Tipos de imágenes y datos ráster utilizados en imágenes y teledetección

Disponible con licencia de Image Analyst.

Las imágenes de teledetección se obtienen mediante una plataforma de satélite, aeronave o dron. No todas las imágenes de teledetección son iguales y, en general, se recopilan para satisfacer los requisitos del proyecto. Las condiciones de cada proyecto impulsan los requisitos de recopilación y procesamiento de imágenes, que distinguen los tipos de imágenes por categorías. El primer nivel de distinción es el contenido de información contenido en las imágenes y las características geométricas de las imágenes. Tanto si las imágenes se analizan o procesan visualmente mediante técnicas de procesamiento de imágenes de teledetección, factores como la unidad de representación cartográfica mínima, el ancho y la colocación de bandas espectrales y la precisión geoposicional, determine la idoneidad de determinados tipos de imágenes para los objetivos y requisitos de su proyecto.

Contenido de información de las imágenes

La naturaleza de la información contenida en las imágenes depende fundamentalmente de tres tipos de resolución: espacial, espectral y temporal, todas ellas con influencia en la unidad de representación cartográfica mínima de un proyecto.

Resolución espacial

La resolución espacial se refiere al tamaño de los píxeles (elementos de imagen) del terreno que componen la imagen, lo que se denomina con frecuencia "distancia de la muestra terrestre" (GSD). Se trata de una función tanto de la capacidad del sensor como de la altura de vuelo del sensor. La GSD determina el nivel de detalle espacial y los tipos de entidades visibles en la imagen. Generalmente, cuanto más pequeño es el tamaño de píxel, mayor es el detalle contenido en la imagen. Los tamaños de píxel pequeños, por ejemplo, de 3 pulgadas o 10 centímetros, generan archivos muy grandes que pueden resultar difíciles de procesar, almacenar y administrar. Las técnicas de extracción de entidades pueden funcionar bien con una GSD, pero resultar inviables con otras GSD, y es algo que también se debe tener en cuenta. Un tamaño de píxel pequeño no siempre es adecuado para un proyecto determinado, por ejemplo, la clasificación de cobertura del suelo de un estado, provincia o país. La resolución espacial está estrechamente asociada a la unidad de representación cartográfica mínima de un proyecto, dado que se requiere un número suficiente de píxeles para identificar una entidad.

Resolución espectral

La resolución espectral depende del sensor y mide porciones del espectro electromagnético. Las características espectrales de un sensor se componen del número de bandas de imagen, las longitudes de onda de las bandas, la anchura espectral de las bandas y la relación de señal a ruido. La resolución espectral se refiere a la capacidad del sensor para medir la firma espectral de una entidad. Estas características determinan el tipo de entidades y fenómenos que pueden detectarse y cartografiarse. Los sensores multiespectrales recopilan cuatro o más bandas no superpuestas que son relativamente anchas (de 50 a 80 nanómetros) y posicionadas para distinguir categorías amplias de entidades, tales como vegetación, tierra, agua y entidades artificiales. Los sensores hiperespectrales recopilan un gran número de bandas estrechas (más de 100, de 5 a 10 nanómetros) posicionadas estratégicamente para detectar partes específicas de la firma espectral de una entidad. Los sensores hiperespectrales proporcionan una información más detallada, por ejemplo, de especies vegetales, calidad del agua o características de un material. Los sensores hiperespectrales son menos comunes que los sensores multiespectrales, ya que se suelen implementar en una aeronave, son más costosos y requieren conocimientos especializados para su manejo y para el procesamiento y análisis de los datos.

Muchos sensores funcionan en la parte no visible del espectro, por ejemplo, los sensores térmicos de infrarrojos. Su tecnología es electro-óptica, pero recopilan una parte del espectro que representa calor emitido, en lugar de energía solar reflejada. Geométricamente, esto sensores son similares a los de otras imágenes electro-ópticas, pero detectan áreas del espectro electromagnético que no son visibles para el ojo.

