Revisión General de los Conceptos Fundamentales de
Percepción Remota
Emil A. Cherrington Centro del Agua del Trópico Húmedo
para America Latina y el Caribe (CATHALAC)
09.11.11
Revisión General
1. Metas 2. Definición de percepción remota (y la
relación con SIG) 3. Aplicaciones en Panamá y la región 4. Resolución – espacial, temporal, espectral,
radiometrica 5. Software 6. Fuentes de datos (y costos) 7. Fuentes de mayor información 8. Preguntas y respuestas
Metas 1. Proveer una revisión general de los
conceptos básicos de percepción remota para su aplicación en el campo ambiental
2. Proveer una base teorética para los ejercicios de hoy
3. Proveer fuentes de mayor información sobre teledetección ambiental
¿Hay preguntas?
¿Que es percepción remota?
• “La ciencia y el arte de obtener información sobre un objeto, área, o fenómeno a través de análisis de datos capturados por un medio no en contacto directo con el objeto, área, o fenómeno estudiado”. Lillesand et al (2006)
• “La ciencia de observación de distancia.” Barret y Curtis (1992)
Fuente: M. Vasquez (2006)
¿Que incluye percepción remota?
• Adquisición de info sobre un objeto sin contacto físico con ese objeto
• Percepción y grabación de radiación electromagnética, emitida o reflejada
• Storage, procesamiento, análisis, y aplicación de la info colectada
Fuente: B. Howell (2006)
Fuentes de Datos Satelitales Algunos satélites y sensores con relevancia a Panamá: 1. ALI – un sensor en el satélite EO-1 de la NASA, similar al ETM+ de Landsat7 2. ASTER – un sensor compartido entre Japón y los EE.UU., ubicado en el satélite
Terra, y similar a ALI y ETM+ 3. CBERS* – El series de satélites (3) entre Brasil y China; CBERS 2B tiene alta
resolución 4. GeoEye-1 – un satelite de alta resolucion, del mismo series que Ikonos 5. Hyperion – el único sensor satelital hyperspectral, en EO-1 6. Ikonos-2 – Uno de los primeros satélites comerciales de alta resolución, similar a
Quickbird 7. Landsat – El series de satélites (7) lanzado en 1972, con operaciones hasta el
presente, y varios sensores (MSS, TM, ETM+) 8. MERIS – la equivalente de MODIS de la Agencia Espacial Europea (ESA) 9. MODIS – un sensor en los satélites Aqua y Terra 10. Radarsat-1 / -2 – El primer satélite de radar, de los Canadienses 11. RapidEye – satelites de alta resolucion, de Alemania 12. SAC-C – El satélite de observación de la tierra del CONAE de Argentina 13. SPOT – un satélite francés con imágenes de alta resolución 14. Quickbird-2 – las imágenes de alta resolución en Google Earth 15. WorldView-1 / -2 – imágenes de alta resolucion, mismo series que Quickbird
Multiple Products per Instrument: MODIS Measurements
MOD01 Level-1A Radiance Counts MOD02 Level-1B Calibrated Relocated Radiances MOD03 Relocation Data Set MOD04 Aerosol Product MOD05 Total Precipitable Water MOD06 Cloud Product MOD07 Atmospheric profiles MOD08 Gridded Atmospheric Product (Level-3) MOD09 Atmospherically-corrected Surface Reflectance MOD10 Snow Cover MOD11 Land Surface Temperature & Emissivity MOD12 Land Cover/Land Cover Change MOD13 Vegetation Indices MOD14 Thermal Anomalies, Fires & Biomass Burning MOD15 Leaf Area Index & FPAR MOD16 Surface Resistance & Evapotranspiration MOD17 Vegetation Production, Net Primary Productivity MOD18 Normalized Water-leaving Radiance MOD19 Pigment Concentration MOD20 Chlorophyll Fluorescence MOD21 Chlorophyll_a Pigment Concentration MOD22 Photosynthetically Active Radiation (PAR)
MOD23 Suspended-Solids Conc, Ocean Water MOD24 Organic Matter Concentration MOD25 Coccolith Concentration MOD26 Ocean Water Attenuation Coefficient MOD27 Ocean Primary Productivity MOD28 Sea Surface Temperature MOD29 Sea Ice Cover MOD31 Phycoerythrin Concentration MOD32 Processing Framework & Match-up Database MOD35 Cloud Mask MOD36 Total Absorption Coefficient MOD37 Ocean Aerosol Properties MOD39 Clear Water Epsilon MOD43 Albedo 16-day L3 MOD44 Vegetation Cover Conversion MODISALB Snow and Sea Ice Albedo
Fuente: F. Melton (2007)
¿Porque percepción remota?
