Visi sin ptica de la teledetecci
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 87

Visió sinòptica de la Teledetecció PowerPoint PPT Presentation


  • 92 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Visió sinòptica de la Teledetecció. Màster en Teledetecció i Sistemes d’Informació Geogràfica UAB-CREAF 2013-2014. Dr. Xavier Pons Departament de Geografia, UAB. Teledetecció o Percepció remota (1/2) Definició:

Download Presentation

Visió sinòptica de la Teledetecció

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Visi sin ptica de la teledetecci

Visió sinòptica de la Teledetecció

Màster en Teledetecció i Sistemes d’Informació GeogràficaUAB-CREAF 2013-2014

Dr. Xavier Pons

Departament de Geografia, UAB


Visi sin ptica de la teledetecci

  • Teledetecció o Percepció remota (1/2)

  • Definició:

  • Ciència i tecnologies que tenen per finalitat l’obtenció remota de dades a través de sensors, així com el seu processament i la seva anàlisi aplicats a l’observació, des de l’espai, des de l’aire o des del terreny, de la Terra, de l’Univers, dels fons marins, etc.

  • La teledetecció tant permet mesurar i fer seguiment de fenòmens (temperatura, etc) com identificar i fer seguiment d’entitats espacials (construccions humanes, etc).


Visi sin ptica de la teledetecci

  • Teledetecció o Percepció remota(2/2)

  • L’obtenció remota implica que no calgui el contacte directe o total del sensor amb l’objecte d’estudi i, quan aquell no és o no retorna en un breu temps a les nostres mans, implica també la transmissió de les dades.

  • Utilitza com a font d'informació l'energia electromagnètica que emeten o reflecteixen els objectes (tot i que també altres senyals com ones mecàniques –so– o variacions de la gravetat).

  • En sentit ampli inclou tècniques com la fotografia aèria, la fotogrametria i la cartografia basada en les dades fornides pels satèl·lits artificials, els sonars, etc.

En altres llengües: Teledetección, Remote Sensing, Télédétection, Telerilevamento, etc


Visi sin ptica de la teledetecci

En el curs ens centrarem en la teledetecció basada en radiació electromagnètica


La idea clau

La idea clau

  • Cada tipus d'objecte (un arbre, un conreu, una carretera, l'aigua, etc.) emet o reflecteix radiació de forma característica.

    •  Aquesta propietat permet identificar-los (visualment o algorísmicament) i és la base de la Teledetecció.


Qu es pret n

Què es pretén?

  • Cartografiar amb un menor esforç que recórrer tot el territori (l’ortoimatge n’és el producte més bàsic)

  • Cartografiar amb un nivell conegut d’exactitud fenòmens que interessi mesurar de forma quantitativa


Visi sin ptica de la teledetecci

Arròs

Polígon industrial

Nucli urbà

Pineda

Blat de moro

Platja

Aigua marina

Vegetació de ribera

Imatge Landsat-7 ETM+ [13-06-2002] (4-5-1) (1.5%, 3% Bsup)


Les plataformes 1 2

Les plataformes (1/2)

  • * Segons la posició:

    • Aèries (ex. avions [pressuritzats o no], globus, vehicles aeris no tripulats [UAV], etc)

      • La línia de Kármán, a uns 100 km per sobre de la superfície terrestre, és considerada freqüentment com la frontera entre l’atmosfera i l’espai exterior des d’un punt de vista aeronàutic.

    • Espacials (ex. satèl·lits, llançadores espacials, estacions espacials, etc)

      • Per sota dels 180 km, aproximadament, l’atmosfera és massa densa per a orbitar sense encendre’s per la fricció. Per sobre de 600-800 km, hi ha poca atmosfera i es pot quedar en òrbita de forma indefinida.


Les plataformes 2 2

Les plataformes (2/2)

  • * Segons el tipus d‘òrbita (en satèl·lits):

    • Geostacionaris (ex. Meteosat, GOES-E&W, GMS)

    • Heliosíncrons (ex. Landsat, SPOT, IRS)

    • Altres


Les plataformes rbites geostacion ries i helios ncrones

Les plataformes:Òrbites geostacionàries i heliosíncrones

Dibuix original del Dr. Pau Alegre


Visi sin ptica de la teledetecci

Les plataformes

 Vegeu, amb el Gestor de Metadades de MiraMon (Presentació | Aspectes tècnics | Informació sobre la plataforma i el sensor), un exemple a partir de 197_13062002_4.img,

ubicat al directori de l’assignatura

“Mètodes Estadístics 2” (MEII).


Els sensors

Els sensors

* Segons la forma d'obtenció de les dades:

Actius(ex. dades de radar o de lidar)

Passius(ex. dades de fotografia aèria, radiòmetres de microones)

* Segons el tipus d'informació enregistrada:

Analògics (ex. càmera mètrica de fotografia aèria segle XX)

Digitals (ex. sensors de satèl·lits)

* Segons la regió espectral a què són sensibles:

Òptics en el visible (l400-700 nm)

Òptics en el visible i infraroig no tèrmic1(l400-2500 nm)

Tèrmics (l4000-20000 nm)

Microones (lcm)

1 Regió aproximada de l’espectre solar


Passades ascendents i descendents

Passades ascendents i descendents

  • Les passades ascendents corresponen a la part de l'òrbita en què el satèl·lit està en moviment de sud a nord, mentre que les passades descendents corresponen a quan fa el moviment de nord a sud.

