PROTOCOLO PARA LA SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES
SATELITALES UTILIZANDO EL PROGRAMA MONTEVERDI
Tegucigalpa M.D.C Diciembre 2016
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre
(ICF)
Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas
(MiAmbiente)
Secretaría de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas (MiAmbiente) José Antonio Galdámez- Secretario de Estado MiAmbiente
Dirección Nacional de Cambio Climático
Sergio Adrián Palacios Cárcamo – Director Nacional
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF)
Misael Alsides León - Director Ejecutivo ICF Selvin Pacheco - Subdirector Ejecutivo ICF
Gerson Perdomo – Jefe Centro de Información de Patrimonio Forestal (CIPF) Héctor Lagos – Unidad de Monitoreo Forestal (UMF)
Proyecto Apoyo a la preparación para la Reducción de las Emisiones debidas a la Deforestación y le Degradación Forestal (REDD+) en Honduras
Nelson Saúl Ulloa Colindres – Coordinador Nacional
Equipo Nacional de apoyo a la preparación del nivel de referencia (FCPF –ONUREDD)
Rommel Porfirio Sarmiento – Coordinador componente MRV MiAmbiente Amy Alicia Lazo – Enlace técnico FAO ONU-REDD Jorge Luis Santos Juan José Barahona Jairon Isidro Castellanos Fernando Roberto Bernárdez Ivan Emilio Maradiaga Omar Orellana Díaz Fabio Leonel Casco Yolibeth Aderlí López Rodolfo Josué Bautista
Protocolo para la segmentación de imágenes satelitales utilizando el
programa Monteverdi
Honduras
Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre
(ICF)
Secretaria de Energía, Recursos Naturales, Ambiente y Minas (MiAmbiente)
El presente documento describe la metodología utilizada en los procesos realizados para
obtener la segmentación de imágenes satelitales utilizando el programa Monteverdi. El
objetivo es presentar ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio
Climático los resultados en el Nivel de Referencia de Emisiones Forestales.
ACRÓNIMOS
CMNUCC: Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático
FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
GEE: Google Earth Engine
ICF: Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida
Silvestre
LANDSAT: LAND = tierra y SAT = satélite
LSMS: Large-Scale Mean-Shift
ONU: Organización de las Naciones Unidas
REDD = Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación
TIF: Tagged Image Format (formato de imagen)
CONTENIDO
1. Introducción .................................................................................................................... 1
2. Descarga e instalación de programa ............................................................................... 2
2.1 Descarga del programa ............................................................................................ 2
2.2 Instalación del programa .......................................................................................... 3
3. Proceso de Segmentación ............................................................................................... 5
3.1 Activar aplicaciones ................................................................................................. 5
3.2 Conjunto de herramientas de segmentación ............................................................ 6
3.3 Segmentación multifecha ......................................................................................... 7
3.4 Ejecución de 4 pasos para la segmentación ............................................................. 8
3.4.1 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 1 (smoothing) ................... 8
3.4.2 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 2 ........................................ 9
3.4.3 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 3 (optional) ..................... 10
3.4.4 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 4 ...................................... 11
3.5 Depuración de segmentos ...................................................................................... 12
3.5.1 Obtener centroides de áreas a eliminar ........................................................... 13
3.5.2 Selección por localización .............................................................................. 14
3.5.3 Generación del archivo de segmentos puros .................................................. 14
3.6 Zonificación de cambios con los segmentos .......................................................... 14
4. Glosario ........................................................................................................................ 16
5. Bibliografía ................................................................................................................... 17
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Interfaz de la página de Orfeo ToolBox .................................................................... 2
Figura 2. Sección de descarga del programa Monteverdi ....................................................... 2
Figura 3. Botón de descarga de Monteverdi para Windows 64 bits ....................................... 3
Figura 4. Ejecución del programa para su instalación ............................................................. 3
Figura 5. Secuencia de pasos para la instalación de Monteverdi ............................................ 4
