21/04/2010

1

Rosario, Argentina, 19 al 23 de Abril de 2010

Hctor F. del Valledelvalle@cenpat.edu.arhfdelvalle@gmail.com

Monitoreo de los procesos de desertificacincon el uso de imgenes de radar

UN-OOSAUN-SPIDER

21/04/2010

2

SAR instrument conf iguration and env ironmental conditions determining the signal-object in a radar image (del Valle et al., 2009).

Se pueden observ ar dos tipos principales de variaciones en la brillantez de unaimagen de radar:

v ariaciones del tono v ariaciones de la textura

Aunque es poco comn, algunos ef ectos indirectos asociados al sistema de radar,tambin son una f uente potencial de v ariaciones no deseadas en la brillantez.

Es posible usar procesamiento digital para complementar y/o ampliar nuestrainterpretacin v isual de dichas variaciones.

Variaciones e interpretacin de la brillantez de la imagen

21/04/2010

3

Fuente: Manual of Remote Sensing, 1983.

Elementos de interpretacin

Tono Interv alos de densidad

Color Clasif icacin multiespectral

Textura Anlisis de textura

Patrn Clasif icacin/Transformacin espacial

Tamao Clasif icacin por tamao de rasgos

Forma Clasif icacin sintctica

Asociacin Clasif icacin contextual

Se ref iere a los niv eles de gris que pueden distinguirse entre el negro y el blanco.

Proporcional a la intensidad de la ref lexin de las microondas que recibe el radar.

Las regiones o reas relativ amente lisas, como las aguas tranquilas, aparecen comotonos obscuros.

Las superf icies con rugosidades (terreno dif uso) como cierta vegetacin, aparecencomo tonos intermedios.

Las estructuras artif iciales, como los edificios o los barcos, pueden producir tonosbrillantes dependiendo de su f orma, orientacin y /o constitucin.

Tonos de la imagen

21/04/2010

4

Fuente:

Se ref iere al patrn de la v ariacin espacial del tono.

Es f uncin de la unif ormidad espacial de los ref lectores o blancos en una escena.

La textura de una imagen de radar, consiste en la textura original de la escenamultiplicada por el moteado.

La textura puede ser f ina, media o gruesa.

Textura de la imagen

21/04/2010

5

Problemas asociados a la plataforma, al sensor y/o al procesamiento:

Ambigedades:- Asociadas a la direccin del azimut.- Asociadas a la direccin del alcance.- Asociadas al nadir.

Festoneo.

Ef ectos del control automtico de la ganancia del radar.

Algunos aspectos radiomtricos y geomtricos de la imagen pueden ser af ectados.

En algunas ocasiones, el reprocesamiento puede disminuir los ef ectos. En otras, sonincorregibles.

Efectos artificiales o indirectos en las imgenes SAR

Aparece una copia a un lado de un objeto. La copia puede estar desplazada en ladireccin del alcance y /o del azimut (efecto fantasma).

Este ef ecto indirecto puede ser v isible si el fondo de la imagen es obscuro einv ariable (ej. aguas tranquilas), pero es difcil detectarlos sobre un f ondo v ariable(ej. terreno boscoso).

La seal de inters est contaminada por las seales asociadas a objetosref lectores adyacentes.

Ambigedades

21/04/2010

6

Asociadas a la direccin del azimut: El muestreo de las seales es demasiado

lento. Parmetros incorrectos durante el

procesamientoAsociadas a la direccin del alcance: La seal de una regin de inters se

recibe simultneamente con la sealasociada a otro pulso transmitidoinmediatamente (antes o despus). Ej.:seal que prov iene del nadir.

La seal que prov iene de abajo delsatlite acompaa a esa que proviene delterreno iluminado

Puerto de Halifax,Nueva Escocia. Efectofantasma de un grupode barcos en unaimagen del haz S7 delRADARSAT-1.

Ambigedades

Fuente: Werle, 1997Fuente:

Ambigedades del Nadir Aparecen como rasgos lineales

brillantes a una distanciaaproximadamente constante enla direccin del alcance.

La seal que proviene del nadires intensa debido a la reflexincasi especular emitida porobjetos ref lectores ubicadosdentro de un intervalo (dedistancia) estrecho en ladireccin del alcance tonosbrillantes.

Debido a la compresin delpulso, la recepcin de sealbrillante se limita a esa queprov iene de una distanciaequiv alente a unas pocas clulasde resolucin en la direccin delalcance formas agudas ylineales. Fuente:

21/04/2010

7

Causado por el clculo errneo delcentroide Doppler.

Se observ a en forma de bandasradiomtricas tipo pana a trav s de laescena (en la direccin del alcance).Se presenta ocasionalmente endeterminados productos adquiridosen el modo ScanSAR.

La imagen puede ser reprocesadausando mejores clculos delcentroide Doppler.

Festoneo

Fuente:

En el sensor se aplica una ganancia alos datos de la seal recibida, antes deenv iarlos al conv ertidor de analgico -digital (ADC).

