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ANÁLISIS ORIENTADO A OBJETO DE IMÁGENES MODIS PARA IDENTIFICACIÓN DE ÁREAS QUEMADAS


Autor: David González MateosTutora: Dra. Carmen Quintano Pastor

ÍNDICE2

1. JUSTIFICACIÓN2. OBJETIVOS3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO REALIZADO4. CONCLUSIONES5. EXTENSIONES

ÍNDICE3


1. JUSTIFICACIÓN

4

Los incendios forestales son un gran problema en nuestro país Entre1997-2007 se han producido nuestro país. Entre1997-2007, se han producido como media 7.625 incendios mayores de una hectárea.

El análisis de las imágenes procedentes de sensores instalados en satélites es una herramienta más para pla prevención -índices de riesgo-, detección -focos activos- y evaluación de los impactos generados por los incendios forestales.

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1. JUSTIFICACIÓN

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Las imágenes del sensor MODerate resolution ImagingSpectroradiometer (MODIS) han demostrado su p ( )utilidad en la cartografía de áreas quemadas.

Las técnicas empleadas para ello varían en función del número de imágenes empleadas. Si sólo se emplea una imagen posterior al fuego se utilizarán técnicas unitemporales.

Desde la perspectiva unitemporal, la metodología habitual es la clasificación (orientada a píxel) de la imagen posterior al incendio.

1. JUSTIFICACIÓN

6

Los clasificadores OOCs (Object Oriented Classifier) trabajan con segmentos/objetos (grupos de píxeles) j g / j (g p p )utilizando tanto la información espectral como la contextual.

Tienen dos etapas fundamentales: Segmentación: creación de objetosClasificaciónClasificación

La precisión de la clasificación realizada, suele superar a la precisión obtenida con los clasificadores convencionales.

ÍNDICE7


2. OBJETIVOSOBJETIVO GENERAL

8

Evaluar la eficacia de una clasificación orientada a objetos de distintos productos de reflectividad MODIS, como metodología para ser utilizada en la cartografía de áreas quemadas en Castilla y León.

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2. OBJETIVOSOBJETIVOS ESPECÍFICOS

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Identificación de la banda (original o sintética) de entrada a la metodología propuesta más idónea.g p p

Identificación de los parámetros del proceso de segmentación de la metodología propuesta más adecuados.

Identificación de los criterios y reglas de clasificación y gde la metodología propuesta más idóneos.

Identificación del producto MODIS que mejor se adapta a las áreas topográficas quemadas.

ÍNDICE10

1. JUSTIFICACIÓN2. OBJETIVOS3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO REALIZADO

1. MATERIAL EMPLEADO2. METOLOGÍA DE TRABAJO3 RESULTADOS3. RESULTADOS

4. CONCLUSIONES5. EXTENSIONES

3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO REALIZADO3.1 MATERIAL EMPLEADO

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1) IMÁGENES MODISMODIS es un sensor montado sobre los satélites TERRA y AQUA MODIS es un sensor montado sobre los satélites TERRA y AQUA de la National Aeronautics and Space Administation (NASA).

36 Bandas espectrales con resoluciones espaciales de 250m, 500m y 1Km, y resolución temporal de un día.44 Productos estándar MODIS para diversas aplicaciones.


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Las imágenes usadas en este estudio son las procedentes del satélite TERRA entre el 1 de julio y procedentes del satélite TERRA entre el 1 de julio y el 31 de agosto de 2004.

PRODUCTOMODIS

RESOLUCIÓN ESPACIAL

RESOLUCIÓNTEMPORAL

BANDAS

MOD09GQK 250 m 1 día Rojo NIRMOD09GQK 250 m. 1 día Rojo, NIR

MOD09GHK 500 m. 1 día Azul, verde, rojo, NIR, 3-MIR

MOD13Q1 250 m. 15 días Azul, rojo, NIR, MIR, NDVI, EVI

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2) PARTES OFICIALES DE INCENDIOS DE LA JUNTA DE CASTILLA Y LEÓNJUNTA DE CASTILLA Y LEÓN

En el año 2004, 632 incendios en Castilla y León con 15.000 hectáreas calcinadas.

