Manejo del ENVI V4.5

  1. Introducción
  2. Percepción remota
  3. Teoría de color
  4. Bandas espectrales LANDSAT TM y SPOT HRVIR
  5. Registro
  6. Estudio foto geológico en Cajamarca
  7. Reconocimiento geológico Chamis – Tual
  8. Estudio foto geológico de Ica
  9. Aplicación de imágenes-spot
  10. Conclusiones
  11. Bibliografía
  12. Anexos

Introducción

ENVI es un programa construido sobre un lenguaje (IDL) especializado en el manejo de datos multidimensionales y su visualización. Se diferencia de otros programas similares (MATLAB, por ejemplo) en que contiene funciones especialmente adaptadas al trabajo con información territorial o geográfica.

ENVI se caracteriza por ser multiplataforma, existiendo versiones que corren en

WINDOWS, LINUX y varias versiones de UNIX, lo que lo hace muy versátil y adaptable. Este mismo hecho ha hecho que exista una importante cantidad de programas y utilidades desarrolladas en todo el mundo – y que se pueden obtener gratuitamente en la WEB – que permiten incrementar las capacidades del software.

OBJETIVOS

  • Tener conocimiento previo de las imágenes satelitales así como de los respectivos sensores de cada satélite.

  • Aprender el correcto uso de las bandas espectrales y sus combinaciones.

  • Utilización de un software para imágenes satelitales (ENVI).

Percepción remota

El campo de la percepción remota comenzó con las fotografías aéreas, usando luz visible del sol como fuente energética. Pero la luz visible comprende sólo una pequeña parte del espectro electromagnético, un continuo que se extiende desde alta energía, longitudes de onda corta de rayos gamma, a baja energía, largas longitudes de ondas de radio.

La Tierra es naturalmente iluminada por la radiación electromagnética proveniente del sol. El máximo de la energía solar se produce en el rango de longitud de onda del visible (entre 0.4 y 0.7 µm).

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Procesos de Interacción

Las interacciones fundamentales entre la radiación EM y la materia son diagramadas a la derecha. La radiación electromagnética que es transmitida pasa a través de un material (o a través de la frontera entre dos materiales) con pequeños cambios en intensidad. Los materiales también pueden absorber radiación EM. Usualmente la absorción es específica en la longitud de onda: es decir, más energía es absorbida en algunas longitudes de onda que en otras.

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Procesos de Interacción en Percepción Remota

Aunque la mayor parte de la luz remanente es transmitida a la superficie, algunos gases atmosféricos son muy efectivos al absorber longitudes de onda específicas. (La absorción de la peligrosa radiación ultravioleta por el ozono es un ejemplo bien conocido).

Como resultado de estos efectos, la iluminación que alcanza la superficie es una combinación de radiación solar altamente filtrada transmitida directamente a la superficie y más luz difusa dispersada desde todas partes del cielo, lo cual ayuda a iluminar áreas sombreadas.

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Variación en la transmisión atmosférica con longitudes de onda de radiación EM, debido a la absorción selectiva de longitudes de onda por los gases atmosféricos. Solamente los rangos de longitud de onda con moderados a altos valores de transmisión son adecuados para uso en percepción remota.

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ESPECTRO VISIBLE

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Violet: 0.4 – 0.446mm

Blue: 0.446 – 0.500mm

Green: 0.500 – 0.578mm

Yellow: 0.578 – 0.592mm

Orange: 0.592 - 0.620mm

Red: 0.620 – 0.7mm

Teoría de color

La formación de imágenes en colores en pantallas e impresoras (reales o falsos) se basa en modelos de triestímulo a los que responde la gran mayoría de los ojos humanos.

Existen varios modelos, en las pantallas se utiliza el modelo RGB (rojo – verde – azul) al igual que los televisores. En las impresoras, se usa el CYMK (indigo – amarillo – magenta – negro) para aprovechar mejor las tintas existentes.

COLORES PRIMARIOS

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Brillo, contraste, ajustes

La intensidad luminosa en pantalla puede variar de negro a máximo para cada color básico (RGB).

La relación entre los valores y las intensidades de brillo con que se representa cada uno de ellos es ajustable a gusto del usuario y de las características de la imagen que se está observando.

ENVI provee varias maneras automáticas y manuales para ajustar el brillo y el contraste a fin de permitir máxima separación de los elementos en la imagen.

Los métodos automáticos utilizan la cantidad relativa de valores iguales en cada rango (histograma) y los valores extremos (máximo y mínimo).

ESQUEMA DE ADQUISICION Y GENERACION DE UNA IMAGEN

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TIPOS DE SATELITES:

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LANDSAT 1-3 

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LANDSAT 4-5 

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LANDSAT 7 



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ENVISAT 

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IKONOS 

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Bandas espectrales LANDSAT TM y SPOT HRVIR

Las principales aplicaciones de las bandas del LANDSAT TM (y por similitud de rangos  espectrales también las del SPOT) son las siguientes:  

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Imágenes de satélite y otros datos satelitales

Sistemas de satélite

Landsat

Landsat es un sistema de satélite, antes de 1974 fue llamado ERTS (Earth Resources Technology Satellite), hasta 1985 fue operado por la NASA y actualmente está dirigido por la particular EOSAT. Landsat puede producir las imágenes de todas las partes de la superficie terrestre sin pedir permisos de los gobiernos y ofrece las imágenes a todos, que quieren aplicar imágenes de satélite y a precios uniformes. Landsat suministró la primera base de datos de la Tierra completa con resoluciones espaciales y espectrales adecuadas para varias aplicaciones. Los datos de Landsat son disponibles en forma digital. Los satélites de Landsat fueron colocados en sus órbitas por medio de cohetes del tipo Delta, que fueron lanzados de la base del ejército del aire Vandenberg en California. Los satélites de Landsat de la primera generación - Landsat 1, 2 y 3 - fueron lanzados en los años 1972, 1975 y 1978. Estos satélites fueron equipados con un scanner multiespectral (MSS), y con un vidicón (return beam vidicon system). La tabla 3-1 muestra las características de los satélites de la primera (Landsat 1, 2 y 3) y segunda generación (Landsat 4 y 5).

Tabla 3-1: Características de las órbitas y de los sistemas formadores de imágenes de la primera y segunda generación de Landsat:

Generación

Landsat 1, 2 y 3

Landsat 4 y 5

Altitud

918 km

705 km

Orbitas al día

14

14,5

Cantidad de órbitas (paths)

251

233

Ciclo repetidor

18 días

16 días

Recubrimiento lateral al ecuador

14,0 %

7,6 %

Pasa la latitud 40°N a la hora local del sol

9:30 a.m.

10:30 a.m.

Periodo de operación

1972 - 1984

1982 - futuro

Memoria de los datos en el satélite

Si

No

Equipado con:

 

 

Scanner multiespectral (MSS)

Si

Si

Thematic mapper

No

Si

La tabla 3-2 muestra las características del "scanner" multiespectral y del "thematic mapper".

Tabla 3-2: Características de sistemas formadores de imágenes de Landsat

Sistema

 

Scanner multiespectral

Thematic mapper

Región espectral

Visible y IR reflejado

0,50 - 1,10 &µm

0,45 - 2,35&µm

 

IR térmico

 

10,5 - 12,5 &µm

Bandas espectrales

 

4

7

Recubrimiento del terreno

En dirección E-W

185 km

185 km

 

En dirección N-S

185 km

170 km

Campo visual instantáneo

Visible e IR reflejado

0,087 mrad

0,043 mrad

 

IR térmico

 

0,17 mrad

Celda básica de resolución

Visible e IR reflejado

79 x 79 m2

30 x 30 m2

 

IR térmico

 

120 x 120 m2

El MSS de los satélites de la primera generación es un cross track scanner, que detecta cuatro bandas espectrales con una celda básica de resolución de 79 x 79 m2. En comparación al MSS el TM cubre un intervalo de longitud de onda más ancho y es de más alta resolución espacial considerando las regiones espectrales de la luz visible y del infrarrojo reflejado.

La tabla siguiente (3-3) muestra las cuatro bandas y sus características.

Tabla 3-3: Bandas espectrales del scanner multiespectral (MSS) de Landsat

Bandas* del MSS

longitud de onda en &µm

Color

Color proyectado para formar una imagen IR de color

1 (4)

0,5 - 0,6

Verde

Azul

2 (5)

0,6 - 0,7

Rojo

Verde

3 (6)

0,7 - 0,8

IR reflejado

---

4 (7)

0,8 - 1,1

IR reflejado

Rojo

Las cifras en paréntesis son las denominaciones de las bandas para las imágenes producidas por Landsat 1, 2 y 3. Para Landsat 4 y 5 se utilizan las cifras 1, 2, 3 y 4 para las mismas bandas.