También se trata de sensores activos, por ejemplo los de radar, que proporcionan su propia iluminación. Estos sensores funcionan con frecuencias mucho más largas que sus equivalentes electro-ópticos y proporcionan imágenes con geometrías que también parten de la geometría de la perspectiva.

Resolución temporal

La resolución temporal se refiere a la frecuencia de cobertura de una ubicación geográfica, normalmente mediante una clase de plataformas de sensor de satélite. Se determina mediante un número de sobrevuelos de satélite, la mecánica orbital y la agilidad de la plataforma de sensor. En el caso de los satélites que apuntan hacia la tierra siguiendo una línea vertical descendente, como es el caso de la serie Landsat, la resolución temporal es de 16 días para abarcar una misma ubicación geográfica. La excepción la ponen los satélites geoestacionarios, por ejemplo, los satélites meteorológicos, dotados de una resolución espacial gruesa. Los satélites de mayor resolución presentan una mayor frecuencia temporal debido a la implementación de múltiples sistemas de sensor similares en órbitas complementarias, además de la posibilidad de apuntar el sensor fuera del nadir respecto de la visualización vertical. Aunque la visualización fuera del nadir resulta en una mayor resolución temporal, incluso con cobertura diaria de una misma ubicación geográfica, las imágenes son oblicuas y presentan una mayor GSD.

Con la llegada de la tecnología de drones de imagen, la resolución temporal ha aumentado drásticamente. Los drones son capaces de monitorizar una ubicación una vez al día, varias veces al día o de forma continua. Esta tecnología ha hecho posible muchos tipos de aplicaciones de monitorización que antes resultaban inviables.

Nota:

La extensión de cobertura de un sistema de imágenes de teledetección es otro factor importante a la hora de considerar el tipo de imágenes apropiado para un proyecto. La extensión de las imágenes se refiere a la huella del sensor, es decir, su cobertura del terreno. Los sensores de satélite presentan una huella muy grande, por lo general de 10 a 200 kilómetros o más, mientras que los sensores aéreos presentan una huella considerablemente menor, de muchos cientos de metros por imagen, en función del sensor y de la altura de vuelo. Los drones presentan una huella pequeña de decenas de metros.

Características geométricas de las imágenes

Para los fines del SIG, las imágenes se clasifican en seis categorías en función de su geometría. Cada distinción afecta a la utilidad de la imagen para ciertas aplicaciones o prácticas. También afecta a la forma de gestionar las imágenes en la aplicación para conseguir unos resultados óptimos. Ciertos tipos imágenes se gestionan mejor centrándose en las imágenes, mientras que otras se deben manejar centrándose en el mapa. Por ejemplo, las imágenes verticales y las imágenes de mapa base se deben manejar centrándose en el mapa. Las imágenes oblicuas y de movimiento se gestionan por lo general centrándose en las imágenes, posiblemente con la opción de cambiar al modo de mapa dependiendo del grado de oblicuidad. Las imágenes estéreo requieren el manejo en el modo centrado las imágenes dentro de una vista estéreo dedicada. Por último, las imágenes no presentan suficiente información de posicionamiento geométrico y se deben manejar en una ventana emergente separada. Cada tipo de imágenes tienen usos y limitaciones dependientes de la geometría:

