Consideraciones para elaboraciรณn Mapas de Cobertura, con Imรกgenes Satelitales Betzy Hernรกndez Experta Sistemas de Informaciรณn Geogrรกfica PREVDA-CATHALAC betzy.hernandez@cathalac.org
Factores a Considerar 1. Disponibilidad de imĂĄgenes adecuadas (cobertura regional, nubosidad menos que , resoluciĂłn, AĂąos, costo) 2. Disponibilidad de herramientas Software (costos, disponibilidad de aplicaciones necesarias) 3. Disponibilidad de datos de campo para medir Exactitud 4. Disponibilidad de tiempo y personal
Imágenes Satelitales • • • • • • • • •
Resolución Espacial Resolución Temporal Resolución Espectral Resolución Radiométrica Costos Nubosidad (Época del Año) Cobertura (Regional, nacional, etc.) Disponibilidad de Información (Año a Evaluar) Unidad mínima de Mapeo
Resoluci贸n Espacial
Jensen, 2004
Resoluci贸n Espacial
Jensen, 2004
Comparaci贸n de Im谩genes en Resoluci贸n Espacial
Resolución Temporal Este concepto alude a la frecuencia de cobertura que proporciona el sensor. Periodicidad con la que este adquiere imágenes de la misma porción de la superficie terrestre. El ciclo de cobertura esta en función de las características ópticas de la plataforma.
SatĂŠlites de Orbita Polar de la NASA
SatĂŠlites de Orbita Polar que Pasan en Horas de la Tarde
Periodicidad de los sistemas espaciales Varían de acuerdo a los objetivos fijados para el sensor: • Satélites Metereologicos Información en periodos cortos de tiempo (Observan fenómenos muy dinámicos)
• Satélites de Recursos Naturales Ofrece periodicidad mucho menor Landsat 16 días
Resolucion Temporal
Resoluci贸n Espectral Indica el numero de anchura de las bandas espectrales que pueden discriminar el Sensor. Un sensor ser谩 tanto mas id贸neo cuanto mayor numero de bandas proporcione, ya que facilita la caracterizaci贸n espectral de las distintas cubiertas.
Comparaci贸n de Im谩genes en Resoluci贸n Espectral Satelite
Sensor
Propiedad
Desde
Bandas Espectrales
Landsat 5
TM
NASA / USGS
1984
7
IRS-1C
LISS-III
ISRO
1995
7
SPOT 4
HRVIR
CNES
1998
5
GeoEye
1999
4
Ikonos Landsat 7
ETM+
NASA / USGS
1999*
9
EO-1
ALI
NASA
2000
10
Terra
ASTER
NASA / JAXA
2000
14
EO-1
Hyperion
NASA
2000
242
Terra / Aqua
MODIS
NASA
2000
36
SAC-C
CONAE
2000
3
Quickbird
Digital Globe
2001
4
ENVISAT
MERIS
ESA
2002
15
SPOT 5
HRG
CNES
2002
5
CBERS 2
CCD
INPE / CAST
2003
5
CBERS 2B
CCD / HRC
INPE / CAST
2007
6
LONGITUD DE ONDA
La mayoría de los dispositivos de sensoramiento remoto hacen uso de la energía electromagnética. Sin embargo, el espectro electromagnético es muy amplio y no todas las longitudes de onda son igualmente efectivas para propósitos de sensoramiento remoto. Además, no todas tienen interacciones significativas con los materiales de la superficie de la tierra de interés para nosotros.
WAVELENGTHS (en metros) mas corto
10-11
10-10
GAMMA RAYS
10-9
10-8
X RAYS
10-7
10-6
ULTRA VIOLET
10-5
10-4
10-3
10-2
INFRARED
10-1
101
102
mas largo
RADIO WAVES MICROWAVE
VISIBLE
400
500
600
700 nanometers
1 Amstrog = 0,001 micr贸n ( 碌 ) = 0,000001 de mil铆metro ... Una vez que la onda de despolarizaci贸n
Espectro Electromagnético Espectro visible (0.4 a 0.7 µm) • Máxima radicación solar • Tres bandas azul, verde y rojo • Puede percibir nuestro ojo
Infrarrojo Cercano (IRC 0.7 – 1.3 µm) • Capacidad para distinguir masa vegetales y concentraciones de humedad
Infrarrojo Medio (1.3 a 8µm) • Infrarojo de onda Corta (SWIR) (1.3 y 2.5 µm) Idóneo para estimar el contenido de humedad en la vegetación o suelos. • Infrarojo medio (IRM) (3.7 µm) detección de focos de alta temperatura (Incendios y Volcanes Activos)
Infrarojo Lejano o Térmico (IRT, 8 a 14 µm) • Porción emisiva del espectro terrestre, calor proveniente de la tierra.
Micro Ondas (M, por encima de 1 mm) • Tipo de energía bastante transparente a la cubierta nubosa
Costos
% Nubosidad Fechas de Adquisición Época Lluviosa Mayo – Noviembre Épocas Secas Diciembre- Abril
Cobertura
Cantidad de Imagenes
Disponibilidad de Informaci贸n
A帽o a evaluar
Disponibilidad de Informaci贸n
Cobertura
Unidad MĂnima de Mapeo
Software • Costo • Disponibilidad de Aplicaciones Necesarias
Disponivilidad de Software • • • • • • • • • •
ArcGIS BEAM ENVI ER Mapper ERDAS Imagine Grass IDRISI Kilimanjaro ILWIS Intergraph Image Analyst PCI Geomatica
Tiempo y Personal • El tiempo esta relacionada con el tamaño del área de interés (sitio versus país versus región), y la escala / resolución espacial deseada • Capacidades del personal – Una buena especialista de SIG no necesariamente es una buena especialista de teledetección
Exactitud • Numero de Puntos • Detalle de la informacion