  • La majoria de plataformes heliosíncrones (quasi-)polars fan les passades descendents sobre l'hemisferi il·luminat pel Sol i retornen (passada ascendent, de sud a nord) quan és de nit a l’hemisferi oposat.

  • Els sensors que reben energia solar reflectida només prenen imatges de la superfície terrestre en les passades descendents. En canvi, els sensors actius o els sensors passius que reben radiació emesa poden captar també imatges durant les passades ascendents.


Visi sin ptica de la teledetecci

Els sensors: Captació amb un escànner multispectral

Font: http://edc.uss.gov/guides/landsat_mss.html

Camp total de visió

Direcció del moviment

Camp de visió instantani

Exemple per al

Landsat MultiSpectral Scanner Sensor, MSS

Font: Arbiol et al. (1986)


Visi sin ptica de la teledetecci

Font: spaceimaging.com


P xel i resolucions 1 2

Píxel i Resolucions... (1/2)

  • Píxel: (Picture & element) L’element més petit que es pot resoldre, un cop captat i emmagatzemat.

  • Resolució:

  • Espacial: Grandària de l'objecte més petit que pot ser distingit en una imatge, però sovint definit com a dimensió del píxel. En realitat està lligada a l’IFOV, altura i velocitat d’avenç de la plataforma (en sensors òptics). A no confondre amb la distància de mostreig sobre el terreny (GSD), l’empremta(footprint, sensors actius) ni amb el camp d'observació, ni amb el costat de píxel.

  • Espectral: Regions espectrals abasta el sensor (per exemple, el VIS i l'IRp), nombre total de bandes i l'interval espectral de cadascuna.


P xel i resolucions 2 2

Píxel i Resolucions... (2/2)

  • Radiomètrica: Capacitat de discriminació de nivells diferents d’energia rebuda. Nombre de valors, diferents i discrets, que pot prendre cada píxel (e.g., 64, 256). En realitat també lligada a la radiància mínima i màxima, etc.

  • Temporal: Interval de temps entre dues cobertures d’una mateixa zona (nadiral i a l’Equador). A no confondre amb el temps de revisita, que pot ser molt superior degut als recorreguts orbitals, la capacitat d’apuntament o la dallada. Pot ser molt alterada per la nuvolositat en certs sensors. Noteu que existeix una resolució temporal i un temps de revisita de constel·lació.

  • Angular: Nombre i direcció dels angles en què, de forma aproximadament simultània, un sensor és capaç d'observar una escena. (exemples: MISR del Terra, amb 9 angles, CHRIS del PROBA, amb 5 angles, IRR que forma part de l'ATSR-2 de l'ERS-2, amb 2 angles). Interessant per a la identificació i seguiment d'aquelles cobertes que presenten una resposta poc lambertiana i per a certs estudis atmosfèrics que es beneficien d'observacions des de diferents angles.


Tres punts de vista equivocadament enfrontats

Tres punts de vista equivocadament enfrontats:

  • Entendre la TD com a:

  • “satèl·lits” + “sensors digital” + “anàlisi digital”

  • enfronta:

    • Aeri  Espacial

    • Sensor analògic  Sensor digital

    • Fotointerpretació  Anàlisi digital

  • Però aquesta concepció només empobreix les possibilitats: Cal aprofitar tots els recursos de dades i mètodes.


Dues grans maneres de tractar les dades

Dues grans maneres de tractar les dades:

* Anàlisi visual o fotointerpretació

 “Intel·ligent”

 Els millors resultats en categories heterogènies

 Excel·lent aproximació als usos

 Cara i poc operativa a la llarga

* Anàlisi digital

 Objectiva

 Pot considerar moltes més variables simultàniament

(multispectral, multitemporal, MDT, etc)

 Ràpida, i cada cop més

 Excel·lent aproximació a les cobertes

 És possible fer cartografia de variables quantitatives

 Primera inversió més cara. Argument avui obsolet


Cadena t pica de processament de les imatges

Cadena típica de processament de les imatges:

  • Preprocessament:

  • * Correcció geomètrica.

  • * Correcció radiomètrica.

  • * Tractaments visuals diversos (realç de contorns, augment de contrast, etc).

  • Processament en si:

  • * Estudis de resposta espectral.

  • * Classificació: Tècniques visuals o digitals (supervisades o no).

  • Volem:

    •  Un ús concret (incendis, etc).

    •  Obtenir un mapa per a aplicacions cartogràfiques en general.

  • * Models Digitals continus (de temperatura, biomassa, etc).

  • * Anàlisi:

    •  Sistemes d'Informació Geogràfica.


Quatre conceptes b sics en la representaci d imatges de teledetecci

Quatre conceptes bàsics en la representació d'imatges de Teledetecció:

1/ Imatge en B/N (o en escala de grisos). Un sol canal espectral. Mínima resposta del sensor en negre i màxima en blanc.

2/ Imatge en color natural (o en color real). Tres canals espectrals corresponents a la regió espectral dels tres colors fonamentals, visualitzats simultàniament, cadascun projectat a través del canó de color que realment representa.

