Katmandú a lo largo del tiempo en imágenes ópticas - continuación


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Unsupervised classification of Kathmandu
 
Clasificación no supervisada de Katmandú
 
 
Clasificación de imágenes multiespectrales
 
Trabajo preparatorio

El objetivo del ejercicio siguiente es conocer mejor Katmandú utilizando la clasificación de imágenes. Tal vez imagines que basta con pulsar un botón, pero no es así. Se requiere investigación, conocimientos y precisión.

En los ejercicios siguientes aplicaremos distintos métodos de clasificación. Se busca la comprensión de los principios de la clasificación de imágenes y la comparación de los resultados obtenidos por métodos distintos.

La clasificación es una herramienta muy útil para recuperar información destinada a la planificación, el control y las actualizaciones cartográficas. Es un método comparativamente económico y fácil para obtener información sobre la cubierta terrestre, el uso del suelo y los cambios en el terreno, en particular en zonas remotas o inaccesibles. Sin embargo, incluso en partes muy conocidas del mundo, las imágenes de satélite forman parte de nuestra vida cotidiana. Basta pensar en los informes meteorológicos diarios de la televisión y sus animaciones de nubes. La Unión Europea es un buen ejemplo de la utilización de clasificaciones.

Los agricultores son supervisados desde satélites y las clasificaciones muestran las porciones de tierra cultivada y sin explotar al Ministerio de Agricultura. Las ayudas económicas se conceden de manera proporcional a la tierra sin cultivar. ¿De qué otro modo, si no fuera con satélites, se podrían verificar las afirmaciones de los agricultores?

Las imágenes de satélite y los mapas de clasificación también se utilizan en la cartografía. Piensa en la exactitud con que se trazan los límites de las masas boscosas en los mapas topográficos. Se toman de imágenes de satélite y de sus productos de tratamiento de imágenes.

Cualquier clasificación digital, supervisada o no, es sólo la base de una adaptación posterior. No es posible producir una clasificación precisa y útil sin intervención manual. El procesamiento de la información que realiza el cerebro humano permite aplicar procedimientos más complejos que un programa informático. Abundan las relaciones complejas entre los distintos tipos de superficie que las diferencias espectrales o geométricas no pueden abarcar.

En los siguientes ejercicios sólo podremos generar clasificaciones de alto nivel de Katmandú, debido a la enorme complejidad que comportan. Empezaremos por un ejercicio manual para indicar el método de trabajo y obtener un conocimiento general de los tipos de superficie de la ciudad. Además, realizarás un bonito mapa dibujado a mano que podrías considerar como una obra de arte personal.

Ese mapa se superpondrá a una clasificación digital, para poder comparar los resultados de la clasificación manual con los de la digital de bajo nivel. Para poder superponer nuestra clasificación manual a la imagen clasificada digitalmente, es necesario georreferenciar el mapa dibujado a mano. La manera más sencilla de hacerlo es incluir puntos de control terrestre en la imagen de falso color 4, 5, 3 y copiarlos al papel de calcar.

Abre en LEOWorks la imagen Kathmandu_Landsat_Band_453.tif creada en el ejercicio Combinación de falso color.

Utilizamos la herramienta GIS de LEOWorks para incluir los puntos de control terrestre. Amplía la imagen hasta ocupar toda la pantalla. A continuación selecciona GIS en la barra de herramientas. Se abre un menú emergente. Elige File>New Theme, asigna el nombre "GCP" al tema y selecciona Polyline. Para iniciar el dibujo selecciona Edit>Start Edit.

Dibuja 8 marcas de registro, una en cada esquina de la imagen y las otras en los márgenes, entre las esquinas. Selecciona Edit>Stop Edit para dejar de dibujar. Guarda el tema "GCP" en tu carpeta Katmandú.

Imprime la imagen. Selecciona Print... (Imprimir), cambia la escala a 100000 e imprime la imagen.


Clasificación manual

Fija una hoja de papel de calcar a la impresión. Cerciórate de que los dos papeles están bien asegurados, de modo que ninguno de ellos se separe.

En primer lugar, copia con un lápiz negro las marcas de registro en el papel de calcar.


El paso siguiente es clasificar la imagen. En general, puedes seleccionar las clases que desees. Sin embargo, lo siguiente puede ayudarte a seleccionar clases útiles:
 
 
Manual High Level Classification of Kathmandu
   
Katmandú - clasificación manual de nivel alto
 
Clases de alto nivel
  • Ríos
  • Zonas densamente pobladas
  • Zonas menos pobladas
  • Pistas de aterrizaje de aeropuertos
  • Bosque y arbustos
  • Pastizales y tierras de cultivo
Para obtener una clasificación útil y precisa, es necesario emplear material adicional, como imágenes de alta resolución, mapas urbanos o investigaciones personales acerca de los aspectos de interés.