Landsat 4, 5 y 7

La segunda generación de Landsat se constituye de 2 satélites, lanzados en 1982 y en 1984. Landsat 4 ya no funciona, Landsat 5 funcionó hasta Marzo 1996, Landsat 7 fue lanzado en Septiembre 1993, pero no llegó a su órbita.

Los satélites de la segunda generación están equipados con un "thematic mapper" y con un MSS. El "thematic mapper" es un cross track scanner equipado con un espejo, que explora y oscila simultáneamente, y con 16 detectores alineados para las bandas visibles y las bandas correspondientes al IR reflejado. Los datos se detectan a los dos lados (este y oeste) del espejo. De tal modo se puede reducir el "scan rate" o es decir el tiempo necesario para explorar una línea del terreno, se puede aumentar el "dwell time" y la razón entre señal y fondo en comparación al MSS. En una altitud del satélite de 705 km con un campo visual angular de 14,9° el sistema puede cubrir una línea de terreno de 185 km de longitud. El "thematic mapper" detecta las bandas espectrales de 1 a 7. Las bandas 1 a 4 corresponden a las longitudes de onda de 0,5 - 1,1&µ m (Tabla 3-3), la banda 6 de 10,4 - 12,5 &µm por ejemplo corresponde a la energía del IR reflejado. La banda espectral de 2,1 - 2,4 &µm tiene gran importancia en el levantamiento geológico a partir de imágenes de satélites. Las características de todas las bandas del "thematic mapper" salen en la tabla 3-4.

Banda

longitud de onda en &µm

Características

1

0,45 - 0,52

Azul-verde. Penetración máxima por agua, adecuada para la batimetría, adecuada para distinguir suelo y vegetación.

2

0,52 - 0,60

Verde. Delinea la reflectancia de la vegetación.

3

0,63 - 0,69

Rojo. Delinea una banda de absorción de clorofila, importante para distinguir tipos de vegetación.

4

0,76 - 0,90

IR reflejado. Adecuada para determinar el contenido en biomasa y para el mapeo de líneas de ribera.

5

1,55 - 1,75

IR reflejado. Indica el contenido en agua en suelos y vegetación, penetra por nubes delgadas, presenta distintos tipos de vegetación en contrastes diferentes.

6

10,4 - 12,5

TR térmico. Imágenes nocturnas son adecuadas para un mapeo térmico y para estimar el contenido de agua en suelos.

7

2,08 - 2,35

IR reflejado, coincide con una banda de absorción causada por iones hidroxilos en minerales.

La fig. 3-4 ilustra las proporciones de los satélites de Landsat y la posición de los sistemas MSS y "thematic mapper", las celdas solares generan la energía eléctrica necesaria para su función, la antena recibe informaciones y transmite datos de imágenes a las estaciones terrestres (datos del MSS y del "thematic mapper") o a otros satélites, ubicados en órbitas geo-estacionarias (datos del "thematic mapper"). Cuando el satélite se ubica en la zona de recepción de una estación terrestre, los datos del "thematic mapper" son detectados y transmitidos simultáneamente. La fig. 3-5 ilustra la construcción de un thematic mapper. Imágenes detectadas por el "thematic mapper" en posiciones del satélite afuera el alcance de una estación terrestre son transmitidas a satélites (Tracking and Data Relay Satellites) ubicados en órbitas geo-estacionarias, que hacen pasar los datos a una estación de recepción terrestre.

Las imágenes producidas a partir de las bandas detectadas por el "thematic mapper" generalmente se presentan en colores. Por su resolución espacial gruesa (120m) la banda 6 se utilizan rara vez, pero es adecuada para un levantamiento térmico. Las demás bandas visibles y IR reflejadas se puede combinar y asignar los colores azul, verde y rojo a las bandas de una combinación distinta de tal modo formando imágenes en color. En total existen 120 combinaciones posibles de colores de que prácticamente se utilizan solamente una cantidad pequeña para la mayoría de aplicaciones. La combinación óptima de bandas es determinada por el terreno, el clima y el objetivo de la interpretación.

 Landsat 7

El 15 de Abril 1999 se lanzaron nuevamente un Landsat 7 a la órbita. Landsat 7 está equipado con un sensor, que se caracteriza por una combinación de cobertura sinóptica, por alta resolución espacial con bandas correspondientes a la observación visible del infrarrojo y por una banda adicional pancromática de 15m de resolución y un rango espectral cubriendo el verde al infrarrojo cercano (según Minería Chilena, 2000).

 Otros sistemas satelitales

El Satélite Radarsat construye imágenes del tipo radar bajo cualquier condición climática, y está especialmente útil en lugares con abundante vegetación (según Minería Chilena, 2000).

La constelación de satélites IRS (Indian Remote Sensing Satellites) está caracterizada por una resolución espacial de 20m y de 4m y es utilizada para imágenes de estructuras geológicas y de la geología en general, para imágenes de avances de rajos y para la determinación de índices de vegetación (según Minería Chilena, 2000).

 Órbitas

Tabla 3-1 lista las características de las dos generaciones de Landsat. Los satélites de Landsat fueron lanzados en órbitas sincrónicas al sol con el objetivo de obtener imágenes de todas las partes de la Tierra. Fig. 3-12 ilustra el hemisferio terrestre iluminado por la luz del día y la órbita fija de la segunda generación de Landsat (4 y 5) en líneas sólidas. En 24 horas el satélite genera 14,5 trazas constituyéndose de imágenes consecutivas. El ancho de las imágenes ("image swaths") es 185 km y se lo presenta en la figura 3-12 por las líneas cortas perpendiculares a las líneas largas continuas. El segmento en el Norte de cada órbita cubre el hemisferio oscuro. Las áreas polares arriba de latitudes de 81°N o S respectivamente no se cubren por los satélites de Landsat. Cada 24 horas las trazas de imágenes son desplazadas hacia el Oeste por la rotación de la Tierra. Después de 16 días la Tierra es cubierta completamente por 233 imágenes adyacentes, que lateralmente se solapan, y el ciclo comienza repite nuevamente. El intervalo de 16 días se denomina ciclo repetitivo. Por las órbitas sincrónicas al sol en cada ciclo repetitivo las órbitas correspondientes ocurren al mismo tiempo.

Interpretación geológica de imágenes MSS y TM

Imágenes formadas por un scanner multiespectral (MSS) \ Técnicas de interpretación de una imagen de satélite: Levantamiento de la litología - Levantamiento de la estructura geológica \ Combinaciones de bandas espectrales detectadas por el ´thematic mapper"\ El reconocimiento de zonas de alteración hidrotermal en una imagen de satélite \ Imágenes clasificadas \

 Imágenes formadas por un scanner multiespectral (MSS)

Las imágenes tienen formas como paralelogramas. Puesto que a partir del margen nórtico las líneas exploradas sucesivas por el scanner multiespectral son desplazadas hacia el Oeste para compensar la rotación de la Tierra durante un intervalo de tiempo de 25s, que ocupa el scanner para explorar una línea del terreno (longitud de esta línea = ancho de la imagen). Una imagen ilustra las informaciones correspondientes a una sola banda o se la produce combinando tres bandas por ejemplo las bandas 1, 2 y 4 asignando el color azul a la banda 1 (verde), el color verde a la banda 2 (rojo) y el color rojo a la banda 4 (IR), véase tabla 3-3. El recubrimiento de las imágenes de Landsat es 185 x 185 km2 (34225 km2).

Considerando y comparando las imágenes, que se basan en una sola banda se halla los rasgos siguientes: Los sectores, que aparecen oscuros en la banda 2 (rojo) y claro en las bandas 3 y 4 (IR) están cubiertos con vegetación. Estas signaturas se explican por el espectro de reflectancia típico para la vegetación ilustrado en la fig. 3-1: La vegetación es caracterizada por una reflectancia débil en la banda 2 (rojo), pues que las longitudes de onda correspondientes el color rojo son absorbidas por la clorofila. En las bandas 3 y 4 (IR) la vegetación es caracterizada por una reflectancia alta, porque la estructura interna de las hojas vegetales refleja una proporción alta de las longitudes de onda del IR.

El agua de un océano por ejemplo aparece en todas las bandas oscuras.