Figura 6. Interface del programa Monteverdi ......................................................................... 5
Figura 7. Activación de las aplicaciones del programa ............................................................ 6
Figura 8. Sección LSMS (Large-Scale Mean-Shift) ................................................................... 7
Figura 9. Lógica de la segmentación multifecha ..................................................................... 7
Figura 10. Máscaras de bosque y no bosque para segmentar ................................................ 8
Figura 11. Aplicación del paso 1 de la secuencia de segmentación ........................................ 9
Figura 12. Aplicación del paso 2 de la secuencia de segmentación ...................................... 10
Figura 13. Aplicación del paso 3 de la secuencia de segmentación ...................................... 11
Figura 14. Aplicación del paso 1 de la secuencia de segmentación ...................................... 12
Figura 15. Segmentos de salida del proceso de segmentación. ............................................ 12
Figura 16. Segmentos en fuera del área de interés .............................................................. 13
Figura 17. Proceso de generación de centroides de las áreas sin interés. ............................ 13
Figura 18. Proceso de selección por localización de áreas sin interés. ................................. 14
Figura 19. Selección inversa de los segmentos y exportación del nuevo archivo de
segmentos. ............................................................................................................................ 14
Figura 20. Sección de complementos de Quantum Gis. ....................................................... 15
Figura 21. Configuración de los parámetros de entrada y salida de la zonificación. ............ 15
Protocolo para la segmentación de imágenes satelitales utilizando el programa Monteverdi
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1. INTRODUCCIÓN
La segmentación es el proceso de dividir una imagen satelital en regiones de pixeles con
características similares como visualización, textura, etc. Esta segmentación puede ser
adaptada a un área mínima mapeable, la cual responde a los objetivos o naturaleza del
estudio para el cual se construye la misma.
Para llevar a cabo dicho proceso, existe una gran cantidad de programas licenciados y de
código libre. Los programas toman en cuenta dos criterios o propiedades básicas
importantes para subdividir las imágenes en regiones (segmentos), estos son: la
discontinuidad y la similitud entre los niveles de grises de los píxeles vecinos (s.a.).
Las segmentaciones son muy utilizadas en la actualidad, dado a que las técnicas
convencionales de clasificación no garantizan una cartografía temática exacta, pues se
basan en el análisis a nivel de pixel que generan demasiado ruido al contener mucha
información mezclada que traen consigo errores cualitativos y cuantitativos en los mapas
temáticos (límites y áreas respectivamente) (Reyna Bowen , 2010). Por otra parte, las
segmentaciones disminuyen en cierta medida la subjetividad de las clasificaciones y
brindan superficies mínimas que son objeto de posteriores análisis como los de precisión
temática, en donde un intérprete toma las decisiones basado en una agrupación de píxeles
(objetos), que brindan más información que un píxel individual.
En este documento se muestra al lector el proceso utilizado para realizar la segmentación
de dos mosaicos multifechas correspondientes a los años 2000-2006-2012 y 2012-2016
respectivamente. El fin de esta segmentación fue utilizar los mosaicos para filtrar las
pérdidas de cobertura obtenidos de dichas temporalidades de la clasificación píxel a píxel
realizada en Google Earth Engine (GEE), correspondiente a los datos de actividad a
presentarse en el nivel de referencia de Honduras ante la Convención Marco de las
Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC).
Monteverdi fue el programa de código libre utilizado para llevar a cabo dicho proceso, en el
cual se determinó un área mínima de 1 ha (12 píxeles) y las imágenes utilizadas son de
Landsat procedentes de diferentes sensores (Landsat 7 y Landsat 8).
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2. DESCARGA E INSTALACIÓN DE PROGRAMA
2.1 Descarga del programa
Monteverdi se encuentra disponible de manera gratuita (open source) en la página Orfeo
ToolBox en la siguiente dirección https://www.orfeo-toolbox.org/
Figura 1. Interfaz de la página de Orfeo ToolBox
Para la descarga respectiva se debe ir a la sección de descargas (download) o al siguiente
enlace: https://www.orfeo-toolbox.org/download/
Figura 2. Sección de descarga del programa Monteverdi
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Una vez entrando a la sección de descargas se despliegan las posibles opciones de descarga
de acuerdo a tres sistemas operativos (Windows, Mac OS X y Linux) (Orfeo ToolBox (OTB),
2002), de la misma manera por los bits de la computadora en que se va instalar (32 y 64
bits). En tal caso, si se desea descargar el programa para Windows y de 64 bits se eligen
dichas opciones o se entra a la siguiente dirección.