  • Mapa base de imágenes: una imagen o recopilación de teselas de imagen procesadas y ortorrectificadas que representa la integridad de un mapa y se utiliza como referencia. Los mapas base de imágenes se utilizan habitualmente como telón de fondo de los datos SIG para aportar contexto y, con frecuencia, se someten a un balance de color para un óptimo atractivo visual. Por tanto, pueden no ser adecuadas para la extracción automatizada de entidades.
  • Imágenes verticales: imágenes recopiladas para fines cartográficos y que presentan metadatos de geoposicionamiento asociados. Su finalidad principal es producir mapas base geométricamente precisos, además de permitir la extracción automatizada o semiautomatizada de entidades.
  • Imágenes oblicuas: imágenes recopiladas con ángulos de visión fuera del nadir y que, por ello, son inadecuadas para una cartografía de precisión, aunque resultan muy útiles para la interpretación visual y el conocimiento de situación. Con frecuencia, las imágenes utilizadas en las aplicaciones de monitorización son oblicuas. Contienen metadatos de geoposicionamiento.
  • Imágenes estéreo: imágenes superpuestas que se recopilan específicamente para su explotación estéreo y que presentan metadatos de geoposicionamiento precisos. Las imágenes estéreo se utilizan principalmente para la recopilación precisa de entidades 3D en la creación y actualización de capas base del suelo y SIG.
  • Imágenes en movimiento: imágenes de varios fotogramas que capturan movimiento con entre 1 y 120 hercios, por ejemplo, datos de vídeo. Estas imágenes suelen tener metadatos de georreferenciación integrados en la transmisión de vídeo digital.
  • Fotografía: una imagen que carece de metadatos de geoposicionamiento o tiene metadatos insuficientes. Puede o no tener información de intensidad con cualquier grado de integridad radiométrica. Estas imágenes suelen tener una naturaleza histórica o utilizarse como soporte de los levantamientos topográficos de referencia del terreno.

Imágenes de mapa base

Mapa base de satélite

Imagen del satélite QuickBird cortesía de DigitalGlobe

El mapa de imágenes de satélite de San Francisco corresponde al mapa base de imágenes de Esri. Se compone de varias imágenes ortorrectificadas sometidas a balance de color y colocadas en mosaico a lo largo de líneas de unión. Este hecho se hace evidente si observamos el puente de la esquina inferior derecha de la escena. El puente parece desencajado en el límite entre el agua y la tierra. Este desplazamiento se debe a una distorsión del relieve en la imagen original y que no se tuvo en cuenta en la matriz de elevación utilizada para la rectificación. Los mapas base son muy precisos, pero solo para las entidades que se encuentran sobre el propio terreno. Los edificios, puentes y otras entidades elevadas son precisas únicamente en la base, donde coinciden con el terreno. La radiometría del mapa base también se ha modificado considerablemente para proporcionar una imagen estéticamente atractiva. Se debe actuar con cuidado al intentar extraer datos de entidades de mapas base. Por lo general, los mapas base sirven como telón de fondo de las capas de SIG y, si están actualizados, constituyen una fuente excelente para la extracción manual de entidades en la creación de actualización de suelos. Sin embargo, no es raro que los mapas base estén desactualizados, debido al tiempo y coste asociados a su creación.

Imágenes verticales

Imagen de satélite vertical

Imagen del satélite WV-1 cortesía de DigitalGlobe

Las imágenes verticales se suelen recopilar para fines cartográficos. Proporcionan vistas claras del terreno, presentan una excelente integridad geométrica y se pueden ortorrectificar fácilmente. Si las imágenes verticales no se han sometido a un balance de color considerable, resultan muy útiles para la clasificación y extracción automatizadas de entidades a partir de características espectrales. Las imágenes verticales también presentan un tamaño de píxel o GSD uniforme en toda la imagen, además de una escala informe. Con frecuencia, las imágenes verticales se utilizan como fuente de datos para los mapas base.

Imágenes oblicuas

Imagen de satélite oblicua

Imagen del satélite WV-1 cortesía de DigitalGlobe

Las imágenes oblicuas se utilizan con frecuencia en el conocimiento de situación y el análisis. Su naturaleza oblicua facilita la recopilación de entidades y, con frecuencia, ofrece vistas más intuitivas de la región y las entidades de interés. En función del sensor y la distancia hasta el suelo, la escala y la GSD pueden variar drásticamente a lo largo de la imagen. La mejor forma de visualizar y analizar las imágenes oblicuas es en el modo de perspectiva con la aplicación de análisis de espacio de imagen de Image Analyst.