 Técnicas de interpretación de una imagen de satélite

Para una interpretación detallada se recomienda amplificaciones de subescenas de escala 1:150.000. Un área, donde las unidades litológicas y las estructuras geológicas están expuestas en la superficie terrestre como por ejemplo un área desértica, es adecuada para demostrar las técnicas de interpretación.

Los pasos principales de una interpretación geológica son:

  • Definir y levantar las unidades litológicas.

  • Levantar la estructura geológica.

Levantamiento de la litología

Sin disponibilidad de un mapa geológico se define las unidades litológicas a partir de las imágenes de satélite de la manera siguiente. Primero se identifican las unidades más antiguas y más jóvenes. Se presenta todas las unidades en una columna estratigráfica, en que se destaca la apariencia morfológica de cada unidad litológica. En terreno los estratos resistentes con respecto a la erosión forman los declives de alta inclinación, los lomos de los cerros y los escalones, los estratos menos resistentes con respecto a la erosión se aprecian por superficies inclinadas someramente y por formas morfológicas suaves. Este comportamiento con respecto a la erosión se ilustra en la columna estratigráfica presentando los estratos resistentes con respecto a la erosión con contornos salientes de un lado de la columna y los estratos menos resistentes con respecto a la erosión con contornos entrantes. Cada unidad litológica se caracteriza por su signatura o es decir por su apariencia en la imagen. Algunas formaciones litológicas como domos de sal o cuerpos plutónicos por ejemplo pueden emplazarse en estratos más jóvenes. Por consiguiente su posición en una secuencia de estratos no siempre refleja su edad con respecto a los demás estratos.

Levantamiento de la estructura geológica

Principalmente la estructura geológica se caracteriza por el rumbo, el manteo y la dirección de inclinación de estratos, de la orientación y distribución de pliegues, fallas, diques y diaclasas.

En imágenes de satélite, que son monoscópicas, la determinación del rumbo, del manteo y de la dirección de inclinación de estratos se puede realizar a través de la posición de superficies iluminadas y de sombras, causadas por la elevación somera a moderada del sol típica para muchas de las imágenes obtenidas por un 'thematic mapper'. Los diagramas de bloques ilustran los rasgos estructurales siguientes:

Se considera una superficie someramente inclinada y formada por el techo de un estrato, que es resistente con respecto a la erosión. La inclinación del techo de estrato indica la dirección de inclinación. En el primero diagrama de bloque (fig. sombra1a.cdr) los estratos están inclinados en dirección opuesta al sol. En la figura el techo someramente inclinado está sombrado y de una apariencia amplia oscura. La cabeza de estrato se denomina el declive angosto, muy inclinado formado por el margen de un estrato inclinado. En la figura la cabeza de estrato está iluminada y de apariencia clara y angosta.

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Los limites paralelos de la cabeza de estrato expuestos a la superficie siguen el rumbo de los estratos. Esta combinación de un techo de estrato ligeramente inclinado y una cabeza de estrato muy inclinada se observa en áreas caracterizadas por estratos de manteo menor a 45º. En el segundo diagrama de bloque (sombra1b.cdr) los estratos están inclinados hacia el sol. De tal manera el techo de estrato está iluminado y caracterizado por una signatura clara de gran extensión. La cabeza de estrato está sombrada y caracterizada por una signatura oscura de dimensión angosta.

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Las diferencias presentadas ayudan en la interpretación de la dirección de inclinación y del rumbo de estratos.

Generalmente los datos, en que se basan las imágenes de satélite se adquiere en la mañana, un poco antes del mediodía. En el hemisferio Norte el sol de la mañana se ubica en el Sureste e ilumina los objetos hacia el Noroeste. En el hemisferio Sur el sol de la mañana se ubica en el Noreste e ilumina los objetos hacia el Suroeste. Estos accidentes y el conocimiento recién desarrollado posibilitan hallar la dirección de inclinación y el rumbo de los estratos. En una imagen monoscópica como las imágenes de satélite la estimación del manteo se pone difícil.

Los anticlinales y sinclinales de un área plegada se pueden distinguir conociendo la estratigrafía del área en cuestión. En los núcleos de los sinclinales afloran los estratos más jóvenes, en sus flancos los estratos más antiguos. En los núcleos de los anticlinales se hallan los estratos más antiguos, en sus flancos los estratos más jóvenes.

Las fallas se identifican debido a desplazamientos, cambios litológicos abruptos, o repeticiones de unidades geológicas.

El análisis de la estructura geológica se termina con un perfil geológico pasando por las estructuras principales de la imagen.

La interpretación geológica de una imagen de satélite se puede realizar según el esquema siguiente:

  • Se establece una secuencia de unidades de rocas derivándola del mapa geológico correspondiente. En el caso de la ausencia de un mapa geológico correspondiente se deduzca la secuencia litológica y estratigráfica directamente de la imagen de satélite.

  • Se determina la orientación de los estratos estudiando las relaciones de las partes iluminadas y de las sombras de los techos y de las cabezas de los estratos.

  • Se identifica las fallas y pliegues buscando cambios litológicos bruscos y estructuras sin- y anticlinales respectivamente.

  • Se delinea un perfil geológico, que pasa por las estructuras geológicas principales de la imagen.

  • Se revisa los resultados obtenidas a través de la imagen estudiando directamente el terreno.

 Combinaciones de bandas espectrales detectadas por el ´thematic mapper"

El "thematic mapper" detecta siete bandas espectrales, cuyas características están presentadas en la tabla 3-4. Sólo tres de las siete bandas se puede combinar para formar una imagen de tres colores. Cada color (azul, verde, rojo) presenta una de las tres bandas seleccionadas. De la combinación de las bandas 1 (luz visible de color azul), 2 (verde) y 3 (rojo) se obtienen una imagen de color normal. Combinando las bandas 2, 3 y 4 (0,76 a 0,90&µm = infrarrojo reflejado) se forma una imagen IR en color. Su razón de contraste y su resolución espacial son más altas en comparación a aquella de una imagen de color normal debido a la ausencia de la banda 1 caracterizada por un esparcimiento atmosférico relativamente alto. En una imagen TM 2-3-4 las rocas de color rojo como rocas sedimentarias rojas por ejemplo aparecen con un color amarillo característico. La combinación de la resolución espacial más alta se constituye de las bandas infrarrojas 4 y 5 con la banda 7, aun por su bajo contraste de color esta combinación no es muy adecuada para una interpretación geológica. En áreas áridas y semiáridas la combinación de las bandas 2 (en color azul), 4 (en color verde) y 7 (en color rojo) da los mejores resultados con respecto a una interpretación geológica. La combinación de las bandas 1, 4 y 7 preferida por algunos investigadores tiene la desventaja del esparcimiento atmosférico alto de la banda 1.

 El reconocimiento de zonas de alteración hidrotermal en una imagen de satélite

En imágenes TM de color normal las rocas de alteración argílica, que típicamente llevan minerales arcillosos y alunita aparecen en colores pálidos. Los minerales de Fe se caracterizan por colores rojo, amarillo y café. Las rocas de alteración propilítica con minerales típicos como clorita, calcita y antigorita (grupo de serpentina) aparecen en colores verde a purpura. Pero no se puede reconocer claramente las zonas de alteración en las imágenes TM de color normal y de color IR.

La alunita y los minerales arcillosos caolinita, montmorillonita y illita generan espectros de reflectancia caracterizados por valores altos en la banda 5 (intervalo de longitud de onda de 1,55 a 1,75&µm) y valores bajos en la banda 7 (intervalo de longitud de onda de 2.08 a 2,35 &µm). Una roca no alterada se caracteriza por un espectro de reflectancia de valores relativamente uniformes en las bandas 5 y 7. Calculando la razón de los valores de reflectancia correspondientes a las bandas 5 y 7 (razón TM 5/7) se obtiene valores altos para los minerales de alteración y un valor alrededor de la unidad para rocas no alteradas. De tal manera se destaca las diferencias entre los espectros de los minerales típicos de una alteración hidrotermal y una roca no alterada. Se presenta las variaciones en la razón TM 5/7 y su distribución formando ciertos rangos y asignando un distinto color a cada rango (véase diagrama). De este modo en una imagen TM, que se basa en la razón de los valores de reflectancia correspondientes a las bandas 5 y 7 se puede distinguir las zonas compuestas de alunita, caolinita, montmorillonita y/o illita de las áreas compuestas de rocas no alteradas.