3/ Imatge en color fals. Tres canals espectrals corresponents a qualsevol regió espectral, visualitzats simultàniament, cadascun projectat a través del canó d'un dels tres colors fonamentals.

4/ Imatge en pseudocolor o de color amb paleta. Una sola imatge, normalment resultat d'una classificació. Colors arbitràriament atribuïts a cada classe.


Alguns conceptes addicionals 1 2

Alguns conceptes addicionals (1/2)

  • Bandat (striping): Radiometria desigual en files o en columnes de la imatge; sol donar un aspecte de bandejat regular. En els sensors d’escaneig transversal podem trobar striping horitzontal quan escannegen més d'una línia alhora i els detectors no estan igualment calibrats o bé si en el camí d'anada i tornada del mirall hi ha alguna diferència.

    En els sensors de barreta podem trobar striping vertical si algun dels centenars o milers de detectors de la barreta no estan ben calibrats.

    El banda sol ser visible sobre superfícies homogènies (aigua) i quan la resolució radiomètrica és alta.

  • Nadir: Punt del terreny situat verticalment sota el sensor. Si la vista és vertical, és al centre de la imatge.


Alguns conceptes addicionals 2 2

Alguns conceptes addicionals (2/2)

  • IFOV: (Instantaneous field of view) Mínima secció angular que capta el sensor. Se sol expressar en radiants i determina, juntament amb la distància sensor-objecte, la grandària del píxel. El sensor MSS té un IFOV de 0.086 mrad i és a 920 km  resolució espacial de 79 m al nadir.

  • FOV: (Field of view) Angle total que capta el sensor, habitualment en sentit transversal a l’avanç.

  • Dallada (swath): L’ample total que capta el sensor sobre el terreny, típicament en km.

    • Nota: Els sensors CASI-2 i CASI-3 tenen un IFOV similar, però en canvi, la dallada del CASI-3 és gairebé 3 cops superior perquè escanneja 1500 píxels simultàniament vs. els 512 de CASI-2.


Dos exemples ja cl ssics en teledetecci 1 2

Dos exemples ja clàssics en Teledetecció (1/2)

NOTES:

(1) Canal TM6 (infraroig tèrmic): resolució espacial inferior (120 m)

(2) Canal P (pancromàtic): resolució espacial superior (10 m)

(3) Canal P (pancromàtic): resolució espectral inferior (6 bits, 64 n.g.)


Dos exemples ja cl ssics en teledetecci 2 2

Dos exemples ja clàssics en Teledetecció (2/2)


Un exemple m s recent modis 1 2

Un exemple més recent: MODIS (1/2)

Acrònim de MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer, espectroradiòmetre captador d'imatges de resolució moderada.

Sensor de teledetecció instal·lat a bord dels satèl·lits Terra i Aqua i destinat majoritàriament a l'estudi de la temperatura de la superfície de la terra, de l'oceà, productivitat primària, cobertes vegetals, núvols, aerosols, vapor d'aigua, perfils de temperatura i incendis.

En la seva configuració més típica, permet obtenir imatges en les regions espectrals del VIS, IRp, IRoc, IRom i IRol, amb una resolució espacial al nadir de 250 m en el VIS i IRp (bandes 1 i 2), 500 m en el VIS, IRp i IRoc (bandes 3 a 7) i de 1000 m en el VIS, IRp, IRoc, IRom i IRol (bandes 8 a 36). Les seves imatges es capturen amb una tecnologia d'escanneig, que permet distribuir escenes que solen presentar una dallada d'uns 2330 km.


Un exemple m s recent modis 2 2

Un exemple més recent: MODIS (2/2)

Informació tècnica del sensor:

General: FOV (º): 110.00 (perpendicular a la traça) Dallada (km): 2330

Subsistemes:

IFOV (mrad): 0.3510 / 0.6816 / 1.2338

Resolució espacial (m): 250 / 500 / 1000

Nombre de mostres (columnes): 9320 / 4660 / 2330

Bandes espectrals (longitud d’ona, nm):

  • 01: [620,670]; 02: [841,876];

  • 03: [459,479]; 04: [545,565]; 05: [1230,1250]; 06: [1628,1652]; 07: [2105,2155];

  • 08: [405,420]; 09: [438,448]; 10: [483,493]; 11: [526,536]; 12: [546,556]; 13: [662,672]; 14: [673,683]; 15: [743,753]; 16: [862,877]; 17: [890,920]; 18: [931,941]; 19: [915,965]; 20: [3660,3840]; 21: [3929,3989]; 22: [3929,3989]; 23: [4020,4080]; 24: [4433,4598]; 25: [4482,4549]; 26: [1360,1390]; 27: [6535,6895]; 28: [7175,7475]; 29: [8400,8700]; 30: [9580,9880]; 31: [10780,11280]; 32: [11770,12270]; 33: [13185,13485]; 34: [13485,13785]; 35: [13785,14085]; 36: [14085,14385]


Un altre exemple m s recent ikonos 2 1 2

Un altre exemple més recent: IKONOS-2 (1/2)

IKONOS: Sèrie de satèl·lits d'òrbita heliosíncrona, polar, circular, gestionada pel GeoEye i destinada al proveïment d'imatges comercials d'alta resolució.

