Este documento describe los pasos realizados para clasificar automáticamente las cubiertas terrestres en una imagen satelital usando clasificación por árboles. Se generó un índice de vegetación digital normalizado para resaltar la vegetación y se usó la banda 7 para identificar el agua. La clasificación resultó en tres clases: vegetación, agua y tierra. Los resultados se editaron y exportaron a ArcGIS para crear un mapa final a escala 1:100,000 que muestra la clasificación de cubiertas terrestres en la zona norte del

1. TRABAJO FINAL
DEL
DIPLOMADO BÁSICO EN TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN
GEOGRÁFICA
Realizado por: Alberto Briceño
C.I.: 18.200.045
Maracaibo, 09 de Abril de 2012

2. Introducción:
En este trabajo se realizará una clasificación automática de cubiertas terrestres
usando una imagen satelital LandSat TM+, el método de clasificación a emplear es el
clasificador en árbol.
Las cubiertas terrestre a clasificar son agua, vegetación y tierra. Se generará el Índice
de Vegetación Digital Normalizado de la imagen (NDVI en sus siglas en ingles) para
resaltar la vegetación vigorosa. Para la cubierta de agua se utilizará la banda 7 de la
imagen LandSat TM+.
La zona de estudio esta ubicada en la zona norte del Edo. Zulia, específicamente en la
zona de el Mojan San Carlos Isla de Zapara Isla de Toas.
Los software hacer usados son: ENVI 4.8 para la clasificación de la imagen y
generación cartografica; ArcGIS 10 para la parte de edición de la cartografía generada
en la clasificación y generación del mapa final.
A continuación los pasos para obtener el producto final:

3. Utilizando ENVI 4.8

4. Abrir ENVI 4.8.

5. Buscar en el directorio la imagen a clasificar.

6. Directorio de ubicación de la imagen.

7. La imagen se carga con todas sus bandas.

8. Se genera el NDVI.

9. Se elige la imagen para generar el NDVI.

10. Automáticamente reconoce el sensor de la imagen, por lo tanto elige las
bandas para la creación del NDVI (Rojo Infrarrojo Cercano).

11. Se carga el NDVI generado.

12. Se comienza la clasificación en árbol.

13. Aparece la ventana para la creación del Árbol de Decisión.

14. Se selecciona el nodo 1 para comenzar con la configuración de
clasificación.

15. Se introduce la siguiente configuración de clasificación para el nodo 1.

16. Surge una ventana para emparejar la decisión del nodo 1 con una variable
o imagen.

17. El nodo 1, estará apareado con la imagen NDVI generada anteriormente.

18. Una vez realizado lo anterior, el nodo 1 esta listo para clasificar en función
del valor introducido.

19. Se ejecuta el nodo 1.

20. Se guarda la configuración del árbol en archivo txt.

21. La clase 1, la cual representa la forma afirmativa del nodo 1, se edita para
buscar otro color que represente el producto clasificado.

22. Para este caso se elige verde, como representación de la vegetación.

23. Para la clase 0, del nodo 1, se añade otra extensión o ramal.

24. Producto del resultado anterior.

25. Para este segundo nodo, se configura como aparece arriba.

26. Una vez realizado lo anterior, aparece la ventana para aparear la decisión
del nodo 2 con una variable o imagen satelital.

27. Para este caso, se elige la banda 7 de la imagen LandSat TM+.

28. Se ejecuta la nueva configuración de este árbol de decisión.

29. Configuración final.

30. Producto obtenido. El Nodo 1 ( b1 > 0.1) toma todos los niveles digitales del NDVI
mayores o iguales a 0.1 y lo coloca en la clase 1 que representa la vegetación. El Nodo
2 (b2 < 30) toma todos los niveles digitales menor o igual a 30 y lo coloca en la clase 3
que representa el agua. El resto queda en la clase 2 y representa la tierra.

31. Una vez obtenida la imagen clasificada, comienza el proceso de
generalización de la imagen. El primer paso es Sieve, que sirve para
limpiar los pixeles asolados.

