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Páginas 78-91

APLICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE TRATAMIENTO DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES DE SATÉLITE AL ESTUDIO

DE LA SUPERFICIE TERRESTRE. AUTORES: Erkuden ECEOLAZA Itsaso OROZ Irantzu ZAHINO Alumnas de 2º de Bachillerato del IES ”ALAITZ” BHI de Barañain. Navarra. (Asignatura: “Ciencias de la Tierra y del Medioambiente”). Iosu MARRUEDO Profesor de la Asignatura y Tutor de la Actividad. 1.- OBJETIVOS: La Teledetección por satélite es en la actualidad un instrumento eficaz para la observación y estudio de la superficie terrestre. La obtención, tratamiento y análisis de imágenes multiespectrales nos proporciona información de gran calidad referente a la evolución del paisaje, usos del territorio, evaluación de impactos …etc. Utilizando el tratamiento de imágenes multiespectrales obtenidas de los satélites Landsat 5 y Landsat 7 por medio del software MultiSpecWin.32.UNO , presentamos en este trabajo una muestra de estas utilidades, como aplicación de estas técnicas de teledetección a dos zonas conocidas de nuestro territorio.

1.1- La Comarca de Pamplona: 1.1.1- Un impacto: Efectos sobre el terreno del incendio de 24 de agosto de 2000 en la ladera sur del monte Ezcaba. 1.1.2- Una descripción-diagnóstico: Visualización de las emisiones de calor a la atmósfera en la comarca de Pamplona.

1.1.3- La firma espectral. Utilidad. Ejemplos. 1.1.4- La imagen NVDI: el índice de crecimiento vegetal. Utilidad. 1.2- El litoral Donostia-Hondarribia-Biarritz: 1.2.1- Observando el litoral: Un impacto: Visualización de aportes del emisario de Mompás (San Sebastián) y corriente litoral. 1.2.2- Observando el litoral: Acción sedimentaria del río Adour (Biarritz-Anglet-Bayonne) en el golfo de Bizkaia.

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2.- PROCEDIMIENTOS: 2.1- La serie Landsat: ¿Dónde están los satélites?: Hemos localizado las órbitas de nuestros satélites en: http://orbits.eoportal.org/orbits.html (Necesita Java). Características de los satélites utilizados : Los satélites de la serie Landsat observan la superficie terrestre en diferentes bandas; las bandas del espectro visible y del infrarrojo

mantienen la resolución espacial de 30m del Landsat 5 (canales 1,2,3,4,5 y 7) Las bandas del infrarrojo térmico (canales 6L y 6H) pasan a ser adquiridas con resolución de 60 metros en Landsat 7 y de 120 metros en Landsat 5. La nueva banda Pancromática (canal 8) tiene 15 m de resolución espacial. El siguiente cuadro comparativo ilustra las diferencias de resolución espectral entre el sensor TM del Landsat 5 y el sensor ETM+ del Landsat 7. Los valores, expresados en micrones, representan los límites de longitudes de onda a los que es sensible cada banda espectral. Sensor Banda1 Banda2 Banda3 Banda4 Banda5 Banda6 Banda7 Banda8

TM 0.45 0.52

0.52 0.60

0.63 0.69

0.76 0.90

1.55 1.75

10.4 12.5

2.08 2.35

ETM+ 0.45 0.52

0.53 0.61

0.63 0.69

0.78 0.90

1.55 1.75

10.4 12.5

2.09 2.35

0.52 0.90

Tabla 1.Diferencias sensor Landsat 5 (TM) y Landsat 7 (ETM+).

Característica Landsat 5 Landsat 7 Sensor TM ETM+

Altura órbita 705 km 705 km Tipo órbita Polar

HeliosincrónicaPolar

HeliosincrónicaPeriodo 98,9 min 98,9 min

Vueltas/día 14 14 Ancho de barrido 183 km 183 km Periodo de revisita 26 días 26 días

Tabla 3. Orbitas de Landsat 5 y Landsat 7.