Adquirir información sobre un objeto sin contacto directo con ese objeto
Fuente: B. Howell (2006)
¿Porque percepción remota?
Colectar cantidades grandes de datos en una manera eficiente y a tiempo
Fuente: B. Howell (2006)
Usos
• Actualizar o reemplazar mapas existentes
• Determinar áreas de categorías conocidas
• Hacer inventarios de tipos de cobertura
• Documentar cambios entre periodos
• Medir condiciones en una área
• Medidas cuantitativa de propiedades
Fuente: B. Howell (2006)
Aplicaciones de PR en Panamá y la Región Mesoamericana
Panamá - • 1967: Imágenes radar de Darién • 1992: Cobertura forestal • 2002: Cobertura forestal • 2004, 2006, 2008: Inundaciones • 2008: Análisis de cobertura de manglares • 2009: Cobertura forestal (en proceso) Mesoamerica - • 1999: Imágenes radar de Star3i • 2000: Elevación – Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) • 2002: Ecosistemas • 2010: Cobertura de la tierra (en proceso)
Ventajas de percepción remota
• Muchos satélites en orbito, colectando información sobre las mismas áreas
• Después de lanzamiento, el costo de operación / obtener información es bajo
• La geometría de los satélites es muy estable, entonces hay menos posibilidades para distorsiones geométricas en las imágenes
Fuente: B. Howell (2006)
Principles
• Objetos muestra diferencias obvias en energía emitida y reflejada
• La apariencia de objetos cambia con el canal espectral de observación
• Objetos no similares parece diferente en particulares canales espectrales
Principios
Radar Laser Cámara Radiómeter Sonar
Fuente: B. Howell (2006)
Espectro Electromagnético
WAVELENGTHS (en metros)
10-11 10-10 10-9 10-8 10-7 10-6 10-5 10-4 10-3 10-2 10-1 101 102
VISIBLE
GAMMA RAYS X RAYS ULTRA VIOLET INFRARED
MICROWAVE
RADIO WAVES
400 500 600 700 nanometers
mas largo mas corto
Un sensor mide la cantidad de energía reflejada o emitida por el superficie de la tierra en wavelengths específicos del espectro electromagnético
Fuente: F. Muller-Karger (2006)
El sistema ideal de percepción remota (1) Fuente uniforme de
energía
(4) Súper sensor
(2) Atmosfera sin interferencia
(3) Interacciones únicas con el superficie de la tierra
Fuente: M. Vasquez (2006)
Energía en el Objeto
Radiacion Incidente puede ser… • Reflejada • Transmitida • Absuelto (y reEmitida)
I = R + T + A
Fuente: B. Howell (2006)
Sensores Activos & Pasivos
Pasivos: utilicen energía natural energía, como la luz del sol reflejada o radiación emitida termal o de microondas
Activos: generan su propia energía transmitida a la tierra, interactuando con la atmosfera y otros superficies
Fuente: B. Howell (2006)
Orbitos de los satélites
Síncrono con el sol (Landsat, SPOT) Geo-estacionario (p.e. GOES)
Fuente: B. Howell (2006)
Tipos de Resolución
• Espacial - el tamaño del ‘field-of-view,’ como 10 x 10 m. • Espectral - el numero y tamaño de las regiones espectrales que el sensor captura, como azul, verde, rojo, IR, termal, microonda (radar) • Temporal – como frecuente se captura la data, como cada 16 días • Radiometrica - la sensitividad de los detectores a diferencias pequeñas en la energía electromagnética
10 m
B G R NIR
Jan 15
Feb 15
10 m
Fuente: J. Tullis (2006) / J. Jensen (2004)
Comparación de 2 sensores Advanced Very High
Resolution Radiometer (AVHRR) en el satelite NOAA
• Resolución espacial = 1.1 km
• Resolución temporal = 12 horas
• Resolución espectral = 5 bandas espectrales – rojo, infrarrojo cercano, IR media, 2 termales
• Resolución radiometrica = 10 bits = 1024 niveles de brillo
Thematic Mapper en Landsat 4 y 5
