imágenes hiper-espectrales:

Se refieren a un sensor espectral que mide la reflectancia en muchas bandas, con frecuencia cientos de ellas. La teoría en lo que se apoya la detección hiper-espectral es que la medida de la reflectancia en



numerosas franjas estrechas del espectro permite detectar características y diferencias muy sutiles entre los rasgos de la superficie especialmente en lo que se refiere a vegetación, suelo, agua, rocas y minerales.

Figura 5.4.3 Aspecto de Imagen hiper-espectral

5.4.4

Imágenes Infra-rojas:

Tal y como vimos en capítulos anteriores, la fotografía infrarroja o técnica fotográfica infrarroja, es aquella que nos permite fotografiar uno de los espectros lumínicos comprendidos entre 700 y 1.200 nanómetros, no visibles para el ojo humano. Todos los cuerpos emiten cierta cantidad de radiación de cuerpo negro (en forma infrarroja) en función de su temperatura. Generalmente, los objetos con mayor temperatura emiten más radiación infrarroja que los que poseen menor temperatura. Las imágenes visualizan en una pantalla, y tienden a ser monocromáticas, porque se utiliza un sólo tipo de sensor que percibe una particular longitud de onda infrarroja. Muestran las áreas más calientes de un cuerpo en blanco y las menos calientes en negro, y con matices grises los grados de temperatura intermedios entre los límites térmicos. 241 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Sin embargo, existen otras cámaras infrarrojas que se usan exclusivamente para medir temperaturas y procesan las imágenes para que se muestren coloreadas, porque son más fáciles de interpretar con la vista. Esos colores realmente no corresponden a la radiación infrarroja percibida, sino que la cámara los asigna arbitrariamente, de acuerdo al rango de intensidad de la longitud de onda infrarroja particular, por eso se llaman falsos colores. Esos falsos colores tienen entre varias aplicaciones las cartográficas, pues describen las diferentes alturas del relive de un mapa: De color azul las partes más frías que comúnmente son las más altas y de color rojo las más calientes que son las más bajas, las partes intermedias en altura, y por tanto en temperatura, en otros colores como el amarillo y el anaranjado. Otras aplicaciones generales de las cámaras infrarrojas son: Ver en las tinieblas, a través del humo o debajo del suelo.

Figura 5.4.4. Aspecto de imagen infrarroja en falso color (Izqda) y de Fotografía en el espectro visible (Dcha.)



5.5

FOTOGRAFÍA AÉREA; ANÁLISIS, PROPIEDADES E INTERPRETACIÓN.

El principio por el cual funcionan las cámaras utilizadas para adquirir fotografías aéreas es exactamente el mismo con el cual funcionan todas las cámaras fotográficas. Claro está que existen equipos ad hoc de acuerdo a las necesidades. En general se reconocen seis tipos de cámaras: a) b) c) d) e) f)

cámaras para cartografía, cámaras de reconocimiento, cámaras de franja, cámaras panorámicas, cámaras con multilentes y arreglo de multicámaras.

Las películas utilizadas en fotografía aérea son la blanco y negro y la de color. Ambos tipos de películas pueden ser modificados para captar las radiaciones sólo en el espectro visible o bien captar éste y las del infrarrojo cercano. De esta forma se puede tener cuatro tipos de película: 1) Películas Blanco y negro, Las películas en blanco y negro son sensibles a una amplia gama de longitudes de onda, por lo que son llamados pancromáticas. Existen dos tipos de película pancromática, la de cartografía, con igual sensibilidad a todas las longitudes de onda, y la de reconocimiento que tiene una sensibilidad reducida a las longitudes de onda en el azul para reducir el efecto de difusión de la atmósfera. La mayoría de las fotografías aéreas que conocemos, han sido tomadas con películas de cartografía, o lo que es lo mismo, películas pancromáticas blanco y negro. Las razones son varias: tienen mayor resolución, son más baratas, son ideales para estudios topográficos. El uso de la fotografía aérea en las ciencias de la Tierra abarca una amplia gama de disciplinas: investigaciones hidrológicas, análisis de terreno (geología, minería, geotecnia), agricultura (identificación de cultivos y enfermedades de los mismos), edafología (erosión), investigaciones forestales, urbanismo. 2) Películas Blanco y negro infrarrojo. Las fotografías en blanco y negro en infrarrojo, difieren de las películas blanco y negro convencionales sólo en la sensibilidad espectral, la cual se extiende más allá de la longitud de onda del rojo, en los alrededores de 1 mm. Los principales usos de este tipo de película radican en los estudios de vegetación y cultivos, en aplicaciones relacionadas a sus enfermedades, humedad del suelo, diferenciación de masas forestales, entre otros. 3) Color e Las películas a color han sido diseñadas para simular la respuesta del ojo humano, el cual es altamente sensible a los colores azul, verde y rojo. Estos son los tres colores primarios con los cuales, a través de una mezcla apropiada de los mismos, se puede obtener el resto de los colores. La fotografía aérea en color es mucho más cara que la fotografía blanco y negro por lo que su uso es más limitado. Sin embargo, su utilidad ha sido probada en estudios de geología, ecología, vegetación, hidrología, geomorfología, etc. 4) Infrarrojo falso color. Al igual que sucede con la película blanco y negro infrarroja, la película falso color infrarroja es sensible a la radiación infrarroja cercana. Las aplicaciones de este tipo de película abarcan una gran cantidad de campos entre las que destacan la clasificación de áreas urbanas, monitoreo de la humedad del suelo, cartografía de inundaciones, censos de animales, cartografía de vegetación, áreas 243 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


agrícolas. 5.5.1

Propiedades geométricas de las fotografías aéreas

Las principales características geométricas de las fotografías aéreas son el ángulo y la escala. Ángulo. En función del ángulo en el que son tomadas, las fotografías aéreas se clasifican en: verticales, oblicuas y muy oblicuas. En las verticales, la imagen es tomada con el eje de la cámara apuntando verticalmente hacia abajo, mientras que en las oblicuas el eje apunta de esa manera. Las fotografías verticales son las más comunes pues poseen una escala promedio similar, por lo que son fácilmente utilizadas para cartografía. Las fotografías oblicuas, por su parte, abarcan más superficie que las verticales y resultan más familiares a los intérpretes (Curran, 1995). Las fotografías verticales son tomadas en secuencias a lo largo de la línea de vuelo del avión, de tal forma que se sobreponen un mínimo de 60 %, lo cual permite ver las impresiones de manera estereoscópica. Hacia los lados, también se sobreponen (un 30%) las fotografías para asegurar que toda la superficie sea captada. Escala. La escala de las fotografías (S) está determinada por la distancia focal de la cámara y la distancia de la lente de la cámara a la superficie. La distancia focal (f) es la distancia del centro de la lente de la cámara a la película. La distancia de la lente de la cámara a la superficie (H-h) es la altura de la lente sobre el nivel de mar (H) menos la altura de la superficie sobre el nivel del mar (h), cuando se trata de una superficie plana y con el eje de la cámara vertical. Estas variables se relacionan de la siguiente manera: S = f / H-h Así, si una fotografía fue tomada con una lente de f 150 mm, a una altitud de 2000 m de un terreno que está 500 msnm, la escala sería: 0.15m / 2000-500m = 1/10,000 ó 1:10,000 Cuando no se conocen estas variables, la escala de la fotografía puede ser inferida vía mediciones; la distancia en el terreno (df) es medida entre dos puntos en una fotografía aérea y ésta es dividida entre la misma distancia en un mapa (dm): S = df / dm 5.5.2

Visión estereoscópica de una fotografía aérea.

Cuando las fotografías son tomadas con un grado de superposición, pueden proveer una visión estereoscópica. La visión estereoscópica se logra gracias al efecto de paralaje. Este efecto es muy común a nuestras vidas: nuestros ojos registran objetos desde posiciones ligeramente diferentes y el cerebro usa el efecto de paralaje para darnos la sensación de profundidad. Nosotros podemos simular este efecto con las fotografías aéreas viendo un mismo objeto en dos fotografías adyacentes, con el ojo izquierdo la fotografía izquierda y con el ojo derecho la derecha. Esto se puede hacer a simple vista, pero requiere de entrenamiento por lo que se han desarrollado instrumentos (estereoscopios) que facilitan la visión. Existe una gran variedad de estos instrumentos, sin embargo, los más comunes son: el estereoscopio de bolsillo, el estereoscopio de espejos y el estereoscopio de barrido (Figura 5.5). 244 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Figura 5.5. Con la ayuda de un estereoscopio de bolsillo es posible observar el relieve en este par esteroscópico.

Mediciones con las fotografías aéreas • Mediciones de distancias. La forma más simple es una regla construida por el intérprete con divisiones negras y blancas para ser utilizadas en fotografías claras y oscuras. Claro está esto funciona bien en terrenos planos y sin relieve. Para terrenos montañosos esto sólo nos daría una idea aproximada de las distancias. • Mediciones de áreas. Cuatro métodos son los más utilizados. a) La malla de puntos, La malla de puntos es un acetato transparente con una matriz de puntos; para medir la superficie de una región, simplemente se cuenta el número de cuadros que ocupa una región dada. Este método es impreciso y laborioso, la única ventaja es que es barato. b) El planímetro polar, Se trata de un instrumento ad hoc para la medición de superficies el cual con práctica ofrece resultados bastante precisos y fiables, además de no ser especialmente caro. 245 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


c) La tableta digitalizadora; Se trata de una metodología cara pero precisa. Este instrumento que consiste en una superficie sensible donde se puede digitalizar la información de los bordes de las áreas de interés y transferirlos a una PCa para su procesamiento y/o edición. d) El procesador de imágenes analógicas o digitales. En el primer caso, las imágenes son videograbadas y desplegadas en un monitor que forma parte de un procesador que permite las mediciones. En el segundo caso, las imágenes son digitalizadas por medio de un “scanner” y procesadas en una PCa con el software adecuado. Estos procedimientos sólo nos dan resultados aproximados, pero al alcance de la mano, por lo que mencionaremos otros métodos existentes y mucho más precisos, como son el uso de la Fotogrametría. Estos métodos fotogramétricos son los utilizados por las agencias o instituciones nacionales e internacionales para el desarrollo de mapas topográficos, temáticos, catastrales, etc., que necesitan una alta precisión dado que los datos adquiridos determinarán límites estatales, internacionales, pertenencia de terrenos, etc. 5.5.3

Interpretación de Fotografías aéreas

La interpretación de las fotografías aéreas es definida como “el acto de examinar imágenes fotográficas con el propósito de identificar objetos y juzgar su significancia” (Colwell, 1960 sensu Curran, 1995). En este proceso, el intérprete desarrolla al menos una de las siguientes tareas: detección, reconocimiento e identificación, análisis, deducción, clasificación, idealización y determinación de la precisión. a) La detección implica seleccionar objetos directamente visibles y de nuestro interés. b) El reconocimiento e identificación involucra el nombrar los objetos. c) El análisis consiste en tratar de encontrar un arreglo u ordenamiento espacial de las áreas u objetos de interés. d) La deducción es un paso más profundo dado que implica el uso del principio de convergencia de las evidencias para predecir la ocurrencia de ciertas relaciones. e) La clasificación es el arreglo de los objetos en un sistema ordenado. f) la idealización es el uso de líneas y trazos en las fotografías para limitar aquellas áreas y/u objetos de interés. g) La determinación de la precisión se da cuando seleccionamos puntos al azar y confrontamos en campo nuestra interpretación. De esta cadena de eventos, el reconocimiento y la identificación son los pasos que ligan todo el proceso. Siete características de las fotografías aéreas son de gran utilidad en este proceso: tono, textura, patrón, lugar, forma, sombras y tamaño. I.Tono: Es la característica más importante. Representa el registro de la radiación que llega a la superficie de la Tierra y es registrada por la película fotográfica. De este modo, tonos claros representan áreas de alta reflectancia, mientras que áreas con tonos oscuros representan áreas de baja reflectancia. La reflectancia de un objeto está determinada por las características de su composición, así una roca calcárea aparece en tonos de gris claro, mientras que un suelo húmedo aparecerá en tonos gris oscuro. II.Textura: Es la frecuencia de cambios tonales en una fotografía que surge cuando un gran número de rasgos son vistos al mismo tiempo. Depende de la escala. 246 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


III.Patrón: Es el arreglo espacial de los objetos. IV.Lugar: Es el determinar la posición de un objeto con relación a otros objetos en las áreas vecinas. V.Forma. Es la determinación cualitativa de la configuración general de un objeto. VI.Sombras:. Las sombras de los objetos son muy útiles en la fotointerpretación, por ejemplo para identificar fallas geológicas, orientación de las fotografías, etc. VII.Tamaño: Depende de la escala. El tamaño relativo de los objetos nos permite estimar las dimensiones de los mismos. 5.6

Técnicas de tratamiento derivadas de la Fotografía Analógica y/o Digital.