Banda nº Rango (micrometros)

Resolución(metros)

Lineas de datos por barrido

Bytes Bits

1.Azul 0.450-0.515 30 16 6,600 8 2.Verde 0.525-0.605 30 16 6,600 8 3.Rojo 0.630-0.690 30 16 6,600 8

4. IR cercano 0.775-0.900 30 16 6,600 8 5. IR medio 1.550-1.750 30 16 6,600 8

6. IR térmico 10.40-12.50 60 8 3,300 8 7. IR medio 2.090-2.35 30 16 6,600 8

8. Pancromática 0.520-0.900 15 32 13,200 8 Tabla2. Características técnicas de las bandas del sensor ETM+ del Landsat-7

Fuentes: http://www.bgeo.com.py/landsat5.html http://www.teledet.com.uy/tutorial-imagenes-satelitales/sensores-satelitales-landsat-spot.htm

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2.2 –Captura de las imágenes: La NASA vende las imágenes Landsat (y a precios bastante elevados) , pero dispone de un servidor desde el que se pueden obtener

algunas (para usos educativos) adecuadas para aprender y aplicar los métodos de estudio de la superficie terrestre por Teledetección. Nosotros nos hemos conectado con la página web “Global Land Cover Facility” de la Universidad de Maryland

http://glcfapp.umiacs.umd.edu y utilizando “Map Search” hemos seleccionado imágenes de nuestra zona con opción de descarga autorizada y gratuita. Path utilizados para acceder a la base de datos de imágenes de los satélites Landsat 5 y 7: 1.Path: (imagen del 6 Agosto 1988). Landsat 5.

ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r30_5t19880806.TM-EarthSat-Orthorectified/

2. Path: (imagen del 30 julio 2000). Landsat 7. ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r030_7x20000730.ETM-EarthSat-Orthorectified/

3. Path: (imagen del 28 abril 2001). Landsat 7. ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r030_7x20010428.ETM-EarthSat-Orthorectified/

2.3- Obtención de las imágenes multiespectrales: Descargamos los archivos .tif.gz por separado y obtenemos las imagenes multiespectrales

correspondientes, superponiendo la imagen de cada canal con el software MultiSpecWIN32.UNO . Ver en la Figura 1. un ejemplo de las imágenes obtenidas. La imagenes del Landsat 5 ( 6 de agosto de 1988) se compusieron con las bandas 1,2,3,4,5,6,7. Las imágenes de Landsat 7 ( 30 de julio de 2000 y 28 de abril de 2001) superponen las bandas 1,2,3,4,5,7 y 8. No utilizamos la banda 6 porque viene descompuesta en dos archivos diferentes, cada uno de ellos correspondiente a “media pantalla” y ocasiona problemas a MultiSpecWIN32.UNO al componer la imagen multiespectral. Figura 1.

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2.4- Selección de las zonas de estudio. Seleccionamos zonas “conocidas” de nuestro entorno:

a) La comarca de Pamplona incluyendo Barañain, localidad donde se encuentra nuestro instituto. b)Un tramo del litoral guipuzcoano comprendido entre Donostia y Hondarribia con la intención de diversificar las aplicaciones de esta

metodología de estudio de la superficie terrestre también al medio litoral. c) La desembocadura del río Adour en la localidad francesa de Biarritz (Biarritz-Anglet-Bayonne); la localidad de Biarritz se encuentra a

75 minutos en coche de Pamplona.

2.5- Selección de los canales adecuados para filtrar la imagen multiespectral y elección del tipo de imágenes a elaborar: Para la Comarca de Pamplona, seleccionamos los canales SWIR (5,4,2) (Short Wavelenght InfraRed) y comparamos las imágenes de

diferente fecha. Como indicamos en el apartado 2.3 , las imágenes son de tres fechas diferentes: 6 de agosto de 1988, 30 de julio de 2000 y 28 de abril de 2001.

Estas fechas vienen condicionadas por la oferta “libre y gratuita” que con fines educativos hace la NASA; ya que de la zona que nos interesaba solo existían estas imágenes disponibles, hemos adecuado nuestro trabajo a éstas.

Elaboramos una imagen de las emisiones térmicas para poder “ver” el fenómeno de isla de calor urbana . Canales (6,5,4) TM Hacemos una colección de firmas espectrales de diversos puntos del terreno con su descripción y la aplicamos al análisis de la imagen.

(6,4,2) ETM+ . También obtenemos las imágenes NVDI (Indice Normalizado de Variación de Vegetación) para distinguir zonas según el crecimiento,

vigor y tipo de vegetación; establecemos una comparación entre imagen de julio de 2000 y abril de 2001 para diferenciar el índice de sequía. Visualizar un impacto en el litoral: el emisario de Mompás en San Sebastián-Donostia. Canales (4,3,1) La acción sedimentaria del río Adour. Poner de manifiesto el campo de influencia sedimentaria del río Adour en el Golfo de Bizkaia.

