Análisis del Lago Atitlán,, Guatemala Atitlán con el Satélite WorldVie -2 WorldViewWorldView Elaborado por la División de Investigación Aplicada y Desarrollo del Centro del Agua del Trópico Húmedo para América Latina y el Caribe (CATHALAC) en colaboración con NASA, USAID, DigitalGlobe i it lGl b y GeoSolutions G S l ti C Consulting, lti Inc.
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Revisión General 1. 2. 3. 4 4. 5. 6 6. 7. 8.
Contexto Objetivos Especificaciones Técnicas de la Imagen P Procesamiento i t y Análisis A áli i Discusión Futuras Investigaciones Referencias Software Utilizado
1. Contexto (p (pt1)) •
En el 1972, 1972, fue lanzado por NASA el primer satélite para la teledetección ambiental, Landsat -1.
•
Hasta el lanzamiento de Ikonos por Space Imaging Inc. Inc. (ahora GeoEye,, Inc. GeoEye Inc.) en 1999 1999,, la teledetección ambiental fue dominada por satélites de mediana resolución( resolución(10 10-60 1060m) m)
•
En el 2001, 2001, DigitalGlobe, DigitalGlobe, Inc. Inc. lanzó el satélite Quickbird que, hasta el lanzamiento de GeoEye GeoEye--1 en 2008 2008,, fue el satélite comercial de mayor resolución espacial (0.6m)
•
En el 2009, 2009, DigitalGlobe, DigitalGlobe g , Inc. Inc. Nuevamente lanzó otro satélite, el WorldView--2 (después del lanzamiento de WorldView WorldView WorldView--1 en 2007) 2007) que tiene una resolución espacial de 0.5 m y hasta el presente es el satélite comercial con la mayor resolución espacial
1. Contexto (p (pt2))
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Antes de WorldView WorldView--2, todos los satélites de alta resolución (p.e. el Ikonos,, FormosatIkonos Formosat-2, GeoEyeGeoEye-1, SPOTSPOT-5) seguían la misma formula con los mismos canales espectrales espectrales: p : azul,, verde,, roja, j , y infrarroja j cercana Con WorldViewWorldView-2, DigitalGlobe expandiendo los límites de las capacidades del sensor, al incluir 4 bandas nuevas (violeta, amarillo, ‘red edge’ edge g ’ y otro infrarroja j cercana cercana)). GeoSolutions Consulting, Inc Inc.., el distribuidor regional de productos de DigitalGlobe facilitó a CATHALAC (centro de investigación), una imagen de WorldViewWorldView o d e -2 pa para ae el Lago ago Atitlán á de Gua Guatemala e a a do donde de a partir pa de del 2009 se ha detectado a través de teledetección, grandes floraciones de Cianobacterias Cianobacterias.. Aunque el WorldView WorldView--2 tiene mejor resolución que sus antecesores, estamos más interesados en las capacidades de sus nuevas canales espectrales, para aplicación en futuras investigaciones. investigaciones.
2. Objetivos i.
Análisis a través del procesamiento de la imagen WorldViewWorldView-2 para identificar rasgos en una área piloto de la cuenca del Lago Atitlán,, Guatemala Atitlán
ii.
Comparar datos e información generada por WorldViewWorldView-2 con otros sensores satelitales como EO EO--1 ALI, Landsat TM, Terra ASTER (tomadas (t d en la l misma i época é del d l año) y ortofotos (MAGA, 2006).