Este campo tradicionalmente realizado con éxito por la topografía y fotogrametría, ha sido ocupado recientemente por la teledetección, tanto en sus aspectos altimétricos (generación automática de Modelos Digitales del Terreno – MDT), como planimétricos (detección automática de formas, generación semiautomática de Raster de contornos, etcétera). La fotogrametría digital se puede considerar la convergencia entre los métodos tradicionales fotogramétricos (analógicos y analíticos) y el tratamiento digital de imágenes (sistemas de procesamiento tradicional de la teledetección). 5.6.1

Fotogrametría; Generación automática de Modelos Digitales del Terreno (MDT)

La obtención de información altimétrica del terreno ha sido tradicionalmente un aspecto de gran importancia tanto en su aspecto técnico como económico, por lo que conviene recordar, que por técnicas convencionales de fotogrametría (restitución altimétrica de curvas de nivel), el costo de ejecución ha sido superior al 50% del total del proyecto de restitución, siendo asimismo un proceso con una difícil homogeneización en grandes extensiones, por la subjetividad que conlleva dicho sistema. La generación de información altimétrica por estéreo-correlación automática de imágenes digitales, se presenta hoy día como la gran herramienta de obtención de dicha información, con estructura final de Imagen Digital (MDT) y siendo sus principales características la gran objetividad de dicha Base de Datos (lo que posibilita que sea repetible en el espacio y el tiempo) y con exactitud similar a las restituidas por métodos tradicionales. Es importante resaltar que, a partir de un MDT, la obtención de curvas de curvas de nivel (información vectorial del territorio) es un proceso de fácil consecución hoy día mediante técnicas de interpolación automática. El Proceso de estéreo-correlación automática se basa fundamentalmente en los siguientes principios: A) Geometría epi-polar; Los planos epi-polares cortan a los planos focales según rectas (rayos epi-polares), cuya característica fundamental es que, conocida la imagen de un punto en un fotograma, la de su homólogo en la imagen adyacente, se encuentra fácilmente a partir de la re-construcción de los rayos epipolares correspondientes. Para reconstruir dicha geometría epi-polar, se hace necesario previamente efectuar una modelización de las imágenes (epi-polarización) con vistas a conseguir que las líneas de las imágenes sean rayos epi-polares. 247 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Fig. 5.6. 1.Teoría epi-polar

B) Estereo-correlacción por relajación jerarquizada; Su objetivo es conseguir una mayor eficacia de búsqueda de puntos homólogos mediante la obtención de imágenes resumidas de resolución cada vez menor, lo que redundará en una mayor rapidez de cálculo. Se inicia la búsqueda en unas imágenes muy resumidas (puede llegar a 1:64 de tamaño de pixel) aumentándose la resolución y, por tanto, la búsqueda hasta las imágenes originales (1:1) en forma jerarquizada. C) Cálculo de la altitud del punto mediante la obtención de paralajes; Se sabe por técnicas fotogramétricas que la diferencia de cota de un punto respecto de otro (Δ H) está relacionada directamente con la diferencia de paralajes, medidas en cada fotograma. Δ H = f(Δ Paralajes) Para ello, se calcula la paralaje entre puntos homólogos de las imágenes, restringiéndose y facilitándose la búsqueda y posterior cálculo con los criterios anteriormente citados. D) Edición interactiva; Esta fase final servirá mediante técnicas adecuadas de visualización (anaglifos o polarización) la correcta obtención del MDT y su posible corrección por técnicas interactivas: • Punto a punto, • Por superficies, • Por perfiles. 248 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Las fases de ejecución en el proceso de obtención de un MDT, serían: 1) Definición de la escala final del documento cartográfico (eM) o exactitud de la Base de Datos correspondiente. Ejemplo: Escala final eM = 1/EM = 1: 10.000 Exactitud: Tolerancia (errores máximos admisibles) ≤ 2 m 2) Definición adecuada de la escala (eV) y características del vuelo. La selección de la escala de vuelo (eV = 1/EV) se realizará en función de la escala del documento cartográfico (y por tanto de la tolerancia final admitida). Ejemplo: Escala final del vuelo Ev = 200√ EM = 200√ 10.000 = 20.000 Cámara métrica con objetivo gran angular (f = 152 mm) 3) Definición del tamaño del pixel (Tpx) en el proceso de conversión Analógica/Digital (escaneado) de los fotogramas obtenidos con la cámara métrica. El Tpx estará condicionado por: • Errores máximos admisibles en el documento cartográfico. • La unidad mínima de resolución final (UMR). • El proceso de ejecución (aero-triangulación y cálculo del MDT). • Volumen de información (almacenaje) y proceso de cálculo. La Unidad Mínima de Resolución se define en función de la agudeza visual (AV), que en forma digital podemos considerar es de 100 μm. Se suele considerar que es adecuado en la identificación de objetos un cuarto de dicha UMR. Por lo tanto, el Tpx con este criterio, sería de 25 μm. Asimismo, según Boneval, el error cometido en “z” en el proceso digital de imágenes es: ez = (f .Ev . ep)/b

Donde:

f = focal b = base del modelo estereoscópico Ev = denominador de la escala de vuelo ep = error de cálculo de paralajes El valor de ep = c.Tpx

Donde, c función de la morfología del terreno, con valores próximos a la unidad.

Ejemplo: • Con el primer criterio; (UMR de 100 μm) y eM = 1: 10 000 UMR = 0,1 . 10 000 = 1 m UMR / 4 = 25 μm ⇒ 0,25 m (a escala final 1: 10 000) 249 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


A escala de vuelo 1: 20 000 ⇒ Tpx = 12,5 μm (0,25 m) • Con el criterio de Boneval: ez = (f .Ev . ep)/b 1 ≥ (0,152 . 20 000. 0,6.Tpx) / 0,07 Considerando una b = 7 cm c = 0,6 (terreno ondulado suave) Tpx = 35 μm (0,7 m) Es decir, el escaneado del vuelo 1: 20 000, con el criterio de exactitud, debería estar entre: − Tpx = 12,5 μm (criterio UMR) − Tpx = 35 μm (criterio de Boneval) Podríamos seleccionar el más restrictivo (12,5 μm). En cualquier caso, se obtienen las siguientes conclusiones: − El Tpx es siempre bastante menor que la tolerancia final del documento (100 μm). − Todos los procesos (aero-triangulación, estéreo-correlación) añadirán errores a los pixeles, pero siempre dentro del margen entre los 12,5 μm y 100 μm. 4) Definición del paso de malla en la generación del MDT; Se realiza teniendo en cuenta: • El tamaño del pixel (Tpx). • La escala final del documento cartográfico. Ejemplo: Seleccionamos un paso de malla de 5 m = doble de la tolerancia. 5) Proceso de estéreo-correlación; En función del tipo del terreno y de las características radiométricas de la imagen se definirán: • El tamaño de la ventana de correlación. • Zona de búsqueda de los puntos homólogos en las imágenes. • Parámetros de estéreo-correlación (umbrales de aceptación de la correlación). • El nº de iteraciones a realizar según el ancho el ancho de malla. Ejemplo: Finalmente se obtendrá el MDT con las características antes definidas: − Para una malla de 5 m. − Cálculo de su altitud con un error medio cuadrático ≤ 1 m. 6) Edición final; Mediante visualización del MDT sobre la imagen y de forma interactiva, se revisarán y corregirán puntualmente las zonas en las que se detecte un error inadmisible.



7) Comprobaciones finales; Se efectuarán mediante puntos de control y estimadores de exactitud de cada imagen digital (MDT). 8) Obtención de las curvas de nivel (en casos que se requiera); - Por técnicas automáticas de interpolación y utilizando previamente filtros digitales en ciertas zonas (filtro de paso bajo - FPB) y con la integración de líneas singulares con cota conocida (divisorias y vaguadas), se procederá al curvado definitivo. De esta forma, obtendríamos finalmente dos tipos de información altimétrica de la misma zona. − MDT (fichero raster) con paso de malla de 5 m y e.m.c. ≤ 1m. − Curvas de Nivel (fichero vectorial) con exactitud nominal ≤ 2m. 5.6.2

Producción electrónica de documentos cartográficos

La producción electrónica utiliza los sistemas digitales existentes en el tratamiento de la información tanto en sus fases de captura y procesamiento, como de salida o explotación de la misma. Dicha información estará compuesta de diferentes fuentes y estructuras con imágenes, gráficos, texto, etc., pero siempre en forma digital. Por ello, y una vez estudiado el tratamiento de imágenes, tienen especial importancia en el proceso electrónico de documentos, el análisis de los sistemas de conversión de formato analógico a digital (captura) –ADC– y de digital a analógico (salidas) –DAC– de las citadas fuentes. La producción electrónica, como ya se ha indicado, se realizará siempre sobre un formato digital de la información. Dicho formato digital podrá ser en origen en forma digital (creado por los programas correspondientes) en todas sus fuentes (texto, imagen, gráficos, etc.), dando lugar a los documentos digitales, o bien proceder de la conversión analógica/digital (escaneado) de documentos analógicos, llamándose entonces documentos digitalizados. Conviene recordar que se conoce como documentos multimedia, aquellos documentos compuestos de diferentes fuentes y estructuras que incorporan no sólo documentos digitales o digitalizados, sino también a los procedentes de otros tipos de señales, como son audio y vídeo; por ello, todo documento multimedia es digital en sí mismo.



Para la edición electrónica se necesitan los conocimientos de las siguientes técnicas y herramientas: a) Estudio de formatos y métodos de compresión según fuentes y tipo de explotación. b) Definición de flujos de información y de trabajo. c) Gestión documental, donde a su vez se incluyen los siguientes procesos: • Sistemas de tratamiento: − Preparación de documentos. − Reconocimiento de formas. − Mejoras y ajustes, etcétera. − Composición de páginas y maquetación. • Sistemas de catalogación, clasificación y consulta. • Sistemas de entrada/salida. d) Sistemas de almacenamiento de la información en función de los sistemas de gestión documental necesarios y del tipo de explotación (on line, off line y servidores correspondientes). e) Sistemas de control de calidad. 5.6.2.1 Adquisición de información. Transformación analógica /digital Este epígrafe corresponde a la obtención de documentos digitalizados a partir de información analógica existente (fotos, mapas, texto impreso, gráficos, etc.). Su ejecución estará condicionada por la forma de explotación última (digital o analógica) y por la calidad del documento origen. El método más empleado es el escaneado, siendo la correcta definición de sus parámetros de trascendental importancia para la consecución de la calidad necesaria en el procesamiento y posterior explotación de dichos datos. Los parámetros más significativos a definir en dicha transformación serán los siguientes: A) Resolución de la imagen escaneada (R); Obtenida por la discretización de la “Imagen continua” en pixeles. Se expresa en pixeles por pulgada (muestras por pulgada – spi – ). Esta captura se realiza directamente por medios ópticos o por interpolación mediante programas. B) Profundidad del pixel (PP); Se cuantifica en bits por pixel, dándonos el número máximo de niveles de gris por pixel (ND) o rango dinámico (número de ND que serían susceptibles de ser definidos entre el blanco y el negro).



Fig. 5.6.2.- Imágenes escaneadas. Profundidad del pixel. C) Tamaño de la imagen (T); El tamaño de la imagen a escanear en sus dos dimensiones (ancho y alto) se puede expresar en mm2, cm2 o pulgadas 2(i2). Si se conoce su tamaño y resolución, conoceremos el volumen de información (VI). VI ≈ (R2 x T x PP)/8000 Kbytes Se define como escalado, el cambio de resolución de la imagen al ampliar o reducir. Si se cambia la resolución, cambiará el volumen de información o el tamaño. Para terminar, conviene recordar que no es necesario ni apropiado escanear una imagen a más del doble de la frecuencia de la trama con la que se reproducirán los medios tonos en el proceso de impresión final, dado que ocasionaría un volumen de almacenamiento y de tratamiento inaceptable e inútil para el sistema de explotación final. 5.6.2.2 Salidas de la información Son todos los procesos necesarios que convierten la información digital procesada, en información disponible por el usuario. Dicha conversión, se realizará en función del sistema de explotación utilizado posteriormente (analógico o digital). 253 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Dichos procesos se pueden dividir en los siguientes sistemas de explotación o conversión: 1) Conversión y explotación digital en analógica; La utilización de documentos impresos, bien obtenidos directamente por una impresora (número de copias reducido), o bien a través de sistemas masivos de reproducción, como puede ser la litografía (offset), sigue siendo, de momento, el sistema más importante de transmisión de información y conocimiento. En ambos casos, la transformación de la información digital a analógica se realiza previamente mediante los RIP (Raster Image Processing) que transforman a bits de la impresora o filmadora la información digital. En el caso de la litografía, el sistema de producción necesita de un proceso intermedio que sería la conversión del fichero digital en película fotográfica (transformación de la imagen digital en medios tonos digitales) y posteriormente, pasado a plancha de impresión e impresión sobre máquina de reproducción litográfica. Todos estos últimos procesos se hacen de forma analógica. En el proceso de filmación, la definición, a priori, de los parámetros necesarios requeridos en la plancha de reproducción y, por lo tanto, en su equivalente positivo de reproducción serán de trascendental importancia con vistas a obtener la calidad de copias finales solicitadas. Para ello conviene recordar los siguientes conceptos: • La imagen digital se compone de pixeles/muestras y se dimensiona en pixeles por pulgada – spi –. • Dicha imagen visualizada en pantalla se expresa en pixeles por pulgada – ppi –. • La transformación de la imagen digital en medios tonos digitales, para su reproducción en offset, se dimensiona en líneas (celdas) por pulgada – lpi –. En estas celdas, se alojarán los puntos que formarán una línea la cual será de gran importancia a la hora de evitar ciertos problemas (efecto moiré) o resaltar ciertos detalles (contrastes, transiciones, etcétera). • La resolución de salida de la filmadora se expresa en puntos por pulgada – dpi –, que constituyen y forman cada celda o línea. Los parámetros de formación de positivos de reproducción en el proceso de filmación se pueden resumir, por tanto, en los siguientes: • Resolución de salida (RS) de la filmadora – dpi –. • Frecuencia de tramas (FT) – lpi –. Suele mantener la siguiente relación con la Imagen Original: spi ≥ lpi • Niveles de grises/plancha, requeridos (ND). Serán función del número de punto por celda, así, con celdas cuadradas de 4x4 (16 puntos) podríamos obtener un máximo de 17 ND. • Ángulo de trama. Cada plancha (color) tendrá una angulado determinado (30º de diferencia entre ellos), con vistas a eliminar efectos visuales desagradables, como es el Efecto moiré. Todas estas variables se relacionan y condicionan entre sí. La expresión más utilizada es la que a continuación se expone: ND = (RS/FT)2 +1 2) Explotación directa de la información digital; Esta forma de transmisión y comunicación de información digital es y será el sistema de información masivo entre todo tipo de usuarios. El primer paso para la 254 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


explotación directa, dado que la información ya es digital, será la grabación y distribución de la misma sobre soportes digitales CD-ROM o DVD, en todas sus variantes y capacidades existentes.

Figura 5.6.3. Representación de: puntos (DOT); granos (SPOT); celdas (LÍNEAS). Arriba Izquierda; Puntos por celda y

niveles de gris (NG). Arriba derecha; Medios tonos a (RS) = 300 dpi. Actualmente, dicha transmisión se realiza a través de redes de Área Local (Fast Ethernet, FDDI, FDI, ATM,) y muy especialmente a través de Internet.



En estos sistemas, cobran mucha importancia los procesos de compresión de imágenes (audio, vídeo, etc.), velocidad de comunicación y, así mismo, la capacidad de utilización de dicha información en forma eficaz por un amplio sector de usuarios, sin necesidad de estar condicionada por programas o equipos. Con este concepto de independencia de programas y equipos, habría que destacar, como ideas innovadoras las ofrecidas por: • Formato de Documento Portátil (PDF) de Adobe; Este formato, casi considerado como un dialecto Postscript, de intercambio de información digital, se caracteriza por los siguientes conceptos: − Es un formato de imagen, sonido, hipertexto, ... − Sus páginas se pueden considerar a la hora de leer y modificar como independientes de la plataforma en la que fueron creadas (no es necesario tener, por tanto, ni la aplicación ni los elementos que lo componen). − Se puede considerar que cada página es independiente del total, lo que facilita los procesos de preimpresión e imposición de páginas. − Admite modificaciones parciales hasta en el último momento (editabilidad). − Posibilita la utilización múltiple (reutilización) de la misma información (CD-ROM, Web, ...). − Admite la posibilidad de trabajar sobre servidores OPI. − Se puede considerar estos archivos como “Película Digital”, es decir, la posibilidad de integrar páginas .pdf en otras aplicaciones de edición (PageMaker, Xpress, In- Design, ...). − Introduce nuevos flujos de trabajo en la producción electrónica, más flexibles y económicos. • Lenguaje de Información Auto-descriptiva (XML); Este lenguaje proporciona un estándar abierto y flexible de almacenaje, publicación e intercambio de información electrónica. Sus características más importantes son: − Diseñado con vistas a transformarse en un estándar por la World Wide Web Consortium (W3C). − Puede llegar a ser un estándar que nos proporcione la independencia del formato de datos y fuentes de donde proceden. − Lenguaje de fácil aprendizaje e implementación en las diversas plataformas. − Permitirá intercambiar información entre diversas plataformas y usuarios de cualquier lugar (base de los “negocios electrónicos”). − De gran trascendencia en el futuro de las Bases de Datos en cuanto a su gestión, ya que maneja documentos y no solo datos. 5.7

Cartografía Temática

Las aplicaciones medioambientales fueron, desde los orígenes de la teledetección espacial (1972), el sector donde dicha tecnología tuvo su principal actividad y mayor utilidad. Hoy día, la teledetección contribuye de forma única y eficaz al conocimiento global de los ecosistemas terrestres y su dinámica. Estudios de desertificación, de evaluación de impactos, de ocupación del suelo, etc, serían de gran dificultas en su ejecución si no fuese por la información disponible (espacial, temporal, radiométrica y espectral) facilitada a través de las imágenes digitales desde satélites artificiales.