Imágenes estéreo

Imagen estéreo de anaglifo

Imagen estéreo de anaglifo cortesía de Vexcel Imaging

Las imágenes estéreo se recopilan para varios fines. Su uso más frecuente corresponde a la extracción de modelos de terreno, huellas de edificios y cubiertas y gestión de la vegetación, por ejemplo, la explotación forestal. Se utilizan principalmente para la extracción de entidades 3D y la identificación e interpretación de entidades que resultan difíciles o imposibles de ver monoscópicamente, por ejemplo, el suelo existente debajo de la cubierta forestal. Las imágenes estéreo se visualizan, analizan y utilizan para la recopilación de entidades 3D en la aplicación Cartografía estéreo de Image Analyst.

Imágenes en movimiento

Imágenes en movimiento visualizadas en el reproductor de vídeo, con la huella mostrada en el mapa
Las imágenes en movimiento se recopilan con mayor frecuencia para el análisis de situación. Una de las formas más comunes es Full Motion Video (FMV), utilizada en tiempo real y para aplicaciones forenses. FMV se refiere a la combinación de una transmisión de vídeo y metadatos asociados en un archivo de vídeo, lo que hace que el vídeo tenga conocimiento geoespacial. Los sistemas de sensores recopilan información de orientación de la cámara, posición y orientación de la plataforma, así como otros datos, y los codifica en la transmisión de vídeo para que cada fotograma de vídeo esté asociado a la información geoposicional y se pueda visualizar en el mapa. Esta funcionalidad habilita la recopilación bidireccional y la visualización de datos de entidad entre el reproductor de vídeo FMV y la vista de mapa. Por ejemplo, puede capturar entidades en el reproductor de vídeo en modo de transmisión en directo y visualizarlas en el mapa junto con otras capas SIG.

FMV usa los metadatos para convertir sin problemas las coordenadas entre el espacio de imagen de vídeo y el espacio de mapa, de modo similar a la forma en que el Sistema de coordenadas de imagen (ICS) transforma imágenes. Esto proporciona los fundamentos para interpretar los datos de vídeo en el contexto global del resto de datos geoespaciales e información dentro de su SIG. Por ejemplo, puede ver la huella del fotograma de vídeo, el centro del fotograma y la posición de la plataforma de imágenes en la vista de mapa a medida que se reproduce el vídeo, junto con las capas SIG, como edificios con ID, barreras geográficas y otra información pertinente.

Resumen

Es importante comprender los objetivos y requisitos de sus proyectos para adquirir el tipo apropiado de imágenes. La idoneidad de un tipo particular de imágenes depende del contenido de la información y las características geométricas de las imágenes. ArcGIS Pro gestiona los distintos tipos de imágenes de la forma que mejor explote la información contenida en las imágenes y la geometría de las imágenes en los entornos de visualización, análisis y explotación.

Las características de las imágenes, su idoneidad para un tipo general de aplicación y la forma de gestionar los distintos tipos de imágenes en ArcGIS Image Analyst se resumen en la tabla que aparece a continuación.

Tipo imageUtilizarPrevalenciaVista en ArcGIS Pro

Imágenes de mapa base

Contexto

Moderate

Vista de mapa

Imágenes verticales

Creación y actualización de mapas

Moderate

Vista de mapa

Imágenes oblicuas

Conocimiento de la situación

High

Vista de mapa en el modo de perspectiva

Imágenes estéreo

Cartografía precisa en 3D

De bajo a moderado

Vista de mapa estéreo

Imágenes en movimiento

Conocimiento de la situación

De bajo a moderado

Reproductor de vídeo vinculado a la vista de mapa

Imagen

Referencia

Baja

Ventana emergente

Una evaluación adecuada de la idoneidad de los distintos tipos de imágenes para distintos tipos de aplicaciones contribuirá a optimizar los resultados y satisfacer los requisitos de varios proyectos en entornos operativos, académicos y de investigación.