Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Curso de Teledetección para la Caracterización Ambiental EJERCICIO 3. Corrección Atmosférica LANDSAT
Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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Corrección Atmosférica
La radiación electromagnética captada por los sensores de los satélites atraviesa la atmósfera y es modificada por efecto de la dispersión debido a la interacción con las moléculas y partículas de la atmósfera. La dispersión Rayleigh es producida por las moléculas de los gases atmosféricos y es una de las principales causas de bruma, lo que genera una disminución del contraste de la imagen. El tamaño de las moléculas es inferior a la longitud de onda de la radiación y afecta más a las longitudes de onda corta (Tagestad, 2000). Los valores de los píxeles en las imágenes satelitales expresan la cantidad de energía radiante recibida por el sensor en la forma de valores relativos no calibrados simplemente llamados Números Digitales (ND) o brillo. Para muchas (quizás la mayor parte de las) aplicaciones en la teledetección (como la clasificación de una imagen de fecha única usando clasificación no supervisada), no es necesario convertir estos valores (Eastman, 2004). Pero si se trata de realizar comparaciones entre imágenes de distintas fechas, de las mismas áreas, será necesario realizar las correcciones de los datos de manera que sean comparables. Sin embargo la dispersión y absorción provocada por los aerosoles resulta difícil corregir debido a su variación en el tiempo y el espacio, constituyendo la limitación más severa en la corrección radiométrica de los datos de satélite (Song et al, 2001). Existen varios métodos de corrección atmosférica disponibles, uno de ellos que tiene una aplicación simple y en la que se han obtenido buenos resultados es la técnica de Substracción de Objetos Obscuros (por sus siglas en ingles Dark Object Substraction) (ENVI User´s Guide: Spectral Tools): •
Substracción de Objetos Oscuros (Chuvieco, 2002): El modelo basado en el objeto obscuro fue propuesto por Chaves 1975 y ha sido utilizado en numerosas aplicaciones probablemente por ser de aplicación simple. El punto de partida del método consiste en asumir que las áreas cubiertas con materiales de fuerte absortividad (agua, zonas en sombra) deberían presentar una radiancia espectral muy próxima a cero. En la práctica el Histograma de los ND de la imagen siempre presenta un mínimo superior a ese valor, que se atribuye al efecto de dispersión atmosférica. Así mismo se observa que ese valor mínimo es mayor en las bandas más cortas, disminuyendo hacia el IRC y SWIR. El método consiste en sustraer los valores representativos de esas diferencias, en cada banda, en todos los píxeles de la escena. El método resulta muy sencillo, y es válido para estimar el espesor atmosférico de aerosoles. Esta técnica es válida en datos multiespectrales, pero no debe usarse para los datos hyperspectrales.
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-EJERCICIO 3 Preparación de Imagen LANDSAT CORRECCION ATMOSFERICA Este ejercicio consiste en el Pre procesamiento de las imágenes satelitales, ya que nuestra imagen insumo no cuentan con correcciones de distorsiones por efectos atmosféricos.
Transformación de Imagen Compuesta Cuando generamos imágenes compuestas en Arc Map, el formato en el que se obtiene la imagen compuesta no es reconocido por el programa ENVI, por lo que es necesario cambiar el formato y para esto utilizaremos el programa ERDAS. 1. Para transformar una imagen Landsat a un formato que sea compatible y reconocido por ENVI. a. Abrir ERDAS Imagine , y abrir una vista, clic en DataPrep ventana que se despliega seleccione “Subset Image”.
, en la nueva
b. En la ventana Subset Image, llenar todos los datos solicitados: i. Input File: navegar hacia la imagen compuesta (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) ii. Output File: navegar hacia donde se guardara el producto a crear e
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Ingresar el nombre. Se abrirá una ventana donde correrá el proceso.
c. Al finalizar ya tendremos nuestra imagen en un formato .img descomprimido y reconocible por el programa ENVI.
Corrección Atmosférica de la Imagen 2. Abrir ENVI , seleccione FIle → Open Image File, y navegue hacia la imagen que acabamos de editar. (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/)
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a. Ahora abriremos la imagen utilizando RGB. i. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color ii. Presione No Display y sleccione New Display iii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Layer_ 5 para R Layer_ 4 para G Layer_ 3 para B iv. Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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b. Del menú principal seleccionamos Basic Tools, una nueva ventana se abre, seleccionamos Processing → General Purpose Utilities → Dark Substract En la ventana que se despliega, seleccione dando un clic en la imagen, que aparece en la vista de Select Input File, y presione OK
c. En la ventana Dark Subtraction , i. le pedirá que seleccione el método de substracción a utilizar Subtraction Method, y seleccione Band Minimum (este proceso buscara en toda la imagen los objetos obscuros, puede tomar mucho tiempo, pero crea los resultados más exactos). ii. En la opción Output Result to, seleccione File iii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará el producto a crear (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/) guarde la imagen con el mismo nombre y al final poner “_dos” iv. Y presione OK
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d. Ahora abriremos la imagen procesada, utilizando RGB. v. En la ventana Available Band List, seleccione el botón RGB Color vi. Presione Display #1 y sleccione New Display vii. Luego seleccione las bandas en combinación 5,4,3: Dark Sub Layer_ 5 para R Dark Sub Layer_ 4 para G Dark Sub Layer_ 3 para B viii.
Ahora presione Load RGB y se desplegara la imagen en tres vistas.
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e. Ahora guardamos la imagen en un formato compatible con Arc Map , en la ventana Display #2 seleccione File → Save Image As →Image File , en la nueva venta llene los datos solicitados: i. Ouput File Type: ERDAS IMAGINE ii. Presione Choose y navegue hacia donde se guardará la imagen (C:/GIS/Curso_Teledeteccion/1_Prep_Imagen/Landsat/).
Ahora ya tenemos una imagen con la corrección atmosférica (sin algunos efectos producidos por la dispersión de partículas en la atmosfera).
Referencias Bibliográficas
1. Chuvieco, E. 2002. Teledetección Ambiental. Barcelona. España.
1ª edición revisada ed. Editorial Ariel, S.A,
2. Brizuela, A; Aguirre, C; Velasco, I. Aplicación de métodos de corrección atmosférica de datos Landsat 5 para análisis multitempral. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. 3. Tagestad, J. 2000. Radiometric standardization of adjacent Landsat Thematic Mapper Image for multi-scene mosaics. master of science, Utah State University, Logan, Utah.
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