5.7.1 La Cartografía de Ocupación del Suelo en la determinación del Índice de Peligro de Incendios Forestales (IPIF) Los sistemas que estudian ciertos factores de predicción, como es el caso de los incendios forestales, utilizan una metodología mixta basada en modelos, cuyas componentes proceden a su vez de ciertas variables obtenidas, fundamentalmente, a partir de datos espaciales suministrados por sensores aerotransportados. Asimismo, en el cálculo de dicha modelización, es imprescindible la utilización mixta de técnicas y datos raster y vectorial, lo que, no sólo actualmente es factible, sino que incrementa la eficacia de los resultados (exactitud y rapidez). Por tanto, las técnicas de tratamiento digital de imágenes (TDI) usadas en teledetección, junto con los sistemas de información geográfica (SIG), son instrumentos que se utilizan de forma integrada y complementaria en estudios de medio ambiente en general. 5.7.1.1 Peligrosidad de ocurrencia de incendios; Ejemplo. El proyecto que se presenta a continuación (peligrosidad de ocurrencia de incendios forestales), sólo tiene en cuenta factores físicos (no antrópicos) y su resolución espacial está condicionada por los sensores utilizados en cada momento. No obstante, los resultados de este tipo de estudios son de gran utilidad para la distribución de medios técnicos y para la planificación a priori de defensa y lucha contra el evento. Las fases de que consta este proyecto ejemplo (Determinación de áreas de peligrosidad de incendios forestales), son las siguientes: 1) Determinación de; Cantidad de Combustible vivo (Cv) y muerto (Cm) por unidad de superficie; a) Para ello se parte del mapa de ocupación del suelo del territorio. En este ejemplo se utilizó el mapa de ocupación del suelo de la Unión Europea con las siguientes características: − Área de estudio: el Territorio Nacional (± 500 000 km2). − Escala: 1: 100 000. − Superficie mínima a representar: 25 Ha. − Nomenclatura: Corine Land-Cover (UE). Con 5 niveles y 64 clases. − Datos: satélite Landsat-5; sensor Thematic Mapper; bandas utilizadas 5 (1,55-1,75 μm), 4 (0,76-0,90 μm), 3 (0,63-0,69 μm). − Tamaño del pixel (Tpx): 30 m. Remuestreado a 25 m. − Captura de información temática: fotointerpretación asistida por ordenador (clasificaciones supervisadas y no supervisadas). b) A partir del mapa de Ocupación del Suelo se obtiene, mediante modelos de combustibilidad, facilitados por los servicios forestales, el Mapa de Combustibles.



c) Finalmente, a partir de dicho Mapa de Combustibles se identifica y se calcula (según los modelos utilizados en los servicios forestales) por unidad de superficie: − La Carga en Tn/Ha de Combustible vivo (Cv). − La Carga en Tn /Ha de Combustible muerto (Cm). 2) Determinación del Material Combustible vivo y muerto por pixel y en un instante dado a partir del cálculo del Verdor Relativo (según la fecha de las imágenes utilizadas en dicho cálculo) a) Previamente, se necesita conocer el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (IVDN) en una fecha determinada (la de las imágenes del sensor utilizado). En nuestro caso, para el cálculo del IVDN se utilizaron imágenes del satélite NOAA (sensor AVHRR), con las siguientes características: − Tpx : igual a 1,2 Km. Remuestreado a 1 Km. − Bandas utilizadas: Infrarrojo próximo ( 0,7-1,1μm) y Rojo (0,5-07 μm). − Periodicidad: 2 imágenes/mes. Con estos datos se calcula (de forma automática) por pixel el IVDN, para cada fecha: IVDN = (NDIR – NDR) / (NDIR + NDR)

Siendo:

NDIR = valor digital /pixel en el Infrarrojo. NDR = valor digital / pixel en el Rojo. b) A partir de dicho Índice, calcularemos el Verdor Relativo (VR), según la ecuación siguiente: VR = [(IVDN – IVDNmin) / (IVDNmax – IVDNmin)] . 100 c) El cálculo de Material Combustible vivo y muerto por pixel, se calcula según las ecuaciones siguientes: − Material de Combustible vivo (MCv/px):

MCv/px = VR . Cv

− Material de Combustible muerto (MCm/px): MCm/px = [(1-VR) . Cv] + Cm 3) Cálculo de la humedad del material combustible muerto (hMCm) a las 10 horas de retardación (h10) “Se entiende como retardación, la medida de la rapidez con la cual una partícula de combustible alcanza el contenido de equilibrio con la atmósfera” (Servicio Geológico de EE UU – USGS). • Para su cálculo se utilizarán valores de temperaturas, humedad relativa (%) y nubosidad, procedentes de sensores instalados en los satélites NOAA y Meteosat, corregidos según estaciones meteorológicas terrestres e interpolando los valores para cada pixel. Por tanto: 258 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


hMCm = h10 / he Cm Esta expresión se utilizará como factor de corrección sobre el material de combustible muerto. Siendo: h10 = la humedad según períodos de 10 horas heCm = humedad de extinción del fuego del Combustible muerto. 4) Cálculo del Índice de Peligrosidad de Incendios Forestales (IPIF); Con los valores obtenidos de Verdor Relativo (VR), Material Combustible vivo (MCv) y muerto (MCm) y la humedad de retardación del Combustible muerto (hMCm) y utilizando, en nuestro caso, las posibilidades de cálculo de ArcInfo (mediante el cálculo de los ficheros. aml), obtenemos finalmente, según el modelo adjunto: El Índice sin corregir:

IPIFsc = 100 – [(VR . MCv) + (hMCm . MCm)] . 100

El Índice corregido por pixel: Siendo:

IPIF = IPIFsc + [( 2/ hCm) (IPIFsc / IPIFmax)] . 100

hCm = humedad del Combustible muerto

5) Validación de resultados; Esta última fase se realiza mediante el contraste (comparación de datos) de ocurrencias con los incendios que realmente se han producido, necesitándose conocer para ello la fecha y las coordenadas del foco principal (en su defecto coordenadas del perímetro del incendio). Con estos modelos de predicción se han obtenidos coincidencias superiores al 90% de las zonas estudiadas. Conviene resaltar que estos modelos podrían servir para cálculos de Peligrosidad de Incendio Forestal casi en tiempo real (1 día u horas de retraso), debido a que actualmente los satélites nos proporcionan información exhaustiva diaria y los métodos de cálculo son lo suficientemente potentes como para realizarlos al mismo tiempo que son proporcionados los datos.



6 ANALISIS DE IMÁGENES DETECCIÓN MINERAL

MULTI-ESPECTRALES

APLICADA

A

Detección de minerales utilizando clasificación por “Árboles de Decisión” en imágenes ASTER ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) es un avanzado colector de imágenes multiespectrales que fue lanzado a bordo de la nave Terra de la NASA en Diciembre de 1999. ASTER cubre una amplia región espectral con 14 bandas desde el visible al infrarrojo termal con alta resolución espacial, espectral y radiométrica. Adicionalmente otra banda infrarroja provee cobertura estereoscópica. La resolución espacial varía según las longitudes de onda: 15 m en el visible e infrarrojo cercano (VNIR), 30 m en el infrarrojo de onda corta (SWIR), y 90 m en el infrarrojo termal (TIR). Cada escena ASTER cubre un área de 60 x 60 km. 6.1

ESPECTROMETRIA DE IMÁGENES

El estudio de las curvas espectrales es la base para el procesamiento de imágenes multi-espectrales e hiper-espectrales. Cada imagen está compuesta por un número determinado de bandas y cada banda a su vez está compuesta por un número determinado de pixeles, el valor de cada pixel en cada banda genera la curva espectral del pixel. Las curvas de los pixeles se comparan con las curvas de laboratorio y de esta manera se determinan en la imagen los pixeles que corresponden a cada material. Cuando tenemos imágenes hiper-espectrales podemos determinar con precisión los materiales, ya que la complejidad de las curvas que entregan esas imágenes, no difieren mayormente con las curvas medidas en laboratorio. Sin embargo, cuando tenemos imágenes multi-espectrales, se genera una gran diferencia entre la curva de laboratorio y la curva que puede observarse desde el sensor. Es por ello que las metodologías de procesamiento deben ser enfocadas a características específicas de la curva en rangos de longitud de onda específicos. La figura 6.1 muestra curvas de laboratorio de kaolinita (mineral), pasto y asfalto, en una imagen hiperespectral la curva es muy similar, pero en la imagen ASTER (multi-espectral) la curva pierde mucha información por lo que el análisis es más restringido. Sin embargo hay características que se mantienen en cierto rango del espectro electromagnético lo que nos sirve para poder identificar el elemento aunque tengamos información limitada. La vegetación, por ejemplo, tiene un gran salto de magnitud de la reflectancia entre la banda roja (banda 2 - 0.66 μm) y la banda infrarroja cercana (banda 3 – 0.82 μm). Si tenemos la curva completa del pasto y de otro elemento vegetal (algún tipo de matorral o árbol), podremos identificarlos y clasificarlos como distintos en la imagen, pero con la curva limitada que tenemos en la imagen ASTER, no podremos hacer esa diferenciación y nos tendremos que conformar con decir que el pixel corresponde a un elemento vegetal, lo mismo ocurre con todos los elementos que se quieren mapear en una imagen, necesitamos saber qué característica es visible con la imagen y como vamos a manejar la información de las bandas para resaltar su presencia.



Figura 6.1: Curvas espectrales de laboratorio y su ajuste a las bandas VNIR + SWIR de ASTER

En la exploración geológica, se deben conocer las curvas características de los minerales de interés prospectivo, y además en rango, dentro del espectro electromagnético, donde se pueden estudiar o donde tienen características únicas. Una vez hecho este análisis deberemos ver si minerales que se estudian dentro de las mismas longitudes de ondas, tienen alguna característica que los diferencie entre sí, para determinar si realizaremos un índice de minerales específicos o un índice de asociaciones mineralógicas.



Asociación de Minerales Rango de Estudio

Óxidos de Fierro Hematites Goetita

VISIBLE

Jarosita Alteración Argílica Ilita Moscovita Kaolinita

SWIR

Alunita Pirofilita Alteración Propilítica Clorita Epidota

SWIR

Calcita Silicatos Cuarzo Granates

TIR

Albita Tabla 6.1. Rango de estudio de la espectrometría de algunos minerales



6.2

CLASIFICACION POR ÁRBOLES DE DECISIÓN

ENVI (Environment for Visualizing Images) es un poderoso software de la compañía ITT Visual Information Solutions (USA) que se ha especializado por décadas al procesamiento de imágenes de todo tipo, RGB, Multiespectrales, Hiperespectrales, Radar, etc. Siendo una de sus principales fortalezas el análisis espectral y las técnicas de clasificación. La clasificación por árboles de decisión apareció disponible en el software del año 2004, y aunque tiene cualidades poderosas y está ideado para cierto tipo de análisis, se pueden aprovechar estas herramientas de un modo diferente para clasificar pixeles que cumplan ciertas condiciones de la curva espectral y así evitar clasificar por metodologías relativas donde se manejan parámetros de probabilidad y no siempre con real certeza. Si bien, no podemos descartar ni negar la utilidad que nos otorgan los algoritmos matemáticos en la generación de targets de interés, nuestra intención es evidenciar una herramienta que permita, en ciertos casos, un análisis más preciso de los elementos mapeados. “El clasificador de árboles de decisión” realiza clasificaciones de varias etapas utilizando una serie de decisiones binarias para colocar píxeles en clases. Cada decisión divide los píxeles de un conjunto de imágenes en dos clases basadas en una expresión. Puede dividir cada nueva clase en dos clases más basada en otra expresión. Puede definir tantos nodos de decisión, según sea necesario. Los resultados de las decisiones son clases. De este modo se puede utilizar los datos de diferentes fuentes y archivos para hacer un clasificador de árbol de decisión individual. Puede editar y "podar" los árboles de decisión de forma interactiva, y también puede salvar los árboles y aplicarlos a otros conjuntos de datos”. (Ayuda ENVI – Decision Tree Classifier) Realizaremos una revisión de los minerales que queremos identificar, como es su curva mirada desde el sensor ASTER y como podríamos construir el árbol de decisión para clasificar dichos elementos. Enfocaremos este estudio para determinar presencia de Alunita, Kaolinita, Moscovita y Calcita.



Figura 6.2: Curvas espectrales ASTER de: Alunita, Calcita, Kaolinita y Muscovita

La figura 6.2 muestra las curvas espectrales de los minerales a estudiar, con el ajuste a la información espectral que lee la imagen ASTER en el canal SWIR. Para realizar la clasificación por árboles de decisión, enfocaremos las condiciones del árbol en las absorciones que presentan los distintos minerales, estas absorciones pueden ser absolutas o relativas (figura 3).

Figura 6.2.a: Absorción Absoluta v/s Absorción Relativa

Las principales características que se observan en las curvas de los minerales se resumen en la tabla 6.2: 264 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Mineral ___ Tipo de Absorción___ Long. Onda / Banda Alunita

Absoluta

2.167 μm / banda 5

Relativa

2.209 μm / banda 6

Calcita

Absoluta

2.336 μm / banda 8

Kaolinita

Absoluta

2.209 μm / banda 6

Relativa

2.167 μm / banda 5

Absoluta

2.209 μm / banda 6

Moscovita

Tabla 6.2: Absorciones absolutas y relativas para distintos minerales

Para poder detectar, dentro de la imagen, los pixeles cuyas curvas cumplen con esta característica, debemos primero realizar una corrección atmosférica a la imagen para poder tener los datos en valores de reflectancia. Si consideramos la figura 6.2.a, como referente, tenemos 3 puntos (A, B y C) que reflejan ambos tipos de absorciones, las condiciones que podemos ocupar en el árbol de decisión serían un valle para la absorción absoluta y una inflexión en la absorción relativa, matemáticamente podría escribirse de la siguiente forma: • Absorción Absoluta: A > B < C • Absorción Relativa: (A > B > C) y (mAB < mBC), donde mAB es la pendiente entre los puntos A y B, y mBC la pendiente entre los puntos B y C. Para tener una absorción relativa, necesitamos que haya un cambio de pendiente entre AB y BC, que pase de una pendiente menor a una mayor. De esta manera podremos construir nuestro árbol de decisión con las condiciones lógicas antes mencionadas. Asignaremos las siguientes siglas para la representación del árbol: • ABS-BX : Absorción absoluta en la Banda X • RBD-X : Absorción relativa en la Banda X

Figura 6.2.b: Árbol de decisión para clasificar minerales 265 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Los pixeles asignados a cada clase (Alunita, Calcita, Muscovita, Kaolinita), deberán entonces cumplir con las absorciones estipuladas en el árbol de decisión. PROCESAMIENTO DE IMAGEN ASTER Para evaluar esta metodología de procesamiento, realizaremos un procesamiento de un conocido sector de interés geológico denominado “Cuprita” en Nevada, USA. “El distrito Cuprita se encuentra en el extremo suroeste de la Gran Cuenca a unos 15 km al sur de Goldfield, Nevada. Ocurrencias de cobre, plata, oro y plomo han sido reportados en calizas del Cámbrico, y ocurrencias de azufre en rocas sedimentarias tobáceas y flujos de tobas de ceniza soldadas del Terciario”. (Rowan, Hook y Mars, 2003). Este distrito ha sido por excelencia la zona de prueba de muchos sensores multi-espectrales e hiperespectrales. Destacan en él distintos tipos de alteraciones hidrotermales, con extensas apariciones de Alunita, Kaolinita, Muscovita, Calcita, Dickita, Buddingtonita, Ópalo, entre otros (figura 6.2.b).

