UNIVERSIDAD TECNOLOGICA METROPOLITANAFacultad de Humanidades y Tecnologías de la Comunicación Social

Escuela de Cartografía

CLASIFICACION DIGITAL NO SUPERVISADAExtracción de información temática a través

de vectorialización

Profesor: Eduardo Mera Alumna: Jeannette Donoso

Fecha: 09/01/2009

Índice

Introducción 3

Resumen 4

Clasificación digital no supervisada 5

La extracción de información temática a través de 7vectorialización

Bibliografía 10

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Introducción

La clasificación de imagines satelitales implica categorizar una imagen multibanda, reduciendo la escala de medida de una variable continua a una escala nominal o categórica. Las fases de clasificación digital abarcan la definición digital de categorías, la agrupación de los píxeles de la imagen en una de esas clases y la etapa de comprobación y verificación de resultados.

La clasificación de imágenes de satélite permite delimitar ecosistemas relevantes, por su importancia (superficie, valor económico actual), vulnerabilidad-aptitud (grado de deterioro ante determinadas actividades o aplicaciones de tecnologías), funciones ecosistémicas específicas (aspectos funcionales específicos como la captura de carbono)

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Resumen

La clasificación digital no supervisada consiste en agrupar los píxeles de una imagen mediante un método estadístico, en clases o categorías espectrales homogéneas, es un método interactivo al cual se le define parámetros que permiten controlar el proceso y detenerlo cuando se cumplen las restricciones, además no se toma en cuenta la realidad del terreno.

Esta clasificación es rápida de realizar, ya que no necesita visitas a terreno, aunque esto la hace menos precisa.

La información digital tipo vector, está conformada por puntos, líneas y polígonos. Las fuentes de extracción de información tipo vector, son básicamente:

- Información digital preexistente.

- Sistemas de Posicionamiento Global –GPS.

- Levantamientos topográficos

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Clasificación digital no supervisada

Consiste en agrupar los píxeles de una imagen mediante un método estadístico, en clases o categorías espectrales homogéneas, es un método interactivo al cual se le define parámetros que permiten controlar el proceso y detenerlo cuando se cumplen las restricciones, además no se toma en cuenta la realidad del terreno.

Los programas de software asignan los píxeles de la imagen en función de su similitud espectral en las bandas considerada, y emplean algoritmos específicos como el caso del software PCI, utiliza; K-means, Fuzy K-Means, Isodata. Los parámetro incorporados son: número de clases, iteraciones por clase, tamaño de la muestra con la cantidad mínima de píxeles por clases, distancia mínima de un píxel al centro de la (clase distancia espectral) o desviación estándar.

Cuando el software efectúa este procedimiento, el resultado es una imagen con colores, los que debemos identificar con las categorías generadas y asignarles un significado temático.

Un ejemplo de clasificación digital no supervisada

El empleo de índices para discriminar formaciones vegetales deriva del comportamiento radiométrico particular de la vegetación. Existe un claro contraste entre las bandas visibles, especialmente la banda roja, y la banda del infrarrojo cercano, que permite separar, con relativa claridad la vegetación sana de otras cubiertas. El NDVI representa un índice que combina la banda roja y la del infrarrojo cercano del espectro, su rango de variación es de ± 1. Cuanto mayor sea el contraste entre las reflectividades de la banda del infrarrojo cercano y la del rojo, mayor vigor vegetal presentará la cubierta observada. Mientras que bajos valores de contraste indican una vegetación enferma o senescente (en la figura 1 se muestra una de las imágenes utilizadas para realizar la clasificación).

El NDVI está relacionado con el tipo de vegetación, y las condiciones climáticas, y se utiliza para estimar diversos parámetros de la cubierta vegetal. El índice de vegetación presentará una valoración relativa, donde los tonos marrón y verde representan la gradación de la vegetación, de débil a vigorosa.

Las series temporales de NDVI muestran los patrones de desarrollo y crecimiento de la vegetación natural y de los cultivos, a lo largo de las estaciones climáticas y para una serie de años.

Para el área del CIOTMA se utilizaron las imágenes de NDVI pertenecientes a una serie de 20 años (Proyecto Pathfinder – NASA),

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éstas poseen una resolución de 8 km. También se utilizaron las imágenes de NDVI del satélite SPOT, obtenidas bajo el programa SPOT-Vegetation, éstas imágenes a diferencia de las anteriores poseen una resolución de 1 km. Con ambas series se realizaron las clasificaciones.

