UNIVERSIDAD TECNOLOGICA METROPOLITANA Facultad de Humanidades y Tecnologías de la Comunicación Social                     ...
ÍndiceIntroducción                                         3Resumen                                             4Clasifica...
Introducción       La clasificación de imagines satelitales implica categorizar unaimagen multibanda, reduciendo la escala...
Resumen       La clasificación digital no supervisada consiste en agrupar lospíxeles de una imagen mediante un método esta...
Clasificación   digital no supervisada       Consiste en agrupar los píxeles de una imagen mediante unmétodo estadístico, ...
de la cubierta vegetal. El índice de vegetación presentará unavaloración relativa, donde los tonos marrón y verde represen...
La extracción de información temática a través de                         vectorializaciónCabe recordar que la información...
información necesaria y suficiente, y evitar falta o exceso de       información al momento de la adquisición   -   Conoce...
hay que reagrupar los de características similares dentro del mismogrado de riesgo y comprobar nuevamente los resultados.F...
BibliografíaTexto de percepción remota; R. Richardson V.Mapping interactivo: Utilización de sistemas de información    geo...
BibliografíaTexto de percepción remota; R. Richardson V.Mapping interactivo: Utilización de sistemas de información    geo...
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

Pr clasificacion digital no supervisada y extraccion tematica donoso mera

895 visualizaciones

Publicado el

Publicado en: Tecnología
0 comentarios
0 recomendaciones
Estadísticas
Notas
  • Sé el primero en comentar

  • Sé el primero en recomendar esto

Sin descargas
Visualizaciones
Visualizaciones totales
895
En SlideShare
0
De insertados
0
Número de insertados
139
Acciones
Compartido
0
Descargas
16
Comentarios
0
Recomendaciones
0
Insertados 0
No insertados

No hay notas en la diapositiva.