El satèl·lit IKONOS-1 va fallar al seu llançament, el 27 d'abril de 1999; el satèl·lit IKONOS-2, a una altitud nominal de 681 km al perigeu i 709 km a l'apogeu, va ser llançat el 24 de setembre de 1999.

Principal sensor: OSA.


Un altre exemple m s recent ikonos 2 2 2

Un altre exemple més recent: IKONOS-2 (2/2)

OSA: Acrònim d'Optical Sensor Assembly, muntatge de sensor òptic. Sensor destinat majoritàriament a l'obtenció d'imatges d'elevat detall espacial i de MDE. Permet obtenir imatges en les regions espectrals del VIS i l'IRp amb una resolució espacial al nadir més detallada que 1 m a la banda pancromàtica (denominada PAN) i d'uns 4 m a les multispectrals (denominades amb el prefix MS). Les seves escenes presenten una resolució radiomètrica d'11 bits, es capturen amb una tecnologia d'empenta i es distribueixen amb una cobertura territorial d'11 km. El satèl·lit presenta capacitat d'apuntament en totes direccions, amb un camp d'observació d'uns 820 km. El temps de revisita és d'uns 3 dies.

Informació tècnica del sensor:

FOV (°)[c]: 0.92546 (± 30 apuntament lateral)

Dallada (km): 11.0000 ([c] 817.054 camp d'observació)

IFOV (mrad)[c]: 0.001204 (PAN), 0.005874 (MS)

Resolució espacial (m) (PAN): 0.82 (nadiral),1.171 ([c] cas més extrem d'apunt. lateral)

Resolució espacial (m) (MS): 4 (nadiral), 5.714 ([c] cas més extrem d'apunt. lateral)

Nombre de mostres (columnes)[c]: 13414 (PAN) 2750 (MS) - (FOV/IFOV)

Bandes espectrals (longitud d'ona, nm): PAN: [526,929]; MS01: [445,516]; MS02: [506,595]; MS03: [632,698]; MS04: [757,853]


El n nxol de landsat

El nínxol de Landsat


Caracter stiques importants de la teledetecci en general

Característiques importants de la teledetecció en general:

 La visió vertical permet un dimensionat òptim i, per tant, la millor cartografia.

 Mesurar, quantificar

 Mostreig quasi-continu sobre el territori.

 Baix cost si ho comparem amb altres tècniques de cartografia convencional.


Visi sin ptica de la teledetecci

  • Teledetecció vs. treball de camp

  • Dos móns idealment complementaris, però...

  • Des de baix no es dimensiona bé

  • Des de baix es veuen coses que poden ser importants

  • Potser cal renunciar a certa informació perquè no es pot recollir tot

  • És impossible de recórrer tot el territori

  • Necessitat d'informació fàcilment actualitzable

  • L’exactitud en la ubicació no és un bé absolut en tots els casos:

    • - Té sentit la precisió planimètrica tradicional quan en vegetació no és infinitament millorable?

    • - Quines implicacions té això en la formació de bases de dades SIG? (superposició conflictiva, tolerància)


Visi sin ptica de la teledetecci

Característiques importants addicionals del tractament digital:

 Exactitud i objectivitat de la cartografia resultant (d'acord amb la relació [resolució del sensor]/[escala del mapa]).

 Cost encara més baix que amb fotointerpretació.


Visi sin ptica de la teledetecci

Característiques importants de la teledetecció espacial:

 Dades ja informatitzades (argument a desaparèixer).

 Repetitivitat en l'obtenció de les dades (ex. 16 dies en Landsat).

 Especial riquesa de la informació multispectral i multitemporal

 Visió sintètica de grans àrees en pocs segons.

 FOV petit (ex.15° vs 45°)  menys deformacions.

 Cost encara més baix que amb mitjans aeris.


Visi sin ptica de la teledetecci

Principals problemes tècnics de la teledetecció espacial:

* Insuficient resolució espacial (argument cada cop menys vàlid).

* Insuficient capacitat de procés dels equips en augmentar la resolució espacial, espectral o radiomètrica o temporal.

(dolç problema, però!)


Visi sin ptica de la teledetecci

  • Principals problemes tècnics de l'anàlisi digital:

  • * Elements geogràfics repartits entre dos píxels.

  • * Efectes d'il·luminació diferencial.

    •  Tots ells també presents a la fotointerpretació, però en ella són més suavitzables.


Alguns exemples

ALGUNS EXEMPLES


Visi sin ptica de la teledetecci

Detecció de focs: Focs actius al llevant peninsular (Juliol del 94). Imatge NOAA

Cartografia d’incendis: Prades 1985, 1986

Recurrència de focs a Catalunya 1975-1998


Visi sin ptica de la teledetecci

Recuperació de la vegetació després dels focs:


Visi sin ptica de la teledetecci

Cartografia de vegetació i usos del sòl:

Imatge IRS València

Color natural, Fals color

Medi urbà:

Ikonos Barcelona

Ikonos Washington


Breu hist ria de la teledetecci

Breu història de la teledetecció

  • Finals 1850's: Primeres fotografies des d'un globus

  • 1909: Wright pren la primera fotografia des d'un avió

  • 1915: Primera cambra mètrica

  • 1940-45: Desenvolupament de les emulsions en IRC i del radar

  • 1957: Llançament de l'Sputnik

  • 1960: Primer satèl·lit sèrie TIROS

  • 1969: L'Apollo-9 porta 4 cambres amb diferents filtres

  • 1972: Llançament del Landsat-1 (ERTS)


Altres fites importants 1 2

Altres fites importants (1/2)

  • 1964: El Nimbus-1, llançat el 28 d'agost, porta el sensor HRIR (High Resolution Infrared Radiometer), que introdueix la tecnologia d’escaneig transversal per a imatges en l’IR i que continuarà en els satèl·lits 2 i 3 de la sèrie i en moltes altres plataformes.

