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Teledetección y SIG para la elaboración de cartografía de ambientes forrajeros
en establecimientos ganaderos
Cátedra Zootecnia
Ing. Agr. Vacca, Pablo A.
pvacca@agr.unne.edu.ar
2016Universidad Nacional del
NordesteFacultad de Ciencias
Agrarias
Teledetección/Remote sensing (Evelyn Pruitt,1960)
Conjunto de medios que nos permiten adquirir información a distancias sobre las cosas, sin necesitar el contacto material sobre ellas. En un sentido mas restringido, involucra la detección y medición de energía electromagnética que emanan los objetos.
Ventajas de la Teledetección
1. Visión global2. Observación de información en regiones no visibles del
espectro3. Observación a distintas escalas y frecuencias de tiempo4. Homogeneidad en la adquisición
Visión Global
Los satélites permiten cumplir la intuición de Sócrates deque era necesario elevarse más allá de la atmósfera paradisponer de una visión global y comprender mejor losprocesos que se desencadenan en la Tierra.
Información en regiones no visibles del espectro
los satélites registran información tanto del espectro visiblecomo del espectro no visible. Ésta es una de las grandesventajas de la Teledetección frente a otros sistemas deobservación de la Tierra como la fotografía aérea y laobservación directa. En regiones no visibles del espectro esposible diferenciar objetos cuya respuesta espectral essimilar en el rango del visible y estimar determinadasvariables biofísicas.
Observación a distintas escalas
Mosaico de imágenes captadas, entre el 21 y el 31 de marzo de 1999, por el sensor VEGETATION, a bordo del satélite francés SPOT. Se selecciona
el valor máximo de NDVI del periodo analizado.
Fuente: http://www.spot-vegetation.com/vegetationprogramme/index.htm
Imagen QuickBird de 2001, sobre el estadio de fútbol Santiago Bernabeu y sobre el distrito madrileño de Chamartín.
Fuente: www.digitalglobe.com
Observación a distintas escalas
Imagen Landsat 5TM del 27/08/2000228-079 ; 1:100.000
En función de las características de las órbitas de lossatélites, éstos tienen una capacidad de revisitar un mismoterritorio con una frecuencia temporal determinada.SPOT pasa cada 26 días por el mismo lugar y Landsat cada 16días.Los satélites meteorológicos geoestacionarios estándiseñados para tener una buena resolución temporal,proporcionando una imagen cada poco tiempo. Meteosat,GOES y GMS aportan una imagen cada media hora.
Frecuencias de tiempo/adquisición
De esta manera, es posible hacer un seguimiento
multitemporal de procesos dinámicos que ocurren muy
rápidamente sobre la Tierra, como los fenómenos
meteorológicos, o multianual de procesos que ocurren a
lo largo de años como los procesos de deforestación oel avance de la frontera agrícola o cambios fisiológicos.
Frecuencias de tiempo/adquisición
Secuencia de cuatro imágenes AVHRR sobre el Golfo de México, captadas los días 26, 27, 28 y 29 de octubre 1998, respectivamente, por los satélites NOAA 15.
OTRAS VENTAJAS
El formato digital de las imágenes facilita el tratamiento de los
datos mediante sistemas informáticos, de manera que se
agilizan las tareas:
• de interpretación la obtención de variables biofísicas
• de modelos cuantitativos y la integración de los datos
derivados con otra información temática en el entorno de losGIS, facilitando los análisis relacionados entre variables.
RadiaciónIncidente
RadiaciónReflejada
Radiación Transmitida
RadiaciónAbsorbida
Elementos de la superficie terrestre
MODULOAdquisición
de datos
Procesamiento
Interpretación
Información
DatosAuxiliares
DatosOriginales
MODULOExtracción
información
Ref
lect
ivid
ad
λ
IRc
PROPIEDAD ESPECTRAL DE LAS PLANTAS
modificado principalmente por factores
IRm
a) Hoja verde sanab) Hoja con daño incipientec) Hoja amarillentad) Muerte de tejido
Fuente: Murtha, 1982
PATRONES DE REFLECTANCIA
Comportamiento espectral de la vegetación en el espectro visible
Relacionados con la reflectividad de la hojaPresencia de pigmentos Estructura celularContenido de humedad
Características geométricas de la planta
Área foliarFormas de las hojasSu distribución en la plantaComponente leñoso
Situación geográfica de la planta
Pendiente Orientación Asociación con otras especiesReflectividad del sustratoGeometría de la plantación Condiciones atmosféricas
Fuente: Belward, 1991; Colwell, 1974
1. Cutina 2. Epidermis3. Parénquima en empalizada4. Parénquima lagunar 5. Espacios intercelulares6. Cámara subestomática7. Células estomáticas con cloroplastos 8. Estoma9. 10. 11. Vasos conductores12.Cloroplastos
Estructura de la hojaDicotiledónea
Sensores y Plataformas Los sensores instalados en los satélites de teledetecciónposeen una serie de particularidades que determinan lascaracterísticas de las imágenes que van a proporcionar.Estas características vienen definidas básicamente pordiferentes tipos de resolución:
• Resolución Espacialse refiere tamaño de la superficie
• Resolución Espectralnúmero de canales independientes
• Resolución Radiométricasensibilidad de los detectores
• Resolución Temporalfrecuencia de medición
Cual elijo para
trabajar?