El mismo principio se aplica para distinguir rocas con un cierto contenido en minerales de Fe, que pueden indicar rocas afectadas por alteración hidrotermal y aquellas rocas, que no llevan minerales de Fe. En este caso se calcula la razón de valores de reflectancia correspondientes a las bandas 3 y 1 (razón TM 3/1). Los minerales de Fe goethita FeOOH, hematita Fe2O3 y jarosita K(Fe3+)3[ (OH)6/(SO4)2] tienen valores elevados de reflectancia en la banda 3 y valores más bajos de reflectancia en la banda 1. Una roca sin minerales de Fe tiene valores semejantes en las bandas 3 y 1. Calculando la razón de valores de reflectancia correspondientes a las bandas 3 y 1 se obtiene razones elevadas para los minerales de Fe y una razón alrededor de la unidad para las rocas sin Fe. De tal manera se destaca las diferencias espectrales entre las rocas con y sin minerales de Fe en una imagen TM, que muestra la razón TM 3/1. Como en el caso anterior se presenta las variaciones en la razón TM 3/1 y su distribución asignando un distinto color a cada rango creado.

Las imágenes, que se basan en varias razones TM como 3/5, 3/1 y 5/7, se denomina imágenes en color compuestas de razones (color composite ratio images). En estas imágenes se puede combinar las distribuciones de rocas con un cierto contenido en minerales arcillosos y en alunita con aquellas con un cierto contenido en minerales de Fe. En comparación a las imágenes, que ilustran la distribución y variación de una sola razón TM de dos bandas en las imágenes combinadas un distinto color no representa un distinto rasgo litológico o mineralógico.

 Imágenes clasificadas

Un método de procesar los datos TM consta en clasificar los colores, que constituyen una imagen en forma no supervisada por un programa de computador o en forma supervisada asignando las características espectrales a los rasgos litológicos y mineralógicos conocidos y definiendo distintas clases. De tal manera se obtiene un mapa litológico clasificado, que puede ayudar en el fomento de un mapa geológico.

Registro

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Firmas Espectrales

Las firmas espectrales producidas por longitudes de onda dependientes de la absorción proveen la llave para discriminar diferentes materiales en imágenes de energía solar reflejada.

La propiedad usada para cuantificar estas firmas espectrales es llamada reflectancia espectral: la razón de la energía reflejada y la energía incidente como una función de la longitud de onda.

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Reflectancia Espectral

La reflectancia varía con la longitud de onda para la mayoría de los materiales ya que la energía en ciertas longitudes de onda es dispersada o absorbida en diferentes grados. Estas variaciones de reflectancia son evidentes cuando comparamos las curvas de reflectancia espectral (gráficos de reflectancia versus longitud de onda) para diferentes materiales,

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Espectrometría de Minerales

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Espectrometría de las Plantas

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Graficando Espectrometría en el Espacio Espectral

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Sensores Satelitales Multiespectrales

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TAMAÑO DE LA ESCENA/COBERTURA:

Cada sensor del satélite posee una anchura de franja o campo de visión que determina el tamaño de una escena de imagen. El sensor recoge miles de medidas de reflectancia a lo largo de esta franja, pero este caudal de mediciones se divide habitualmente en escenas de dimensiones cuadradas. De este modo, si el ancho de la franja es de 60 kilómetros, el tamaño estándar de la imagen de toda la escena será de 60 x 60 km. La mayoría de los distribuidores de imágenes satelitales pueden "cortar" una subescena más pequeña de la escena total, tal como un cuarto o la mitad. Si el área de interés es muy pequeña, la compra de una subescena es una opción rentable. Si el área de interés es mayor que una escena estándar, se pueden solicitar dos o más escenas adyacentes y pedir que una consultora especializada realice con ellas un mosaico, es decir una sola imagen a partir de varias imágenes distintas pero adyacentes. El propio usuario puede hacer esta operación si dispone de un paquete de programas de procesamiento de imágenes.

Comparación

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Combinaciones de Color en el Visible

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Combinaciones de Color Infrarrojo Cercano

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Combinaciones de Color Infrarrojo Medio

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Estudio foto geológico en Cajamarca

PROYECTO CERRO LA ENCAÑADA

(LAGUNA CHAMIS)

PATRÓN DE DRENAJE

La zona presenta un drenaje sub paralelo controlado por el flanco derecho del sinclinal Cumboilo y por las zonas de máxima debilidad de los estratos.

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PATRON DE VEGETACIÓN

Se utilizó un filtrado de las zonas de máxima reflactancia de la clorofila que nos da la banda 4 con respecto a la banda 2 donde tiene la máxima reflactancia el color verde de la vegetación, la cual se calculo con la siguiente relación matemática:

    BANDA 4 – 0.8 x BANDA 2 – 0.56

  Esta relación nos genera una nueva imagen con propiedades diferentes a las bandas anteriores donde reflacta la vegetación en los tonos más claros.

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También se hizo un análisis con las imágenes satelitales antes mencionadas para suelos intemperizados, para lo cual se uso la banda 7 donde tiene alta reflactancia las descarbonatitas y la banda 4 donde tiene de media alta reflactancia las descarbonatitas y alta reflactancia la vegetación, y se utilizó la siguiente relación matemática:

  Banda 7 – 0.8 x Banda 4.

  Esta relación nos genera una nueva imagen con propiedades diferentes a las bandas anteriores donde reflacta la vegetación en los tonos más claros.

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También se hizo un análisis para la zona del infrarrojo, para el cual se utilizaron las Bandas 7 donde emite los cuerpos energía calorífica y la Banda 2, donde estos cuerpos no emiten calor, pero son visibles en bajos tonos para la cual se utilizó la siguiente relación:

  Banda 7 – 0.8 x Banda 2

  Esta relación nos genera una nueva imagen con propiedades diferentes a las bandas anteriores donde reflacta la vegetación en los tonos más claros.

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Reconocimiento geológico Chamis - Tual

PROCESAMIENTOS ESTÁNDARES EN IMÁGENES MULTIESPECTRALES

En este trabajo se analiza la escena Landsat TM del norte del distrito de Cajamarca, por la naturaleza del análisis no se ha considerado la banda termal. El trabajo consta básicamente de dos etapas, en la primera se ha procesado ciertos algoritmos estándares usados en imágenes multiespectrales y en la segunda el análisis multiespectral se realiza con las herramientas hiperespectrales que contiene el software Envi versión 4.2.

Composición de bandas:

Estos algoritmos permiten discriminar afloramientos rocosos, humedales, estructuras geológicas, drenaje, vegetación y otras características inherentes a los elementos que afloran en la superficie terrestre.

De las diferentes combinaciones de banda, se ha seleccionado la composición color RGB: 571, ella muestra las diferentes zonas de alteración del pórfiro Chamis.

El análisis de los diferentes colores de la RGB:572 nos permite inferir que: el color magenta se debe a una fuerte absorción de la B7 (2.20&µm.) en este rango espectral absorben los minerales de arcilla debido al enlace Al-OH. El color amarillo se debe a una fuerte absorción de B2 (0.55&µm) en este rango espectral tenemos la absorción debida a procesos electrónicos del catión Fe3+.

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Análisis de ratios: Los ratios son cocientes de bandas que permiten discriminar objetos, gracias a las diferencias evidentes, entre las huellas espectrales de los elementos que se analizan, en determinados sectores del espectro electromagnético, traducidas en curvas de reflectancia.

  Para discriminar zonas de oxidación se utilizo el ratio B3/B1, debido a que en la banda 3 se observan todos los procesos electrónicos de catión Fe3+, y en la banda 1 se da la absorción de los procesos electrónicos de dicho catión; dando así una razón alta en términos de reflectancia de las zonas de oxidación.

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Para las zonas argílicas utilizaremos el ratio B3/B7, debido a que en la banda 3 hay una buena reflectancia en arcillas y en la banda 7 se da la absorción de estas debido al enlace AL-OH.

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Análisis de componentes principales de las bandas

Vamos a obtener mediante la eliminación de la correlación entre dos bandas la información que estas encierran; así tenemos para las zonas de oxidación se utilizara el ACP entre la banda 3 y la banda 1

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Para la zona argilica utilizaremos el ACP entre las banda 3 y la banda 7, obteniendo los siguientes resultados:

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La clasificación digital

Está orientada a obtener una nueva imagen, cuyos píxeles originales sean definidos por un número digital (DN), que identifica diferentes tipos de cobertura denominada variable nominal o categórica (por ejemplo, tipos de alteración), o intervalos de una misma categoría de interés llamada en este caso variable ordinal (por ejemplo, niveles de concentración de óxidos de hierro). Cualquiera sea el caso, el interprete en primer lugar identifica cada sector que va a ser analizado según el tono, textura, color, tonalidad, morfología, disposición de los constituyentes en la imagen, etc.

