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Gráficos de imágenes y rásteres

Los gráficos son una importante herramienta analítica que ofrece formas de caracterizar datos tabulares y ráster a partir de varias variables en formato gráfico. La capacidad de creación de gráficos de ArcGIS Pro le permite seleccionar geográficamente los datos de esas variables. Proporciona información sobre las variables y las relaciones geográficas. Por ejemplo, en el caso de los datos ráster, puede explorar variables según un área de interés seleccionada, como un campo agrícola, y explorar las firmas espectrales de imágenes de distintos tipos de cultivos a lo largo de toda la temporada de cultivo.

Al explorar datos vectoriales, ráster y de imágenes, las herramientas de creación de gráficos son parecidas. Puede visualizar gráficos de dispersión de atributos desde a partir de datos vectoriales y examinar la correlación entre variables en gráficos de dispersión tal y como analizaría la correlación entre bandas espectrales en imágenes.

La manera en la que se usan los gráficos para el análisis de datos vectoriales y de imágenes suele variar en función de los tipos de datos. Por ejemplo, con datos vectoriales, puede interesarle examinar la correlación entre variables para establecer y cuantificar las relaciones. Por otro lado, con las imágenes, puede interesarle reducir la correlación entre bandas que se utilizan para operaciones de extracción de entidades. Además, los datos tabulares y datos ráster de categorías son discretos, mientras que los datos de imágenes son continuos. Esta diferencia entre los tipos de datos es crucial, ya que influye en cómo se administra y analiza cada tipo de datos en un gráfico.

Acerca de los gráficos de imágenes y rásteres

Las imágenes teledetectadas y los datos ráster analíticos contienen información importante sobre las geografías que representan. Todos los píxeles de una imagen son una medición espectral y espacial que representa una ubicación en la geografía. Normalmente, son más de tres bandas de información las que representan una muestra de la firma espectral de las entidades que se muestran. Para datos científicos, puede que los datos multitemporales le permitan investigar varias variables a lo largo de varios intervalos de tiempo en ubicaciones específicas. Ver las imágenes o los datos científicos como rásteres es la forma más común de visualizar y comprender los datos; sin embargo, las presentaciones que no son una vista de mapa visual ayudan a aclarar conceptos, especialmente al comparar los pequeños detalles relacionados con dos o más entidades de interés o al examinar patrones a lo largo del tiempo.

Los gráficos diseñados para explorar firmas espectrales de entidades en imágenes multiespectrales son exclusivos de las imágenes. Los gráficos de rásteres usan metadatos de imágenes para representar adecuadamente las longitudes de onda espectrales de las bandas y usan esta información para especificar grupos de píxeles para su comparación y análisis. De esta manera, el diseño de la extracción de entidades basado en la teledetección y metodologías de procesamiento de imágenes deriva productos ráster, tales como mapas sobre la salud de la vegetación y la calidad del agua. Cuando se procesan datos de imágenes continuos para producir productos de datos de categoría derivados, se pueden analizar más a fondo con gráficos basados en vectores.

Existen cuatro tipos de gráficos de rásteres y de imágenes: gráficos de perfiles espectrales, gráficos de dispersión de imagen, gráficos de perfiles temporales y gráficos de histograma de imágenes.

Gráficos de perfiles espectrales

Los gráficos de perfiles espectrales le permiten seleccionar regiones o entidades de suelo en la imagen y revisar la información espectral de todas las bandas en formato de gráfico. Ofrece una visión sinóptica de la información espectral que contiene esa región. Por ejemplo, si compara dos campos agrícolas para determinar si ambos tienen el mismo cultivo, puede seleccionar un área de cada campo y visualizar el resumen de valores de píxel de la banda de cada campo en el gráfico de perfil espectral. Las diferencias en las firmas espectrales son evidentes al revisar los valores medios, los bigotes de desviación estándar y su lugar en el espectro. También puede trazar las bandas no espectrales, lo cual es importante para visualizar índices o datos a partir de datasets ráster analíticos. Esto le permite determinar si una firma espectral es similar o se puede separar, en función de la información de banda de cada una de las entidades.

Perfil espectral de entidades de suelo mostrado en un gráfico de cajas y líneas de valor medio

Los gráficos de perfiles espectrales son útiles para comprender el perfil espectral de entidades y determinar similitudes y características distintivas, además de para verificar que la imagen se haya procesado correctamente. Se pueden usar como ayuda en el diseño de funciones ráster que realicen una corrección atmosférica o para procesar previamente imágenes para su clasificación.

Gráficos de dispersión de imagen

Los gráficos de dispersión representan la información espectral de datos de entidades, lo que permite visualizar dos bandas de información en cada gráfico. Resulta útil para entender el nivel de correlación de la información de banda. Si la banda muestra que los píxeles que forman la entidad se pueden separar, significa que son firmes candidatos para operaciones de clasificación de imágenes. En cambio, si los píxeles de cada banda están muy correlacionados, es posible que solo se necesite una de las dos bandas en una clasificación de imágenes o para ofrecer información para seleccionar distintas combinaciones de bandas para extraer entidades de interés de las imágenes.

Los píxeles que cumplen los criterios de selección del gráfico de dispersión se resaltan en la visualización del mapa.

Los gráficos de dispersión también son útiles para analizar características de datos de imagen transformados, como Tasseled Cap, análisis de componentes de principio y varios índices. La ubicación de entidades en la distribución proporciona información de la fenomenología, por ejemplo, la salud de la vegetación, la etapa de crecimiento de un cultivo o la gravedad de calcinación después de un incendio forestal.

Gráficos de perfiles temporales

Un gráfico de perfil temporal es una herramienta de análisis para datos de imágenes en una serie temporal. Al visualizar el cambio a lo largo del tiempo con el perfil temporal, puede mostrar tendencias y compararlas con variables, bandas o valores de otras dimensiones de forma simultánea. Por ejemplo, se puede ver cómo el vigor de la vegetación de un cultivo cambia a lo largo de la temporada de cultivo o compararlo a lo largo de varios años.

Gráfico de perfil temporal para una variable con varias dimensiones

Con la funcionalidad en gráficos de perfiles temporales, puede realizar análisis de tendencias, obtener más información sobre los datos ráster multidimensionales en ubicaciones concretas y trazar valores que cambian a lo largo del tiempo en forma de un gráfico de líneas. Un gráfico de perfil temporal es interactivo (al seleccionar un punto del perfil temporal, la visualización del mapa cambia fluidamente al intervalo de tiempo en el que se extrajo el valor de punto), lo cual ofrece una forma cómoda de navegar por los datos. Puede utilizar gráficos de perfiles temporales en diversas aplicaciones científicas relacionadas con el análisis de series temporales de datos ráster.

Gráficos de histograma de imágenes

Es frecuente que necesite comprender cuánta información contiene una imagen cuando trabaja con una. La distribución estadística de los valores en una banda proporciona información sobre cómo funciona el sensor, así como las condiciones presentes cuando se tomó la imagen; además, ofrece un indicador para caracterizar aspectos importantes de la calidad de la imagen. El gráfico de histograma de imagen permite visualizar claramente la distribución y analizar las particularidades de la distribución de esa banda. El análisis de los histogramas de imagen incluye mediciones estadísticas, por ejemplo, el sesgo de la distribución, gráficos de valores medios y la mediana, además de barras que muestran la desviación estándar.

Gráfico de histograma de imagen que muestra la distribución de píxeles en la banda infrarroja

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