    • Detalls: IRom [3500,4100 nm (a Nimbus-1 i 2); 3400,4200 nm (a Nimbus-3)] i, en el cas de Nimbus-3, amb una segona banda en l’IRp [700,1300 nm]. Resolució espacial de 8 km (8.5 a N-3) i dallada de 3000 km.

  • 1978: SASS (SeaSat-A Scatterometer System): Primer dispersòmetre de vent instal·lat en una plataforma satel·litària (SeaSat), operatiu del 27 de juny al 10 d'octubre de 1978. De fet, SeaSat va ser la primera missió espacioportada de SAR destinada a usos civils.

    • Detalls: Microones (banda Ku [14.599 GHz]). Resolució espacial de 50 km i dallada entre 500 i 750 km.

  • 2006: Rússia llança el seu primer satèl·lit d’observació de la Terra enterament civil, el RESURS-DK amb el seu sensor Geoton-1, que permet prendre imatges en 4 bandes VIS-IRp amb 1 m de resolució espacial en pancromàtic i 2-3 m en multispectral.


Altres fites importants 2 2

Altres fites importants (2/2)

  • Més dades a: http://spaceflight.nasa.gov/history/shuttle-mir/references/documents/mirhh-part2.pdf (podeu canviar 2 per 1)


La td a l estat espanyol i internacionalment 1 5

La TD a l'Estat espanyol i internacionalment (1/5)

  • Grupo de Trabajo en Teledetección  Asociación Española de Teledetección (1989)

    • Congressos estatals biennals:

      • Barcelona (1985) - València (1987) - Madrid (1989) - Sevilla (1991) - Gran Canaria (1993) - Valladolid (1995) - Santiago de Compostela (1997) - Albacete (1999) - Lleida (2001) - Cáceres (2003) – Tenerife (2005) – Argentina (2007) – Calatayud (2009) – Mieres (2011) – Torrejón de Ardoz (2013)

    • Revista de Teledetección (semestral)

    • Directori ¿Quién es quien?

  • Sociedad Española de Cartografía, Fotogrametría y Teledetección

    • Jornades de treball sobre temes concrets


La td a l estat espanyol i internacionalment 2 5

La TD a l'Estat espanyol i internacionalment (2/5)

  • Institut Cartogràfic de Catalunya (ICC)

    • www.icc.cat. Molta tradició en TD (ortoimatges, cartografia temàtica, etc), projectes internacionals. TD aeroportada (CASI, etc).

  • Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA)

    • www.inta.es. NPOC. TD aeroportada (ATM, etc).

  • Agencia Medioambiente Junta Andalucía, Universitats i Centres de Recerca (IEEC, CREAF - Geografia UAB, València, Alcalá, Valladolid, etc). Instituto Geográfico Nacional, etc.


La td a l estat espanyol i internacionalment 3 5

La TD a l'Estat espanyol i internacionalment (3/5)

  • Europa ~ global

    • European Space Agency (ESA):www.esa.int Satèl·lits Meteosat, ERS, Envisat, etc

    • European Association of Remote Sensing Laboratories(EARSeL): www.earsel.org

  • Europa. Altres

    • França: Centre National d’Études Spatiales (CNES): www.cnes.fr. Groupement pour le Développement de la Télédétection Aérospatiale (GDTA): www.gdta.fr.

    • Regne Unit: Remote Sensing and Photogrammetry Society (RSPSoc): www.rspsoc.org


La td a l estat espanyol i internacionalment 4 5

La TD a l'Estat espanyol i internacionalment (4/5)

  • Estats Units d’Amèrica

    • American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS)

      • www.asprs.org Congressos i jornades diversos. PE&RS

    • National Aeronautics and Space Administration (NASA)

      • www.nasa.gov Centres, com el Goddard(Maryland) o el Jet Propulsion Laboratory (Califòrnia). Sèries de satèl·lits com Terra.

    • National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)

      • www.noaa.gov Sèries de satèl·lits NOAA i GOES

    • United States Geological Survey (USGS)

      • www.usgs.gov EROS Data Center. Distribució d’imatges (Landsat, etc)


La td a l estat espanyol i internacionalment 5 5

La TD a l'Estat espanyol i internacionalment (5/5)

  • Japó

    • Japan Aerospace eXploration Agency (JAXA)

  • Internacional

    • Sociedad de Expertos Latinoamericanos en Percepción Remota (SELPER)

      • www.selper.org Congressos biennals. Butlletí.

    • International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)

      • www.isprs.org Congressos cada 4 anys (..., Amsterdam 2000, Istanbul 2004, Beijing 2008,...)