Canales (6,4,1) Los mapas temáticos: Elaboración de un mapa temático utilizando la imagen de la desembocadura del río Adour.

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3.- INTERPRETACION y ANALISIS DE LOS RESULTADOS: 3.1- La comarca de Pamplona: Imagen SWIR (5,4,2) (Infrarrojo de onda corta). Imagen de 28 de abril 2001

Imagen de 30 de julio de 2000

Acuartelamiento de Ainzoain Zona afectada por el incendio ANTES y 8 meses DESPUES. Visualizar un Impacto : El incendio de 24 de agosto de 2000 arrasó 96 Ha de bosque mediterraneo (encinas y coníferas) en la ladera sur del monte Ezkaba, originado en los ejercicios de tiro en el polígono militar del acuartelamiento de Ainzoain. Las imágenes SWIR son muy útiles para el estudio de la cubierta vegetal de una zona pudiendose apreciar también en estas imágenes la diferencia de ocupación de suelo entre verano y primavera.

Figura 2

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3.2- Mapa de infrarrojo térmico (6,5,4) : 6 agosto 1988. Detección de fuentes de calor y visualización de la “isla urbana de calor”. Las zonas rojo-anaranjadas brillantes corresponden a emisiones térmicas elevadas (fábricas); la gradación de rojo-anaranjado brillante hacia rojo oscuro corresponde a la escala térmica de mayor a menor emisión. La zona rodeada por la línea azul es el cinturón industrial norte.

ad. La linea amarilla encierra el casco urbano de la ciudLas zonas azules y azul oscuro corresponden a suelo cubierto por vegetación y bosque respectivamente. Los verdes son suelo desnudo en diferentes grados de compactación y humedad. Los lilas o morados corresponden a cesped de ajardinamiento. El fenómeno conocido como “isla urbana de calor” causante de turbulencias atmosféricas sobre las ciudades queda al descubierto en esta imagen (contorno de linea amarilla). La zonas rodeadas por línea negra son algunos ejemplos de fábricas en actividad. Imagen térmica de UCAR ELECTRODOS IBERICA S.L. una de las empresas con mayor consumo energético de la comarca de Pamplona.

. Térmico (6,5,4) (Potencia instalada 83 Mw). Figura 3

3.3.- La Firma espectral: Utilidad y algunos ejemplos: Cada pixel de la imagen tiene una firma espectral característica compuesta por el valor de reflexión en cada uno de los siete canales que

componen la imagen. Así, haciendo un inventario de firmas de puntos conocidos, podemos comparar e identificar con precisión cualquier otra zona desconocida usando su firma o huella espectral.

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La Firma espectral: algunos ejemplos La comarca de Pamplona 2001 (6,4,2) GeoCover.

Bosque de coníferas (Pino laricio) . Cesped de ajardinamiento

.

Campo de tr

igo

Punto caliente. Salida horno UCAR ELECTRODOS S.L. Campo de cebada Terreno afectado por incendio, sin vegetación. Figura 4

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Como puede verse en la Figura 4, el software distingue entre especies vegetales y tipo de vegetación, aunque para el ojo humano tengan un aspecto o tono de verde semejante.

3.4.- Analizando el crecimiento de la vegetación. Las imágenes NVDI (3,8,1): Figura 5

El NVDI (Índice normalizado de variación de la vegetación): La vegetación sana o en crecimiento, absorbe más radiación visible que la que está en estado vegetativo o poco vigorosa, al tiempo que refleja más infrarrojo cercano (NIR). La vegetación seca refleja más visible y menos infrarrojo cercano. (Figura 5). Prácticamente todos los Índices de Vegetación por satélite emplean la misma fórmula para medir la densidad de crecimiento de la vegetación: Radiación de infrarrojo cercano menos radiación visible, dividido por radiación de infrarrojo cercano más radiación visible.

El resultado de esta fórmula es lo que se denomina NVDI. Índice normalizado de crecimiento de la vegetación; el color verde intenso corresponde a vegetación de desarrollo vigoroso, el color verde oscuro expresa menor vigor o velocidad de desarrollo vegetal; los colores fucsia son superficie sin vegetación. En la práctica, lo haremos con la radiación roja (canal 3) e infrarroja (canal 4).