3. Especificaciones T茅cnicas de WV2 d la l Imagen I Fecha: Febrero 2010 8 bandas b d espectrales, t l con resoluci贸n espacial de 2 metros 1 banda pancromatica, pancromatica con resoluci贸n espacial de 0.5 metros
Bandas Espectrales del WV2
Comparación de Bandas Espectrales con diferentes Imágenes g Satélites Landsat 1-7 MSS TM / ETM+ I
II
III
0.400 0.445 0 475 0.475 0.510 0.575 0.590 0.650 0.70 0.75 0.80 0.85 1.20 1.30 1.55 1.60 2.10 2.20
Violet Indigo Blue Green 1: 0.5 - 0.6 Yellow Orange Red 2: 0.6 - 0.7 Near IR 3: 0.7 - 0.8 4: 0.8 - 1.1
1: 00.45 45 - 00.52 52 2: 0.52 - 0.60
1: 0.52 - 0.6
3: 0.63 - 0.69
2: 0.63 - 0.69
4: 0.76 - 0.90
3: 0.76 - 0.86
EO-1 ALI 1: 0.433 - 0.453
SPOT-5 HRG
Ikonos
3.00 TIR 8.00
4: 1.6 - 1.7
7: 2.08 - 2.35 5: 2.145 - 2.185 6: 2.185 - 2.225 7: 2.235 - 2.285 8: 2.295 - 2.365 9: 2.360 - 2.430
Quickbird
2: 00.45 45 - 00.515 515 1: 00.445 445 - 00.516 516 1: 0.45 0 45 - 00.80 80 1: 0.45 0 45 - 00.52 52 3: 0.525 - 0.605 1: 0.50 - 0.59 2: 0.506 - 0.595 2: 0.51 - 0.58 2: 0.52 - 0.60
4: 0.63 - 0.69
WorldView-2
2: 00.45 45 - 00.51 51 3: 0.51 - 0.58 4: 0.585 - 0.625
2: 0.61 - 0.68 3: 0.632 - 0.698 3: 0.655 - 0.69 3: 0.63 - 0.69
5: 0.63 - 0.69 6: 0.705 - 0.745 5: 0.775 - 0.805 3: 0.78 - 0.89 4: 0.757 - 0.853 4: 0.78 - 0.92 4: 0.76 - 0.90 7: 0.77 - 0.895 8: 0.86 - 1.04
Mid IR 5: 1.55 - 1.75
GeoEye-1
1: 0.40 - 0.45
6: 0.845 - 0.89 7: 1.2 - 1.3
2.30 IV.
Terra ASTER
8: 1.55 - 1.75
4: 1.58 - 1.75
9: 2.08 - 2.35
10: 8.125 - 8.475 11 88.475 11: 475 - 88.825 825 12: 8.925 - 9.275 6: 10.4 - 12.5 13: 10.25 - 10.95 14: 10.95 - 11.65
14.00
Tabla elaborada por CATHALAC.
4. 4 Procesamiento y Análisis • Ortorectificación de las imágenes • Comparación C ió de d cambios bi 2006 (ortofoto, ( t f t MAGA) al 2010 (imagen WV2) • Índices Í di d de V Vegetación t ió NDVI ( (nir (niri -r)/( r)/(nir+r )/(nir+r) i+)) • Delimitación de los cuerpos de Agua, para identificar cambios de la superficie • Batimetría • Firmas Fi espectrales t l • Análisis de mezclas espectrales
ORTORECTIFICACIÓN DE LAS IMÁGENES Utilizando Modelos de Elevación Digital (por sus siglas i l en iingles, l DEM) La ortorectificación de las imágenes es necesario para corregir la de distorsión debido a la curvatura de la tierra . Incluso las imágenes g zonas topográficas planas tienen distorsiones debido a la irregular de la tierra y al sensor utilizado.
Imagen Cruda
Ortorectificaci贸n - DEM 90 mts. mts. SRTM
Ortorectificaci贸n - DEM 20 mts mts..
Análisis de Resultados Para la ortorectificación de imágenes de alta resolución es preciso la utilización de DEM igualmente de alta resolución, resolución para la obtener una imagen con mayor precisión y para corregir variaciones de escala y deformaciones del relieve del terreno terreno.
Ahora o a pode podemos os hacer ace una comparación visual de de ca cambios, b os, entre los años 2006 (Ortofotos (Ortofotos,, MAGA) y g WV2)) el año 2010 ((Imagen
Para ver aplicaci贸n de los cambios 2006 y 2010 2010,, en su celular
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Municipios Solol谩
San Pedro la Laguna
Santiago Atitl谩n
Sololรก
Santiago Atitlรกn
San Pedro la Laguna
Análisis de Resultados Los principales cambios detectados a partir del año 2006 al 2010, correspondían principalmente a la reubicación de infraestructura localizado en la desembocadura del río Quiscab en el municipio de Sololá, expansión de áreas urbanas en el municipio de Santiago Atitlán, Atitlán creación de red vial en el municipio de San Pedro la Laguna.