Td satel lit ria vs aeroportada 1 2

TD satel·litària vs. aeroportada (1/2)

  • Aspectes positius

    • Vols “a la carta” des del punt de vista de:

      • data (meteorologia, fenologia)

      • aspectes tècnics configurables: resolució espacial, espectral, radiomètrica, etc.

    • Possibilitat d’abordar temes de caràcter urgent (quantificar àrees malmeses per incendis, desastres, etc)


Td satel lit ria vs aeroportada 2 2

TD satel·litària vs. aeroportada (2/2)

  • Aspectes negatius i limitacions

    • Menor camp de visió total (visió menys sinòptica)

    • Rectificació geomètrica habitualment més complexa que amb dades de satèl·lit

    • Cost molt superior


Espectre electromagn tic i signatures espectrals

Espectre electromagnètic i signatures espectrals

  • Conceptes bàsics:

    • Radiació: Emissió i propagació d'energia sense necessitat d'un suport material.

    • Ona electromagnètica: Forma que adopta, en la seva propagació, l'energia electromagnètica, segons la teoria ondulatòria

    • Espectre electromagnètic: conjunt de totes les radiacions electromagnètiques conegudes


Espectre electromagn tic

Freqüència (n). Unitats: MHz

14

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

INFRAROIG

MICROONES

RAIGS

RADAR

ULTRAVIOLAT

PROPER

RAIGS - X

MITJÀ

TÈRMIC

GAMMA

RÀDIO, TV.

UHF

VHF

Espectre electromagnètic

0.001

0.01

0.1

1

10

0.1

1

10

100

0.1

1

10

1

10

Longitud d’ona (l). Unitats:

nanòmetres

(nm)

micròmetres

(µm)

centímetres

(cm)

metres

(m)

ESPECTRE VISIBLE

BLAU

VERD

VERMELL

0.4

0.5

0.6

0.7 µm

Font: Chuvieco 2002, modificat


Esquema simplificat

Esquema simplificat

(iii)

(ii)

(i)

  • (i) Reflexió (sensor passiu)

  • (ii) Emissió (sensor passiu)

  • (iii) Reflexió (sensor actiu)

Font: Chuvieco 2002, modificat


Per les coses poden ser m s complexes

...però les coses poden ser més complexes

Font: Chuvieco 2002, modificat


Radiaci solar

Radiació solar

  • La radiació solar que arriba a la part superior de l'atmosfera: 1366 Wm-2 (constant solar)1

  • Aquesta radiació arriba molt modificada a la superfície terrestre per causa de l'absorció i reflexió deguda a l'atmosfera.

  • Aquest fenomen és diferent en les diferents longituds d'ona i segons els materials (molècules, aerosols, partícules) amb què interacciona la radiació; les longituds d'ona curtes es dispersen molt més.

  • Principal responsable, per reflexió, de la teledetecció en el VIS i IR no tèrmic

1 ISO 21348:2007


La radiaci t rmica emesa per la terra

La radiació tèrmica emesa per la Terra

  • És possible aproximar la temperatura de la superfície de l'objecte a partir de la lectura dels sensors.

  • És possible aproximar la temperatura termomètrica (temperatura de l'aire) a partir de la temperatura de la superfície.


Les microones

Les microones

  • Relativament poc usades en sensors passius perquè l’energia que arriba és molt baixa a aquestes λ (píxels molt grans); exemple: SMOS.

  • Independència de les condicions de nebulositat.

  • Comportament i, per tant, tractament, més complex que el visible i infraroig.

  • Menor riquesa multivariant (si més no de moment).


Signatures espectrals

Signatures espectrals

  • Manera característica com una certa coberta reflecteix o emet la radiació a diferents longituds d'ona.

  • Els sensors mesuren “radiància” (~energia).

  • La reflectància és la proporció de radiància reflectida vs. la que havia arribat a la superfície observada.

  • Hi ha comportaments molt constants i coneguts des de fa molts anys, com el fet que la vegetació té una molt alta reflectància en l’infraroig proper.


Exemples de signatures espectrals

70

60

50

80

40

30

aigua

20

vegetació

10

sorra

formigó

0

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

2.4 (m)

neu

% reflectància

Vis NIR SWIR

Exemples de signatures espectrals

Font: Chuvieco 2002, modificat


Alguns factors que poden modificar la resposta espectral

Alguns factors que poden modificar la resposta espectral:

  • 1) Altura solar

  • 2) Orientació

  • 3) Pendent

  • 4) Condicions atmosfèriques

  • 5) Fenologia

  • 6) Sòl

Font: Chuvieco 1996


Naturalesa de les imatges 1 8

Naturalesa de les imatges (1/8)

  • Les imatges s'enregistren com una seqüència de valors, ordenats normalment d'esquerra a dreta i de dalt a baix, si bé alguns formats poden canviar aquest criteri (especialment fent de baix a dalt).

     Estructura com la del model ràster dels SIG, en aquest cas emmagatzemant un píxel a cada cel·la.


Naturalesa de les imatges 2 8

Naturalesa de les imatges (2/8)

  • En alguns formats pot haver-hi capçaleres (headers) amb metadades diverses, com ara:

    • nombre de columnes i files

    • coordenades aproximades, data, hora i posició solar durant l'adquisició

    • processos aplicats en l'estació receptora o distribuïdora

  • En els formats sense capçalera aquestes informacions van en un fitxer a part.