Sirve para la prevención de incendios forestales. A medida que aumenta la sequía, la vegetación empieza a ser más vunerable y su NVDI disminuye.En nuestro caso, en la Figura 6 puede apreciarse el inicio de la recuperación de la vegetación en la zona quemada 8 meses después (zonas verdes en la zona marrón).

Sirve también para el pago de indemnizaciones por seguros agrarios. Los seguros tienen que tener una forma de decidir a partir de cuanta sequía se pagan indemnizaciones y eso no se puede hacer "a ojo". Normalmente se contrata un valor de NVDI por debajo del cual ya se paga.

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Comparativa del índice de sequía para un mismo punto del terreno entre julio de 2000 y abril de 2001 aplicando el NVDI. El valor del canal 2 expresa el índice normalizado de variación de la vegetación equivalente en este caso al grado de sequía. Vease la diferencia de cobertura vegetal entre verano y primavera. 30 de julio 2000 28 de abril 2001

Figura 6

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3.5- Observando el litoral: Aplicación del tratamiento de la imagen multiespectral al estudio de masas de agua. 3.5.1- Donostia-Hondarribia: Visualización de un impacto por vertidos de un emisario urbano (penacho verde de la flecha azul).

Figura7. Imagen de 30 de julio de 2000 (4,3,1) : Visualización de los aportes del emisario de Mompás. Puede verse también que los residuos vertidos en ficie en la misma línea de costa son arrastrado a Zurriolasuper s por la corriente litoral que deriva hacia el oeste, afectando a la calidad de las aguas de la playa de L .

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Casi un año después de la toma de esta imagen, el 20 de julio de 2001, se puso en funcionamiento un nuevo emisario que desde el mismo punto de la costa se adentra 1200 m en el mar y a 50 m de profundidad “difunde” los residuos tras haberlos sometido a un proceso de depuración en tierra firme. Con esta obra, se corrige el impacto visualizado en la Figura 7 y se mejora la calidad de las aguas de La Zurriola, siendo en la actualidad la tercera playa de San Sebastián. 3.5.2- Las Landas (Francia): 30 de julio de 2000 (6,1,4) Visualización del área de influencia de los

dou al el mar).

os

olor rosa claro ) propia de la región de Las Landas.

o emos

radio (58 K

aportes sedimentarios del rio A r Golfo de Bizkaia (nube verdosa en El color azul es vegetación y las zonas fucsia corresponden a los nucleos urbande Biarritz, Anglet y Bayonne prácticamenteunidos en un solo conjunto urbano.

Puede verse también la costa arenosa y rectilinea (con dunas costeras de c

Incluir en la imagen un aeropuerto es una manera sencilla de calcular con exactitud tamaños y distancias; en este casv la pista del aeropuerto de Biarritz, de 2250 m de longitud Utilizando esta escala, la nube sedimentaria tiene una forma aproximadamente ci cu 4

m2) desplazada hacia el surefecto de la corriente litoral.

r lar de ,3 Km de por

Figura 8

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3.5.3- Los mapas temáticos: MultiSpecWin32.UNO permite también la elaboración de mapuede verse en la Figura 9 correspondiente a la imagen de la Figura 8. Marcando recuadros de un m

pas temáticos supervisados, como el que ínimo de 6 pixels, “enseñamos” al

ordena pos.

dor qué es cada cosa (definimos clases y las nombramos) ; el software por comparación establece el mapa temático por colores y cam

Figura 9

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13

uesto en este artículo fueron elaboradas como “prácticas” en spondiendo a contenidos de la Unidad Didáctica 6: Las nuevas

tecnolo

es. Las tareas de análisis y redacción fueron llevadas a cabo en horas complementarias hasta concluir el trabajo

rkuden Ezeolaza

no

ES “ALAITZ” BHI.

ONCURSO ESCOLAR 2009: “OBSERVAR LA TIERRA DESDE EL ESPACIO”.

Las aplicaciones del tratamiento de la imagen multiespectral que hemos expel contexto de la asignatura “Ciencias de la Tierra y del Medioambiente”, corre

gías en la investigación medioambiental.

Durante los meses de noviembre, diciembre y enero dedicamos una hora semanal del horario lectivo al aprendizaje del manejo del software y a la elaboración de las imágen

que ahora presentamos para este Concurso Escolar.

Pamplona-Barañain, 24 de enero de 2009.

E

Itsaso Oroz

Irantzu Zahi

Iosu Marruedo.

I

C