Si la escena es brillante en las regionesms cercanas y es obscura en lasregiones ms alejadas, la gananciapuede haberse establecido demasiadobaja, causando que los reflectoreslejanos aparezcan ms oscuros de lodebido.

Con el f in de mantener una ciertacalidad, las bandas causadas por elAGC podran llegar a eliminarse conuna ganancia constante.

Efectos del control automticode la ganancia

Fuente:

21/04/2010

8

Modos de funcionamiento del SAR

El modo Stripmap es el ms comn de los usados por los sistemasaerotransportados. Su v entaja est dada por la facilidad deprocesamiento y las principales desventajas son los lmites impuestaa la anchura del swath (de barrido) y a la resolucin en azimut.

21/04/2010

9

En el modo Spotlight el SAR dirige el haz de la antena para iluminarcontinuamente cierta regin en la tierra v arias v eces.Consecuentemente, el ancho de banda del azimut llega a ser msgrande, que por lo tanto se puede explotar para aumentar la resolucindel azimut.

Sin embargo esta capacidad es limitada en superf icies con cambiosrpidos en ella que pueden reducir el tiempo de coherencia y por endeen la longitud del tiempo de integracin del SAR, por ejemplo sobre losocanos.

Otra caracterstica de este modo es el hecho de que los objetos estnobserv ados bajo una gama ms amplia de ngulos y se puede utilizarespecialmente para interf erometra a lo largo del track (ATI).

El modo Scan es una forma de aumentar el anchodel swath para los SAR, sin modificar el tamao de laantena. Este modo es muy importante para todoaquello que necesite monitoreo de reas extensasque no requieran alta resolucin. Adems, para ladeteccin de blancos muy brillantes lasparticularidades de las imgenes SAR en generalpermiten que los mismos puedan ser detectadosaunque sean muy pequeos en relacin a laresolucin espacial.

En este modo se toman imgenes de variossubswaths (del ancho de una Stripmap) paralelos a ladireccin av ance del SAR seleccionando los distintosngulos de elev acin para cubrir toda la escena.

21/04/2010

10

21/04/2010

11

SIASGE: Sistema operativamente integrado por las misiones satelitales COSMO SkyMed (Italia) y SAOCOM (Argentina), las cuales comparten especficas rbitas para obtener casi simultneamente observaciones terrestres en bandas SAR X y L, respectivamente.

21/04/2010

12

StripMap Swath width (ground range) 30 km (15 30 km for polari metric mode) Acquisit ion l ength max. ca. 1650 km Incidence angl e range 20 - 45 Azimuth resolut ion 3 m Ground range resolut ion 1.7 m - 3.5 m (@ 45. . 20 incidence angle)

High Resolution Scene extensi on 5 km (az imuth) x 10 km (ground range) Incidence angle range 20 - 55 Maximum azim uth steer-ing angle range

0.75

Azi muth resolut ion 1 m Ground range resolut ion 1.5 m - 3.5 m (@ 55..20 incidence angle)

Spotl ight Scene extension 10 km (azim uth) x 10 km (ground range) Incidence angle range (full performance)

20 - 55

Maximum azimuth steering angle range

0.75

Azimuth resolut ion 2 m Ground range resolut ion 1.5 m - 3.5 m (@ 55.. 20 incidence an-

gle)

Scan SAR Num b er o f sub-sw aths 4 Sw ath wi dth (groun d ran ge)

100 km

A cqui sit i on l ength m ax. ca. 165 0 km Inci dence angle rang e 20 - 45 A z im uth resolut i on 16 m G round ran ge resolu t ion 1.7 m - 3.5 m

(@ 45 .. 20 inc i-dence angl e)

Imaging Mode Characteristics

21/04/2010

13

TerraXSAR1 m

Phased Array Type L-band Synthetic Aperture Radar

Advanced Visible and Near Infrared Radiometer - 2

Panchromatic Remote Sensing Instrumentfor Stereo Mapping

PALSARPRISM

AVNIR-2

http://www.asf.alaska.edu/alos/

21/04/2010

14

Characteristics of Earth orbital SAR systems

Freeman (1995). Laur et al. (2004). Desnos et al. (2000). CSA, 2000. # JAXA (2008).

Fuente:

21/04/2010

15

Geographic location of the lower Chubut valleyGeographic location of the lower Chubut valleyGeographic location of the lower Chubut valley

Flowchart of the methodology

Radar Remote SensingApplications

Irrigated Agriculture(Dryland and Natural Salinity)

Radarsystem

parametersTarget

parameters

Co-registeredSIR-C

Accuracyassessment Ground truth

CorrectedRADARSAT-1

Gammamap filter

Textural measurements

Multi-scalesegmentation

Object orientedclassification

Principalcomponent

analysis

FCC imagegeneration

Interpretation

Selection ofbest band

combination

Textural measurements

Multi-scalesegmentation

Object orientedclassification

AncillaryinformationData entry

FiltradoReduccin del moteadoDef inicinPor qu se necesita f iltrar el moteado?Cul es el f iltro ideal para la reduccin del moteado?Filtros no adaptables (f iltro FFT)Filtros adaptables (f iltros de Frost, Lee, Gamma MAP, etc.)Filtrado para Realce EspacialBaja Frecuencia (f iltros promedio, Gaussiano y mediana)Alta Frecuencia (f iltros Gradiente, Sobel, Detector de Bordes, de textura y FFT)