https://www.orfeo-toolbox.org/packages/Monteverdi2-0.8.1-1-win64.exe
Figura 3. Botón de descarga de Monteverdi para Windows 64 bits
2.2 Instalación del programa
Después de descargar el programa se descomprime el archivo y se busca el icono de
instalación “monteverdi” (aplicación) dentro de la carpeta “bin”. Dar clic derecho y
“Ejecutar como administrador”
Figura 4. Ejecución del programa para su instalación
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A partir de aquí seguiremos el asistente de instalación, presionando siguiente y aceptando
los términos y condiciones, hasta terminar la instalación.
Figura 5. Secuencia de pasos para la instalación de Monteverdi
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3. PROCESO DE SEGMENTACIÓN
3.1 Activar aplicaciones
Al abrir el programa probablemente muchas de las herramientas no estén activas y se
observe una pantalla en negro.
Figura 6. Interface del programa Monteverdi
Para activar las herramientas o aplicaciones, se debe ir a File y posteriormente a Load OTB-
Applications, esta abrirá el buscador de aplicaciones y mostrará las mismas.
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Figura 7. Activación de las aplicaciones del programa
3.2 Conjunto de herramientas de segmentación
El proceso de segmentación con Monteverdi, es una secuencia de 4 pasos esenciales
mediante la aplicación del algoritmo de media de cambios (Mean-shift). Para su uso se
busca el conjunto de herramientas LSMS (Large-Scale Mean-Shift) en la caja de
herramientas.
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Figura 8. Sección LSMS (Large-Scale Mean-Shift)
3.3 Segmentación multifecha
Son los segmentos obtenidos a partir de imágenes compuestas por bandas de diferentes
fechas (año 2000-2006-2012 y 2012-2015).
La lógica de la segmentación multifechas es realizar segmentos respetando los cambios
sucedidos entre la imagen 1 y 2 o varias imágenes a pesar que no hay un patrón definido en
la imagen 1. En este sentido no hay ningún conflicto entre segmentos si se desean
comparar dos clasificaciones de diferentes años basada en segmentación, a diferencia de lo
que suele pasar si se comparan clasificaciones de imágenes segmentadas por separado.
Figura 9. Lógica de la segmentación multifecha
Los segmentos utilizados para las pérdidas de cobertura de Honduras se generaron en dos
etapas, la primera para el mosaico multifecha (2000, 2006 y 2012) de área de no bosque
2012 y la segunda para el mosaico 2012-2016 correspondiente al área de bosque 2012
(este año corresponde a la capa base).
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Figura 10. Máscaras de bosque y no bosque para segmentar
3.4 Ejecución de 4 pasos para la segmentación
3.4.1 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 1 (smoothing)
Al abrir la herramienta se despliega una ventana en la que se agrega la imagen y se
configuran las opciones de salida. En el cuadro de Input Image se selecciona la imagen a
segmentar; es importante que el formato de ésta sea .TIFF, de lo contrario puede desplegar
un error.
En el cuadro Filtered output se establece el nombre y la ubicación de la imagen “filtrada” y
nuevamente asignando el formato. TIFF y uint 32 como salida.
Para el radio espacial (spatial radius) se utiliza un valor de 2 pixeles y el rango radiométrico
(Range radius) también un valor de 2. Este valor bajo ayuda a que las agrupaciones de
píxeles para los segmentos sean más homogéneos.
Seguidamente se deshabilita el cuadro “Mode search” y los demás parámetros se dejan por
defecto pues son los ideales para el filtrado. Por último, correr la herramienta dando click
en “Execute”.
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Figura 11. Aplicación del paso 1 de la secuencia de segmentación
3.4.2 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 2
Este paso genera una segmentación preliminar. Nuevamente se completan los parámetros
solicitados en la ventana desplegada.
En la sección de Filtered Image buscar y asignar imagen resultante del paso 1.
En la sección Output Image se establece el nombre y la ubicación de la imagen
segmentada, en este campo es muy importante cambiar el valor “float” por uint 32 (la
imagen segmentada puede contener un gran número de segmentos, se debe utilizar el tipo
uint 32 para asegurar que habrá suficientes etiquetas para indexar cada uno de estos
segmentos) y asignar el formato. TIFF como salida.