Fecha Superficie

(km2)Fecha

Superficie(km2)

Fecha Superficie

(km2)Fecha

Superficie(km2)

18 / 06 3,78 23 / 07 1,04 07 / 08 7,73 28 / 09 1,61

18 / 06 6,38 25 / 07 2,61 07 / 08 10,25 05 / 10 1,28

30 / 06 2,60 26 / 07 4,08 15 / 08 1,83 08 / 10 1,00

01 / 07 1,73 01 / 08 3, 38 15 / 08 12,44 08 / 10 1,26

17 / 07 20,26 01 / 08 3,96


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3) SOFTWARE PROFESSIONAL 5Of l ibilid d d tili di l it d Ofrece la posibilidad de utilizar diversos algoritmos de segmentación que producen distintos tipos de objetos.

Algoritmo de segmentación por multiresolución

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•Descarga de las imágenes•Selección imágenes sin nubes•Recorte de la zona de estudio•Generación de índices de vegetación

PREPROCESADO

•Incendios mayores a 100 hectáreas

•Agrupación en 3 fechas

PREPROCESADO

PERÍMETRO GPS DE INCENDIOS CONSIDERADOS

IMÁGENES MODIS

• Factor de escala• Composición de HomogeneidadSEGMENTACIÓN

CREACIÓN DE OBJETOS

MÁSCARA TTA

3.2 METODOLOGÍA

• Área quemado• Área no quemado

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN

Procesamiento orientado a objeto

• Matriz de confusión• Índice KappaVERIFICACIÓN DE RESULTADOS

3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO REALIZADO3.2 METODOLOGÍA

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1) PREPROCESADO de IMÁGENES MODIS

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Bandas de entrada originalesBandas situadas en la región del infrarrojo cercano Bandas situadas en la región del infrarrojo cercano, por ser en esta región donde mejor se observan los cambios espectrales en la vegetación debidos al fuego.

Bandas de entrada sintéticasTé i UNMIXINGTécnicas UNMIXINGImágenes fracción obtenidas de la descomposición espectral (unmixing) de la imagen original utilizando Spectral Mixture Analysis (SMA).


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NDVI (Índice Normalizado de Vegetación)

EVI (Índice de vegetación mejorado)

• C1 6, C2 7.5• L factor de corrección del suelo 1 • G factor de ganancia 2.5


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GEMI (Índice Global de Monitoreo Ambiental)

BAI (Burned Area Index)

• ρcred punto de convergencia en la banda rojo 0.1• ρcNIR punto de convergencia en el infrarrojo cercano 0.06


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2) PREPROCESADO de INCENDIOS CONSIDERADOSIncendios estudiados mayores a 100 hectáreas Incendios estudiados: mayores a 100 hectáreas, agrupados en 3 fechas.

FECHA PROVINCIA TÉRMINO MUNICIPAL HECTÁREAS

17 / 07 Zamora Fonfría 2.026,453

18 / 06 Zamora Tábara 378,019

30 / 06 Zamora Almaraz de Duero 260,444


07 / 08 Zamora San Vitero 1.025,063

07 / 08 Zamora Faramontanos de la Sierra 773,894

26 / 07 León Molinaseca 408,701

01 / 08 Zamora Hermisende 388,177

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17 / 07 Zamora Fonfría 2.026,453

07 / 08 Zamora San Vitero 1.025,063

07 / 08 Zamora Faramontanos de la Sierra 773,894

26 / 07 León Molinaseca 408,701

01 / 08 Zamora Hermisende 388,177

18 / 06 Zamora Tábara 378,019

30 / 06 Zamora Almaraz de Duero 260,444

15 / 08 Zamora Puebla de Sanabria 183,151


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3) SEGMENTACIÓN y CREACIÓN DE OBJETOS


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4) CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN


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5) VERIFICACIÓN DE RESULTADOS

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Los resultados se verifican mediante dos criterios:criterios:Matriz de confusión• A partir de los resultados obtenidos comparándolos con

Verdad-Terreno.• Recoge los conflictos entre categorías.