Naturalesa de les imatges 3 8

Naturalesa de les imatges (3/8)

  • Totes les aplicacions professionals treballen sobre formats binaris:

    • menor espai mitjà per píxel

    • accés directe (mai seqüencial)

    • rapidesa de lectura (no cal traducció de text a binari)

    • major independència de dispositiu (obviem ASCII/EBCDIC en la matriu de dades)


Naturalesa de les imatges 4 8

Naturalesa de les imatges (4/8)

  • Estrictament, el cos d'una banda espectral d’una imatge ocupa, en bytes:

    • nColnFilnBytesPerPixel

  • Tanmateix, els formats binaris sobre certs sistemes operatius (VMS) poden tenir agrupats diversos milers de píxels en registres (records), cadascun dels quals sol tenir indicacions en bytes addicionals situats a l'inici o final del registre; en aquest cas les dimensions del fitxer seran superiors al resultat de la fórmula superior.

  • A més, també pot haver-hi metadades addicionals a cada fila (calibració del sensor, per exemple).


Naturalesa de les imatges 5 8

Naturalesa de les imatges (5/8)

  • Molts formats agrupen els diferents canals en un sol fitxer, o en estructures de fitxers consecutius (cas dels suports físics seqüencials, com les CCT). Els més habituals són BSQ, BIL i BIP:

    • BSQ (Band Sequential): Tots el píxels d'un canal espectral s'escriuen seguits fins acabar la imatge i, a continuació, es grava el següent canal espectral i així successivament. Entremig sol haver-hi fitxers de capçalera i de cua. Típic Landsat.


Naturalesa de les imatges 6 8

Naturalesa de les imatges (6/8)

  • BIL (Band Interleaved by Line): Després d'escriure la línia 1 del canal 1 s'escriu la línia 1 del canal 2, etc. A continuació es fa el mateix per a les línies 2, 3,... Típic XS d'SPOT.

  • BIP (Band Interleaved by Pixel):Després d'escriure el píxel 1 del canal 1 s'escriu el píxel 1 del canal 2, etc. A continuació es fa el mateix per a la resta de píxels de la imatge. Poc usat avui, excepte per a imatges de només 3 bandes (RGB) on, per rapidesa de visualització, és la norma.


Naturalesa de les imatges 7 8

Naturalesa de les imatges (7/8)

Exemple suposant 3 canals espectrals:

Font: Chuvieco 2002, modificat


Naturalesa de les imatges 8 8

Naturalesa de les imatges (8/8)

  • La utilització de formats que agrupin bandes té certs avantatges:

    • Estructura més compacta.

    • Menys fitxers oberts simultàniament.

    • Rapidesa d'accés en processos multivariants (classificacions) o per a extreure subimatges [només BIP i BIL].

  • ... però també inconvenients:

    • Menor flexibilitat per a combinar canals de diferents imatges.

    • En certs softwares, necessitat de reescriure una "imatge composta": caldrà més espai de disc.

    • Límit actual en la majoria de S.O. o llenguatges de programació per a un sol fitxer: 2Gbyte.


Correccions geom triques

Correccions geomètriques

Motivació:

  • Eliminar les deformacions produïdes per:

    • la perspectiva de captació

    • els moviments simultanis de rotació terrestre i d'òrbita del satèl·lit

    • l'actitud del sensor

    • el relleu

    • etc

  • Superposar la imatge a mapes i a altres imatges

  • Fer mosaics automàtics de diferents imatges


Correccions radiom triques

Correccions radiomètriques

Motivació:

  • Les imatges que capten els sensors multispectrals presenten problemes d'interpretació deguts, entre altres factors, a:

    • La diferent il·luminació que rep cada píxel en funció de la posició de la font d’energia (Sol, etc) i les característiques de pendent i exposició del píxel.

    • Les diferents condicions atmosfèriques


Correccions radiom triques1

Correccions radiomètriques

L’objectiu de la correcció radiomètrica és obtenir uns valors propers als que es tindrien en el cas d’una recepció perfecta.


Millorament d imatge 1 3

Millorament d'imatge (1/3)

  • Normalment són processos que tenen per objecte millorar la interpretabilitat visual de les imatges.

  • La ment és excel·lent en la interpretació de patrons espacials i en el reconeixement de formes, però l'ull pot tenir dificultats si les diferències radiomètriques entre els objectes són petites.


Millorament d imatge 2 3

Millorament d'imatge (2/3)

  • Dues restriccions:

    • Aquests processos no solen ser adequats per a un processament digital (classificació), ja que sovint es perd l'homogeneïtat horitzontal de la radiometria.

    • Si la imatge conté soroll (stripping, errors puntuals dels detectors) i no es lleva prèviament el que obtindrem és un millorament o realç del soroll.


Millorament d imatge 3 3

Millorament d'imatge (3/3)

  • Processos més típics:

    • Expansió lineal de l'histograma, amb o sense saturació.

    • Equalització

  • Aquests processos poden aplicar-se:

    • Globalment en base a tota la imatge.

    • Globalment en base a una zona de la imatge. Típic si hi ha una zona molt fosca o molt clara o si volem ressaltar quelcom.