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Clase 1: región de sombra

Clase 2: región de vegetación

Clase 3: región de óxidos

Clase 4: región argílica

Clase 5: regiones de roca

Clase 6: región del stockwork

COMPARACION DE LOS RESULTADOS CON LAS FIRMAS ESPECTRALES

PARA LA CLASE I (OXIDOS)

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Se puede observar la gran similitud de ambas curvas por lo que se puede deducir que se trata del mismo elemento: hematinas.

PARA LA CLASE 2 (VEGETACION)

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Se puede observar la gran similitud de ambas curvas por lo que se puede deducir que se trata del mismo elemento: vegetación

PARA LA CLASE 3 (ARCILLAS)

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Se puede observar la gran similitud de ambas curvas por lo que se puede deducir que se trata del mismo elemento: illitas.

PARA LA CLASE 6 (STOCKWORK)

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Se puede observar la gran similitud de ambas curvas por lo que se puede deducir que se trata del mismo elemento: stockwork con venillas de óxidos de hierro (hematitas).

Estudio foto geológico de Ica

PRIMERA PARTE

TRABAJO ACTUAL-INGEMMET

El Instituto Geológico Minero y Metalúrgico tiene como misión, mediante la investigación, procesar, administrar y difundir eficientemente la información geocientífica del territorio nacional, así mismo, otorgar Títulos de Concesiones Mineras, administrar el Catastro Minero Nacional y el Derecho de Vigencia y Penalidad con transparencia y seguridad jurídica.

Visión, organización líder en gestión pública a nivel internacional por la calidad de nuestros servicios, contando con personal competente.

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DIRECCIÓN DE GEOLOGÍA REGIONAL.-

  • Objetivo es incrementar el conocimiento geológico del país.

De esta manera se actualizan los mapas geológicos de todo el territorio a escalas más detalladas (1:50,000); a través de estudios y proyectos de investigación que permitan un entendimiento de las grandes unidades geológicas (evolución estratigráfica, magmática y tectónica).

TRABAJO DE GABINETE Y CAMPO.-

Esta actualización se inicia con la interpretación de la superficie terrestre mediante el análisis estereoscópico de fotografías aéreas obteniendo información de unidades litológicas cartografiables plasmadas en una base topográfica a escala 1:25,000. Dicha información es posteriormente validada con trabajo de campo.

Los datos son corroborados por análisis geoquímicos, dataciones radiometricas, secciones delgadas, difracción Rx, pima, etc.

FOTOGEOLOGÍA.-

Estudia imágenes (fotos aéreas e imágenes satelitales), con la finalidad de hacer interpretaciones geológicas.

La fotointerpretación es el arte y la ciencia de examinar las fotografías o imágenes de tal manera se identifique y evalúe su significado.

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Fotografia Aérea de Ica

PARÁMETROS DE INTERPRETACIÓN

Tono o color: Se denomina como tonalidad a la variedad de grises. El ojo humano puede diferenciar hasta 16 tonalidades de grises, la computadora hasta 256.

La variación de las tonalidades está en función: Factores técnicos Factores climatológicos Factores propios del material fotografiado y Factor humano.

Textura: Tiene una íntima relación con el origen de la roca, compacidad, porosidad, permeabilidad, dureza, grado de erosión, etc. Pueden ser toscas o finas, ásperas o suaves, uniformes o desiguales, bandeado, granulares, moteadas (debido a cambios de porosidad).

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Forma: Ayuda a identificar rasgos geológicos, ya que están relacionados con la forma del relieve terrestre (domos, conos, dunas, depósitos glaciales, pliegues, etc.), dependerá de la escala.

Vegetación: Algunos alineamientos de la Vegetación pueden estar relacionados a diferencias litológicas o características estructurales.

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Lavas en Terreno Árido

Drenaje: Acomodamiento espacial de las corrientes, estos pueden ser dendríticos, rectangulares, paralelos, radiales, anulares, enrejados, etc. Se puede diferenciar la densidad del drenaje que nos indicara la naturaleza de la roca, por ejemplo:

  • A mayor dureza y resistencia, menor densidad de los cursos de los ríos.

  • Cuanto más fino son los materiales que la integran mas tupida y ramificada se hace la red.

  • En clima árido la densidad del drenaje es mayor que en climas húmedos, aunque los ríos principales están más separados de lo que pueden estar en éstos.

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RESULTADO DE MAPAS DE ALTA CALIDAD.-

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SEGUNDA PARTE

Aplicación de imágenes-spot

Optimizar el desarrollo de la cartografía de base a partir de imágenes satelitales de alta resolución.

Comprobar las ventajas del análisis fotogramétrico (estereoscopía) para el cartografiado e interpretación geológica con la finalidad de obtener un mapa geológico a escala 1:25,000.

Uso de una sola base de imágenes para reducir costos (economizar recursos del Estado) y ampliar las zonas de trabajo.

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UBICACIÓN

El área de estudio se encuentra en el departamento de Ica, entre los paralelos 14º00"00"" y 14º07"30"" y los meridianos 75º30"00"" y 75º37"30"".

Pertenece al cuadrángulo 29L-CINE (Cocharcas).

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GEOLOGÍA

Unidades Litológicas:

  • Cenozoico:

  • Depósitos Aluviales

  • Gpo. Nazca

  • Mesozoico:

  • Fm. Quilmana.

  • Fm. Pariatambo.

  • Fm. Copara.

Intrusivos: Tonalita, Cuarzodiorita y Gabro

Mapa Geológico (29L-CI-NE)

INTERPRETACIÓN DE IMÁGENES SPOT.-

  • Manejo del software fotogramétrico SocetSet v. 5.4

  • Análisis e interpretación de las imágenes de satélite SPOT estéreo (resolución espacial de 5 m) y ASTER estéreo artificial (resolución espacial de 30 m).

Estas unidades fueron plasmadas paralelamente en un mapa digital fotointerpretado con el apoyo del software ArcGis v. 9.1

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Mapa de Depósitos

MAPA DE CAMPO

  • Depósitos Cuaternarios: aluviales, eluviales y eólicos; coincidiendo al 90 %.

  • Volcánicos: tres tipos de rocas volcánicas de acuerdo a su composición. Valido en 65%.

  • Sedimentarios: el área que fue interpretado como sedimentario del tipo calizas valida al 100%.

  • Intrusivos:

  • Tonalita

  • Granodiorita

  • Diorita

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Mapa representativo

MAPA FINAL

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Conclusiones

  • El uso de las imágenes satelitales de alta resolución es muy útil para el trabajo previo a campo ya que da un mejor panorama de las características tanto litológicas como estructurales.

  • Versatilidad y comodidad del uso del software al usar la herramienta de fotointerpretación, ahorrando tiempo en el traspaso de la litología y estructuras interpretadas al plano base.

  • Alto costo de adquisición de imágenes y software para su procesamiento, que puede ser superada con la implementación de una base de imágenes comunitaria accesible a todas las instituciones usuarias.

Bibliografía

  • Minería Chilena (2000) No. 224.

  • SABINS, F. (1996): Remote Sensing. - 494p., New York (Freeman and Company).

Anexos

TUTORIAL – ENVI

INICIO RAPIDO HACIA ENVI

Información general de esta guía

Este tutorial de inicio rápido tiene como objetivo ofrecer al usuario nuevo de ENVI una breve introducción a la interfaz gráfica y capacidades básicas de ENVI.

Para ejecutar este tutorial, debe tener ENVI instalado en su equipo.

Archivos utilizados en este tutorial

ENVI Recursos DVD: can_tm \ envidata

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Primeros pasos con ENVI

Iniciando ENVI

Antes de intentar iniciar el programa, asegúrese de que ENVI está instalado correctamente como se describe en la Guía de instalación que se incluye con su software.

Iniciando ENVI en Máquinas Windows

Seleccione Inicio Programas – Envi xx – Envi (Donde xx es el número de versión)

Iniciando ENVI en UNIX

Para ENVI, introduzca envi_rt en la línea de comandos de UNIX.

1. En la barra de menú Display, seleccione Herramientas ?? Ubicación del Cursor / Valor. La localización del cursor / Valor el cuadro de diálogo que muestra la ubicación del cursor en la imagen, de desplazamiento, zoom o ventanas. El diálogo también muestra el valor de la pantalla (color) y el valor de datos real del píxel bajo el cursor cruz.