La resolución espacial es unamedida de la distancia que puedecaptar un sensor remoto de lasuperficie de la Tierra, y vienerepresentada por un píxel. Un píxeles la unidad mínima que conformauna imagen digital.
Resolución Espacial
Resolución Espectral
Ancho de banda para los sensores OLI y TIRS en Landsat 8 y ETM+ en Landsat 7
Fuente: (USGS. 2013).
Hace referencia al número y ancho de bandas espectrales que puedecaptar un sensor.
Resolución Radiométrica
La resolución radiométrica de los datos de teledetección sedefine como la cantidad mínima de energía requerida paraincrementar el valor de un píxel en un nivel digital (ND).
Óptica y Electrónica
Radiancia en el sensor
Nivel DigitalND
Resolución RadiométricaSensores Resolución Radiométrica ND
Landsat 8 16 bits 216 = 65.536
MODIS 12 bits 212 = 4.096
AVHRR 10 bits 210 = 1.024
Landsat TM 8 bits 28 = 256
8 bits12 bits
Resolución TemporalEs la periodicidad con la que el sensor adquiere imágenes de lamisma porción de la superficie terrestre.Muchas veces también se la denomina periodo de revisita.
Fecha 1
Fecha 2
Fecha 3
Interpretación Análisis multi-estacional
Fecha 1
Fecha 2
Interpretación
Interpretación
Análisis multi-anual
Dimensiones temporales en la interpretación de imágenes
Que nos brinda la imagen?
Sintetizando mucho las cosas, puede afirmarse que las imágenes satelitales nos facilitan dos tipos de variables (Jensen, 2000):
• Variables Primarias. Cuantitativas, (radiancia espectral).Variables Biofísicas - Clorofila- Contenido de agua- Evapotranspiración - humedad
• Variables Secundarias. Se derivan de las primeras mediante algún tipo de conceptualización.- Medir grado de estrés hídrico en plantas
Características de la imagenLas imágenes satelitales digitales son un conjunto de datosrasterizados, lo que significa que la imagen está comprimida ennúmeros y en pixeles que cubren la totalidad del área de la escena.
Ejemplo de obtención de firmas espectrales a clasificar, en imágenes teledetectadas, asociadas apíxeles individuales (A) o a objetos obtenidos a través de segmentaciones previas (B). Lasegmentación consiste en la agrupación de píxeles que tienen una similitud espectral, textural ocontextual a través de algoritmos matemáticos
Una definición mas precisa es decir que un SIG es unsistema que integra tecnología informática, personas einformación geográfica, y cuya principal función escapturar, analizar, almacenar, editar y representar datosgeorreferenciados.
Que es un Sistema deInformación Geográfica (SIG)?
Visualización
Procesos y métodos
Campos de aplicación
Datos
Tecnología
Conceptos
Geográficos
básicos
Los datos son necesarios para la visualización, para elanálisis y para dar sentido a la tecnología y, en loreferente al factor organizativo y a las personas, el rolde estas en el sistema SIG es en gran medida gestionaresos datos y tratar de sacar de ellos el mayor provechoposible, buscando y extrayendo el valor que estospuedan tener en un determinado contexto de trabajo(Campos Ganaderos).
Un SIG maneja datos geográficos, existiendo diferencias entre estosconceptos.
Entendemos como dato al simple conjunto de valores o elementos queutilizamos para representar algo.
La información es el resultado de una interpretación un dato y eltrabajo con datos es en muchos casos un proceso enfocado a obtenerde estos toda la información posible. Un dato puede esconder masinformación que la que a primera vista puede apreciarse, y es a travésde la interpretación de los datos como se obtiene esta.
Por ejemplo, el código 502132N es un dato
Integración de datos geoespaciales
EscalaExpresa habitualmente como un denominador que relaciona una distancia medida en un mapa y la distancia que esta medida representa en la realidad.