Figura 6.2.c: Mapeo de minerales en Cuprita con Imagen Hiperespectral AVIRIS

Alunita Kaolinita Dickita Buddingtonita Ilita/Smectita Opalo Calcita 266 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Muscovita Muscovita+Clorita Tobas no alteradas Playa de Depósitos Para el procesamiento de la imagen ASTER de Cuprita, se utilizó inicialmente el árbol de la figura 4 obteniendo resultados muy buenos para los minerales Alunita y Kaolinita, aunque con una sobre-estimada clasificación de Calcita y Muscovita (Figura 6.2.c).

Figura 6.2.d: Mapa de clasificación generado a partir del árbol de decisión inicial

Sin embargo, utilizando otras características de las curvas de la Calcita y la Moscovita, se puede mejorar la clasificación, la figura 6.2.e, muestra la versión final del árbol de clasificación generado para procesar la imagen ASTER de Cuprita.



Figura 6.2.e: Árbol de Decisión final para procesamiento de imagen ASTER en Cuprita.

El resultado de la clasificación final se representa en la siguiente figura.

Figura 6.2.f: Clasificación final por Arboles de Decisión de imagen ASTER en el distrito Cuprita.



La figura 6.2.g muestra el mapeo realizado con el árbol de decisión final y el mapeo realizado con la imagen hiperespectral AVIRIS, los colores de los minerales en el mapeo de la imagen ASTER se modificaron para una mejor comparación entre los resultados de ambos procesos.

Figura 6.2.g: Mapeo en imagen ASTER (izquierda) v/s Mapeo en imagen AVIRIS (derecha).

Alunita Kaolinita Calcita Muscovita CONCLUSIONES La clasificación por árboles de decisión es una herramienta muy útil para clasificar elementos en imágenes multiespectrales, permite detectar pequeñas variaciones de las curvas espectrales de los pixeles, que, a su vez, marcan la diferencia entre un mineral y otro. Los resultados obtenidos en Cuprita se asemejan con muy buena precisión al mapeo hiperespectral realizado con imágenes AVIRIS, a pesar de solo tener 6 bandas en el infrarrojo de onda corta (SWIR) mientras AVIRIS posee 50 bandas en dicho rango. Esta metodología el aplicable para cualquier área de las geociencias, la construcción del árbol de decisión va de la mano del conocimiento espectral que se tenga sobre los elementos que se quieren mapear, y de las posibilidades que nos da la curva de ser diferenciable de otros elementos. En la clasificación no sólo se pueden usar distintas bandas, también podemos incluir en el procesamiento modelos de elevación, que nos nutren con condiciones como altura, pendiente y aspecto (ángulo hacia donde mira el pixel respecto del norte), por otro lado, podemos incorporar bandas de otros sensores, imágenes de clasificación previamente hechas, etc. solo se debe tener una buena geo-referencia que sea coincidente entre todos los elementos (pixeles) que entran al árbol.



7 APLICACIONES DE SENSORES REMOTOS Y PRODUCTOS ESPECÍFICOS EN TELEDETECCIÓN Hay muchas aplicaciones en las que los sensores remotos utilizados en Teledetección, puede usarse para generar la información detallada, ya sea sobre materiales y/u objetos en la superficie de la Tierra. Algunas de ellas son, geología, minería, petróleo, gas, oceanografía, agricultura, medioambiente, monitoreo de desastres como plumas volcánicas, inundaciones, gestión y ordenación urbana, áreas de deforestación e incendios, etc. Las aplicaciones de la teledetección se multiplican cada año debido a los factores de mejora de imagen (en todos sus componentes) y de tratamiento (en su rapidez de cálculo y de desarrollo de modelos). Ello ha propiciado que, en la actualidad, los sistemas de información geográfica (SIG), en su aspecto topográfico y temático, se basen en gran medida en esta tecnología. La posibilidad de fotografiar la Tierra desde el aire, primero, y desde el espacio, después, ha posibilitado mucho más que simplemente obtener fotografías panorámicas. Los datos extraídos de estas imágenes a través de sensores multi-espectrales, adecuadamente procesados e interpretados, han provisto de información valiosa a diversos campos de la ciencia así como instituciones públicas y privadas en general. Históricamente relacionado con el ámbito de la defensa, la información extraída por las fotografías aéreas y espaciales ha demostrado tener una muy amplia acogida en el ámbito civil. La capacidad de los sensores transportados en satélites de poder ver lo invisible al ojo humano, brinda la posibilidad de enriquecer el campo de investigación científica, así como tomar decisiones con mayor calidad de la información obtenida. Este trabajo tiene como objetivo inicial resumir los fundamentos y principios de la Teledetección y sus aplicaciones en diversos campos de investigación. Son muy variadas las áreas en que las que la obtención de información por medio de sensores remotos resulta válida. En primer lugar, revisaremos las aplicaciones dedicadas a los estudios forestales. Allí se podrá apreciar la posibilidad de identificar y zonificar diversos tipos de bosques tropicales y de detectar abusos en su explotación. En este capítulo se revisan someramente algunas posibles aplicaciones al planeamiento urbano, e identificación de utilización y cobertura de la tierra. Por último, se describe una aplicación de medios estadísticos para la detección geológica de diversos recursos minerales. De manera general destacamos los principales usos de técnicas basadas en la Observación mediante Teledetección a través de sensores remotos para; - Orientación y estudio de fotografías aéreas - Escala en la fotografía y paralaje estereoscópica - Estereogramas, alturas y áreas - Planificación del vuelo - Cartografía topográfica y planimétrica 270 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


- Sistemas no fotográficos de adquisición de imágenes - Sistemas de Información Geográfica y Cartografía del uso y ocupación del suelo - Arqueología prehistórica e histórica - Agricultura y suelos - Aplicaciones forestales - Rasgos fisiográficos y paisajísticos - Aplicaciones en ingeniería y minería 7.1

APLICACIONES FORESTALES Y AGROPECUARIAS

Esta sección se enfocará hacia la observación de los bosques mundiales (naturales y plantados), así como aquellos mantenidos para futuras prácticas forestales y comerciales. La distribución y condición de estos bosques, así como con otros tipos principales de vegetación, puede ser determinada y vigilada periódicamente analizando los datos de índices de vegetación obtenidos por satélites. A continuación, se exhibe la figura 7.1 con la distribución de clases generales de bosques, tal y como fueron identificados por los datos del AVHRR provenientes de los satélites meteorológicos NOAA 7 y 9. Los colores que no están identificados en la leyenda incluyen rojo = aguas poco profundas, costeras ó de tierras bajas; azul = aguas oceánicas; púrpura = océano profundo; negro en regiones árticas y antárticas.

Figura 7.1. Distribución de Bosques y Regiones Climáticas principales.



Una aplicación obvia es la determinar la distribución geográfica y por área de los mayores tipos de selva virgen y sus ecosistemas. Generalmente, Landsat y otros sistemas de teledetección pueden rápidamente distinguir entre bosques de coníferas y bosques de follaje más amplio, y reconocer de ese modo lugares de predominancia de arbustos, sabanas y varios ecosistemas desérticos. Pero, identificar la mayoría de los tipos de árboles al nivel de especie es algo mucho más dificultoso, a menos que las imágenes de alta resolución estén disponibles y los árboles posean copas y formas de hojas distintivas que produzcan firmas espectrales claramente distinguibles. Tareas más fáciles que han tenido amplia utilización, son las de discernir los grados de defoliación -tanto sea en casos extremos como la tala del árbol en sí, o a través de la caída progresiva de las hojas dado por enfermedades, insectos-, así como evaluación de incendios forestales o daños por tormentas. Usando información extraída sobre el terreno (ground truth) así como otras fuentes de información, la Imagen es clasificada. Posteriormente se proyectan las estimaciones de biomasa, usando datos de campo y modelos matemáticos. Las imágenes de la banda Casi-Infrarrojo Visible (Visible-NIR – Visible Near Infra-red) han encontrado éxito en la estimación de biomasa en los bosques, pastizales y cultivos. El grado de éxito esta fuertemente influido por la calidad de la información obtenida en campo (ground truth) así como del modelo específico utilizado, aunque a medida que la resolución de las imágenes aumente y se desarrollen mejores modelos, los resultados deberían mejorar significativamente. Debe destacarse también que para facilitar el reconocimiento de especies de cultivos y tipos de vegetación se trabaja con los denominados índices de vegetación, los cuales proveen de la información de la evolución para cada tipo ó clases de vegetal en un período determinado del año. Los Índices de vegetación quedan definidos como “... [el indicador que] permite observar el nivel de desarrollo de la vegetación en las diferentes regiones y sintetiza el resultado de la marcha de cultivos y pastizales durante todo el mes, así como el patrón de uso de las tierras predominante en cada zona”. En la figura 7.2 se ilustra en una escala de tonos de verde oscuro a claro las regiones con mayor nivel de desarrollo de la vegetación y en tonalidades del naranja y rojo los sectores con un bajo nivel de la biomasa.



Figura 7.2. Índice de vegetación para la región pampeana (INTA) La utilización agropecuaria de la información de sensores remotos para el análisis de la evolución de los cultivos resulta una herramienta eficaz de localización, clasificación, control y previsión de usos de la tierra. En primer lugar, ayuda a determinar la distribución espacial de los cultivos, la extensión ocupada y el tipo cultivado (dado por las firmas espectrales de cada cultivo). Asimismo, permite detectar la presencia de plagas, siniestros ó el grado de extensión de la afectación de catástrofes naturales, las cuales otorgan fuertes propiedades de control a las autoridades e implicados.



Finalmente, se puede seguir la evolución de los cultivos hasta su cosecha, con la consiguiente determinación de área cultivada y cosechada, volumen de producción neto de pérdidas, y todo ello por tipo de cultivo. 7.2

APLICACIONES PARA EL PLANEAMIENTO URBANO Y USOS DE LA TIERRA

Las imágenes desde el espacio son una herramienta poderosa para el mapeo de lo que ocurre en la superficie de la Tierra. Podemos identificar y categorizar diversos formas y desarrollos naturales y artificiales en términos de superficie cubierta [land cover]. Si bien el término superficie utilizada [land use] es casi un sinónimo de la primera, se refiere más específicamente a cómo la tierra es usada para actividades humanas. Los mapas de superficie cubierta y superficie utilizada son ingredientes esenciales de los sistemas geográficos de información (GIS). La mayoría de estos siguen un sistema de clasificación determinado. Uno que es comúnmente observado es el diseñado por la U.S. Geological Survey el cual puede extraerse de Lillesand y Kiefer (2000, pág. 210). Este sistema jerárquico tiene cuatro niveles. Los dos superiores (Niveles I y II) son categorías que podemos identificarlas normalmente viendo un mapa, mientras que las dos categorías inferiores se requiere de fotos de alta resolución (generalmente tomadas desde por aeroplanos (Niveles III y IV). Las clasificaciones para los Niveles I y II se muestran en la figura 7.1. Para ilustrar las subdivisiones en el Nivel III, se ha elegido en primer término, el Nivel I=Urbano y el Nivel II=Residencial, luego las subdivisiones en el Nivel III son, en unidades: hogares de Familias simples, Multifamiliares, Casas móviles, Hoteles/moteles; y Otros. Generalmente, según sea más precisa la división, más información sobre el terreno se necesitará. Los mapas para los Niveles I y II pueden ser coloreados, y se puede adosar símbolos numéricos (por ejemplo, 115=Hoteles Residenciales) para objetos individuales en el mapa con una escala suficiente como para ajustarlo a ellos.



Figura 7.1. Clasificación de Niveles de Superficie Utilizada



7.3

APLICACIONES PARA LA EXPLORACIÓN GEOLÓGICA

Una de las primeras aplicaciones de la información extraída por sensores remotos al ámbito civil y comercial ha sido la exploración geológica. Ello fue influido por la factibilidad de fotografiar grandes extensiones de territorio, la cual era examinada por expertos geólogos quiénes, a través del análisis de ciertas regularidades en el terreno, así como la presencia de determinados minerales en la superficie, podían extraer conclusiones acerca de áreas en las cuales era factible otro mineral específico. Asimismo, la presencia de explotaciones petrolíferas se revela claramente desde el espacio dada la presencia de líneas en zonas generalmente desiertas, como se aprecia en la Figura 8.3 en la provincia de Neuquen, Argentina.