2. Desde la ubicación del cursor / barra de menú Valor de diálogo, seleccione Archivo - Cancelar para cerrar la posición del cursor / Valor de diálogo.

Monografias.comAplicación de filtros interactivo

ENVI proporciona la capacidad de aplicar varios filtros diferentes predefinidos o definidos por el usuario a una pantalla. El siguiente ejercicio le muestra cómo aplicar un filtro predefinido a la imagen en la ventana de la imagen.

1. En la barra de menú Display grupo, seleccione Mejorar - Filtro y seleccione un tipo de filtro deseado para aplicar a la imagen mostrada.

2. Experimente con la agudización diferentes, suavizado, y los filtros de media en la imagen visualizada.

3. Desde el Available Bands List, haga clic en la pantalla # 1 botón desplegable y seleccione Nuevo Display para crear un grupo de segunda pantalla.

4. Seleccionar los grupos 1 y haga clic en Cargar Band a cargar la imagen en la segunda pantalla.

5. Desde la barra de menús de pantalla la imagen del grupo en # 2, seleccione Mejorar - Filtro y seleccione un filtro diferente del que se aplica a la imagen # 1.

La comparación de las imágenes usando Dynamic Overlays

El uso de la imagen dinámica que une a las porciones superposiciones-superposición de múltiples imágenes simultáneamente (o imágenes sin parpadeo) y para realizar operaciones idénticas sobre varias imágenes desde dentro de una ventana de la imagen única.

1. En la barra de menú Display grupo, seleccione Herramientas - Vincular - Muestra Link. También puede hacer clic en la imagen y seleccione Muestra Link.

2. Haga clic en Aceptar en el cuadro de diálogo Vincular Muestra para establecer el vínculo.

3. Haga clic en el botón izquierdo del ratón en una de las ventanas de la imagen para ver la imagen se muestra superpuestas unas sobre otras.

4. Para crear un área de superposición más pequeños, coloque el cursor del ratón en cualquier parte de cualquier ventana de la imagen (o la ventana de zoom) y mantenga presionado y arrastre con el botón central del ratón. Una vez suelte el botón, el área de superposición se establece más pequeños y una pequeña porción de la imagen vinculada se superpone a la ventana de la imagen actual.

5. Haga clic en el botón izquierdo del ratón en la ventana de la imagen y arrastre la ventana superpuesta pequeñas alrededor de la imagen para ver los efectos de superposición.

6. Cambiar el tamaño de la zona de superposición menos por clic y arrastrando el botón del ratón medio, hasta la zona de superposición es el tamaño deseado.

Revisión de la Información GeoSpot Mapa

Usted puede revisar la información GeoSpot Mapa de esta imagen en el archivo de cabecera de ENVI.

1. En la Lista de Bandas Disponibles, haga clic derecho en el icono Mapa Informacion y seleccione Editar información del mapa. La Edición de diálogo Mapa de información aparece.

2. Tenga en cuenta que los datos están en proyección UTM, Zona 32 que utiliza el datum NAD27.

3. Haga clic en Cancelar para cerrar el cuadro de diálogo Editar mapa de información.

Apertura y vectores superposición de archivos DXF

1. En la barra de menú principal de ENVI, seleccione Archivo - Abrir archivo vectorial.

2. En el cuadro de diálogo Seleccionar nombres de los archivos vectoriales, haga clic en la lista Archivos de tipo desplegable y seleccione DXF (*. dxf).

3. Vaya al envi data directorio \ enfidavi y seleccionar todos los archivos con la extensión dxf. (Utilice la tecla Mayús para seleccionar varios archivos).

4. Haga clic en Abrir o en Aceptar. La importación de diálogo Archivos de parámetros vectoriales aparece.

5. En la sección de archivos nativo de proyección del cuadro de diálogo (en la parte inferior), haga clic en UTM. Este campo se refiere a las unidades de mapa de los datos vectoriales importados.

6. Haga clic en el botón de Datum. El cuadro de diálogo Seleccionar geográfica Datum aparece.

7. Seleccione el México (NAD27) dato de la lista y haga clic en Aceptar.

8. En el ámbito de la Zona de diálogo Importar archivos vectoriales Parámetros, escriba 32 y haga clic en el botón N.

9. Haga clic en el botón Aplicar para Proyección Indefinida continuación, haga clic en Aceptar para cargar los archivos DXF y convertirlos a. Evf (ENVI archivos vectoriales). El cuadro de diálogo Available Vectors lista aparece.

10. En la lista Available Vectors, haga clic en el botón Seleccionar todo Capas.

11. Haga clic en el botón de carga seleccionada. Un cuadro de diálogo Load Vector parece que enumera todas las pantallas disponibles.

12. En el cuadro de diálogo Load Vector, seleccione Mostrar # 1 y haga clic en Aceptar. El # 1 vector de parámetros de diálogo que muestra las capas vectoriales con nombre.

13. Haga clic en uno de los nombres de capa en el diálogo # 1 vector de parámetros. En la ventana de la imagen mapa haga clic y arrastre con el botón izquierdo del ratón y observar las coordenadas de los vectores seleccionados en el cuadro de diálogo # 1 vector de parámetros.

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Componer un mapa básico

En este ejercicio, creará un mapa básico. Agregará líneas de la cuadrícula, anotar su imagen, y guardar y salida de la imagen.

Agregar una cuadrícula a su imagen

Puede utilizar líneas de cuadrícula de la superposición con una o más redes en la imagen. Las rejillas se pueden basado en píxeles o un mapa de coordenadas y / o la latitud y longitud base (para imágenes georeferenciadas). Cada grupo de visualización puede tener su propio conjunto de redes, que se muestran en la imagen, de desplazamiento, zoom y ventanas.

1. En la barra de menú Display grupo, seleccione Superposición - líneas de cuadrícula. El retículo de diálogo Parámetros aparece. Tenga en cuenta que un borde de la imagen se agrega automáticamente cuando las líneas de cuadrícula de superposición (visible en la ventana de desplazamiento).

2. Usando los parámetros de la cuadrícula de diálogo Línea de barra de menú Opciones de menú, puede ajustar las líneas de cuadrícula estableciendo el grosor de la línea y el color y el tamaño de celda.

3. Cuando haya añadido una rejilla satisfactoria, haga clic en Aplicar en el cuadro de diálogo Parámetros de la línea de cuadrícula.

Describiendo la imagen con un Mapa de claves

Las características flexibles de ENVI de anotación le permiten agregar texto, polígonos, barras de colores, y otros símbolos para sus gráficos e imágenes.

1. En la barra de menú Display, seleccione Superposición - anotación. El cuadro de diálogo Anotación aparece.

2. Para anotar una clave del mapa correspondiente a la DXF superposiciones, seleccione Objeto - Mapa clave de la barra de menús de anotación de diálogo.

3. Haga clic en la Edición Mapa artículos clave para editar el mapa de las características clave. El Mapa de claves de diálogo Objeto Definición aparece.

4. Puede cambiar los nombres, los colores y llenar (para los polígonos) utilizando el Mapa de claves de objetos de diálogo Definición. Haga clic en Aceptar para volver al cuadro de diálogo Anotación.

5. Añadir un fondo de color haciendo clic en la muestra de color en el cuadro de diálogo Anotación. Utilice el menú de botón derecho del ratón para seleccionar un color de una lista.

6. Haga clic en el botón izquierdo del ratón para colocar la clave del mapa en la ventana de la imagen. Vuelva a colocar la clave del mapa haciendo clic, o haciendo clic y arrastrando con el botón izquierdo del ratón. Establezca la clave del mapa haciendo clic en el botón derecho del ratón en la imagen.

Guardar y recuperar anotación

Puede guardar su anotación de la imagen en un archivo. Si no guardar la anotación en un archivo, se perderán al cerrar el cuadro de diálogo Anotación (se le pregunte si desea guardar la anotación si cierra sin guardar primero)

1. En la barra de menú Anotación de diálogo, seleccione archivo - Guardar anotación.

2. También puede restaurar archivos guardados anotación seleccionando Archivo ?? restauración de anotación en la barra de menú Anotación de diálogo.

3. Suspensión de las operaciones de anotación y volver a la normalidad funcionalidad ENVI temporalmente, seleccione el botón Off en la parte superior del cuadro de diálogo Anotación. Esto le permite utilizar el libro y funciones de zoom en la pantalla sin perder sus anotaciones.