Realce RadiomtricoContenido

21/04/2010

16

El objetivo de la calibracin radiomtrica es tomar en cuenta todas lascontribuciones a los valores radiomtricos que no se deban a lascaractersticas del objetivo o blanco, de forma que los v alores de retrodispersinpuedan compararse entre s, o con otros v alores de referencia.

Los datos y los clculos no son perfectos. La incertidumbre en los valoresradiomtricos puede aumentar por el procesamiento posterior por parte del usuario.

Al relacionar los valores radiomtricos con mediciones en el terreno, se deben tomaren cuenta las incertidumbres de ambas evaluaciones

CALIBRACIN - calibrationEl acto o proceso de comparar con un estndar ciertas medidas especf icas de uninstrumento.

CALIBRADOR ACTIVO DE RADAR (ARC) - active radar calibratorInstrumento de microondas en una estacin terrena que genera en la imagen f inalun respuesta puntual de potencia (seccin transversal de radar) y posicinconocidas. Cuando es iluminado por el pulso de un SAR, el ARC amplifica yretransmite ese pulso de regreso hacia el radar. Un ARC puede imponer en laseal retransmitida desplazamientos de tiempo controlados, desplazamientosDoppler o rotacin de la polarizacin, con el fin de favorecer ciertos objetivosespecficos de la calibracin.

21/04/2010

17

Calibration of SAR

Emphasis ison radiometric calibration to determine the radar crosssection.

Calibration isdone in the field, using test siteswith transponders.

21/04/2010

18

BETA CERO () - beta noughtCoeficiente de la brillantez del terreno o un objeto, determinada por el radar. Se asociaa la ref lectiv idad por unidad de superf icie en funcin de la direccin del alcance.

Retro-dispersin difusa

SIGMA CERO () - sigma noughtCoeficiente de reflexin de la intensidad de las seales reflejadas por un objetodistribuido. Es un nmero normalizado que compara la intensidad de la seal observadacon la intensidad esperada que proviene de un rea de un metro cuadrado. Sigma Ceroes definido con respecto al plano nominalmente horizontal y en general tiene unavariacin significativa con el ngulo de incidencia, con la longitud de onda y con lapolarizacin, as como con las propiedades de la superficie misma.

21/04/2010

19

GAMMA CERO (0)Coef iciente obtenido cuando la superficie de la Antena (A) es reemplazada por suproy eccin (Ag) en la direccin de la transmisin, y es computada como una funcin delalcance del terreno.

Se realizan mediante programas pertenecientes a terceros.

Requieren de aproximaciones:

para los algoritmos en el procesador.

para la geometra de la adquisicin de la imagen.

Referencia: Shepherd, N., ALTRIX Sys tems, "Extrac tion of Beta-Nought and Sigma-Nought fr omRADARSAT CDPF Products," CSA Document AS97-5001, Rev. 4, 28 de Abril 2000. Publicacin bajocontrato de la CSA a S. Srivastava.

Conversiones de valores digitales a 0 y 0

21/04/2010

20

Existen mtodos para mejorar las caractersticas radiomtricas de una imagen usandofiltros de reduccin del moteado, filtros de realce espacial y mejoras visuales.

Entender el proceso de moteado en una imagen de radar es un elemento clave para lacomprensin del SAR y su realce radiomtrico. Frecuentemente se desea la reduccindel moteado para perf eccionar la clasif icacin y/o para el realce.

Para reducir el moteado, se prefieren usar los filtros adaptables (ej. filtro gammamap) en lugar de los f iltros no adaptables (ej. f iltros FFT).

Los filtros adaptables toman en cuenta las propiedades locales de laretrodispersin del terreno o la naturaleza del sensor, mientras que los filtros noadaptables no lo hacen.

El moteado es el resultado de un proceso coherente (en el que se incluy e la fase).Se puede reducir el moteado por medio de procesos incoherentes (al considerar laamplitud o la potencia).La reduccin del moteado (o suavizado) disminuye la resolucin (aumenta eltamao de las clulas de resolucin) de los datos SAR de un solo canal.Existen dos procesos lineales de supresin:1. Mediante observacin mltiple se divide la seal en bandas de f recuencia con un

cierto mnimo de sobre-posicin; se procesa cada banda para generar una imagende resolucin reducida. Se registran las imgenes, se detectan y se suman esasimgenes detectadas.

2. Al promediar, a partir de una imagen de resolucin completa, se obtiene elpromedio local y se sub-muestrea para generar una imagen con resolucin ymoteado reducidos.