Como resultado de la clasificación de las imágenes SPOT se obtuvieron 15 clases, las mismas se observan en la figura adyacente. Se pueden observar claramente algunos ecosistemas relevantes como los Bajos Submeridionales (color verde), además de la Selva Misionera, el Bosque Chaqueño Oriental y Occidental y la zona cultivada al sur de la zona analizada.

Figura 1

La extracción de información temática a través de vectorialización

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Cabe recordar que la información digital tipo vector, está conformada por puntos, líneas y polígonos. Las fuentes de extracción de información tipo vector, son básicamente:

      Información digital preexistente.

  Sistemas de Posicionamiento Global –GPS.

    Levantamientos topográficos

Por lo general, adquirir información digital preexistente disminuye en buena parte el tiempo de desarrollo de los proyectos, porque los procesos de digitalización, escaneo y depuración gráfica se eliminan o se disminuyen considerablemente. Sin embargo, nunca se puede olvidar que la información digital adquirida, debe ser guardada de forma original, es decir antes de que sufra cualquier modificación necesaria en el proyecto; una copia debe ser utilizada para los análisis, porque una vez se modifica la información, se corre el riesgo de no poder regresarla a su estado original. La cartografía básica, y las demás características generales que se adquieran para los proyectos, deben ser documentadas en un diccionario de datos, para que pueda ser utilizada en otros trabajos. Cuando se tiene información básica de muchas zonas, es conveniente realizar un Índice Cartográfico, que contenga la distribución de la información disponible para localizarla más fácilmente. Mientras más información se tenga, más cuidadoso y sistemático se debe ser con el manejo de la misma, ya que el desorden, puede llevar a la duplicación en la adquisición de la información, y por lo tanto a la pérdida de tiempo y dinero en los proyectos.Cuando se adquiere información digital preexistente para un proyecto, es necesario tener en cuenta las siguientes consideraciones.

- Tener claramente delimitada el área del proyecto, es decir conocer el alcance geográfico del mismo, para adquirir la información necesaria y suficiente, y evitar falta o exceso de información al momento de la adquisición

- Conocer la escala de trabajo, esto, para no desperdiciar tiempo y dinero en información demasiado detallada o demasiado general, que no será útil.

- De ser posible, adquirir únicamente los elementos que se requieran, esto, porque por lo general, la información para SIG, puede ser adquirida por capas temáticas, y cuando la información es costosa, es un desgaste económico inútil, adquirir información innecesaria.

- Comprar la información más reciente posible, o ajustada a la fecha en la cual se quiere hacer el análisis. Muchas veces, cartografía hasta con más de 20 años de creación es

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digitalizada, el hecho de que la información sea digital y no análoga, no garantiza que la información esté actualizada.

- Buscar la información en el mismo formato, o formato compatible al que se usará en el resto del análisis. Cuando es necesario cambiar la información de formato, es posible que se pierdan algunas de las características, o que se incurra en costos exagerados; existen algunos formatos o versiones que son incompatibles con otros formatos o versiones posteriores, y en este caso, la compra de la información, será inútil.

- Buscar un buen proveedor. La compra de la información debe hacerse a un proveedor de confianza, preferiblemente a empresas gubernamentales o entidades privadas reconocidas, ya que existen pequeñas compañías que ofrecen información a bajos costos pero su calidad y respaldo son dudosos.

Se puede extraer información en formato vectorial, y generalmente se hace ya que es más fácil de trabajar en algunas ocasiones.

Resulta un mejor producto en área de la cartografía temática, al trabajar en formato raster, es posible visualizar con mayor facilidad los temas que se desean estudiar.

Un ejemplo del trabajó en imágenes vectoriales es el siguiente:

Con este criterio se ordenan los distintos valores de las variables según el riesgo que entrañan, permitiendo una posterior reclasificación de cada mapa temático, que implica la generación de una nueva topología. Hay mapas cuyas variables toma multitud de valores distintos por lo que resulta difícil su manejo; en estos casos hay que reagrupar los de características similares dentro del mismo grado de riesgo y comprobar nuevamente los resultados.

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Figura 3.- Mapas litológicos: (a) inicial y (b) reclasificado tras aplicar los resultados del análisis estadístico.

Bibliografía

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Texto de percepción remota; R. Richardson V.

Mapping interactivo: Utilización de sistemas de información geográfica vectoriales para generar mapas de susceptibilidad a los deslizamientos y métodos de validación de la cartografía

http://www.ciomta.com.ar/nosup.html

http://wave.prohosting.com/geodatos/html/cap_06.htm

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