Figura 7.3. Explotaciones petrolíferas en la cuenca Neuquen (foto SAC-C, CONAE). La posibilidad de extracción de información espectral de las imágenes aéreas y satelitales no hizo más que mejorar el nivel de información disponible para su evaluación. En ese sentido, el análisis estadístico especializado refinó más las probabilidades de determinar la presencia de minerales en un ámbito específico. En ese sentido la posibilidad de combinar la información multi-bandas extraída por los sensores permite que se comparen conjuntamente bandas que reflejan, cada una de por sí, información diferente para luego extraer por diferencia nueva información. 7.3.1

PROSPECCIÓN PETROLERA A TRAVÉS DEL USO DE HERRAMIENTAS DE CLASIFICACIÓN

En ese sentido podemos ejemplificar con la siguiente prospección de petróleo en la zona de White Mountain, Utah, (EE.UU). 276 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Generalmente en Geología, la detección de ciertas formas o estructuras en el terreno asociado a la presencia de determinados minerales puede dar la pauta de la existencia de petróleo o gas en debajo de la superficie. En este caso, lo que se intenta es determinar la presencia de basaltos (andesitas) y hematites, en un área donde debiese existir también presencia de minerales hidratados (arcilla). Se analizarán previamente cuatro imágenes de coeficientes de bandas espectrales realizado por la NASA. (a)

(c)

(b)

(d)

Figura 7.3.1. Imágenes de coeficientes de bandas (Utah, EE.UU.) La figura 7.3.1.a muestra el ratio de la Banda 3 con la Banda 1 (3/1) la cual deja observar un color gris oscuro predominante, con algunas áreas en blanco más iluminadas (véase Tabla 2 para referencias sobre las bandas). Ello probablemente corresponde a zonas con fuerte presencia de hematitas (muy reflectiva en la banda 3 pero oscura en la 1). La figura 7.3.1.b. muestra ratio 4/2, el cual es similar al anterior pero las áreas brillantes aparecen desplazadas. Ello da la pauta de presencia de vegetación densa. La figura 7.3.1.c. corresponde a ratio 7/5 la que posee un patrón único, allí se presenta un área oscura en forma de gancho dentro de una zona mayormente clara que coincide con las zona con presencia de minerales. La banda 7 es un excelente detector de minerales hidratados tales como arcilla, alunita, entre otros, porque estos absorben radiación (y ello reduce la reflectancia). Por último, la figura 7.3.1.d., muestra ratio 1/7 el cual describe áreas brillantes que son aproximadamente las mismas que las correspondientes a basaltos y algunas andesitas. 7.3.1.1 UTILIZACIÓN DE ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES Ahora se realizará una evaluación de la utilidad del análisis de componentes principales (PCA). El primer componente principal se observa en la figura 7.3.1.1. y provee una vista muy marcada, análoga a una fotografía aérea en blanco y negro.



Los tonos más suaves indican las áreas de alteraciones en ratio k/a. Hay muchos puntos muy brillantes y pequeños. Estos son probablemente pozos excavados de prospección, algo análogo a lo observado en la figura 7.3. anterior. (a)

(c)

(b)

(d)

Figura 7.3.1.1. Imágenes en blanco y negro de análisis de componentes principales

El segundo componente principal se observa en la Figura 7.3.1.1.b. y es un poco más oscuro en general, con algunas alteraciones especialmente oscuras. La imagen nuevamente muestra puntos brillantes, así como un área brillante al oeste de las colinas de basalto. El tercer componente principal (Figura 7.3.1.1.c) parece sin sentido, excepto porque los puntos negros tal vez pertenezcan a alguna de las zonas de alteraciones geológicas anteriormente mencionadas. Finalmente, una mirada al cuarto componente principal en la Figura 7.3.1.1.d muestra el mismo patrón oscuro (tipo gancho), que se observó en la Figura 7.3.1.c. La White Mountain está separada por sus tonos suaves, con tonos similares al norte en los depósitos de basalto. A continuación, se presenta un análisis de componentes principales, pero de fotografías compuestas a color. Con ello se pretende ver con mayor claridad la separación entre las distintas clases de minerales presentes en la escena de White Mountain. Como se aprecia en las imágenes de la Figura 7.3.1.2, los colores resplandecen de información. Ahora, en la figura 7.3.1.2.a. se separan a los componentes principales como PC1=rojo, PC2=azul y PC4=verde. Las rocas de basalto aparecen en azul verdoso, mientras que las andesitas tienden al azul oscuro. White Mountain mantiene un distintivo amarillo, tal como las áreas por encima de 278 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


los basaltos. Ello implicaría que estos depósitos de piedra caliza son similares a los encontrados en White Mountain. Las zonas de k/a aparecen en color púrpura vino. Las zonas hematíticas son rojas profundas y amarillas. Las áreas cubiertas por el aluvión tienden a ser multicolores con límites menos claros. (a)

(b)

Figura 7.3.1.2. Imágenes compuestas a color de los componentes principales.

La Figura 7.3.1.2.b., muestra un segundo análisis de componente principal. Ahora el PC4=azul, PC5=verde, PC2=rojo, y la imagen es menos definida. Los basaltos son color púrpura, y las andesitas pueden ser verdes y/ó amarillas. No se llega a distinguir a la White Mountain. Las zonas de k/a son rojas brillantes, pero están limitadas por un borde negro de naturaleza variada. Nada queda muy evidente en este segundo gráfico. 7.3.1.2 UTILIZACIÓN DE ALGORITMOS DE MÁXIMA VEROSIMILITUD Un último análisis corresponde a la utilización de métodos de máxima de verosimilitud. Éste corresponde a un proceso de clasificación supervisado de un mapa temático de datos hechos por la empresa IDRISI en base a imágenes del Landsat y con datos de campo y basados en algunos mapas previos. Diez clases fueron establecidas y luego identificadas a través de entrenamiento de un algoritmo de clasificación basado en métodos de máxima verosimilitud. En la figura 7.3.1.3 se aprecian los resultados finales. Se pueden observar las clases: Basalto (azul oscuro) y Andesita (verde) ocupan grandes extensiones de la imagen. White Mountain está bien separada con un color blanco se asemeja al de los depósitos de piedra caliza al norte de los basaltos. La zona de kaolinita/alunita (k/a) es púrpura y coincide con la información del mapa. La clase designada como Ferrosa (marrón) es equivalente al mapa geológico denominado Moderadamente Hematitizada, mientras que la clase denominada Hematite (en rojo) es igual a la determinada en el mapa como fuertemente Hematitizada. Arbitrariamente, cuatro diferentes clases de aluviones fueron separadas, basados en razonamiento fotointerpretativo y geológico. 279 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


La clase MixAlluv (gris) está parcialmente dentro de la zona alterada y se presume que es una mezcla de roca alterada y deyecciones de roca volcánica. DrkAlluv (gris oscuro) es un depósito diferenciable que consiste mayormente en residuos volcánicos. La clase LsAlluv (celeste), se presume contiene considerables contribuciones de White Mountain así como de otras fuentes de piedra caliza. BrtAlluv (amarillo) refiere a aluviones del oeste hacia colinas de basalto orientales, las cuales han recibido mucho de su composición de otras montañas adyacentes. Su brillantez (en bandas individuales y compuestos de color) implica la presencia de una variedad de detritos de colores claros (deyecciones fragmentarias) y arcillas.

Figura 7.3.1.3. Utilización del clasificador de máxima verosimilitud

Al parecer, la utilización de algoritmos de aprendizaje iterativo permite reconocer e identificar de manera más acabada las clases presentes en una escena. Debe recalcarse en este caso que el proceso de entrenamiento del algoritmo fue sustentado en información de campo, así como otra información complementaria. Esta inclusión sin dudas fue mejorando en cada iteración el proceso de aproximación hacia la identificación de patrones. 7.4 OTRAS APLICACIONES DE TELEDETECCIÓN. Entre las aplicaciones a destacar en Teledetección, destacaremos los siguientes campos y sectores donde esta disciplina ha ido avanzando las técnicas y herramientas de obtención de imágenes y Observación de la Superficie de la Tierra a distintas escalas, así como sus Recursos; Exploración de hidrocarburos. Estudio de la hidrosfera. Evaluación de daños ocasionados por fenómenos naturales.



7.4.1

Programas específicos para procesar datos de imágenes.

Aunque los programas y software asociados a Teledetección abarcan muchas de las disciplinas anteriormente mencionadas, y éstas a su vez utilizan sistemas informáticos y herramientas que exigen estar continuamente actualizados, enumeramos los siguientes Programas de Procesamiento de datos que requieran análisis complejos y algoritmos matemáticos que permiten optimizar la extracción de los datos y la información contenida, así como todas las operaciones de mejora de calidad que se puedan realizar sobre dicha información. Dada la compleja configuración y funcionamiento de estos programas, así como el abanico de posibilidades que pueden ofrecer los mismos, no entraremos en el aspecto descriptivo de cada uno de ellos. Entre las posibilidades existentes en la actualidad y las múltiples Versiones y Aplicaciones que puede - ERMapper. - Envi. - Erdas. - Photo-modeller. 7.5

APLICACIÓN ECONÓMICA DE LA INFORMACIÓN REMOTA

Hasta ahora hemos analizado la forma de localizar, analizar, identificar e interpretar información proveniente de datos de sensores remotos. Esta funcionalidad puede ser extenderse a otros ámbitos de estudio. La información de sensores remotos (tanto aérea como satelital) tiene destacables características: 1) Puede cubrir grandes extensiones 2) Por otro lado, en el caso de los sensores de alta resolución, puede llegar a un grado de precisión en la identificación de objetos de metros de diferencia con el real. 3) Puede detectar información invisible al ojo humano (microondas, IR, Casi IR, etc.) Basado en estas tres características solamente se esbozarán actuales y potenciales aplicaciones para la valoración de propiedades y actividades, teniendo en cuenta su afectación principalmente a la determinación de la base imponible. 7.5.1

VALORACIÓN FISCAL DE PROPIEDADES

Como se ha podido apreciar la obtención de datos por sensores remotos aplicados al sector agropecuario puede brindar información sobre la evolución estimada del rendimiento de los cultivos. Del mismo, se pueden calcular las posibles pérdidas producidas por catástrofes naturales ó por presencia de diversas plagas. De este modo dentro de un sector determinado puede estimarse las rindes por tipo de cultivo. Contemplando los precios durante el período de venta del cultivo se puede hacer estimaciones de los ingresos obtenidos por el propietario del terreno productivo.



Nótese que aquí se puede combinar efectivamente la función de mapa temático a fin de identificar las instalaciones e infraestructura (cobertizos, silos, mangas, corrales, etc.) y los otros bienes de capital, como cosechadoras, vehículos particulares o de uso productivo. Esta información, como tantos otros métodos indiciarios de estimación de la riqueza, es sólo aproximada y puede dar sustento, tal vez, a un valor mínimo a adjudicar a los bienes mencionados. En el primer caso, la valuación de los rendimientos netos por cultivo asignado a alguna propiedad puede determinar el importe a debitar por el impuesto a los ingresos brutos, impuesto vigente en muchas provincias argentinas, por ejemplo. Asimismo, deja abierto el camino para un cotejo de cifras declaradas en el impuesto a las ganancias, de ámbito nacional, en caso de sospechas de sub-declaración de ganancias. En el segundo caso, la determinación de la existencia de diversas propiedades, sean bienes muebles o inmuebles, facilita una estimación de la riqueza del propietario, lo que puede otorgar base a un cotejo con la declaración de impuesto a los bienes patrimoniales ó un chequeo de declaración de bienes. La valoración fiscal de los terrenos puede ser campo de trabajo para los sensores remotos. La información extraída por los mismos brinda detalles de gran exactitud con respecto al tamaño del terreno mientras que, como se mencionó, pueden derivar en información sobre la superficie cubierta y utilizada del mismo. De hecho, la fotografía aérea urbana brinda datos a las autoridades fiscales municipales sobre la superficie edificada declarada y la superficie efectivamente poseída, la cual es base del impuesto inmobiliario. Asimismo, se debe contemplar que a la determinación de la superficie de la propiedad deben incluírsele los valores de tasación de la propiedad por cada sector urbano a que corresponda. Esto datos suelen ser variables, por lo que deben ser actualizados regularmente. En el tema impositivo no debe olvidarse, de todos modos, los aspectos legales. Estos métodos indiciarios pueden, precisamente, sufrir la crítica de cierta falta de precisión en la información presentada. El análisis interpretativo en algunos casos puede llegar a ser vago ó hasta contradictorio. Pero la información de sensores debe ser complementada con la comprobación en el campo para que sea efectiva. Por lo que dichos datos representan solo representaría una guía para la obtención de mayor información sobre algún caso puntual. 7.5.2

VALORACIÓN DE LA PRODUCCIÓN

Como ya se hizo mención, una de las estimaciones factibles de realizar dada la calidad de la información obtenida por sensores remotos es la estimar los niveles de producción agrícola netos de una determinada región. Estas estimaciones podrían generalizarse a otros sectores de la producción, teniéndose en cuenta que la actividad a mensurar debe ser factible de ser observada y su producto distinguido por los sensores remotos. Por ejemplo, la ganadería. La observación de los rebaños y manadas desde la altura permitiría cuantificar las existencias de una clase de ganado en especial (desconocemos el grado de precisión en la identificación, pero es nuestra suposición que identificar razas de ganado resultaría algo más complejo). Por otro lado, dentro de estos sectores factibles de ser mensurados podría contarse a la explotación forestal. 282 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Podrían estimarse con algún grado de aproximación los embarques de un puerto, obteniendo información espectral de la cantidad de buques, su tipo de carga, cantidad de camiones y “containers” dentro del mismo, etc. Ahora bien, convendría al mismo tiempo calcular los costos de reorientar un satélite o de hacer despegar un avión para obtener una información cuyo grado de aproximación a la realidad, en algunos casos, puede ser lejana o meramente especulativa comparado con los costos normales de simplemente enviar un fax recabando información a las autoridades privadas y/o públicas correspondientes, las cuáles, en algunos casos, tienen la obligación legal de brindar dicha información de forma correcta. Sin embargo, ciertas actividades productivas, y por razones estratégicas, de hecho, han sido y son vigiladas a través de información de sensores remotos. Por ejemplo, la observación de la producción de material de guerra (buques en astilleros, formaciones de tanques, mísiles, etc.) durante la Guerra Fría ha sido uno de los grandes impulsores del desarrollo de muchas tecnologías de detección por sensores remotos. 7.5.3

VALORACIÓN DE PÉRDIDAS POR CATÁSTROFES NATURALES

Las catástrofes naturales, por su carácter generalmente imprevisto y su gran alcance en la afección de infraestructuras pública o privada, generan habitualmente pérdidas por cientos de millones de dólares. La información obtenida por Teledetección de hecho, brinda actualmente información con respecto a la proximidad y afección de catástrofes climáticas (tornados y huracanes, por ejemplo), a través de los satélites meteorológicos (SATMET), los cuales orbitan la Tierra desde 1960. Sin embargo, una vez ocurrida la catástrofe, es cuándo pueden estimarse los costes generados de la misma, mediante la información de sensores remotos. Otras incidencias naturales, como las inundaciones en algunos casos, pueden prevenirse también cuando se perciben determinados patrones de lluvias en la parte superior de la cuenca de algún río. Según sea de mayor longitud el río, con mayor tiempo podrá advertirse la evolución de las corrientes a fin de tomar medidas de acción que permitan evitar mayores pérdidas. Del mismo modo, las erupciones volcánicas pueden ser advertidas con algún grado de previsión desde el aire. La utilidad de los sensores remotos, nuevamente, recae en que se evalúen como mejores tanto en precio ó calidad de la información para ser destinados a dichas tareas.



Figura 7.5. Resumen de Temáticas y Aplicaciones de sensores remotos usados en teledetección.