Como radio espacial (spatial radius) se volverá a utilizar un valor de 2 píxeles y el rango
radiométrico (Range radius) también de 2. Para los demás parámetros utilizar los
establecidos por defecto y por último ejecutar la herramienta dando click en “Execute”.
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Figura 12. Aplicación del paso 2 de la secuencia de segmentación
3.4.3 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 3 (optional)
En este paso se define la unidad mínima de los segmentos, es decir todos aquellos con
superficie inferior a ésta son absorbidos por mayoría o por los segmentos más grandes con
mayor similitud.
En el cuadro de Input Image se selecciona la imagen resultante del paso 1.
En el cuadro de Segmented Image se selecciona la imagen resultante del paso 2.
En el cuadro Output Image se establece el nombre y la ubicación de la imagen segmentada,
en este campo, es muy importante cambiar el valor “float” por unit 32 por los motivos ya
mencionados anteriormente en el paso 2.
En el cuadro Minimum Region Size establecemos el área mínima que utilizaremos, definida
en número de píxeles (12 píxeles en Landsat cuando el área mínima es una hectárea). Para
los demás parámetros utilizar los establecidos por defecto y por último correr la
herramienta dando click en “Execute”.
Nota: Aunque la barra de progreso no esté avanzando, la aplicación se encuentra en
ejecución y puede comprobarse al revisar la pestaña Logs. Una vez finalizada la tarea será
creada la imagen y las opciones de “Execute” y “Quit” volverán a habilitarse.
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Figura 13. Aplicación del paso 3 de la secuencia de segmentación
3.4.4 Exact Large-Scale Mean-Shift segmentation, step 4
En este último paso del flujo de trabajo se vectoriza la segmentación obtenida. El shapefile
tendrá un polígono por cada segmento y cada uno de estos polígonos tendrá el tamaño del
mismo en píxeles, el promedio y la varianza de cada banda de la imagen de origen para ese
segmento. La proyección del archivo shapefile será la misma que la imagen de origen.
En la sección de Input Image seleccionar la imagen original y en la sección de Segmented
Image seleccionar la imagen segmentada resultante del paso 3 (la que posee unidad
mínima).
En la dirección de salida Output GIS vector file se establece el nombre y la ubicación del
archivo vectorial, con la extensión “.shp”; los demás parámetros dejar los establecidos por
defecto y por último correr la herramienta en “Execute”.
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Figura 14. Aplicación del paso 1 de la secuencia de segmentación
Una vez realizado todo el proceso de segmentación es posible abrir los archivos en
cualquier programa de SIG y realizar los análisis requeridos.
Figura 15. Segmentos de salida del proceso de segmentación .
3.5 Depuración de segmentos
Dado a que solo se necesitan los segmentos para el área de no bosque de la capa base
2012 en el mosaico multifecha 2000-2006-2012 y solamente segmentos en el área de
bosque para el mosaico multifecha 2012-2016, es necesario eliminar todo segmento por
fuera de estas capas, esto debido a que al realizar la segmentación todos estos espacios
(valor cero “0” en la imagen) son rellenados con segmentos.
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Figura 16. Segmentos en fuera del área de interés
3.5.1 Obtener centroides de áreas a eliminar
Para eliminar estos segmentos se debe hacer una selección por localización de las áreas
que se desean eliminar o de las áreas no eliminables y después exportarlas (en cualquier
programa de GIS). Para ello se tiene un mapa base (bosque no bosque), en el que se
exporta la capa de “bosque” si se desea eliminar todos los segmentos fuera de la capa de
“no bosque”, o viceversa. Una vez teniendo esa capa exportada en formato vectorial
(shapefile), se convierten dichos polígonos a centroides.
Figura 17. Proceso de generación de centroides de las áreas sin interés.
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3.5.2 Selección por localización
Con los centroides de los segmentos fuera del área de interés que se está trabajando, se
realiza una selección por localización de los polígonos o segmentos que no son de interés
(polígonos fuera del área de trabajo).