Supresin (reduccin) del moteado

21/04/2010

21

La presencia del ruido del moteado tiene que ser considerada cuando se hace la

seleccin de las metodologas para el anlisis.

Al f iltrar el moteado se permitir lo siguiente:

una mejor identificacin de los objetivos o blancos en una escena.

una segmentacin automtica de la imagen ms fcil.

la aplicacin de las herramientas clsicas para el realce

desarrolladas para imgenes de sensores pticos, tales como:

detectores de bordes, clasificadores de texturas y clasificadores en

base a los pxeles.

Por qu filtrar el moteado?

Aquel que reduce el moteado con una prdida mnima de informacin.

En las reas homogneas, el f iltro debe preservar:

la informacin radiomtrica.

los bordes entre distintas reas.

En las reas con cierta textura, el f iltro debe preserv ar:

la informacin radiomtrica.

la v ariabilidad de la seal espacial: informacin de textura.

Cul es el filtro ideal para reducir el moteado?

21/04/2010

22

Filtros No Adaptables: Se consideran los parmetros de la seal de la imagen completa. No toman en consideracin las propiedades locales de la retrodispersin

del terreno ni la naturaleza del sensor. No son apropiados para filtrar la seal de escenas no estacionarias: por ejemplo

los f iltros FFT.

Filtros Adaptables: Consideran los cambios en las propiedades locales de la retrodispersin del

terreno. El ruido del moteado se modela como proceso no estacionario. Filtros

Frost, Lee, Map Gamma, de promedio local y de mediana local.

Fuente:Fuente:Fuente:

El grado de suav izado est en f uncin del tamao dela matriz para el f iltrado. Al aumentar el tamao de la matriz, el suav izado aumenta.El grado de suav izado est en f uncin del tamao dela matriz para el f iltrado. Al aumentar el tamao de la matriz, el suav izado aumenta.

Tamao de las matrices para el filtrado

21/04/2010

23

PromedioLa intensidad en cada intervalo de muestreo en la imagen, se reemplaza por elpromedio de los valores de los pxeles localizados dentro de una ventana mv il querodea la muestra.El f iltro caja o promedio conserv a bien las caractersticas radiomtricas, pero induce unefecto borroso en las reas con una cierta textura.MedianaEl f iltro mediana asigna el v alor de la mediana de la v entana a cada muestra.Conserva de mejor manera la inf ormacin de textura.Modifica la informacin radiomtrica de reas homogneas y no conserva la sealcaracterstica de los reflectores puntualesNo se recomienda para las imgenes de radar.

Filtros promedio y mediana

Los f iltros adaptables (ej. Map Gamma) reducen el moteado al mismo tiempo queconservan los bordes (variacin intensa del contraste).

Los f iltros adaptables modifican la imagen basndose en estadsticas extradas delentorno local de cada pxel.

Las ventanas de may or tamao producen un aumento considerable en el efecto desuav izado en la imagen resultante.

Filtrado adaptable

21/04/2010

24

La may ora de los f iltros adaptables mejor conocidos requieren de los clculos delpromedio local observ ado y de la desviacin estndar normalizada (coeficiente devariacin).

El filtro adaptable proporciona una estimacin precisa del coeficiente de retro-dispersin de reas homogneas (estacionarias). Adems, conserva laestructura de los bordes y de la textura en escenas no estacionarias.

Ventajas de los filtros adaptables

El v alor del pxel sin moteado se estima mediante una sub-v entana de la ventana de

procesamiento.

El tamao de la sub-ventana vara en funcin de la heterogeneidad local del

terreno medida en trminos del coeficiente de variacin: mientras mayor sea el

coef iciente de v ariacin, ms estrecha es la sub-ventana de procesamiento.

El filtro Frost mejorado (Lopes, Touzi y Nezri, IEEE, 1990) minimiza la prdida de

informacin radiomtrica y textural.

El filtro Frost

21/04/2010

25

Fuente:

El v alor del pxel sin moteado es la suma ponderada del valor del pxel observado

(central) y del v alor promedio.

El coeficiente ponderado es una f uncin de la heterogeneidad local del terreno

medida en trminos del coef iciente de v ariacin.

El f iltro Lee mejorado (Lopes, Touzi y Nezri, IEEE, 1990) minimiza la prdida de

informacin radiomtrica y textural.

Los filtros mejorados de Lee y Frost funcionan de manera similar.

El filtro Lee

21/04/2010

26

Este f iltro est basado en la suposicin de que la intensidad (sin moteado) de laescena tiene una distribucin Gamma.

Este filtro minimiza la prdida de informacin textural an mejor que los filtrosFrost y Lee, en casos de escenas con distribucin Gamma.

El f iltro MAP Gamma es apropiado para una gran variedad de escenas condistribucin Gamma, tales como las reas arboladas, reas agrcolas y ocanos.

El filtro conserva el valor observado del pxel en las escenas que no tienendistribucin Gamma.

El filtro MAP Gamma

Fuente:

Los filtros adaptables (Lee, Frost y Gamma) conservan el valor medio. Son ms adecuadospara las imgenes de SAR.