Escala =
Distancia sobre el mapa
Distancia sobre el terreno
= 1
500.000o 1 : 500.000
0 500 Km
Clase Escala Categoría 1cm sobre el mapa
Escalas Grandes
1:2001:500
1:10001:20001:5000
1:10.000
Urbano
Rural
2m5m
10m20m50m
100m
Escalas Medianas
1:25.0001:50.000
1:100.000
Levantamiento Directo
250m500m1Km
Escalas Pequeñas
1:250.0001:500.000
1:1.000.0001:2.250.000
1:10.000.000
Regionales (Provincias)
Países
Globo terráqueo
2.5Km5km
10km25km
100km
Clasificación ERDAS IMAGINE
Es el proceso de ordenar los pixeles dentro de un numero significativode categoría de datos con base en sus valores de archivo.
Los pixeles son asignados a clases cuando sus valores caen donde secumplen determinados criterios para dichas clases.
CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA
ISODATA
Agrupa pixeles con respuestas espectrales similares
Los clusters espectrales son identificados usando latécnica de análisis Iterative Self-Organizing Data
CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADADESVENTAJAS
Las clases pueden agruparse en clases no contiguas.
Es dependientes de los datos para ladefinición de las clases.
Dependiendo de las característicasde la imagen puede requerir tiempo,ya que requiere de varias iteraciones.
VENTAJASHay que definir muy pocosparámetros.
Necesita poco conocimientos de losdatos y elimina la posible parcialidadhumana
Es exitoso para encontrar los clustersespectrales inherentes a los datosCrea firmas espectrales iniciales paraanalizar y manipularlas.
ISODATA
1. Promedios sobre la diagonal.2. Cálculo de distancias mínimas: cada
pixel se asocia al promedio mas cercano.
3. Se calculan nuevos promedios para cada clusters.
4. Las iteraciones continúan hasta la convergencia o el valor máximo.
5. Cada clusters esta asociado con un valor, a cada pixel se le da ese valor.
X
X
X
X
CLUSTERS
X
X
X
X
ETIQUETADO DE CLASES
Proceso de identificar las diferentes coberturas y darles nombre
ISODATA
Class Names
Clase 1Clase 2Clase 3 Clase 4 Clase 5
Labels
AguaBosquePastizalCultivoUrbano
CLASIFICACIÓN SUPERVISADA
Colección muestras
Evolución de firmas
Uso de reglas de evaluación de la clasificación
DESVENTAJAS
Se requiere un conocimiento previo de los datos, de las clases que se desea obtener y de los métodos de clasificación.
VENTAJASEl usuario tiene el controlsobre los datos.
Reglas de Decisión para la Clasificación Supervisada
Revisión pixel por pixel
La regla decide a que clase pertenece cada pixel
Las reglas disponibles:
-Parallelepiped-Feature Space
-Maximum likelihood-Mahalanobis Distance-Minimum Distance
No Paramétricas
Paramétricas
Seleccionar áreas
de entrenamiento
Editar/Evaluar firmas
(Signatures)
Clasificar Imagen
Evaluar Clasificación
Correr algoritmo
ISODATA
Editar/Evaluar firmas
(Signatures)
Clasificar imagen
Identificar Clases
Evaluar Clasificación
SUPERVISADA NO SUPERVISADA
Flujo para los procesos de Clasificación
Trabajo
Gabinete
• Selección de la imagen satelital
• Procesamiento y preparación imagen
Trabajo
Campo
• Recorrido: variabilidad de los ambientes, distintos manejos de la tierra, accesibilidad a los sitios de muestreos, ubicados espacialmente con GPS
Trabajo
Gabinete
• Etapa de elaboración de la firma o respuesta espectral de los ambientes
• Etapa de clasificación digital de la imagen
• Etapa de elaboración de mapas
ETAPAS DE TRABAJO PARA LA ESTIMACIÓN DE SUPERFICIES DE LOS DISITINOS AMBIENTES DEL ESTABLECIMIENTO GANADERO
Trabajo de Campo
Estratificación
• Uso agrícola• Distribución espacial distintos ambientes• Variable en estudio
Sup. Útil = Sup. total – sup. no útil
Sup. Ganadera = Sup. Útil – sup. Agrícola/forrajes
Ambientes Forrajeros
Trabajo de Gabinete
Ubicar el Establecimiento Ganadero en la escena, path-row 226-079
Recorte de la imagen
Capa de puntos GPS
AMBIENTES HECTÁREAS
Paja boba 110,88
Paja amarilla 98,01
Monte 33,57
Blanquizal 17,19
Superficie total 259,65
Trabajo de Gabinete
Clasificación
Distribución porcentual de cada ambiente del Establecimiento Ganadero