Figura 18. Proceso de selección por localización de áreas sin interé s.
3.5.3 Generación del archivo de segmentos puros
Una vez seleccionados los segmentos fuera del área de interés, se elige si se eliminan
(puede presentar error al ser muchos polígonos) o se hace una selección inversa y se
exportan los segmentos como un nuevo archivo shapefile.
Figura 19. Selección inversa de los segmentos y exportación del nuevo archivo
de segmentos.
3.6 Zonificación de cambios con los segmentos
La zonificación se realizó utilizando el programa Quantum Gis. Este programa contiene un
complemento de estadística entre sus herramientas y en ella la opción de zonificación. Para
activar este complemento se deber ir a la sección de Complementos y luego Administrar e
instalar complementos.
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Figura 20. Sección de complementos de Quantum Gis.
Una vez activado el complemento de zona estadística , se abre y se configuran todos los
parámetros de interés; en Capa ráster se elige el archivo que contiene los cambios a nivel
de píxel y en Capa de polígonos que contiene las zonas se eligen los segmentos; luego en la
sección de Prefijo de la columna de salida, escribir un prefijo con el cual se identificará la
columna de salida que contendrá el código de la clasificación. Por último, se asigna el check
únicamente a las estadísticas que se desean calcular (en este caso solo mayoría).
Figura 21. Configuración de los parámetros de entrada y salida de la
zonificación.
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4. Glosario
CENTROIDE: Es el punto central de un polígono o entidad vectorial.
GOOGLE EARTH ENGINE: Es una plataforma de seguimiento del entorno online que pone a
disposición del mundo un modelo digital dinámico de nuestro planeta que se actualiza a
diario. Almacena petabytes de datos de satélite y permite que las herramientas de alto
rendimiento analicen e interpreten esta información que, a continuación, se puede
visualizar en un mapa donde se muestran desde cambios en la selva tropical del Amazonas
hasta información sobre los recursos acuáticos de El Congo (s.a, s.f.).
PIXEL: El concepto de píxel tiene su origen en el vocablo inglés pixel y surgió como
acrónimo entre los términos pix (expresión coloquial que refiere a picture, “imagen”) y
element (traducido al español como “elemento”). La noción se utiliza en el ámbito
informático para indicar la superficie homogénea más diminuta que forma parte de una
imagen (Pérez Porto & Merino, Definición de, 2009).
RADIO ESPACIAL: Distancia en cantidad de pixeles desde el punto central del pixel base con
respecto a sus circundantes.
RANGO RADIOMÉTRICO: Diferencia de la radiación electromagnética mostrada en
diferentes puntos. Es decir, diferencia en la respuesta espectral de las imágenes en los
puntos establecidos.
SHAPEFILE: Es un formato sencillo y no topológico que se utiliza para almacenar la
ubicación geométrica y la información de atributos de las entidades geográficas (s.a, s.f.).
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5. Bibliografía
GEE. (10 de Junio de 2016). Google Earth Engine. Obtenido de
https://code.earthengine.google.com/
Orfeo ToolBox (OTB). (2002). Open Source processing of remote sensing images.
Recuperado el 01 de 06 de 2016, de https://www.orfeo-toolbox.org/
Pérez Porto, J. (2016). Recuperado el 12 de octubre de 2016, de
http://definicion.de/centroide/
Pérez Porto, J., & Merino, M. (2009). Definición de. Recuperado el 12 de octubre de 2016,
de http://definicion.de/pixel/
Reyna Bowen , L. (2010). Segmentación de imágenes como base para la caracterización
hidrológica de la cobertura del suelo. Recuperado el 12 de septiembre de 2016, de
www.clas.postgradoumss.net/portal/descarga/AFI2010/RBL_Tierras_AFI.pdf
s.a. (s.f.). Recuperado el 12 de octubre de 2016, de
https://www.google.es/intl/es/earth/outreach/tools/earthengine.html
s.a. (s.f.). Recuperado el 12 de octubre de 2016, de
http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/manage-data/shapefiles/what-is-a-
shapefile.htm
s.a. (s.f.). Recuperado el 12 de septiembre de 2016, de
http://alojamientos.us.es/gtocoma/pid/tema4.pdf