7.6

ALGUNAS APLICACIONES DE LA TERMOGRAFÍA INFRARROJA;

La termografía infrarroja detecta la radiación que son capaces de emitir los objetos simplemente por estar por encima del cero absoluto, no siendo necesario el contacto físico con el objeto a medir, ni la estabilización de temperaturas. De esta manera, las medidas son rápidas, precisas y fiables. Dado el carácter general de la termografía infrarroja, los campos de aplicación tienen una gran extensión y van más allá de la mera medición de temperatura, y abarca un amplio abanico de aplicaciones industriales como de investigación y desarrollo. La localización de fallos o defectos en instalaciones eléctricas, el control de procesos de fabricación, la vigilancia en condiciones nocturnas o de visibilidad reducida, la detección de pérdidas energéticas en edificación y hornos... son algunos ejemplos en los que se pueden obtener importantes beneficios mediante el uso de esta técnica. o o o o o o o o o o o o o

Construcción Aplicaciones de las cámaras termo-gráficas: Energías renovables I+D Mantenimiento Predictivo Automatización y Monitorización Edificación - Eficiencia Energética Ensayos no destructivos Infrarrojos: Visión Térmica Medicina Seguridad Industrial - Prevención de Incendios Veterinaria Aislamientos y Refractarios



Aislamiento defectuoso en edificio

Desarrollo de neumáticos

Análisis de estrés

Diseño de electrodomésticos

Circuitos impresos

Diseño de motores

Desarrollo de asientos calefactados

Diseño de placas de silicio

Desarrollo de motores

Electrónica

Estudio de firmas térmicas

Medicina

Estudios termodinámicos

Medicina, detección del SARS

Industria alimenticia

Verificación de producto

Industria farmacéutica

Verificación diseño térmico

Medicina

Veterinaria



Otra de las aplicaciones de la termografía infrarroja son las energías renovables, algunos ejemplos: -

Energía Eólica Energía Solar

El gran avance de la tecnología por infrarrojos junto con una reducción de los costes de una forma significativa ha popularizado su utilización en una gran variedad de sectores de alta seguridad, saltando del uso militar tradicional a un uso civil diverso. Entidades públicas y privadas van incorporando la termografía como complemento y alternativa a técnicas tradicionales para reforzar los estándares de seguridad. Algunas de estas aplicaciones son: -

Fuerzas de Seguridad Vigilancia de Costas y Fronteras Lucha contra incendios Entornos de baja visibilidad



8

TÉRMINOLOGÍA Y ACRÓNIMOS APLICADOS A TELEDETECCIÓN;

Absorbancia; Medida de la capacidad de un material para absorber energía electromagnética en una determinada longitud de onda. Es la razón existente entre el flujo absorbido por una superficie y el que incide sobre ella. ACP; Análisis de Componentes Principales.Transformación estadística generadora de nuevas bandas linealmente independientes a partir de otras con información redundante. Albedo; Fracción de radiación que es reflejada por una superficie. Es sinónimo de reflectancia y se emplea generalmente para la radiación visible. AVHRR; Sigla de Advanced Very High Resolution Radiometer, sensor montado sobre la plataforma NOAA. Banda; Intervalo de longitud de onda dentro del espectro electromagnético. Por extensión, se denomina banda a cada uno de los canales de adquisición de datos de un sistema sensor. Banda de absorción; Cada uno de los intervalos de longitud de onda en los que un cuerpo absorbe radiación electromagnética. En consecuencia, en un espectro de emisión/reflexión dichos intervalos presentarán valores nulos o proporcionalmente muy pequeños. Bandeado de la imagen; Fenómeno por el cual la imagen espacial formada mediante un barredor de líneas (scanner) presenta bandas horizontales a intervalos regulares anormalmente claras u oscuras, como consecuencia del fallo de un detector del sensor durante la adquisición. Cuando el sensor es del tipo pushbroom los eventuales fallos de detectores se traducen en bandeado vertical distribuido irregularmente. BIL; Formato de grabación de la imagen de bandas intercaladas por líneas. Consiste en la disposición de una misma línea de barrido en todas las bandas, detrás de las cuales se coloca la siguiente línea en todas las bandas, y así sucesivamente. Binarización de la imagen; Transformación consistente en asignar valores 0 y 1 a la imagen de salida para las celdas cuyos Nd en la imagen de entrada sean inferiores o superiores, respectivamente, a un determinado valor umbral, mediante la aplicación de una función de transformación en escalón. BIP; Formato de grabación de la imagen de bandas intercaladas por pixel. Consiste en disponer los ND de una misma celda en todas las bandas sucesivamente, tras los que se colocan los de la siguiente celda de la misma línea de barrido en todas las bandas, y así sucesivamente hasta completar las líneas y la escena entera. Bit; Abreviatura de binary digit, unidad de información binaria utilizada por los sistemas informáticos. BRDF; Sigla de Bidirectional Reflectance Distribution Function, función de distribución de reflectancia bidireccional. Representa la proporción de radiación reflejada por una determinada superficie en cada dirección del rayo reflejado proyectada sobre el plano horizontal. BSQ; Formato de grabación de la imagen de bandas secuenciales, que consiste en la disposición de todas los ND de las celdas de una misma banda de la imagen antes de pasar a la siguiente banda. El orden dentro de cada banda es el de completar líneas antes que columnas. Byte; Grupo de 8 bit. Representa un carácter, y en teledetección suele ser la unidad para asignar el nivel digital a una celda, pudiendo oscilar éste entre 0 y 255. Sistemas con resoluciones radiométricas superiores a 8 bits requieren más de byte para codificar el ND de cada celda. Campo de entrenamiento; Conjunto de celdas de la imagen utilizadas por el sistema de tratamiento para el cálculo de los límites de decisión en la clasificación, a partir de su vector de medias y de la matriz de covarianzas. CCD; Sigla de Charge-coupled Device, dispositivo generador de cargas proporcionales a la intensidad lumínica recibida utilizado en los exploradores de empuje y en las modernas cámaras de vídeo. 288 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Clasificación no supervisada; Procedimiento de clasificación digital basado en el análisis cluster, mediante el cual, el sistema de tratamiento busca los agrupamientos naturales de los datos para establecer las correspondientes clases. A pesar del nombre, el operador ha de supervisar el proceso al menos en cuanto al número de clases solicitadas, número de iteraciones del proceso y algunos parámetros más. Clasificación supervisada; Procedimiento de clasificación digital mediante el cual se establecen una serie de campos de entrenamiento seleccionados por el operador en razón de su homogeneidad temática, a partir de los cuales el sistema de tratamiento establece los parámetros estadísticos de las clases, básicamente vector de medias y matriz de covarianzas. En una fase posterior de asignación, el sistema etiqueta cada celda de la imagen en función de la similitud con cada clase. Habitualmente se utilizan funciones de similitud basadas en distancias estadísticas o en medidas de probabilidad. Clasificador; Operador que asigna el vector de características de una celda a una clase determinada, en función de los criterios de similitud establecidos. Clasificador de máxima probabilidad; Operador que utiliza el criterio de máxima probabilidad, basado en la teoría bayesiana de la decisión. Clasificador de mínima distancia; Operador cuyo criterio de asignación es el de la distancia estadística entre el vector de características de la celda considerada y el vector de medias de cada una de las clases establecidas en la fase de entrenamiento. Clasificador ISODATA; Operador que utiliza un algoritmo iterativo de clustering no jerárquico. Clasificador paralelepipédico; Operador cuyo criterio de asignación es el establecimiento de unas áreas de dominio hiper-cúbicas alrededor del vector de medias de cada clase. Cluster; Agrupamiento o racimo estadístico de datos en torno a características espectrales similares. Este agrupamiento es la consecuencia estadística de la existencia de distintas clases espectrales en la imagen. Color compuesto; Proceso de formación de una imagen en color mediante la composición de tres bandas, a cada una de las cuales se les hace corresponder uno de los tonos primarios rojo, verde y azul, en una intensidad proporcional a la luminancia que muestre cada una de ellas. Contraste; Razón existente entre la energía emitida o reflejada por un objeto y sus alrededores más inmediatos. El contraste en una imagen es un indicio de la información que proporciona y suele expresarse con la varianza de sus ND. Convolución cúbica; Procedimiento de re-muestreo consistente en asignar un nivel digital a la celda de la imagen geométricamente corregida, a partir de la interpolación de los 16 Nd más próximos de la imagen que se ha sometido a una transformación geométrica polinómica. Corrección atmosférica; Procedimiento de desplazamiento de los histogramas de las bandas de una imagen para eliminar el efecto producido por la radiación difusa de la atmósfera. Corrección geométrica Transformación de la imagen consistente en el desplazamiento de las celdas de su posición original para minimizar las distorsiones existentes en la misma, con el propósito de darle a aquélla validez cartográfica. Cuando la corrección geométrica conlleva dotar de coordenadas cartográficamente válidas al conjunto de celdas se habla de geo-referenciación. Cuerpo gris; Un cuerpo gris es aquel que tiene una emisividad espectral menor que uno, pero constante a todas las longitudes de onda. Los cuerpos naturales suelen variar su emisividad con la longitud de onda y es por lo que se les denomina radiadores selectivos. Cuerpo negro; Es un emisor y receptor perfecto de energía electromagnética. Toda la radiación incidente es absorbida por él y a una determinada temperatura, la radiación que emite es la máxima posible, en virtud de la Ley de Stefan-Boltzmann. A pesar de su nombre, el cuerpo negro emite luz, y constituye un sistema físico idealizado para el estudio de la emisión de radiación electromagnética. 289 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Dispersión no selectiva; Dispersión de la radiación en el seno de la atmósfera producida por aerosoles, cuyo tamaño de coloides es suficientemente grande para afectar a todas las longitudes de onda. Es suma de efectos de reflexión, refracción y difracción. Dispersión; Fenómeno por el cual la radiación electromagnética es desviada de su trayectoria original, como consecuencia de los choques entre los rayos luminosos y las partículas atmosféricas, ya sean éstas las moléculas de los gases que la constituyen o aerosoles en suspensión. Distancia estadística; Es la existente entre los extremos de dos vectores de características en un espacio estadístico multivariante. Sirve para la medida de la similaridad entre celdas o entre las celdas y una determinada clase ya establecida. Distorsión; Alteración de la geometría de la imagen en el proceso de adquisición, como consecuencia de los movimientos accidentales de oscilación de la plataforma, de la rotación terrestre, del tiempo de barrido, de la velocidad de basculación del espejo barredor, del alejamiento de la celda del nadir y de la curvatura terrestre. Dominio de la frecuencia; Espacio para la definición de una imagen, tratada ésta como una composición de ondas sinusoidales, generado a partir de los ejes amplitud, frecuencia y dirección. Dominio espacial; Sistema de coordenadas de localización de los elementos de una imagen en forma vectorial o matricial. EARSeL; Abreviatura de European Association for Remote Sensing Laboratories. Ecualización del histograma; Procedimiento de expansión del contraste consistente en dotar a las celdas de un nuevo nivel digital separado del inmediatamente anterior o posterior un rango proporcional a la frecuencia que tenía en la imagen primitiva. Emisividad; Razón entre la energía emitida por un cuerpo y la que emitiría un cuerpo negro a la misma temperatura. La emisividad de los cuerpos naturales puede oscilar entre 0 y 1. Emitancia; Densidad de flujo radiante saliente desde una superficie, denominada también excitancia radiante.Se mide en watios/m2 . ENVISAT; ENVIronment SATellite. Plataforma multisensor administrada por la ESA. EOSAT; Sigla de Earth Observation Satellite Company, empresa privada contratada por el Gobierno USA para la comercialización de los datos y para el desarrollo de los futuros sistemas Landsat. ERS; Earth Resouces Satellite, plataforma de teledetección medioambiental desarrollado y puesto en órbita por la ESA, en la actualidad sustituido por la serie ENVISAT. ESA; Sigla de European Space Agency, Agencia Espacial Europea, con sede en París. Escena; Área terrestre abarcada por una imagen adquirida por un sistema de teledetección. Espectro electromagnético; Sucesión creciente de longitudes de onda de todas las radiaciones conocidas. Expansión del contraste; Procedimiento por el cual se adecua el rango de luminancias de la imagen a la gama de grises que el sistema de visualización es capaz de proporcionar. Exploradores de empuje; Sistemas formadores de imágenes cuyos sensores están dotados de tantos detectores como celdas tiene una línea completa de imagen, de modo que durante la adquisición, exploran todas ellas simultáneamente. La técnica se denomina de push-broom. Falso color; Composición de tres bandas para formar una imagen en color en la que la relación entre intervalo espectral y tono primario asociado a ella no sea el correspondiente a los intervalos espectrales naturales o al orden de éstos. Toda asignación de colores que no sean el azul para la banda situada en torno o dentro del intervalo 400-500 nm, el verde para el intervalo 500-600 nm y el rojo para el intervalo 600-700 nm se considera falso color.



Fiabilidad; Razón existente entre el número de celdas correctamente clasificadas y el total de celdas muestreadas en un proceso de verificación de los resultados de una clasificación digital. También se denomina Porcentaje de Acuerdo (PA), expresado en tanto por ciento. Filtro; Operador local mediante el cual se obtiene una nueva imagen cuyos ND son función de los ND originales y de los de las celdas contiguas. Dependiendo del tipo, se utilizan para suavizar y eliminar ruido, o bien para realzar los rasgos lineales de una imagen. Filtro de media; Tipo de filtro de paso bajo que asigna un nuevo ND a la celda, resultado de calcular la media aritmética de los nueve ND originales centrados sobre aquélla. Filtro de mediana; Tipo de filtro de paso bajo no lineal que asigna un nuevo ND a la celda, resultado de calcular la mediana de los nueve ND originales centrados sobre aquélla. Filtro de paso alto; Filtros destinados a reforzar los componentes de alta frecuencia de una imagen digital. El resultado de ello es el énfasis de los contrastes entre áreas adyacentes, por cuya razón tienden a realzar los rasgos lineales de la imagen. Filtro de paso bajo; Filtros destinados a suavizar la imagen mediante la eliminación de los componentes de alta frecuencia de ésta. Filtro direccional; Filtro de paso alto que prima una determinada dirección, e incluso un sentido concreto. Filtro en el dominio de la frecuencia; Producto de la función de filtrado por la transformada de Fourier de una imagen. Formato RASTER; Forma de tratamiento y representación espacial de las entidades mediante la disposición de celdas o pixeles en forma de matriz numérica de ND. Formato vectorial; Forma de tratamiento y representación espacial de las entidades mediante la asignación de un par de datos para cada punto, cuyo valor es el de sus propias coordenadas espaciales (tres, en el caso de incluir la cota). Cuando la entidad sea puntual solamente constará de un par de datos. Si se trata de una entidad lineal requerirán dos pares de valores por cada segmento. Por último, si la entidad es zonal, se representará una poli-línea, cuyo fin deberá coincidir con el principio de la misma. FOV; Sigla de “Field Of View”, campo de visión de un instrumento sensor o ángulo de apertura. Es el ángulo bajo el cual se observa una línea completa de imagen desde la situación del sensor. Geoestacionario; Condición de un satélite cuya velocidad angular en la descripción de su órbita es coincidente con la de la Tierra. En consecuencia, el vector de posición del satélite cortará a la superficie del geoide siempre en el mismo punto y virtualmente permanecerá inmóvil con respecto a él. Geo-referenciación; Procedimiento mediante el cual se dota de validez cartográfica a una imagen digital corrigiendo geométricamente la posición de las celdas y atribuyéndoles coordenadas en algún sistema de referencia. Histograma; Representación del número de veces que aparece cada ND en la imagen completa, en forma de gráfico de barras. Considerados los ND como una variable aleatoria, el histograma correspondería a la función de densidad de probabilidad de encontrar cada ND. IFOV; Siglas de “Instantaneous Field Of View”, campo de visión instantáneo. Es la sección recta del ángulo sólido abarcado por una celda de terreno, es decir, la superficie que el sensor es capaz de observar en un instante determinado, sin tener en cuenta la propia capacidad de barrido. IHS; Sistema de especificación del color dado por sus coordenadas intensidad-tono-saturación (IntensityHue-Saturation). En teledetección se conoce con este nombre la transformación consistente en extraer las tres bandas I, H y S a partir de cualquier composición en color (R-G-B) de la imagen. Una de sus aplicaciones es la fusión de imágenes de distinta resolución espectral y espacial. En primer lugar a partir de una composición RGB de una imagen multi-espectral se rota el espacio de color desde RGB hasta IHS, a continuación se sustituye la banda intensidad por una imagen pancromática de mayor resolución que la 291 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