Pr clasificacion digital no supervisada y extraccion tematica donoso mera

  1. 1. UNIVERSIDAD TECNOLOGICA METROPOLITANA Facultad de Humanidades y Tecnologías de la Comunicación Social Escuela de CartografíaCLASIFICACION DIGITAL NO SUPERVISADAExtracción de información temática a través de vectorialización Profesor: Eduardo Mera Alumna: Jeannette Donoso Fecha: 09/01/2009
  2. 2. ÍndiceIntroducción 3Resumen 4Clasificación digital no supervisada 5La extracción de información temática a través de 7vectorializaciónBibliografía 10 2
  3. 3. Introducción La clasificación de imagines satelitales implica categorizar unaimagen multibanda, reduciendo la escala de medida de una variablecontinua a una escala nominal o categórica. Las fases de clasificacióndigital abarcan la definición digital de categorías, la agrupación de lospíxeles de la imagen en una de esas clases y la etapa decomprobación y verificación de resultados.La clasificación de imágenes de satélite permite delimitar ecosistemasrelevantes, por su importancia (superficie, valor económico actual),vulnerabilidad-aptitud (grado de deterioro ante determinadasactividades o aplicaciones de tecnologías), funciones ecosistémicasespecíficas (aspectos funcionales específicos como la captura decarbono) 3
  4. 4. Resumen La clasificación digital no supervisada consiste en agrupar lospíxeles de una imagen mediante un método estadístico, en clases ocategorías espectrales homogéneas, es un método interactivo al cualse le define parámetros que permiten controlar el proceso y detenerlocuando se cumplen las restricciones, además no se toma en cuentala realidad del terreno. Esta clasificación es rápida de realizar, ya que no necesitavisitas a terreno, aunque esto la hace menos precisa. La información digital tipo vector, está conformada por puntos,líneas y polígonos. Las fuentes de extracción de información tipovector, son básicamente: - Información digital preexistente. - Sistemas de Posicionamiento Global –GPS. - Levantamientos topográficos 4
  5. 5. Clasificación digital no supervisada Consiste en agrupar los píxeles de una imagen mediante unmétodo estadístico, en clases o categorías espectrales homogéneas,es un método interactivo al cual se le define parámetros quepermiten controlar el proceso y detenerlo cuando se cumplen lasrestricciones, además no se toma en cuenta la realidad del terreno. Los programas de software asignan los píxeles de la imagen enfunción de su similitud espectral en las bandas considerada, yemplean algoritmos específicos como el caso del software PCI, utiliza;K-means, Fuzy K-Means, Isodata. Los parámetro incorporados son:número de clases, iteraciones por clase, tamaño de la muestra con lacantidad mínima de píxeles por clases, distancia mínima de un píxelal centro de la (clase distancia espectral) o desviación estándar.Cuando el software efectúa este procedimiento, el resultado es unaimagen con colores, los que debemos identificar con las categoríasgeneradas y asignarles un significado temático.Un ejemplo de clasificación digital no supervisada El empleo de índices para discriminar formaciones vegetalesderiva del comportamiento radiométrico particular de la vegetación.Existe un claro contraste entre las bandas visibles, especialmente labanda roja, y la banda del infrarrojo cercano, que permite separar,con relativa claridad la vegetación sana de otras cubiertas. El NDVIrepresenta un índice que combina la banda roja y la del infrarrojocercano del espectro, su rango de variación es de ± 1. Cuanto mayorsea el contraste entre las reflectividades de la banda del infrarrojocercano y la del rojo, mayor vigor vegetal presentará la cubiertaobservada. Mientras que bajos valores de contraste indican unavegetación enferma o senescente (en la figura 1 se muestra una delas imágenes utilizadas para realizar la clasificación). El NDVI está relacionado con el tipo de vegetación, y lascondiciones climáticas, y se utiliza para estimar diversos parámetros 5
  6. 6. de la cubierta vegetal. El índice de vegetación presentará unavaloración relativa, donde los tonos marrón y verde representan lagradación de la vegetación, de débil a vigorosa. Las series temporales de NDVI muestran los patrones dedesarrollo y crecimiento de la vegetación natural y de los cultivos, alo largo de las estaciones climáticas y para una serie de años. Para el área del CIOTMA se utilizaron las imágenes de NDVIpertenecientes a una serie de 20 años (Proyecto Pathfinder – NASA),éstas poseen una resolución de 8 km. También se utilizaron lasimágenes de NDVI del satélite SPOT, obtenidas bajo el programaSPOT-Vegetation, éstas imágenes a diferencia de las anterioresposeen una resolución de 1 km. Con ambas series se realizaron lasclasificaciones. Como resultado de la clasificación de las imágenes SPOT seobtuvieron 15 clases, las mismas se observan en la figura adyacente.Se pueden observar claramente algunos ecosistemas relevantes comolos Bajos Submeridionales (color verde), además de la SelvaMisionera, el Bosque Chaqueño Oriental y Occidental y la zonacultivada al sur de la zona analizada. Figura 1 6
  7. 7. La extracción de información temática a través de vectorializaciónCabe recordar que la información digital tipo vector, está conformadapor puntos, líneas y polígonos. Las fuentes de extracción deinformación tipo vector, son básicamente: Información digital preexistente. Sistemas de Posicionamiento Global –GPS. Levantamientos topográficos Por lo general, adquirir información digital preexistentedisminuye en buena parte el tiempo de desarrollo de los proyectos,porque los procesos de digitalización, escaneo y depuración gráfica seeliminan o se disminuyen considerablemente. Sin embargo, nunca sepuede olvidar que la información digital adquirida, debe ser guardadade forma original, es decir antes de que sufra cualquier modificaciónnecesaria en el proyecto; una copia debe ser utilizada para losanálisis, porque una vez se modifica la información, se corre el riesgode no poder regresarla a su estado original. La cartografía básica, ylas demás características generales que se adquieran para losproyectos, deben ser documentadas en un diccionario de datos, paraque pueda ser utilizada en otros trabajos. Cuando se tieneinformación básica de muchas zonas, es conveniente realizar unÍndice Cartográfico, que contenga la distribución de la informacióndisponible para localizarla más fácilmente. Mientras más informaciónse tenga, más cuidadoso y sistemático se debe ser con el manejo dela misma, ya que el desorden, puede llevar a la duplicación en laadquisición de la información, y por lo tanto a la pérdida de tiempo ydinero en los proyectos.Cuando se adquiere información digital preexistente para unproyecto, es necesario tener en cuenta las siguientesconsideraciones. - Tener claramente delimitada el área del proyecto, es decir conocer el alcance geográfico del mismo, para adquirir la 7
  8. 8. información necesaria y suficiente, y evitar falta o exceso de información al momento de la adquisición - Conocer la escala de trabajo, esto, para no desperdiciar tiempo y dinero en información demasiado detallada o demasiado general, que no será útil. - De ser posible, adquirir únicamente los elementos que se requieran, esto, porque por lo general, la información para SIG, puede ser adquirida por capas temáticas, y cuando la información es costosa, es un desgaste económico inútil, adquirir información innecesaria. - Comprar la información más reciente posible, o ajustada a la fecha en la cual se quiere hacer el análisis. Muchas veces, cartografía hasta con más de 20 años de creación es digitalizada, el hecho de que la información sea digital y no análoga, no garantiza que la información esté actualizada. - Buscar la información en el mismo formato, o formato compatible al que se usará en el resto del análisis. Cuando es necesario cambiar la información de formato, es posible que se pierdan algunas de las características, o que se incurra en costos exagerados; existen algunos formatos o versiones que son incompatibles con otros formatos o versiones posteriores, y en este caso, la compra de la información, será inútil. - Buscar un buen proveedor. La compra de la información debe hacerse a un proveedor de confianza, preferiblemente a empresas gubernamentales o entidades privadas reconocidas, ya que existen pequeñas compañías que ofrecen información a bajos costos pero su calidad y respaldo son dudosos. Se puede extraer información en formato vectorial, ygeneralmente se hace ya que es más fácil de trabajar en algunasocasiones. Resulta un mejor producto en área de la cartografía temática,al trabajar en formato raster, es posible visualizar con mayor facilidadlos temas que se desean estudiar. Un ejemplo del trabajó en imágenes vectoriales es el siguiente: Con este criterio se ordenan los distintos valores de lasvariables según el riesgo que entrañan, permitiendo una posteriorreclasificación de cada mapa temático, que implica la generación deuna nueva topología. Hay mapas cuyas variables toma multitud devalores distintos por lo que resulta difícil su manejo; en estos casos 8
  9. 9. hay que reagrupar los de características similares dentro del mismogrado de riesgo y comprobar nuevamente los resultados.Figura 3.- Mapas litológicos: (a) inicial y (b) reclasificado tras aplicar los resultados del análisis estadístico. 9
  10. 10. BibliografíaTexto de percepción remota; R. Richardson V.Mapping interactivo: Utilización de sistemas de información geográfica vectoriales para generar mapas de susceptibilidad a los deslizamientos y métodos de validación de la cartografíahttp://www.ciomta.com.ar/nosup.htmlhttp://wave.prohosting.com/geodatos/html/cap_06.htm 10
  11. 11. BibliografíaTexto de percepción remota; R. Richardson V.Mapping interactivo: Utilización de sistemas de información geográfica vectoriales para generar mapas de susceptibilidad a los deslizamientos y métodos de validación de la cartografíahttp://www.ciomta.com.ar/nosup.htmlhttp://wave.prohosting.com/geodatos/html/cap_06.htm 10

×