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Índice KAPPAM did d l tit d• Medida de la exactitud.

• Se calcula a partir de los valores de la matriz de confusión.

• Medido en tanto por uno.Kappa Fuerza de la concordancia

≤ 0.20 Pobre

0.21 – 0.40 Débil

0.41 – 060 Moderada

0.61 – 0.80 Buena

0.81 – 1 Muy buena


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Matriz de confusión e índice Kappa con la imagen MOD09GQK de 21 de julio de 2004imagen MOD09GQK de 21 de julio de 2004.

User \ Reference Class Incendio no incendio Sum

Incendio 406 22 428

no incendio 91 1478 1569

unclassified 0 0 0

Sum 497 1500

Producer 0.81690140845 0.98533333333

User 0.94859813084 0.9420012747

Hellden 0.87783783784 0.96318018899

Short 0.78227360308 0.92897548712

KIA Per Class 0.76695482006 0.93156697819

Overall Accuracy 0.94341512268

KIA 0.84128420945

3. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO REALIZADO3.3 RESULTADOS

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Se realizaron numerosas pruebas con los tres productos para todas las bandas de entrada productos, para todas las bandas de entrada, en las tres fechas de estudio. Los resultados parciales fueron agrupados de la siguiente forma:

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MOD09GQK, 21 de julio de 2004ID BANDAS DE ENTRADA

SEGMENTACIÓNCRITERIOS DE CLASIFICACIÓN

VERIFICACIÓN

ESCALA FORMA COMPAC.OVERALL ACCURACY

KAPPA

1 [1] Fracción quemado[2] Fracción sombra‐

agua

1 0.9 0.5 Mean Layer 1 [0.8 : 1.3]Mean Layer 2 [‐0.01 : 0.1]Stand. Deviation Layer 1[0 : 0.25]Stand. Deviation Layer 2 [0 : 0.008]No incendio = not incendio

0.8408 0.4609

No incendio = not incendio

2 [1] RED, [2] NIR 1 0.1 0.5 Mean Layer 1 [470 : 800]Mean Layer 2 [800 : 1600]No incendio = not incendio

0.8928 0.6678

3 [1] RED, [2] NIR, NDVI 1 0.1 0.5 Mean Layer 1 [400 : 800]Mean Layer 2 [600 : 1600]NDVI ≤ 0.5No incendio = not Incendio

0.8963 0.6804

4 GEMI 10 0.8 0.5 Agua: Mean Layer 1 [‐50.000 : 0]Incendio: Mean Layer 1 [‐750.000 : ‐50 001]

0.9244 0.7802

50.001]No incendio = not Agua + not Incendio

5 [1] RED, [2] NIR, Standard nearest

neighbour

1 0.1 0.5 Incendio: 27 Samples, Mean Layer 1 [169,143 : 1.521, 49] Mean Layer 2 [230,20 : 2.424,385]No incendio: 67 Samples, Mean Layer 1 [0 : 3.266] Mean Layer 2 [0 : 5.641]

0.8988 0.6874

6 BAI 1 0.1 0.5 Incendio: BAI [2e‐7 : 2e‐6]No incendio: not incendio

0.9434 0.8413

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MOD09GQK, 14 de agosto de 2004

ID BANDAS DE ENTRADASEGMENTACIÓN

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓNVERIFICACIÓN


KAPPAACCURACY

1 [1] Fracción quemado[2] Fracción sombra‐agua

1 0.5 0.5 Mean Layer 1 [0.8 : 1.3]Mean Layer 2 [‐0.01 : 0.1]No incendio = not incendio

0.8469 0.5039

2 [1] RED, [2] NIR 10 0.4 0.5 Mean Layer 1 [400 : 800]Mean Layer 2 [600 : 1400]No incendio = not incendio

0.8664 0.5759

3 [1] RED, [2] NIR, NDVI 10 0.4 0.5 Mean Layer 1 [400 : 800]Mean Layer 2 [600 : 1400]NDVI ≤ 0 5