original. Finalmente se revierte el conjunto de las tres nuevas bandas al espacio de color original (RGB). Con ello quedan fusionadas en una misma imagen las características cromáticas de la imagen multi-espectral y la riqueza en detalles geométricos de la imagen de mayor resolución espacial. Imagen analógica; Función continua de la luminancia de una determinada superficie. Imagen digital; Función discretizada de la imagen analógica, tanto en las dimensiones geométricas, mediante la generación de celdas por muestreo equi-espaciado de la superficie, como en sentido radiométrico, mediante la asignación de valores enteros denominados Niveles Digitales (ND), que están comprendidos entre 0 y k-1, siendo k el margen dinámico del sistema, determinado a su vez por su resolución radiométrica (que habitualmente suele ser de 8 bits, es decir, k=2^8=256, o de 10 bits, es decir, k=1024). Intensidad; Luminancia de una celdilla, nivel equivalente de gris en una gama acromática de tonos. Hace referencia este concepto al grado de claridad o luminosidad de la celda, correspondiendo a la variable visual valor. Interpolación bilineal; Procedimiento de re-muestreo consistente en asignar un nivel digital a la celda de la imagen geométricamente corregida, a partir de la doble interpolación lineal de los 4 ND más próximos de la imagen de la cual se leen los ND originales. En el proceso de geo-referenciación de una imagen, la posición desde la que deben leerse los ND más cercanos viene establecida por el polinomio de ajuste elegido en la corrección geométric.. Irradiancia; Densidad de flujo radiante que penetra en una superficie. Se mide en watios/m2. Láser; Siglas de “Light Artificially Stimulated Electromagnetic Radiation”, haz de radiación coherente con una longitud de onda única. Ley de desplazamiento de Wien; Ecuación expresa la relación inversamente proporcional que existe entre la longitud de onda para la cual la radiación emitida desde un cuerpo es máxima y la temperatura absoluta. Al ser inversa, esa longitud de onda de máxima radiación se desplaza hacia valores más pequeños a medida que crece la temperatura. Ley de Planck; Ecuación que pone en relación la energía emitida por un cuerpo en función de la longitud de onda y de su temperatura absoluta. Fijando la temperatura, pueden representarse gráficas bidimensionales de la Ley de Planck en las cuales la cantidad de radiación crece con la longitud de onda hasta alcanzar un único máximo, a partir de cuyo valor decrece. LIDAR; Siglas de “Light Intensity Detection and Ranging”. Se trata de un sistema activo láser que actúa en el visible, ultravioleta e infrarrojo próximo. Tiene aplicaciones en el estudio de la atmósfera y como altímetro, mediante el cual se obtienen modelos digitales de elevación muy precisos. Longitud de onda; Distancia entre dos nodos o dos valles consecutivos de una onda. En el caso de la radiación electromagnética, es el recíproco de la frecuencia de dicha radiación multiplicada por la velocidad de la luz. De su longitud de onda derivan la mayor parte de las propiedades de la radiación electromagnética. La clasificación del espectro electromagnético en regiones espectrales consiste en la agrupación de aquellos intervalos de longitud de onda en los cuales la radiación tiene comportamientos electromagnéticos similares. Luminancia; Intensidad luminosa de una imagen. En la imagen digital, la luminancia se refiere al nivel de gris o nivel digital (ND) de cada una de sus celdas. Matriz de confusión; Tabla de contingencia donde se muestran los resultados del muestreo de control de la calidad de una clasificación automática, enfrentando los resultados de la clasificación y la verdad-terreno, inferida ésta normalmente por muestreo. METEOSAT; Satélite Meteorológico Geoestacionario de la Agencia Espacial Europea, situado en órbita ecuatorial y a longitud 0º. 292 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Mie; Tipo de dispersión atmosférica causado por partículas de tamaño similar a una determinada longitud de onda. Se asocia a la dispersión causada por los aerosoles atmosféricos. MSS; Sigla de MultiSpectral Scanner, sensor a bordo de los primeros satélites de la serie Landsat. Nadir; Intersección de la vertical que pasa por el centro del sistema óptico-electrónico de adquisición con el terreno. ND; Abreviatura de “Nivel Digital”. Se trata del valor numérico discreto asignado por el sistema formador de imágenes a cada celda en respuesta a la irradiancia recibida sobre el plano focal del sensor. Se le conoce asimismo como nivel de gris, luminancia, número digital, valor de pixel, etc. Existe una relación lineal entre el ND grabado y la radiancia correspondiente a cada celda de terreno. NDVI; Siglas de “Normalized Difference Vegetation Index”, índice de vegetación de diferencia normalizada. NOAA; Siglas de “National Oceanic and Atmospheric Administration”, estamento de la administración estadounidense encargado de la gestión y predicción atmosférica y oceanográfica. Es el responsable de los satélites de la serie TIROS-NOAA, de los cuales está en órbita el número diecisiete, en funcionamiento coordinado con los actualmente en servicio. Número de onda; Inverso de la longitud de onda. Órbita polar; Órbita que pasa por la vertical de los polos, permitiendo con ello al satélite pasar por encima de la mayor parte de la superficie terrestre, apenas su período orbital no esté sincronizado con el de revolución de la Tierra. Percepción Remota; La palabra teledetección designa a cualquier medio o proceso utilizado para obtener información de un objeto (Ej. cultivos, área urbana) a distancia. (Lillesand y Kiefer,1994). Es el arte-ciencia que provee la teoría y los instrumentos que nos permiten entender la forma en que los objetos y los fenómenos son detectados, registrados, almacenados y procesados por un sistema-sensor. Píxel; Abreviatura de “Picture Element”, cada una de los elementos que componen una imagen dispuestos matricialmente en filas y columnas. Polinomios de ajuste; Funciones de transformación de coordenadas aplicables a todas las celdas de una imagen, cuyos coeficientes se obtienen mediante el ajuste mínimo-cuadrático de las desviaciones de las coordenadas corregidas de una serie de puntos de control con respecto a las coordenadas de éstos en la imagen. Proceso aditivo de formación del color; Fenómeno de formación del color mediante la suma de radiaciones electromagnéticas de bandas más estrechas correspondientes a cada uno de los tonos primarios. Según la teoría del color, es el proceso seguido en la formación del color por transparencia o adición de haces cromáticos. Así, la suma de rojo y verde proporcionará un amarillo; la suma de rojo y azul, un magenta; la suma de verde y azul, un cian; y la suma de los tres simultáneamente, el blanco. Por el contrario, el proceso sustractivo es el realizado mediante mezcla de tintas. Una tinta cian más otra magenta proporcionará un color azul; magenta más amarillo, un rojo; una tinta cian más otra amarilla, un verde; y la suma de las tres tintas simultáneamente, un color negro, que significa la absorción completa de la radiación incidente. PSF; Siglas de “Point Spread Function”, función de dispersión puntual, imagen (distorsionada) de una fuente puntual obtenida por un sistema formador de imágenes. Es una medida de la fidelidad espacial del sistema. Puntos de control; Son una serie de puntos utilizados en la búsqueda de las funciones de transformación que permitan la corrección de las distorsiones de una imagen. RADAR; Abreviatura de “Radio Detection and Ranging”, sistema sensor activo que utiliza pulsos de energía electromagnética de longitud de onda comprendida entre 1 mm y 1 m producida artificialmente, para localizar objetos mediante la detección de la radiación reflejada. 293 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


RADAR altímetro; Dispositivo sensor activo no formador de imágenes, que utiliza el sistema de RADAR para medir la distancia vertical desde la plataforma portadora hasta la superficie terrestre, obteniéndose precisiones centimétricas. Radiancia; Es la cantidad de energía radiada desde un objeto en la unidad de tiempo por cada unidad de ángulo sólido y de unidad de superficie del objeto perpendicular a la dirección de propagación. Es el parámetro físico medible con un radiómetro. Radiometría; Es el conjunto de medidas efectuadas en campo con radiómetros, encaminadas a contrastar in situ la información adquirida mediante sensores situados en satélites. Rayleigh; Tipo de dispersión atmosférica producida por partículas cuyo tamaño es pequeño en comparación con la longitud de onda de la radiación. Se asocia normalmente al tipo de radiación causada por las moléculas de los gases atmosféricos. Realce de bordes; Operación de filtrado de paso alto mediante la cual se enfatizan los contrastes locales entre celdas contiguas, resultando una mejor definición de las fronteras y, en definitiva, los rasgos lineales existentes en la imagen. Redundancia; Reiteración de la información proporcionada por dos o más bandas. Es consecuencia de la correlación que puede y suele existir entre las bandas pertenecientes a zonas espectrales cercanas. Reflectancia; Medida de la capacidad de una superficie para reflejar energía electromagnética en una determinada longitud de onda. Es la razón existente entre el flujo reflejado y el incidente sobre dicha superficie. Aplicado al espectro visible, suele hablarse de albedo. Remuestreo; Procedimiento de recálculo de los ND de una imagen que ha sido corregida espacialmente para adaptarlos a posiciones discretas enteras, que son las que el sistema informático puede procesar y presentar a su vez en pantalla. Resolución; Capacidad de un sistema sensor para distinguir información de detalle en un objeto. En teledetección se habla de distintos tipos de resolución: espacial, espectral, radiométrica y temporal. RGB; Siglas de “Red-Green-Blue”, rojo-verde-azul. Se trata de un sistema de especificación del color basado en la propiedad aditiva de los tonos primarios que es el comúnmente utilizado en los sistemas informáticos y en la composición en verdadero o en falso color de las imágenes espaciales. Ruido; Todos aquellos errores aleatorios introducidos en la imagen durante el proceso de adquisición, transmisión o grabación de la misma. Producen la alteración de los niveles digitales que corresponderían a la escena real. El proceso de análisis de la señal debe ser capaz de distinguir y separar las alteraciones que son consecuencia del ruido sin eliminar con ello información sustancial de la imagen. SAR; Siglas de “Synthetic Aperture Radar”, radar de apertura sintética. Procedimiento de grabación de los ecos procedentes de una superficie iluminada con haces radar y su composición posterior en Tierra, añadiendo cambios de fase de modo que se simule una antena de mayores dimensiones, cuando realmente lo que se ha hecho es desplazar un elemento de antena más pequeño a lo largo de una trayectoria. Saturación; Proporción de tono puro que tiene una determinada tinta o color. Una saturación nula indicaría un gris del mismo valor (luminancia) que el color considerado. Una saturación igual a la unidad representaría el mencionado color completamente puro. Scanner de línea; Sistema formador de imágenes mediante el barrido secuencial de líneas sucesivas, gracias a la oscilación de un espejo que envía a los detectores las celdas barridas, cuyos tamaños son determinados por el IFOV del sistema. Sensores activos; Aquellos que emiten energía electromagnética generada artificialmente en la plataforma, la cual será después detectada a bordo tras sufrir una reflexión más o menos difusa en la superficie objeto de estudio. 294 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Sensores pasivos; Aquellos otros que solamente registran la energía emitida por la superficie estudiada o la que, procedente del sol, es reflejada por ésta. Signatura espectral (Firma espectral); Forma característica del espectro de emisión/reflexión de una determinada superficie. Como cada material posee bandas de absorción diferentes de acuerdo a su composición química, la energía solar reflejada será la complementaria a la energía incidente, más la virtualmente emitida por aquélla. En consecuencia, el espectro de un objeto será una señal prácticamente inequívoca de su composición del mismo. La única restricción que se impone a la identificación de superficies mediante la teledetección deriva de la propia resolución espectral del sensor, el cual no es capaz de proporcionar un espectro continuo de la superficie observada sino de un número finito de bandas, dentro de cuyos intervalos espectrales no puede hacer distinción alguna. La teledetección hiper-espectral, que proporciona una gran cantidad de bandas para cada imagen, acerca el diagrama de signaturas obtenido a la verdadera signatura espectral de la superficie, y con ello facilita su identificación. Sistema formador de imágenes; Sistema sensor con el que van equipados las plataformas de teledetección en el que la entrada al mismo es la energía electromagnética procedente de la superficie observada y la salida la irradiancia de la imagen, esto es, el conjunto de ND conferidos a las celdas integrantes de la imagen. SLAR; Siglas de “Side Looking Airbone Radar”, radar lateral de aerotransportado. SPOT; Siglas de “Système Probatoire d'Observation de la Terre”, satélite francés portador de dos instrumentos AVHRR. Tasseled Cap; Transformación global de una imagen consistente en la obtención de tres nuevas bandas a partir de las originales, las cuales están relacionadas con determinados fenómenos fisiológicos de la materia vegetal, en particular su verdor. Temperatura absoluta; Temperatura medida en grados Kelvin (K), cuya escala comienza el cero absoluto ( 273 ºC ). Textura; Frecuencia de cambio y disposición que tienen los niveles de gris en una imagen espacial o fotográfica. TM; Siglas de “Thematic Mapper”, sensor de alta resolución espectral a bordo del satélite Landsat. En la actualidad la serie TM ha sido continuada por la ETM+ (Enhanced Thematic Mapper). Tono; Percepción diferencial por parte del ojo humano de las distintas longitudes de onda del espectro visible. Es lo que coloquialmente se designa por color. Transmitancia; Medida de la capacidad de un material para transmitir energía electromagnética en una determinada longitud de onda hacia otras capas contiguas. Es la razón existente entre el flujo transmitido y el incidente sobre la superficie del material transmisor. Valor; Grado de claridad u oscuridad de una imagen en general, o de una celda en particular. Varianza; Medida de la dispersión de los valores de un conjunto alrededor de una magnitud promedio. En teledetección se aplica este término a la dispersión de los niveles digitales de la imagen con respecto al ND medio. Se trata de una medida del contraste y, en consecuencia, de la cantidad de información que proporciona dicha imagen. Vecino más próximo; Se aplica esta expresión a dos conceptos bien diferente. Uno de ellos es uno de los métodos de re-muestreo habituales, que consiste en asignar a una celda en la imagen corregida el ND que tiene más próximo en la imagen transformada, después de la aplicación de las funciones de corrección. El otro se refiere a uno de los métodos de clasificación, en el que el clasificador adopta el criterio de vecindad estadística o de mínima distancia. Ventana atmosférica; Cada uno de los intervalos espectrales a los que la atmósfera resulta diáfana. WWW; Siglas de “World Weather Watch”, sistema de observación y predicción meteorológica mundial. 295 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Sensibilidad: ratio de cambio de la salida a los cambios de las entradas Linealidad: medida de la constancia del ratio entrada/salida Rango: diferencia entre el máximo y mínimo valor medible Tiempo de respuesta: tiempo requerido para que un cambio de la entrada sea observable Exactitud: diferencia entre el valor real y el medido Resolución: el incremento mínimo observable en la entrada Repetitividad: diferencia entre sucesivas medidas de la misma entrada Tipo de salida: entero, real, matriz.



