Detección de cambios con datos multi-espectrales...diferentes sensores •Geometría •Atmosfera...
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Detección de cambios con datos multi-espectrales Santo Domingo, 13-17 Junio 2013
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Detección de cambios con
datos multi-espectrales
Santo Domingo, 13-17 Junio 2013
Introdución a la detección de
cambios
Detección de cambios utilizando índices
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Algoritmos para deteccion de cambios
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Resultado: Mapas de intensidad de cambios. Ningun información sobre el tipo de cambio. Necesita pre-procesamiento (p.e. Indices).
Algoritmos para deteccion de cambios
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Resultado: Mapa de tipos de cambios. Desventaja: Clasificación supervisada necesita un conjunto de entrenamiento.
Resultado contiene información sobre los tipos de cambios pero esos son difíciles de interpretar. Post-procesamiento es necesario.
Flujo de trabajo
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Cambios de interes y ‘falsos’ cambios
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Factores que resulten en cambios: • Características de
diferentes sensores • Geometría • Atmosfera • Nubes • Fenología • cambios del uso/ de la
cobertura de suelo
Fuente: RapidEye
Introdución a la detección de cambios
Detección de cambios utilizando
índices
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8 3-2-1 4-3-2 4-5-3 7-4-2
Combinación de bandas (Landsat)
Ejemplos de índices
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(McFeeter 1996)
(Tucker 1979)
REDNIR
REDNIRNDVI
NIRGREEN
NIRGREENNDWI
http://changematters.esri.com/Compare
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http://landsat.usgs.gov/tools_spectralViewer.php
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http://landsat.usgs.gov/tools_spectralViewer.php
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Signaturas espectrales y bandas
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http://landsat.usgs.gov/tools_viewer.php
1: azul 2: verde 3: rojo 4: infrarrojo cercano 5, 6: infrarrojo de onda corta
Añade atmosfera
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NDWI Diferencia
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NDWI Prinicpal Component
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NDWI ratio
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Gracias por su atención!
“En la nave espacial Tierra no hay pasajeros.
Todos somos tripulación!” Marshall McLuhan