4. Para volver a la función de anotación, seleccione el botón de la ventana en el grupo de pantalla que está anotando.

La economía y la salida de una imagen (efecto burn-in)

ENVI le ofrece varias opciones para el ahorro y la salida de su filtro, las imágenes comentadas, cuadriculada. Usted puede guardar su trabajo en formato de ENVI archivo de imagen, o en varios formatos gráficos populares (incluyendo PostScript) para imprimir o importar a otros paquetes de software. También puede imprimir directamente en una impresora. Para este ejercicio, vamos a guardar el archivo en formato GeoTIFF.

1. En la barra de menú Display, seleccione Archivo - Guardar imagen como de archivo de imagen. La salida del monitor a Imagen de archivo de diálogo aparece.

2. Haga clic en el archivo de salida Tipo de lista desplegable y seleccione TIFF / GeoTIFF de salida en el menú desplegable. Si la imagen que aparece es anotado y raster, tanto la anotación y líneas de la cuadrícula se guardarán automáticamente.

3. Escriba o seleccione un nombre de archivo de salida en el campo correspondiente y haga clic en Aceptar para guardar la imagen. Debido a que esta es una imagen georreferenciada, ENVI automáticamente lo guarda como un GEOTIFF.

Poner fin a la sesión de ENVI

Puede salir de su sesión de ENVI seleccionando Archivo - Salir en el menú principal de ENVI.

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Introducción a Datos Hiperespectrales

Información general de esta guía

Este tutorial está diseñado para introducir a un espectrómetro de imágenes, las imágenes hiperespectrales, y seleccionados fundamentos espectrales de transformación basados en ENVI. Usted usará Airborne Visible / Infrarrojo Espectrómetro de Imágenes (AVIRIS) los datos para saber cómo navegar por datos espaciales y espectrales de espectrómetro de imágenes. Se comenzará con los datos de 1995 AVIRIS resplandor de Cuprita, Nevada, EE.UU., proporcionada por la NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL), y comparar los resultados de varios procedimientos de calibración de reflectancia.

Archivos utilizados en este tutorial ENVI Recursos DVD: c95avsub envidata

Introducción a datos hiperespectrales Antecedentes:

la espectrometría de espectrómetros de imagen, o de los sensores hiperespectrales, son instrumentos de teledetección que combinan la presentación espacial de un sensor de imagen con las capacidades analíticas de un espectrómetro. Pueden tener hasta varios cientos de bandas estrechas espectral con resolución espectral del orden de 10 nm o más estrecho (Goetz et al., 1985). Los espectrómetros de imagen producen un espectro completo de cada píxel de la imagen, como muestra la siguiente figura.

Compare esto a la banda ancha escáneres multiespectrales como el Landsat Thematic Mapper (TM), que sólo tiene seis bandas espectrales y la resolución espectral del orden de 100 nm o mayor. La alta resolución espectral de un espectrómetro de imágenes le permite identificar los materiales, mientras que los sensores de banda ancha solo permiten discriminar entre los materiales.

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Introducción al procesamiento de base espectral ENVI .En esta parte del tutorial, aprenderás sobre las características de ENVI que son útiles para el procesamiento de los datos espectrales espectrómetro de imágenes. Antes de intentar iniciar el programa, asegúrese de que ENVI está instalado correctamente como se describe en la Guía de instalación que se incluye con su software.

1. En la barra de menú principal de ENVI, seleccione Archivo ? Abrir archivo de imagen.

2. Navegue a la carpeta \ envidata c95avsub directorio, y seleccione cup95_rd.int. Haga clic en Abrir. El Available Bands List aparece con una lista de 50 bandas (1,99-2,48 mm) de JPL-calibrado resplandor AVIRIS para el Distrito Minero Cuprita, Nevada, EE.UU.. .Mostrar una imagen en escala de grises

1. En el Available Bands List, haga doble clic en Banda 193. Una imagen de escala de grises de la Banda 193 se carga en un grupo de visualización de ENVI.

2. En la ventana de la imagen, mueva el cuadro Zoom en la ubicación deseada. La ventana de Zoom se actualiza automáticamente.

3. Utilice los controles de zoom para cambiar el factor de zoom. Al hacer clic en la ventana Zoom centros del píxel seleccionado.

Mostrar una imagen en color

1. En la lista de bandas disponibles, seleccione el botón de color RGB de radio. 2. Haga clic sucesivamente en 183 Band, Banda 193, y la Banda 207 (2,10, 2,20 y 2,35 micras, respectivamente). 3. Haga clic en Mostrar # 1 y seleccione Nueva Pantalla. Un grupo nuevo display aparece. 4. Haga clic en RGB de carga. La imagen en color se carga en el grupo de pantalla. Vincular dos grupos de visualización Vinculación de grupos de visualización le permite consultar dos o más imágenes de forma simultánea. Si mueve el zoom o el cuadro de la imagen, cambiar el factor de zoom, o cambiar el tamaño de la ventana de grupo de visualización en una sola imagen, los otros grupos vinculados pantalla reflejar los cambios.

1. De cualquier barra de menús de pantalla del grupo, seleccione Herramientas ? ? Vincular Muestra Link. El enlace aparece diálogo.

2. Acepte los valores predeterminados y haga clic en Aceptar para activar el vínculo.

3. Mueva el cuadro Zoom en el cuadro # 1 a una nueva ubicación. La ventana de Zoom en el cuadro # 2 se corresponden con cambios a Display # 1. dinámica de múltiples revestimientos están disponibles cuando dos o más grupos de pantalla están vinculados, lo que permite en tiempo real de superposición y el parpadeo de escala gris o múltiples imágenes en color. Dinámica superposiciones se activan automáticamente cuando dos o más grupos de visualización son los primeros relacionados.

4. Haga clic en cualquier ventana de la imagen para hacer que la segunda imagen vinculada (la plantilla) para estar presente en la primera imagen (la base).

5. Usted puede comparar rápidamente las imágenes varias veces haciendo clic en la ventana de la imagen, lo que ocasiona que el área de superposición a parpadear.

6. Cambiar el tamaño de la plantilla haciendo clic en el botón central del ratón en un grupo de pantalla y arrastrando la esquina de la plantilla para la ubicación deseada.

7. Después de experimentar con la vinculación y dinámica superposiciones, seleccione Herramientas ? ? Vincular Desvincular Mostrar mensajes de una barra de menús de pantalla del grupo.

Extracto espectral perfiles Z-ENVI proporciona herramientas de análisis integrado de perfil espectral. Usted puede extraer de cualquier conjunto de datos de espectros incluyendo multiespectral MSS, TM, y datos de mayor dimensión espectral como Geoscan (24 bandas), Geris (63 bandas), y AVIRIS (224 bandas). Con un perfil Z, el espectro de la ubicación actual del cursor aparece en una ventana de dibujo. Una línea vertical en el gráfico marca la posición de longitud de onda de la banda se muestra actualmente. Si una imagen compuesta en color se muestra, tres líneas de color aparecen, uno para cada banda de color aparece respectivas de la banda (rojo, verde o azul).

1. En la barra de menú Mostrar # 2, seleccione Herramientas ? ? perfiles Z perfil (Spectrum). Una ventana espectral perfil trama aparece.

2. Haga clic en la imagen o en la ventana de zoom para mover la posición del cursor. El espectro se extrae y se traza para el nuevo punto. El espectro se basa en radiación (no reflectancia) de datos en este caso.

3. En la barra de menú de perfil espectral, seleccione Opciones ? Recoger Spectra.

4. Recogerá espectros en una ventana nueva parcela, por lo que abrirá una ventana nueva parcela seleccionando Opciones ? Nueva Ventana: blanco en la barra de menú de perfil espectral. Un ENVI Parcela aparece la ventana que contendrá la imagen guardada espectros.

5. Haga clic en el perfil espectral y seleccione Parcela clave para mostrar el nombre del espectro a la derecha de la parcela.

6. Seleccione un nuevo espectro de la imagen al mover la ubicación actual en el píxel de la imagen o en la ventana Zoom. El espectro es añadido al perfil espectral.

7. Haga clic y arrastre un nombre de amplio espectro, desde el perfil espectral de la ventana de ENVI de la trama, y suelte el botón del ratón.

8. Repita los pasos 4-5 varias veces para crear una colección de espectros en la ventana de ENVI Parcela.

9. En la barra de ENVI Parcela menú Ventana, seleccione Opciones ? Parcelas Stack. Los espectros están verticalmente desplazamiento para asistir en la interpretación. Su argumento debería ser similar a la figura de la derecha.