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RESUMEN Y CONCLUSIONES

La Teledetección ofrece grandes posibilidades para la realización de progresos en el conocimiento de la naturaleza mediante el uso de sensores remotos, aunque todavía no se ha logrado todo lo que de ella se esperaba. Esto es debido a que se deben realizar mejoras y perfeccionamientos en el nivel de resolución espacial, espectral y temporal de los datos. Además, es necesario un mayor rigor científico en la interpretación de los resultados obtenidos, tratando de no extraer conclusiones definitivas de los estudios medioambientales realizados mediante técnicas de Teledetección. Los modelos que se elaboran para interpretar los datos de Teledetección, deberán tener como objetivo eliminar los efectos ocasionados por la variabilidad en las condiciones de captación, la distorsión provocada por la atmósfera, y la influencia de parámetros tales como la posición del Sol, pendiente, exposición, y altitud. Generalmente, a mayor resolución espacial disminuye la temporal y también la espectral. El problema es que cada aumento de resolución multiplica el volumen de datos que el sensor debe pre-procesar y enviar a las estaciones de Tierra. Sin embargo, la aparición de sensores de orientación modificable ha permitido compatibilizar alta resolución espacial y alta resolución temporal a costa de una toma de imágenes no sistemática. El diseño de los sensores de un satélite se hace teniendo en cuenta todas las consideraciones incluidas en este documento. Salvo excepciones, se va a trabajar con ventanas atmosféricas y se va a seleccionar aquella combinación de regiones del espectro electromagnético que mayor información van a proporcionar acerca de los fenómenos que se quieren estudiar. Todos los aspectos comentados en este apartado referido a la resolución están íntimamente ligados. A mayor resolución espacial, disminuye habitualmente la temporal y es previsible que se reduzca también la espectral y radiométrica. El principal problema se encuentra en la transmisión de las imágenes a la superficie terrestre. El aumento en cualquiera de los cuatro tipos de resolución, significa también un incremento considerable del volumen de datos que tanto el sensor como la estación receptora han de procesar. Por esta razón, los primeros Landsat, dotados de media resolución espacial, espectral y radiométrica, poseían de un sistema de grabación a bordo que le permitía almacenar imágenes de áreas no cubiertas por la red de antenas receptoras. En resumen, a la hora de diseñar un sensor remoto habrá que subrayar aquel tipo de resolución más conveniente a sus fines. Si está orientado a la detección de fenómenos efímeros en el tiempo, deberá realzarse su cobertura temporal, aún a costa de perder resolución espacial como ocurre con los satélites meteorológicos. Si, por el contrario, el sensor se orienta a exploración minera, el detalle espacial y espectral resulta más importante reduciéndose en consecuencia su ciclo temporal. La Teledetección estudia las variaciones espectrales, espaciales y temporales de las ondas electromagnéticas, y pone de manifiesto las correlaciones existentes entre éstas y las características de los



diferentes materiales terrestres. Su objetivo esencial se centra en la identificación de los materiales de la superficie terrestre y los fenómenos que en ella se operan a través de su signatura espectral. La información se recoge desde plataformas de observación que pueden ser aéreas o espaciales como veremos más adelante, pues los datos adquiridos a partir de sistemas situados en la Tierra, constituyen un estadio preparatorio de la Teledetección propiamente dicha, y se consideran como campañas realizadas sobre el terreno real. Las plataformas de observación portan los sensores, es decir, aquellos instrumentos que son susceptibles de recibir y medir la intensidad de la radiación que procede del suelo en una cierta gama de longitudes de onda, y para transformarla en una señal que permita localizar, registrar y digitalizar la información en forma de fotografías o imágenes numéricas grabadas en cinta magnética compatibles con un ordenador (CCT). Los sensores remotos más utilizados en Teledetección pueden ser; cámaras fotográficas, radiómetros de barrido multi-espectral (MSS), radares y láseres. Estos aparatos generan imágenes analizando la radiación emitida o reflejada por las formas y objetos de la superficie terrestre en las longitudes de onda en las cuales son sensibles (ultravioleta, visible, infrarrojo próximo, infrarrojo térmico, hiper-frecuencias) con el fin de reconocer la variada gama de formas y objetos existentes en el medio que se analiza. Sin importar el tipo de sensor, la parte fundamental para su selección es atender minuciosamente la aplicación, ya que de ésta depende en gran medida su correcta selección. El medio ambiente es otra variable importante, ya que puede entorpecer en cierto rango el medio de sensado, además de los problemas de operación del mismo. Es importante atender las recomendaciones de uso y aplicación del fabricante, en particular por el hecho de que algunos sensores son de precio elevado y un error en su instalación o manejo puede ocasionar una inversión adicional al volverlos a comprar. Sin lugar a dudas, el empleo de los sensores y transductores, nos permiten mejoras en algún proceso que se esté llevando a cabo, traducidas en: exactitud, seguridad, disminución de tiempos, pocos errores, etc. Los dispositivos de los sensores remotos pueden detectar varios tipos de energía, como la radiación electromagnética, gravedad, magnetismo, geofísica y ondas de radio. Pero por lo general, la fuente de energía más común que la mayoría de los dispositivos o sensores remotos utilizan, para registrar los datos de la superficie terrestre, es a partir de las distribuciones de energía dentro del “Espectro Electromagnético”(EEM). Estos sensores adquieren datos a partir de la emisión y reflexión de la “Radiación Electromagnética” (REM), debido a los atributos de la superficie terrestre. En algunos sensores la generación de una señal está determinada por el tipo de material que se maneje y la distancia, de igual forma que pueden intervenir otros factores, tales como el color o la forma. Para un sensor capacitivo, las distancias para detectar un material metálico, suelen ser muy pequeñas, para el caso de materiales no metálicos, no es posible su detección. Por otra parte, para un sensor capacitivo, las distancias de detección son más grandes que el sensor inductivo, adicionándole a esto la capacidad de detectar materiales de todo tipo. Con referencia a un sensor óptico, se tiene que detecta a distancias mucho mayores que el sensor anterior, y de igual forma detecta diversos tipos de materiales metálicos y no metálicos. 302 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Este documento abarca diversos temas básicos de la teledetección y los principios de funcionamiento de los sensores remotos. En este sentido, se describen los procedimientos de mapeo de radiación realizado por los instrumentos de detección remota, así como se esbozan las aplicaciones actuales y potenciales. Como comentario final se puede destacar los grandes avances que se han producido en los sistemas de teledetección aplicados al ámbito civil y comercial. Estos adelantos brindan mejores y más amplios niveles de información en tiempo real sobre lo que acontece en determinados puntos de la Tierra. La capacidad multi-espectral del mapeo ayuda a descubrir nuevos datos sobre imágenes disponibles, aunque el aumento de precisión, así como la capacidad de identificación de objetos y formas en la teledetección requiere posteriores mejoras en los sensores y en los algoritmos de interpretación. De todos modos, la función introductoria y didáctica de este trabajo, así como la presentación de algunos aspectos sobre la aplicación de la respectiva información, pretende hacer converger dos áreas de conocimiento a los cuales se considera como potencialmente correlacionados: la teledetección y la obtención de nueva información para usos económicos. La fuente de energía generadora de datos puede ser natural (el Sol) o artificial (generada por el propio sensor). Los sensores activos, como el radar, generan la radiación directa hacia un objeto, registrando de esa forma los datos. Estos sistemas de sensores llamados activos, operan en los espectros de microonda y ondas de radio dentro del Espectro Electromagnético (EEM). Los sensores pasivos, registran la radiación del sol. Dentro del EEM, captan el visible, el infrarrojo cercano, infrarrojo medio, y las longitudes de onda del infrarrojo termal. Algunos sensores de microonda son pasivos. La fotografía aérea y los satélites Landsat son ejemplos de sensores pasivo, entre otros. Los datos que registran los sensores pueden grabarse en fotográfico o digital (numérico). Los datos deben estar en formato digital para procesarlos en computadora, por lo que cualquier dato grabado fotográficamente, necesita ser convertido a formato digital (numérico). Los sensores remotos capaces de obtener datos a partir de la energía electromagnética, son instrumentos que pueden ser colocados en plataformas orbitales, llamados “satélites” o, ser aerotransportados, “aviones”. Estas características van a determinar la resolución (espacial y espectral) produciendo una amplia variedad en los datos, para ser utilizados desde la confección de un mapa, cuantificar o monitorear los diferentes recursos de la Tierra, hasta determinar la química de los materiales. La mayoría de los instrumentos de teledetección aéreas o sobre plataformas espaciales, operan con una o más ventanas atmosféricas haciendo sus mediciones con detectores ajustados a determinadas frecuencias (longitudes de onda) que recorren la atmósfera. De todos modos, algunos sensores, especialmente aquellos usados por los satélites meteorológicos, directamente miden los fenómenos de absorción, como aquellos asociados con el dióxido de carbón, CO2 y otras moléculas gaseosas. Nótese que la atmósfera es casi opaca a la radiación electromagnética en la parte media y en todas las regiones lejanas del IR. En la región de las microondas, por el contrario, la mayoría de la radiación se mueve sin impedimentos, por lo que las ondas de radar alcanzan la superficie. 303 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Afortunadamente, la absorción y otras interacciones ocurren sobre muchas de las regiones de longitud de onda más cortas, por lo que solo una fracción de la radiación entrante alcanza la superficie; estos escasos rayos cósmicos y radiación ultravioleta (UV) que puede incluso destruir distintos tipos de vida. La retro-dispersión [backscattering] (dispersión de fotones en todas las direcciones sobre el objetivo en el hemisferio que yace sobre el lado de la fuente) es un fenómeno importante en la atmósfera. La dispersión por aire [mien scattering] refiere a la reflexión y refracción de la radiación por los constituyentes atmosféricos (por ejemplo, el humo) cuyas dimensiones son del orden de las longitudes de onda de la radiación. La dispersión de Rayleigh resulta de los constituyentes básicos (por ejemplo, gases moleculares [O2, N2 {y otros componentes del nitrógeno}, y CO2], y vapor de agua) que son más pequeñas que las longitudes de onda de la radiación. La dispersión de Rayleigh aumenta con el decrecimiento de la longitud de onda, causando la dispersión preferentemente del celeste (lo cual produce el efecto azul cielo, precisamente); sin embargo, los tonos rojizos en el atardecer y al amanecer resultan de la absorción significativa de las longitudes de onda de la luz visible debido a gran profundidad de sendero atmosférico mientras el Sol está cercano al horizonte. Las partículas más grandes que la longitud de onda de la irradiación hacen aparecer la dispersión no selectiva (independientes de la longitud de onda). La retro-dispersión atmosférica puede, bajo ciertas condiciones, tomar cuenta del 80 al 90% del flujo radiante observado por un sensor remoto desde el espacio. La Teledetección de la Tierra tradicionalmente ha utilizado la energía reflejada en la luz visible e infrarrojo y la energía emitida en el termal infrarrojo y en las regiones de microondas, para detectar la radiación que puede ser analizada numéricamente, o utilizada para generar imágenes cuya variación representa diferentes intensidades de fotones asociados con un rango de longitudes de onda que son recibidas por el sensor. Este análisis de un rango (continuo o discontinuo) de longitudes de onda es la esencia de lo que usualmente se denomina teledetección multi-espectral. Las imágenes hechas por distintas señales de longitud de onda e intensidad mostrarán variaciones en los tonos grises en los versiones blanco y negro o en los colores en (en términos de matiz, saturación e intensidad) en el caso de las versiones a color. Las representaciones gráficas (imágenes) de objetos y aspectos determinados en diferentes regiones espectrales, usualmente utilizando diferentes sensores (comúnmente denominados filtros pasa-bajos), cada uno ajustado para aceptar y procesar las frecuencias de onda (longitudes de onda) que caracterizan cada región, mostrando normalmente diferencias significativas en la distribución (patrones) de tonos de color y grises. Para recalcar este último punto, se pueden obtener imágenes con vistas de cuerpos estelares tomadas por telescopios (algunos de los cuáles orbitan la Tierra) equipadas con diferentes aparatos de detección multiespectral.



Figura 10. Elementos y Procesos en Teledetección Remota y tratamiento de la Información digital.

Los procesos y elementos que actúan en los sensores remotos electromagnéticos son la adquisición u obtención de datos, y el análisis de los datos. La Adquisición de los datos implica: a) fuente de energía, b) propagación de energía a través de la atmósfera, c) interacción de la energía con la superficie terrestre, d) retransmisión de energía por la atmósfera, e) sensores orbitales y/o aerotransportados, f) generación de datos digitales y/o analógicos. En esta etapa se registran las variaciones en las características de la superficie de la Tierra reflejadas y la energía electromagnética emitida. El Análisis de datos consiste en: a) examen e interpretación de los datos digitales y/o analógicos, b) referencia de los datos sobre los recursos estudiados, mapa de suelos, afloramientos, chequeo de los datos de campo, c) compilación de toda la información en forma de mapas, informes, SIG, etc., d) producto final a presentar a los usuarios (Figura 10). La adquisición y análisis de los datos, permite realizar un procesamiento digital de las imágenes, mediante diferentes técnicas usadas para identificar, extraer, condensar y realzar la información de interés según el trabajo o investigación que se esté realizando, partiendo de una cantidad de datos que usualmente componen las imágenes obtenidas. 305 Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Julio 2012) Proyecto SAMBA (INPROHUELVA)


Así, en el presente trabajo se dan a conocer los diferentes tipos de sensores que existen, así como algunas de sus características. Además, se ha tratado de destacar sus aplicaciones en el ámbito de la Teledetección, así como aquellos Sistemas sensores, dispositivos y/o equipos actualmente en desarrollo para la obtención de imágenes de alta resolución. Finalmente, se definen los Usos y Aplicaciones de los distintos Sensores Remotos, relacionando las técnicas de Adquisición y Análisis de los datos obtenidos, según los objetivos establecidos en el Proceso de Teledetección (Prevención de Riesgos y Catástrofes Naturales, Seguimiento y Control Agrícola, Forestal, Ambiental, …).

Documento Elaborado por; Carlos Peguero Orta (Geólogo Consultor)

En Huelva, a 06 de Marzo de 2016.


SENSORES REMOTOS Y APLICACIONES EN TELEDETECCIÓN GEODESIA Y GESTIÓN DE RECURSOS NATURALES Y PATRIMONIO NATURAL

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