Los filtros adaptables (Lee, Frost y Gamma) conservan el valor medio. Son ms adecuadospara las imgenes de SAR.

21/04/2010

27

Fuente:Fuente:Fuente:

La Figura demuestra que al aumentar el tamao de la ventana del filtro, tambin aumenta el cambio porcentual en la desviacin estndar.

La Figura demuestra que al aumentar el tamao de la ventana del filtro, tambin aumenta el cambio porcentual en la desviacin estndar.

Aplicacin: Segmentacin de la imagen en partes individuales, clasificacin.Tipos de f iltros para la deteccin de bordes: Direccional, Gradiente, Laplaciano,Sobel, Prewitt, Detector de Proporcin de Bordes.

Advertencias:1. Los detectores de bordes clsicos, (ej.: Gradiente y Sobel) desarrollados para las

imgenes de los sensores pticos, no son adecuados para las imgenesSAR.

2. Debido a la tendencia multiplicativa del moteado, estos filtros detectan msbordes falsos dentro de las reas ms brillantes.

3. Antes de usar los detectores clsicos de bordes las imgenes deben serfiltradas (Gamma).

Deteccin de bordes en las imgenes SAR

21/04/2010

28

El Detector de Proporcin de Bordes (R. Touzi et al., 1988) es apropiado para las

imgenes de SAR y no requiere pre-filtrado.

El rendimiento del Detector de Proporcin de Bordes es mejor porque no se

pierde informacin durante la fase de pre-filtrado como con los detectores

clsicos.

Fuente:El filtro detector de proporcin de bordes

Para el detector gradiente, la probabilidad de que un pxel deun rea homognea sea asignado a los bordes (Pfa) dependede la potencia media. Esto se debe a la naturalezamultiplicativa del ruido.El operador detecta una mayor cantidad de bordes falsosen las reas ms brillantes.El detector de proporcin de bordes es la proporcin delpromedio de los valores del pxel en dos vecindades que no sesobreponen, situadas en los lados opuestos del punto.El Pfa no depende de la potencia media.El rendimiento del detector de proporcin de bordes est enfuncin del tamao de las vecindades, la cantidad deobservaciones y la proporcin de las potencias medias.

Imagen Original de SAR

Imagen Gradiente (5x5)

Detector de Proporcin de Bordes (5x5)

21/04/2010

29

Los f iltros adaptivos ms conocidos se desarrollaron suponiendo que la seal esestacionaria dentro de unav entana de tamaof ijo, que se mueve para el procesamiento(ejemplo: el promedio y la variancia de la seal no varan durante el tiempo deobservacin).Los filtros no son efectivos cuando se aplicar a estructuras finas, tales comocaminos o veredas, que generalmente se suavizan y se eliminar de la imagen.El tamao y la forma de la v entana para el procesamiento de f iltrado se adaptan a la noestacionariedad de la seal.El f iltro Touzi (con multi-resolucin) detector de la razn de mrgenes se usa para elmejor f iltrado de contornos y de mrgenes (Touzi et al., IEEE TGRS 1988). Esto permiteuna reduccin mas efectiva del moteado y mejor preservacin de las variacionesespaciales de la escena (textura, mrgenes, objetos puntuales).

Fuente: R. Touzi, CEOS workshop 1999.

El filtro Touzi con multiresolucin para el moteado

Textura es la variacin espacial de los tonos de una imagen.

La textura puede describir cualitativamente propiedades de una imagen, tales como

finura, aspereza, suavidad, carcter granular, aleatoriedad, presencia de lneas,

moteado, irregularidades, etc.

En una imagen SAR, la textura tiene dos componentes: (1) variabilidad espacial en las

propiedades de ref lexin dif usa de la escena y (2) moteado.

Textura

21/04/2010

30

Los rasgos texturales contienen inf ormacin sobre la distribucin espacial de lasv ariaciones de los tonos.

Los mtodos disponibles para analizar la textura son los siguientes:1. Matriz de coincidencias en el niv el de gris (GLCM).2. Vector de dif erencias en el niv el de gris (GLDV).3. Lacunaridad (anlisis de huecos).4. Matriz de dependencia en el niv el de gris v ecino (NGLDM).5. Funcin de correlacin espacial.6. Enf oques basados en modelos.

Anlisis de textura

La estadstica de las caractersticas texturales pueden extraerse usando una matriz decoincidencias en el niv el de gris (GLMC).

Los parmetros de la v ecindad son especificados por el usuario.

Las caractersticas del GLCM comprenden los siguientes algoritmos: Homogeneidad,Promedio, Contraste, Desviacin estndar, Disimilitud, Entropa, Segundomomento angular, Correlacin.

Las tcnicas para eliminar el moteado pueden no preservar todos los detalles dela textura de la escena.

21/04/2010

31

Expansin del contraste

La expansin del contraste mejora la interpretacin visual de la

imagen. Hace coincidir el intervalo dinmico de los datos con el

interv alo dinmico del dispositivo para la v isualizacin.