32. Se elige la imagen clasificada.

33. Se elige las clases y se introduce los parámetros de sieve, que va a
depender de experiencia del usuario.

34. La imagen es cargada en la lista. Y se pasa a Clump, que sirve para añadir
coherencia a las clases existentes combinando áreas clasificadas
similares adyacentes.

35. La imagen a escoger, es el producto generado en Sieve.

36. Se elige las tres clases y se introduce los parámetros de configuración.

37. El producto final.

38. Dado que el producto obtenido es otra imagen raster, las clases son
exportadas a vector, y se realiza como se indica arriba.

39. Se elige la imagen, que va hacer la generada durante el proceso de
Clump.

40. Se escoge las clases a exportar y se guarda en un directorio cualquiera.
Es recomendable exportarlo eligiendo una capa por clase.

41. Se selecciona las tres capas de interés.

42. Se elige el formato, en este caso .shp

43. Se guarda en el directorio deseado.

44. Por ultimo, se abre estas capas en ArcMAP directamente desde ENVI.

45. Producto clasificado visto desde ArcMap.

46. Volviendo a ENVI. Se genera la imagen con la combinación de bandas 4
5 3. Los tonos mas oscuros representa el agua, el color naranja claro
representa vegetación vigorosa.

47. Se exporta a ArcMAP.

48. En el mismo donde esta las capas que representa las clases clasificadas.

49. Si, para la creación de pirámides de la imagen.

50. Listo. La imagen satelital LandSat TM+ y las capas que representa las
cubiertas ya están bajo el ambiente ArcGIS, para la creación del mapa
final.

51. Utilizando ArcGIS 10

52. Layout

53. Se eligió el formato A1, como se muestra la configuración arriba.

54. Formato de hoja A1.

55. Se establece la escala a 1:100.000

56. Se añade otro Data Frame.

57. Se alinea de forma central.

58. Se copia los vectores.

59. Se pegan en el nuevo Data Frame.

60. Se visualiza la información vectorial en el nuevo Data Frame.

61. Ambos Data Frame se coloca a la misma escala y mostrando la misma
zona. En este caso, se observa el poblado del Mojan San Carlos Isla
Zapara Isla de Toas.

62. En el Data Frame llamado LandSat TM+ se apagan las capas vectoriales.

63. Dado que la clasificación realizada no queda 100% limpia es necesario una edición.
Para ello se acude a la herramienta de edición de vectores en ArcGIS para borrar
las indicaciones arriba mostrado.
Nubes

64. Una vez borrado lo anterior. Se guarda la edición.

65. Y se detiene la edición.

66. Vista final, después de la edición.

67. Se inserta una imagen, que representa el símbolo del Diplomado.

68. Se busca en el directorio.

69. Se introduce la escala numérica.

70. Se puede escoger varios o uno como guste el usuario.

71. Se inserta la escala grafica.

72. Se elige el que mas guste al usuario.

73. Se inserta el norte del mapa.

74. Se elige el que mas guste al usuario.

75. Se inserta la leyenda para ambos Data Frame.

76. Se inserta el titulo del mapa.

77. Aparece la ventana donde se introducirá el titulo deseado.

78. En las propiedades de cada Data Frame, se puede ingresar a la
configuración del marco, como por ejemplo el mallado.

79. Grids Grid

80. Se escoge el tipo de mallado. Para este caso se elige el tipo métrico.

81. En el tipo de malla, se eligió el de tipo cruz. Que representa las
intersecciones las líneas Nortes y Este. El espaciado elegido es 5000 m. x
5000 m.

82. Se deja la configuración por defecto.

83. Se finaliza.

84. Clic en aceptar.

85. Vista general del mapa.

86. Se inserta un texto.

87. En este texto se coloca todo lo referente al sistema de coordenadas usado.

88. Se inserta otro texto.

89. El mapa final, se exporta.

90. Se elige el formato PDF.