Algunas imágenes tienen una sola banda o capa (una medida de una única característica) de datos, mientras que otras tienen múltiples bandas. Una banda está representada por una única matriz de valores de píxel y un ráster con múltiples bandas contiene varias matrices de valores de píxel coincidentes espacialmente que representan la misma área espacial. Un ejemplo de un dataset ráster de banda única es un modelo digital de elevación (DEM). Cada píxel de un DEM contiene solo un valor que representa la elevación de superficie. También puede tener una ortoimagen de banda única, denominada imagen pancromática o de escala de grises. La mayoría de las imágenes de satélite, aéreas y tomadas por drones tienen varias bandas, que normalmente contienen valores dentro de un rango o banda del espectro electromagnético.
Hay tres formas principales de visualizar (representar) datasets ráster de banda única:
- Dos colores: en una imagen binaria, cada píxel tiene un valor de 0 o 1 y se suele mostrar en blanco y negro. Este tipo de visualización se utiliza a menudo para visualizar mapas escaneados con trabajo de línea simple, como mapas de parcelas.
- Escala de grises: en una imagen de escala de grises, cada píxel tiene un valor de 0 a otro número dependiendo del tipo de datos, o profundidad de píxel, como 255 (8 bits) o 65.535 (entero). Este tipo de visualización se utiliza a menudo para imágenes de satélite pancromáticas o imágenes aéreas.
- Mapa de color: con un mapa de color, un conjunto de valores se codifica para coincidir con un conjunto definido de valores rojos, verdes y azules (RGB). Por ejemplo, un DEM se puede representar en pantalla con un color según la elevación o las clases de un mapa temático se representan con un mapa de color. Para obtener más información, consulte Conceptos de mapa de color.
Los siguientes son ejemplos de estas tres formas de visualizar datasets ráster de banda única:
Cuando hay varias bandas, cada ubicación de píxel tiene más de un valor asociado. Con múltiples bandas, cada banda por lo general representa un segmento del espectro electromagnético recopilado por un sensor. Las bandas pueden representar cualquier parte del espectro electromagnético, incluidos los rangos no visibles para el ojo, por ejemplo, las secciones infrarrojas o ultravioletas. El término banda se originó a partir de la referencia a la banda de color del espectro electromagnético, como azul, verde, rojo e infrarrojo cercano.
Cuando crea una capa de mapa a partir de una imagen ráster, puede visualizar una banda única de datos o formar una composición de color a partir de varias bandas. Una combinación de cualquiera de las tres bandas disponibles en un dataset ráster multibanda se puede utilizar para crear composiciones RGB para la visualización del mapa. Al mostrar bandas juntas como composiciones RGB, a menudo hay más información disponible en el dataset que si visualiza solo una banda.
Por ejemplo, una imagen de satélite tiene varias bandas que representan distintas longitudes de onda desde las porciones ultravioleta hasta las infrarrojas visibles, cercanas e infrarrojas de onda corta del espectro electromagnético. Las imágenes de Landsat-9, por ejemplo, son datos recopilados de 11 bandas del espectro electromagnético. Las bandas 1 a 7 representan datos de las regiones de infrarrojos visibles, cercanos y medios. La banda 6 recopila datos de la región de infrarrojos térmicos. Otro ejemplo de imagen multibanda es una ortoimagen de color natural en la que hay tres bandas, cada una de las cuales representa la luz roja, verde o luz.
Existen muchas posibilidades de análisis con las bandas de ráster para observar y medir fenómenos visibles e invisibles para el ojo humano. Los distintos materiales y entidades reflejan y absorben energía en distintas partes del espectro electromagnético, conocidas como su firma o perfil espectral.
Los sensores se diseñan para registrar energía en partes específicas del espectro electromagnético que corresponden al perfil espectral de entidades comunes de interés, por ejemplo, agua, entidades artificiales y vegetación. Por ejemplo, muchos sensores registran la energía casi infrarroja (750-1.000 nm), algo importante para analizar y monitorizar tipos de vegetación, salud relativa, el estrés medioambiental y otros fenómenos y características físicas. Otras bandas, y combinaciones de bandas, son adecuadas para identificar y cuantificar las clases de uso del suelo y cobertura del suelo de una amplia variedad de aplicaciones.
Con distintas combinaciones de bandas de ráster, se crean visualizaciones que permiten distintos análisis de imágenes. Cada visualización ofrece una vista diferente de las imágenes en la que se pueden observar y medir fenómenos específicos. Por ejemplo, al estudiar la vegetación, una combinación de bandas de ráster que utiliza bandas infrarrojas muestra vegetación sana, mientras que las bandas infrarrojas de onda corta pueden ser mejores para otros estudios geológicos. Se puede crear cualquier combinación de tres bandas en una imagen para una visualización personalizada. Para algunas imágenes con una banda alfa, la cuarta banda se puede utilizar para transparencia, pero no se verá en la leyenda de la imagen. Hay varias combinaciones de bandas predefinidas disponibles en ArcGIS Pro en función de las bandas de ráster de la imagen. Las combinaciones de bandas comunes son Color natural e Infrarrojo de color. Para sensores de satélite con bandas de ráster adicionales, incluidas las bandas infrarroja de onda corta y térmica, hay combinaciones de bandas adicionales disponibles.
La ciencia de la teledetección se basa en el procesamiento de bandas de imagen multiespectrales para extraer datos e información sobre entidades y fenómenos. Las herramientas, funciones y capacidades de procesamiento de imágenes de ArcGIS Pro se basan en la teledetección y en conceptos fotogramétricos, y la comprensión y administración de bandas de imagen es esencial para el análisis analítico y visual de las imágenes. Las bandas multiespectrales se pueden relacionar, combinar y procesar mediante operaciones aritméticas para derivar tipos específicos de entidades. Algunos algoritmos y procesos estándar son conocidos y se denominan índices. Estos índices se clasifican por aplicación, como Vegetación y Suelos, Agua, Geología y Paisaje.