Implica la construccin de una tabla de comparacin (LUT). Esta

tabla es un modelo grf ico de la f uncin matemtica seleccionada.

Se establecen v alores ef ectivos para los lmites mximo y mnimo.

Los v alores superiores e inferiores del histograma son asignados a los lmites

mximos y mnimos respectivamente.

Se puede realizar expansin completa o por segmentos.

El balance de datos se estira en f orma lineal para llenar el interv alo de v isualizacin

ampliado.

Expansin lineal

21/04/2010

32

El realce no lineal distorsiona las caractersticas radiomtricas de la imagen.

Es til slo para la interpretacin v isual.

Se puede perder inf ormacin radiomtrica cuantitativa.

La inf ormacin espacial se conserva.

Es posible que los resultados no sean reproducibles de una escena a otra.

Realce no lineal

Es posible que no se utilice completamente el intervalo dinmico del dispositivo para lav isualizacin.

En los datos resultantes, se utiliza completamente el interv alo dinmico del dispositivopara v isualizacin.

La expansin del histograma realza el contraste donde la f recuencia de ocurrencia esms alta.

Existen las siguientes opciones:- Frecuencia inv ersa.- Ecualizacin de f recuencia.- Normalizacin Gaussiana.- Histograma equiv alente.

Expansin del histograma

21/04/2010

33

Realce mediante frecuenciainversa Ecualizacin de frecuencia

Expansin logartmica

21/04/2010

34

Etapas 1. Rev isin de la geometra de la relacin Terreno/Plataf orma.2. Adquisicin de la imagen.3. Desplazamiento del reliev e (escorzo, inv ersin por reliev e, sombra).4. Distorsin radiomtrica (ngulo de incidencia local, brillantez de la imagen).5. Correccin Geomtrica.6. Principio de geocodif icacin del SAR.7. Mtodos disponibles (alcance a alcance sobre el terreno, mtodo polinomial, mtodo

radargramtrico).8. Propagacin del error del modelo de elev acin digital en la ortoimagen.9. Fuentes de error y propagacin.10. Remuestreo de la imagen.

Caractersticas geomtricas

Las caractersticas geomtricas del radar son muy diferentes a las de percepcin

remota ptica.

Los sistemas de radar son sistemas de medicin de distancias de observacin

lateral, por lo tanto, el ngulo de incidencia, el ngulo de incidencia local y la

direccin de iluminacin son parmetros geomtricos de gran importancia.

Debido a la geometra de la iluminacin lateral del radar se producen algunas

distorsiones geomtricas, como las distorsiones de la escala a lo largo del

alcance y las distorsiones del relieve.

Tener en cuenta que ..

21/04/2010

35

Perfil del terreno de alto relieve y algunas caractersticas de la imagen de radar

Fuente:

El decliv e topogrf ico local puede tener un ef ecto signif icativo en la brillantez de laimagen.El declive topogrfico local causa cambios en el ngulo de incidencia local.Si el ngulo de incidencia local es pequeo, la seal que recibe el radar es msbrillante (ms intensa).Si el ngulo de incidencia local es mayor, la seal que recibe el radar es msoscura (menos intensa).Los efectos radiomtricos inducidos por el decliv e topogrf ico local pueden ser tilespara algunas aplicaciones, como la geomorf ologa y la geologa.

Efecto de la topografa / ngulo de incidencia localen la brillantez de la imagen

21/04/2010

36

El desplazamiento horizontal que se presenta en una imagen de radar es mayor

cerca del nadir, y se reduce con el ngulo de incidencia.

El desplazamiento horizontal puede ser severo cuando se presentan ngulos de

incidencia pequeos.

En contraste, el desplazamiento topogrfico en imgenes de sistemas pticos

aumenta con el ngulo de incidencia.

Desplazamiento de la topografa

21/04/2010

37

El Escorzo consiste en una apariencia de compresin de las caractersticas topogrficasde una escena.El desplazamiento horizontal que se presenta en las imgenes adquiridas con ngulos deincidencia pequeos causa escorzo en la regin del terreno que presenta el declive decara al radar. Las caractersticas parecen estar inclinadas hacia el radar.El mximo escorzo ocurre cuando el decliv e es pronunciado y ortogonal a la direccin deiluminacin del radar.

La inversin por relieve es un caso extremo de escorzo y ocurre cuando elngulo de incidencia es menor que el declive topogrfico local.

El desplazamiento horizontal extremo causa que la cima de una montaa serepresente sobre el declive de cara al radar.

En el caso de la inv ersin por relieve no se presenta sombra en la imagen de radar,pero s se da un desplazamiento severo en la elevacin del terreno e inversin dela regin con decliv e de cara al radar.

Es difcil de interpretar ya que cada pxel puede contener reflexin procedentede ms de un rea.

Inversin por Relieve

21/04/2010

38

La correccin geomtrica incluye pasar del alcance (slant range) al alcance sobre el

terreno (ground range), el registro y las correcciones del ngulo de incidencia local

(si se cuenta con informacin topogrfica).