• Resolución espacial = 30 m
• Resolución temporal = 16 dias
• Resolución espectral = 7 bandas espectrales – azul, verde, rojo, infrarrojo cercano, 2 IR media, IR termal
• Resolución radiometrica = 8 bits = 256 niveles de brillo
Fuente: M. Vasquez (2006)
Procesamiento digital
• Rectificación y restoración – Corrección geométrica – Corrección atmosférica – Remoción de ruedo
• Mejoramiento (enhancement) – Estirar contrasto (contrast stretching) – Manipulación de varias imágenes
• Índices de vegetación – Clasificación – Filtración
Fuente: M. Vasquez (2006)
Software • ArcGIS 9.x (ArcView 3.x) – de ESRI (www.esri.com) • ASF MapReady - de Alaska Satellite Facility
(http://www.asf.alaska.edu/downloads/software_tools) • BEAM - de la ESA (http://www.brockmann-
consult.de/cms/web/beam/software) • ERDAS Imagine 9.x – de Leica (www.erdas.com) • GRASS – de ITC (http://grass.itc.it/) • IDRISI – de Clark University (www.clarklabs.org) • NEST - de la ESA (http://nest.array.ca/web/nest/) • Opticks – de Ball Aerospace (https://www.opticks.org) • PCI Geomatica 10.x – de PCI (http://www.pcigeomatics.com/) • RSI ENVI 4.x – de ITT (www.ittvis.com) • SPRING 5.x – de INPE (www.dpi.inpe.br/spring/)
Fuentes de Datos Imágenes multiespectrales • NASA REVERB: http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/ • Respuesta Rápida de MODIS:
http://lance.nasa.gov/imagery/rapid-response/subsets/ • ESA MERIS: http://miravi.eo.esa.int/ • USGS Glovis: http://glovis.usgs.gov • ASF DAAC: https://ursa.asfdaac.alaska.edu/ • SERVIR: www.servir.net
Mapas de elevación derivado por radar • SRTM, versión 2: http://srtm.usgs.gov
Satélite Terra Landsat 7 Terra SPOT 5 Ikonos Quickbird
Sensor Moderate Resolution
Imaging Spectro-
Radiometer (MODIS)
Enhanced Thematic Mapper
Plus (ETM+)
Advanced Spaceborne
Thermal Emission & Reflection
Radiometer (ASTER)
High Resolution Geometric instrument
(HRG)
Tamaño de una escena ~2300km x 2300km
183km x 170 km 60km x 60km 60km x 60km 11km x
11km 16.5km x 16.5km
Precio por una escena estándar*
$0 $0 $80 $1,654- $4,825
$1,186-$6,388
$2,057-$10,366
Precio por km2 $0 $0 $0.02 $0.46- $1.34
$9.80- $52.79
$17- $38.11
Numero de canales espectrales
36 9 14 5 4 4
Resolución mas alta 250m 15m 15m 2.5m 1m 0.6m
Desde 2000 1999 (1982**) 2000 2002 (1998) 1999 2001
Satélites Usados para Evaluación de Recursos y Monitoreo de Vegetación, Uso del Suelo y Agua del Superficie
* Precios para datos de satélites comerciales son variables por vendedor; información actualizada en julio de 2007 ** Info comparable de Landsat 5 esta disponible desde 1982, pero info de LandSat MSS esta disponible desde 1972
Fuentes de Mayor Información Libros (vea www.amazon.com) - • Teledetección Ambiental (2002) – Emilio Chuvieco • Remote Sensing and Image Interpretation (2007) – Thomas
Lillesand, Ralph Kiefer, Jonathan Chipman • Remote Sensing of the Environment (2006) – John R.
Jensen • Remote Sensing for GIS Managers (2005) – Stan Aronoff En línea - • TELEDET: http://www.teledet.com.uy/tutorial-imagenes-
satelitales/imagenes-satelitales-tutorial.htm • NASA: http://rst.gsfc.nasa.gov/ • CATHALAC: [email protected] • GOOGLE / Wikipedia
Referencias / Reconocimientos Mucha de la información en este presentación fue adoptada de los
siguientes fuentes: • Forrest Melton, NASA JPL (2007) • Burgess Howell, NASA GSFC (2006) • Marydelene Vásquez, Proyecto SAM (2006) • Jason Tullis, University of Arkansas (2005) • Frank Muller-Karger, University of South Florida (2006) • Lillesand, Kiefer y Chipman (2004)