    • Localment


Altres transformacions

Altres transformacions

  • És usual obtenir noves bandes per combinacions de les bandes originals. Exemples típics són:

    • Índexs de vegetació:Es basen en l’alta resposta de la vegetació en l’infraroig proper que contrasta amb la baixa resposta en el vermell

      • Simple ratio(SR): IR/R

      • Normalized difference vegetation index (NDVI):

        (IR-R)/(IR+R)

    • Anàlisi de Components Principals (PCA)

    • Transformació Tasselled Cap (TTC)


Obtenci d informaci a partir de les imatges

Obtenció d’informació a partir de les imatges

  • Obtenir mapes categòrics: classificació

    • Classificació supervisada

    • Classificació no supervisada

    • Classificació mixta

    • Classificació borrosa

    • Etc

  • Obtenir variables contínues (temperatura, evapotranspiració, elevacions, etc)

    • Models de regressió lineals i no lineals, simples i múltiples

    • Interferometria

    • Etc


La classificaci mixta com a exemple 1 8

La classificació mixta com a exemple (1/8)

  • Imatges de partida: Només 3 bandes del maig de 1992 i 3 bandes de l’agost de 1993:

    • 0592_3(vermell)

    • 0592_4(infraroig proper)

    • 0592_5(infraroig mitjà)

    • 0893_3(vermell)

    • 0893_4(infraroig proper)

    • 0893_5(infraroig mitjà)


Visi sin ptica de la teledetecci

Maig 1992 RGB(4,5,3)

Agost 1993 RGB(4,5,3)


La classificaci mixta com a exemple 3 8

La classificació mixta com a exemple (3/8)

  • Llegenda desitjada:

    1 Aigua

    2 Urbà

    3 Conreus

    4 Pinedes, Alzinars, Matolls i Prats

    5 Boscos de Caducifolis

  • Àrees d’entrenament 


La classificaci mixta com a exemple 4 8

Classificació no supervisada inicial. Paràmetres:

Categories desitjades:255

Categories finals:219

Llindar de convergència:1%

Iteracions: 20

Mínim nombre de píxels per categoria:4

Etc

La classificació mixta com a exemple (4/8)


La classificaci mixta com a exemple 5 8

Resultat de la classificació no supervisada i detall

La classificació mixta com a exemple (5/8)


La classificaci mixta com a exemple 6 8

La classificació mixta com a exemple (6/8)

Resultat de la classificació mixta (1):

CLASSE TEMÀTICA 1: ne píxels freqüència relativa(%)

classe espectral 0 72 8.867

classe espectral 1 81 9.975

classe espectral 2 73 8.990

classe espectral 3 264 32.512

classe espectral 4 1 0.123

classe espectral 5 143 17.611

classe espectral 6 51 6.281

classe espectral 9 10 1.232

:::

CLASSE TEMÀTICA 2: ne píxels freqüència relativa(%)

classe espectral 85 1 0.170

:::

classe espectral 123 14 2.377

:::

classe espectral 153 32 5.433

::


La classificaci mixta com a exemple 7 8

La classificació mixta com a exemple (7/8)

Resultat de la classificació mixta (2):

CLASSE ESPECTRAL 0: ne píxels freqüència relativa(%)

classe temàtica 1 72 100.000

CLASSE ESPECTRAL 11: ne píxels freqüència relativa(%)

CLASSE ESPECTRAL 90: ne píxels freqüència relativa(%)

classe temàtica 2 3 12.500

classe temàtica 3 2 8.333

classe temàtica 4 19 79.167

:::

-Classes espectrals dins de la classe temàtica nº 1:

0 1 2 3 5 6 9 10 12 13

14 15 22 23 26

-Classes espectrals dins de la classe temàtica nº 2:

110 126 134 142 146 147 150 156 158 159

160 180 185 188 191 194 202 204 205 211

-Etc


Resultat final

Resultat final

Resultat final


Verificaci de resultats

Verificació de resultats

  • Necessitat de verificar la qualitat temàtica de la informació obtinguda.

  • Força habitual en TD, tant quan s’obtenen mapes categòrics com quan s’obtenen mapes d’alguna variable quantitativa contínua.

  • Sol consistir en un mostreig sobre el terreny acompanyat de l’anàlisi estadística pertinent (Matriu de confusions, R2, RMS, etc).


Teledetecci cartografia i sig 1 2

Teledetecció, cartografia i SIG (1/2)

  • Paper de la teledetecció en el món dels SIG i de la cartografia en general:

    • Formació ràpida de cartografia.

    • Formació de cartografia de qualitat (MDE, ortofotomapes).

    • Formació de cartografia de canvis (dinàmica territorial).

    • Etc.

      Problemàtica:

      • Cal interpretar les imatges.

      • La llegenda de vegades no coincideix amb la que voldríem.


Teledetecci cartografia i sig 2 2

Teledetecció, cartografia i SIG (2/2)

  • Paper dels SIG i de la cartografia en el món de la teledetecció :

    • Àrees d'entrenament

    • Models digitals d'elevacions (MDE) i correccions geomètriques i radiomètriques

    • Punts de control

    • Etc.

      Problemàtica:

      • La cartografia convencional no sol tenir bons criteris quant a la precisió temàtica.

      • La cartografia convencional no s'actualitza amb prou periodicitat


  • Login