Permite una correspondencia entre la posicin de los puntos en la imagenf inal y su

ubicacin en una proy eccin cartogrfica dada.

Consiste en introducir desplazamientos espaciales en la imagen original.

Correccin geomtrica

Los algoritmos se clasif ican de acuerdo a tres mtodos:

1. Mtodo de conv ersin del alcance a alcance sobre el terreno (cero reliev e).

2. Mtodo polinomial (aproximacin con el mejor ajuste).

3. Mtodo radargramtrico (se conoce la geometra del sensor): utiliza inf ormacin

relativ a la elev acin del terreno.

Se requiere la informacin de la elevacin (DEM) para corregir las distorsiones causadas

por los desplazamientos topogrf icos.

Todos los mtodos emplean un operador de remuestreo durante la rectif icacin de las

imgenes.

Correccin geomtrica

21/04/2010

39

La conversin del alcance a alcance sobre el terreno puede realizarse, ya sea duranteel procesamiento de la seal o durante el procesamiento de la imagen.

Generalmente se aplica despus de la correccin radiomtrica.

El enf oque y los algoritmos utilizados dependen de los objetiv os del anlisis.

En general, los radares en f uncin del alcance sobre el terreno, suponen un modeloelipsoidal de la tierra a niv el del mar, con cero reliev e.

Conversin del alcance / alcance sobre el terreno

Calcula niv eles de gris como un promedio ponderado de los cuatro pxeles mscercanos en la imagen sin corregir, en donde el ms cercano de los cuatro tendr lamay or ponderacin y el ms lejano tendr la menor.

No es muy apropiado para imgenes de radar con ruido por moteado.

Puede suav izar la apariencia de la imagen f inal.

Altera los valores de gris.

Atena los mrgenes y bordes en la imagen y disminuye la resolucin.

Interpolacin bilineal

21/04/2010

40

Utiliza el promedio ponderado de diecisis pxeles circundantes para estimar el valor

digital para la imagen f inal corregida.

Buen registro y apariencia del producto.

Convolucin cbica

21/04/2010

41

Etapas de extraccin de informacin temtica

1. Naturaleza del problema de la clasificacin

2. Adquisicin adecuada del tipo de Sensor Remoto y de geodatosde referencia

3. Procesamiento digital para la extraccin de informacin temtica

4. Evaluacin de la verosimilitud

Especificar el sitio, rea o regin de inters

Definir lasclases de inters

Decidir si elegimosuna clasificacin dura o blanda

Decidir si clasificamosa nivel de pxel o orientado al objeto

1.Naturaleza del problema de la clasificacin

SensoresRemotos

InformacinDos tipos de modelos:

Fsico y Emprico

Principio Realidad

Deductiv os

Principio Realidad

Inductiv os

21/04/2010

42

Deductivos

De validez general No requiere control del

intrprete (aplicacin automtica)

Muy complejos Aproximados (no se conoce

exactitud)

Inductivos

De validez local Requieren ajuste por el intrprete

Sencillos de calibrar De precisin conocida

Seleccin de los datos de Percepcin Remota basado en los siguientescriterios:

a. Consideraciones del sistema Sensor Remoto (resolucin espacial, espectral,temporal, radiomtrica y angular)

b. Consideraciones ambientales (atmosfricas, humedad del suelo, ciclofenolgico,etc.)

Obtener antecedentes de geodatos basados sobre un conocimiento a priori delsitio, rea o regin de estudio

2. Adquisicin adecuada del tipo de Sensor Remoto y degeodatos de referencia

21/04/2010

43

- Correccin radiomtrica (o normalizacin)

- Correccin geomtrica y coregistro (multitemporal)

- Seleccin de una clasificacin lgica:a) Paramtrica: Mxima verosimilitud, agrupamiento, etc.b) No paramtrica: Vecino ms cercano, redes neuronales, etc.c) No mtrica: clasificador de rbol, etc.

3. Procesamiento digital para la extraccin de informacintemtica

- Seleccin del algoritmo de clasificacin adecuado:

a. Supervisado: Paraleppedo, mnima distancia, mxima verosimilitud,tcnicas hiperespectrales (codificacin binaria de espectros, anlisis de lasdiferencias frente a la tendencia, clasificacin angular, anlisis de mezclasespectrales)

b. No supervisado: Mtodo en cadena, mltiple paso ISODATA, clasificacinborrosa

c. Hbrido: Sistema experto de decisin en rbol, redesneuronales

21/04/2010

44

Extraccin inicial de datosde sitiosde entrenamiento digital (opcional)

Seleccin de las bandas ms apropiadas usando indicadores basados enmtodosgrficosy estadsticos

Extraccin de estadsticas de entrenamiento y reglas de decisinbasadasen la seleccin final de bandasy/o el aprendizaje interactivo

Extraccin de informacin temtica para cada pxel o para cada objetosegmentado de la imagen (supervisado y no supervisado)

Procesamiento digital..