Í Índice de Vegetación ó de Diferencia Normalizada (NDVI) ( ((nir nir--r)/( r)/(nir+r nir+r)) ) Este Índice es utilizado para estimar cantidad, calidad y desarrollo de l las vegetación. t ió Este E t Índice Í di esta t relacionado l i d directamente di t t con la l capacidad fotosintética y por lo tanto con la absorción de energía por la cobertura arbórea.
Para ver aplicaci贸n del NDVI con la Imagen WV WV2 2, en su celular
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Sombra
Análisis de Resultados C Con ell NDVI se puede d apreciar i en detalle: d t ll las áreas con cobertura vegetal (incluso dentro de áreas urbanas). las áreas con alta exposición del suelo o urbanizadas. las áreas con moderada exposición de suelo o urbanizadas. las áreas con actividad fotosintética baja. cuerpos p de agua g o áreas con altos contenidos de humedad.
Áreas con vegetación Á t ió y con fuertes f t pendientes, di t dieron como resultado baja actividad fotosintética, esto debido a la sombra q que altera los reflectancia captada por el sensor, dando como resultado errores en estas áreas.
Delimitación de los cuerpos de Agua, para identificar cambios en la superficie Para calcular P l l l extensión la t ió en superficie fi i del d l lago l se utilizó tili ó imágenes satelitales Landsat TM5 del año 1988 y 2009.
Antes Año 1,988 125.26 km2
Después Año 2,009 122.34 km2
Los cambios en la superficie del lago en 21 años, fue una disminución de la superficie del lago de 2.92 kilómetros p cuadrados aproximadamente.
Extracciรณn Cuerpos de Agua Utilizando tili d imรกgenes i รก WV2 2
Comparaci贸n de Cambios de Ni Nivell d dell LLago
An谩lisis de Resultados Con esta imagen de alta resoluci贸n se puede apreciar los cambios en la superficie del lago con bastante detalle. En la desembocadura del rio Quiscab, se pude observar la intromisi贸n de suelo hasta 43 metros dentro del lago. lago
Batimetría Si la columna de agua es excepcionalmente limpia, es posible ver la superficie de la profundidad hasta los 10 a 30 metros, mediante la detección de la longitud de onda de la banda entre 0.45 – 0.52 µm (Jensen, J.R. 2007). De acuerdo al mapa de Batimetría del Instituto Geográfico Nacional de Guatemala, este lago alcanza profundidades mayores a los 350 metros. metros Por lo que la detección de la columna de agua a través de las imágenes óptica es posible únicamente en las orillas del lago que alcancen profundidades no mayores a los 30 metros. metros
Sedimentos
Sedimentos
85Â Â mts.
Clorofila
Análisis de Resultados •
Los resultados relativos de la profundidad del lago nos permitió identificar componentes orgánicos e inorgánicos tales como clorofila y sedimentos en suspensión, suspensión hasta aproximadamente 30 metros de profundidad.
•
A través t é del d l procesamiento i t para identificar id tifi l batimetría la b ti t í del d l lago, pudimos con esto cerciorarnos que las descargas de sedimentos y materia orgánica son evidentes principalmente en el río Panajachel, Panajachel llegando estos hasta 85 metros desde la orilla del lago y el rio Quiscab hasta 38 metros dentro del lago.
•
También se observó obser ó concentraciones de clorofila en el agua, ag a localizada en la orilla principalmente en áreas cercanas a los centros poblados.
Firmas Espectrales Cada cobertura ofrece un comportamiento espectral típico, típico en función de las características de sus componentes que se denominan firmas espectrales o patrón de respuesta espectral el conocimiento de esos rasgos espectrales resulta espectral, muy interesante para proceder a una interpretación más razonable de la imagen (Chuvieco, 2002).