0.8687 0.5812

NDVI ≤ 0.5No incendio = not Incendio

4 GEMI 10 0.4 0.5 Agua: Mean Layer 1 [0 : 60]Incendio: Mean Layer 1 [100: 500]No incendio = not Agua + not Incendio

0.8607 0.5763

5 BAI 10 0.4 0.5 Incendio: BAI [5e‐0.7 : 2.5e‐0.6]No incendio: not incendio

0.8768 0.619

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MOD09GQK, 29 de agosto de 2004

ID BANDAS DE ENTRADASEGMENTACIÓN

CRITERIOS DE CLASIFICACIÓNVERIFICACIÓN


KAPPAACCURACY

1 [1] Fracción quemado[2] Fracción sombra‐agua

1 0.5 0.5 Mean Layer 1 [0.8 : 1.8]Mean Layer 2 [0 : 0.3]No incendio = not incendio

0.8209 0.5556

2 [1] RED, [2] NIR 10 0.3 0.5 Mean Layer 1 [400 : 1.200]Mean Layer 2 [600 : 2.000]No incendio = not incendio

0.8681 0.5143

3 [1] RED, [2] NIR, NDVI 10 0.4 0.5 Mean Layer 1 [400 : 1.200]Mean Layer 2 [600 : 2.000]NDVI ≤ 0 5

0.8735 0.5144

NDVI ≤ 0.5No incendio = not Incendio

4 GEMI 10 0.5 0.5 Incendio: Mean Layer 1 [‐1.200.000 : ‐100.000]No incendio = not Agua + not Incendio

0.8521 0.5255

5 BAI 10 0.4 0.5 Incendio: BAI [2.5e‐7 : 2e‐6]No incendio: not incendio

0.8594 0.4443


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Resumen de los mejores resultados:PRODUCTO FECHA ENTRADA ESCALA FORMA COMPAC. KAPPA

MOD09GQK 21/07/04 BAI 1 0.1 0.5 0.8413

14/08/04 BAI 10 0.4 0.5 0.619

29/08/04 UNMIXING 1 0.5 0.5 0.5556

MOD09GHK 21/07/04 BAI 1 0.9 0.5 0.7358

14/08/04 UNMIXING 1 0.5 0.5 0.6728

29/08/04 UNMIXING 1 0.5 0.5 0.6115

MOD13Q1 21/07/04 BAI 10 0.6 0.5 0.7224

14/08/04 NDVI 10 0.7 0.5 0.5310

29/08/04 NDVI 9 0.7 0.5 0.4557

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4. CONCLUSIONESCONCLUSIÓN GENERAL

35

Se ha desarrollado una metodología válida para identificar y cartografiar los daños ocasionados por incendios forestales a partir de imágenes MODIS, basada en clasificadores OOC .

4. CONCLUSIONESCONCLUSIONES ESPECÍFICAS

36

Respecto a la banda de entrada más idónea:El índice BAI fue el que presentó mejores resultados.

Respecto al proceso de segmentación: El producto MOD13Q1, debido a su menor homogeneidad ha sido el más complicado de homogeneidad, ha sido el más complicado de segmentar.El parámetro compacidad carece de interés.

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4. CONCLUSIONESCONCLUSIONES ESPECÍFICAS

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Respecto a los criterios y reglas de clasificación:La agrupación semántica de clases favoreció la comprensión de las clasificaciones y generó planos/imágenes más sencillos de entender.La banda de entrada UNMIXING fue la más sencilla de clasificar.

Respecto al tipo de producto empleados:Los productos MOD09 ofrecieron la mejor posibilidad de discriminar áreas quemadas.

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5. EXTENSIONES

39

Ampliar el estudio tanto a otras zonas geográficas como a otras fechas de otros añoscomo a otras fechas de otros años.

Mejorar el método desarrollado incluyendo los incendios de menos de cien hectáreas.

Ampliar esta metodología con otros productos tanto de MODIS como de otros sensores del satélite TERRA u otros.



Autor: David González MateosTutora: Dra. Carmen Quintano Pastor

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