Una manera sencilla de obtener un mapa que incluya Katmandú es utilizar http://maps.google.com.

Descarga Imágenes de Proba como ZIP-file.

Para imágenes de alta resolución, la ESA suministra sus imágenes de Proba de Katmandú. La resolución de las imágenes es de 5 metros.

La nave Proba (Project for On-Board Autonomy) de la ESA es uno de los satélites pequeños más avanzados que se hayan enviado jamás al espacio. Se lanzó en 2002 y es una misión de demostración de tecnología que lleva a cabo tareas autónomas de orientación, navegación, control, planificación a bordo y gestión de carga útil. Su carga útil incluye un generador de imágenes multiespectral compacto y una cámara de alta resolución que se utiliza para captar datos de observación terrestre.

Para obtener más información, consulta sitio Proba de ESA.
 
 
Unsupervised Classification of Kathmandu
 
Clasificación no supervisada de Katmandú usando imagen térmica
 
 
Si tienes dificultades para localizar los ríos, utiliza la imagen térmica Kathmandu_Landsat_2001_Band_61.tif. El agua tarda mucho más que el suelo en calentarse y se ve más oscura en una imagen térmica que mide la temperatura de la Tierra.

Es preciso mejorar la imagen térmica para poder obtener una visión más clara de la zona en la imagen. Elige Enhance>Interactive Stretching. Aparece un histograma. Desplaza la barra azul izquierda de Input Histogram al punto inicial izquierdo de Input Histogram. A continuación desplaza la barra roja derecha al punto inicial derecho del histograma y haz clic en Apply.

En este momento ya deberías contar con material suficiente para clasificar la imagen de falso color. Utiliza distintos colores y texturas para dibujar y rellenar las distintas características de la imagen. No entres en demasiados detalles. Este ejercicio ayuda a entender el método de clasificación.

Para volver a utilizar el dibujo, escanéalo y guárdalo como "HLC_Kathmandu.tif" en tu carpeta Katmandú.

¿Cuántas pistas hay en el aeropuerto?

¿Cuál es el nombre de la ciudad al sur (centro)?

¿Cómo se llama el río principal que cruza la ciudad desde el sudoeste al este?

¿Por qué los pastizales y las tierras de cultivo de las imágenes de 2001 son difíciles de identificar?

¿Cuál de los objetos topográficos muestra mayor densidad forestal?

En un mapa de Katmandú, intenta determinar cuál es el uso de los pastizales al este del centro urbano de Katmandú.

 
 
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Last update: 22 mayo 2013


Ciudades


Katmandú

 •  Introducción (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEM8KWJIWZF_0.html)
 •  Antecedentes (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEM9LWJIWZF_0.html)

Ejercicios

 •  Hoja de trabajo (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEMYRWJIWZF_0.html)
 •  Imágen de radar (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEMGYWJIWZF_0.html)
 •  Ahora y antes en imágenes ópticas (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEM2JXJIWZF_0.html)
 •  Vista general en imágenes ópticas (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEMCQXJIWZF_0.html)
 •  Detección zonas urbanas (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEMIX0KIWZF_0.html)

Links

 •  Referencias (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Global_ES/SEMPOF7JT2G_0.html)
 •  ESA's Proba website (http://www.esa.int/SPECIALS/Proba_web_site/index.html)
 •  The Landsat programme (http://landsat.gsfc.nasa.gov/)
 •  ¿Qué es la teledetección? (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_ES/SEMO1U3FEXF_0.html)

Eduspace - Software

 •  LEOWorks 3 (http://esamultimedia.esa.int/multimedia/LEOWorks3.exe)
 •  ArcExplorer (http://esamultimedia.esa.int/multimedia/eduspace/ae2setup.zip)

Eduspace - Download

 •  kathmandu.zip (http://esamultimedia.esa.int/multimedia/eduspace/kathmandu.zip)
 •  Technical information about Landsat bands (PDF) (http://esamultimedia.esa.int/docs/eduspace/Technical_data_LANDSAT_bands.pdf)
 •  Kathmandu_Proba.zip (http://esamultimedia.esa.int/docs/eduspace/Kathmandu_Proba_20040505.zip)