Seleccin de mtodos: Cualitativo de construccin de confidencia y/o demedida estadstica

Determinacin de muestrasrequerido por clase

Seleccin del diseo y mtodo de muestreo

Obtencin de la informacin de referencia

Creacin y anlisis de la matriz del error: anlisis estadsticos univariados ymultivariados

4. Evaluacin de la verosimilitud

21/04/2010

45

Jensen, 2005

Analog and Digital Image

Analysis Tasks

Jensen, 2005

21/04/2010

46

En general, la informacin necesaria para el anlisis de las imgenes de radarno se encuentra en los pxeles en los que se divide la imagen, sino en losobjetos significativos de la misma y en sus relaciones mutuas.

Una inmensa mayora de las aplicaciones basadas en datos procedentes deteledeteccin ptica todava utiliza los conceptos bsicos de procesamientode las imgenes desarrollados a principios de los aos setenta, realizndose laclasificacin de los pxeles de manera individual en un espacio multi-dimensional.Es decir, el contexto espacial juega un papel modesto en los anlisis basados enpxelesindividuales.

Los algoritmos clsicos basados en pxeles no son demasiado adecuados para laclasificacin de imgenes de alta resolucin. A pesar de que las tcnicas estnbien desarrolladas y se han producido avances sofisticados como el clasificadorbayesiano, la regla de decisin de incertidumbre y la evaluacin multi-criterio,estos algoritmosno hacen uso de conceptosespaciales.

La clasificacin orientada a objetos tiene en cuenta, entre otros aspectos,las formas, las texturas y la informacin espectral presentes en la imagen.Su principio esencial es hacer uso de informacin importante (forma,textura, informacin contextual) que slo est presente en los objetossignificativ os de la imagen y en sus relaciones mutuas.

21/04/2010

47

En definitiva, dividir las imgenes en toda una serie de objetos es unprocedimiento fundamental para llevar a cabo con xito un anlisis de la imageno para realizar una interpretacin automtica de la misma .

En este sentido, la segmentacin de la imagen es un paso crtico para suposterior anlisis y uno de los principales motivos para llevarla a cabo es que lamayor parte de los datos de la imagen presentan una texturacaracterstica, que es siempre obviada en las clasificaciones tradicionalesrealizadas pxel a pxel.

Qu es la segmentacin?

La segmentacin es el proceso que divide una imagen enregiones cuyos pxeles poseen atributos similares, por ejemplo,intensidad, textura,movimiento.

Idealmente cada regin segmentada corresponde a un objetoque se encuentra en la escena.

21/04/2010

48

Cada pxel de la imagen de entrada se la etiqueta con un valor numrico que indica su pertenencia a un grupo de

pxeles que comparten una propiedad comn

El Problema de la Segmentacin

Dada una imagen digital encontrar una particin en regioneshomogneasy sus fronteras

Se supone que las regiones homogneas son objetosperceptualmente significativosy losbordessus lmites

21/04/2010

49

Algoritmos de Segmentacin

Basados en el histograma: Agrupa pxeles que tienen lasmismaspropiedades

Basado en la deteccin de bordes: Objetos destacan desu entorno y tienen bordesdefinidos

Segmentacin basada en regiones: Combina informacinde ubicacin espacial y Similaridad de lospxeles

Al estar la imagen formada por pxeles, el primer paso en el anlisis orientado aobjetos es agrupar los pxeles adyacentes mediante tcnicas de regionescrecientes, para posteriormente clasificar losobjetosextrados

Con ello el nmero de parmetros que se pueden valorar aumentanotablemente, permitiendo considerar criterios como el tamao, la forma, mediasde color, mximosy mnimos, proximidad a otrosobjetos, textura, etc.

Al mismo tiempo, la segmentacin reduce el nmero de objetos a clasificar, conlo que el tiempo de procesado tambin disminuye

21/04/2010

50

La segmentacin se inicia con un pxel que forma un objeto o una regin en laimagen y contina hasta que el criterio especificado por el usuario se alcanza.

La primera decisin se basa en el criterio de homogeneidad loca.l

El algoritmo garantiza una distribucin espacial regular de los objetos de laimagen.

La propia heterogeneidad no slo est basada en la desviacin tpica de losobjetos de la imagen sino tambin en su forma. La relacin entreheterogeneidad espectral y forma hace que se logre un ajuste en losresultadosde la segmentacin.

El criterio de la fusin de regiones se produce gracias al parmetrodenominado escala y puede definirse por el usuario.

Determina el mximo permitido en la heterogeneidad global de los segmentos.Cuanto ms grandes son los parmetros de la escala para una base de datos,ms grandes son los objetos de la imagen, y puesto que el parmetro de laescala puede modificarse, podemos obtener diferentes tipos de imgenessegmentadas. As, los objetos generados en una segmentacin ms groseraheredarn la informacin de los objetos ms pequeos generados con unosparmetrosde escala msfinos.

21/04/2010

51