Suelo
Cuerpos p de Agua g
Vegetaci贸n Arb贸rea
Vegetaci贸n Caducifolia
Clorofila dentro del Lago
Vegetaci贸n
Agricultura
Análisis de Resultados De acuerdo a la respuesta espectral de la cobertura evaluada se pudo identificar que la clorofila dentro del agua, tiene un comportamiento similar i i a las muestras de agricultura i y bosques caducifolios principalmente en los 0.4µm a los 0.55 µm del espectro µ p electromagnético, g , y en el resto del área del espectro tiene un comportamiento similar al agua.
Firmas Espectrales Cada cobertura ofrece un comportamiento espectral típico, típico en función de las características de sus componentes que se denominan firmas espectrales o patrón de respuesta espectral el conocimiento de esos rasgos espectrales resulta espectral, muy interesante para proceder a una interpretación más razonable de la imagen (Chuvieco, 2002).
WV2
ASTER
Análisis de Resultados • Las 8 bandas de la imagen g WV2 dentro del visible y el infrarrojo cercano, permite visualizar con más detalle el comportamiento de las firmas espectrales dentro de esta área del espectro, espectro a comparación de las imágenes ASTER que poseen únicamente 3 bandas (de las 14 bandas) dentro del visible y el i f infrarrojo j cercano, ell resto t se encuentra t distribuida di t ib id principalmente en el infrarrojo medio y térmico.
Análisis de Mezclas Espectrales A través de esta técnica es posible estimar en A través de esta técnica es posible estimar en porcentaje áreas con mayor exposición de suelo. suelo
WV2
ASTER
WV2
ASTER
Análisis de Resultados Revisando para similar fecha, la misma área de estudio comparando la imagen WV2 y ASTER, se puede apreciar en la primera el detalle entre las diferencias de media y alta exposición de suelo, a diferencia de las segunda imagen ASTER no se apreciaba i b l la dif diferencia i entre t estas t características. Esto posiblemente se deba a la resolución espacial y espectral de las imágenes.
5. Discusión: Problemas encontrados t d • La ortorectificacion duró 2.5 horas para correr la ortoorto-rectificación en ENVI, con la imagen multi multi--espectral. • Las sombra p por la topografía, p g afectaban los resultados de NDVI
6. 6 Futuras Investigaciones • Validacion del trabajo en el campo • Evaluacion de la degradacion de bosques y copas cerradas • Identificación de las firmas espectrales de áreas con Café. Café • Calibracion de para facilitar comparacion entre las mismas imágenes WV2 y con imagenes de otros sensores. sensores.
7. 7 Referencias •
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Aranoff, S. 2005. Remote Sensing for GIS Managers. First Edition. ESRI Press. 487 pp.
Chander, G Chander G., Markham Markham, B.L., B L and D.L. D L Helder. Helder 2009. 2009 “Summary Summary of Current Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors.” Remote Sensing of Environment 113: 893-903 Ch i t Cherrington, E.A., E A Ek, Ek E., E Cho, Ch P., P Howell, H ll B.F., BF H Hernandez, d B B.E., E Anderson, E.R., Flores, A.I., Garcia, B.C., Sempris, E., and D.E. Irwin. (2010) “Forest Cover and Deforestation in Belize: 1980-2010.” Technical report. Water Center for the Humid Tropics of Latin America and the Caribbean / NASA / Belize Beli e Ministry Ministr of Natural Nat ral Resources and the Environment. Panama City, Panama. 42 pp. http://www.servir.net/servir_bz_forest_cover_1980-2010.pdf
Jensen, J.R. 2007. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. Second Edition. Prentice Hall. 592 pp.
Lillesand, T.M., Lillesand T M Kiefer, Kiefer R.W., R W and J.W. J W Chipman. Chipman 2007. 2007 Remote Sensing & Image Interpretation. Sixth Edition. Wiley & Sons. 756 pp.
8. Software Utilizados 8. Software Utilizados • ESRI Arc ESRI Arc Map ® • ITT ENVI ®
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