10. Para cambiar el color y el estilo de línea de los espectros diferentes, seleccione Editar ? Parámetros Datos de la barra de ENVI Parcela menú Ventana. Un cuadro de diálogo Parámetros de datos aparece, enumerando cada espectro por su nombre y ubicación.

11. En el cuadro de diálogo Parámetros de datos, seleccionar un espectro y cambiar sus propiedades como se desee.

12. Cuando termine, haga clic en Cancelar para cerrar el cuadro de diálogo Parámetros de datos.

13. Seleccione Archivo ? Cancelar en el perfil espectral y ENVI Parcela barras de menú Ventana.

Animar los Datos

Puede animar imágenes en escala de grises para hacer la distribución espacial de las diferencias espectrales más evidente.

  • 1. En la barra de menú Display # 1, seleccione Herramientas ? Animation para crear una película utilizando los datos AVIRIS. La animación de entrada de diálogo Parámetros aparece. Este diálogo muestra todas las bandas previstas en Available Bands List.

  • 2. Todas las bandas se seleccionan de forma predeterminada. Haga clic una vez sobre el nombre de archivo (cup95_rd.int) para anular la selección de todas las bandas.

  • 3. Haga clic en la banda 197, haga clic en, haga clic en y la banda 216 a seleccionar un subconjunto de 20 bandas para la animación.

  • 4. En el campo Tamaño de la ventana, escriba 320 x 280 para reducir el tamaño de la imagen para ser animado, lo que aumenta la velocidad de la animación.

  • 5. Haga clic en Aceptar para iniciar el proceso de carga de la animación. Una barra de estado aparece como cada imagen es procesada. Cuando todas las bandas están cargados, el cuadro de diálogo Animación controles aparece y comienza la animación. bandas seleccionadas se muestran de forma secuencial. Use los controles de animación de diálogo para especificar los parámetros de animación. Variar la velocidad de la animación 1-100 mediante la introducción de un valor de velocidad.

  • 6. Utilice los botones de control (que parecen botones reproductor de CD) para ejecutar la animación y hacia delante marcha atrás y hacer una pausa bandas específicas. Cuando está en pausa, haga clic y arrastre el deslizador para seleccionar manualmente la banda para mostrar.

  • 7. En la barra de animación menú Controles de diálogo, haga clic en Archivo ? Cancel para terminar la animación.

  • 8. Cerca de los dos grupos se presentan.

ANÁLISIS GEOLÓGICO HIPERESPECTRAL

  • 1. Examinar datos de reflectancia HyMap evidentes: Muestre una escala cana o la imagen en color compuesta. Comience un perfil espectral y examine espectros de rasgos residuales atmosféricos de la absorción (CO2 cintas cerca 2.0 &µ m). Use el archivo cup99hy.eff para este paso.

  • 2.  Conducto espacial y espectral: Muestre una imagen de escala cana. Las firmas de reflectancia de extracto examinan rasgos minerales espectrales. Anime los datos y extraiga espectros para las áreas de alta variabilidad. Determine cintas males espectrales. Cargue imágenes en color compuestas diseñadas para realzar el contraste espectral. Determine el subconjunto(s) espectral(es) para usar y trazar un mapa de mineral. Firmas de reflectancia de extracto para vegetación y materiales geológicos. Compárese con bibliotecas espectrales.

  • 3.  Aplicarse MNF transforma y determina la dimensionalidad de datos: Repase el argumento de valor propio MNF de determinar la rotura en la cuesta y relacionarse con la coherencia espacial en imágenes de valor propio MNF. Determine el atajo MNF entre la señal y el ruido para el remoto análisis. Haga su propio dataset MNF-TRANSFORMADO o repase los resultados en los archivos debajo.

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  • 4. Aplicar el análisis PPI a la salida MNF: Alinee los pixeles basados en la pureza relativa y la extremidad espectral. Use la opción RÁPIDA PPI para realizar cálculos rápidamente en la memoria de sistema, creando la imagen PPI. Muestre la imagen PPI, examine el histograma y el umbral, y cree una lista de los pixeles más puros, espacialmente comprimiendo los datos. Genere sus propios resultados de PPI Y ROIS o repase los resultados en los archivos debajo.

  • 5. Realizar la Visualización " N-D " de los altos pixeles de valor de PPI: Use la señal alta MNF cintas de datos al racimo los pixeles más puros en sacado por imagen endmembers. Haga girar los datos MNF interactivamente en tres dimensiones, o la vuelta en varias dimensiones y los pixeles de pintura que ocurren sobre los puntos (las extremidades) del argumento dispersar. Perfiles de Z de Empleo unidos al ESFUERZO datos de reflectancia evidentes " y la d de n " Visualizar para evaluar clases espectrales. Clase de empleo que se derrumba para iterativamente encontrar todo el endmembers. Evalúes la mezcla y endmembers. Salve sus resultados " la d de n " a un archivo salvado estatal. Clases de exportación a ROIS y extracto significan espectros. Compare espectros tacaños a bibliotecas espectrales. Use hojear espectral/espacial para comparar espectros de imagen al medio de ROI. Extraiga endmembers y haga su propio ROIS o repase los resultados debajo:

  • 6. Usar métodos del trazado un mapa del ENVI: Trace un mapa de la presencia espacial y la abundancia de materiales en Cuprite. Como un mínimo, intente el anglo Espectral Mapper (SAM) y Mezcla el Filtro Templado Emparejado (MTMF) métodos. Use a SAM para determinar la semejanza espectral para la imagen endmember espectros. Si los permisos de tiempo, intente una clasificación de SAM que usa bibliotecas espectrales. Esté seguro para evaluar las imágenes de regla. Use el MTMF el trazar un mapa del método de determinar la abundancia material. Esté seguro para usar tanto MF como imágenes infeasibility en una 2D dispersan el argumento de seleccionar las mejores cerillas (alto MF y bajo infeasibility la cuenta). Compare resultados de imagen de abundancia a los espectros endmember y bibliotecas espectrales que usan hojear espacial y espectral.

La figura siguiente muestra seleccionado endmember espectros (dejados) y una parte de un resultado de mapa de imagen georeferenciadas para Cuprite (el derecho), usando 1999 datos HyMap.

Georeferenciación imágenes utilizando la geometría de entrada

Los datos de muchos sensores vienen ahora con detalle en la adquisición (geometría de la plataforma) de información que permite la rectificación geométrica basada en modelos y registro de mapa. Este tutorial ofrece información básica sobre imágenes georeferenciadas en ENVI y la corrección geométrica basada en modelos usando la geometría de la imagen de entrada dentro de ENVI. Se analizan las características necesarias de datos y abarca los procedimientos paso a paso para un registro exitoso. Se asume que usted ya está familiarizado con la imagen general de la matrícula y los conceptos de remuestreo.

Georeferenciación usando la geometría de entrada

ENVI proporciona soporte completo para imágenes georeferenciadas en numerosas proyecciones de mapas predefinidos incluyendo UTM y Plano Estado. Además, configurables por los usuarios de ENVI proyecciones cartográficas permitir la construcción de proyecciones de mapas personalizados utilizando muchos tipos diferentes proyecciones, elipsoides, datums y para adaptarse a la mayoría de los requisitos mapa.

ENVI parámetros proyección del mapa se almacenan en un archivo de texto ASCII map_proj.txt. La información de este archivo se utiliza en la cabecera de ENVI archivos asociados a cada imagen y permite la asociación simple de un píxel "magia" ubicación con proyección de coordenadas conocidas.

Algunas funciones ENVI A continuación, puede utilizar esta información para trabajar con la imagen en el espacio de datos georeferenciadas. sensores modernos recoger datos efemérides junto con sus datos de Georeferenciación de imágenes para que la precisión de las coordenadas del mapa. ENVI proporciona un paradigma para almacenar la información de geometría del sensor y corregir automáticamente los datos de la imagen con las proyecciones mapa especificado / coordenadas. La geometría de entrada (IGM) contiene la x y el mapa y coordenadas para una proyección del mapa se especifica para cada píxel en la imagen de entrada sin corregir. La búsqueda de la geometría (GLT) contiene la muestra y la línea que cada píxel de la imagen de salida, vino de la imagen de entrada. Si el valor es positivo GLT, hubo una coincidencia exacta de píxeles. Si el valor es negativo GLT, no hubo coincidencia exacta y el píxel más cercano vecinos se utiliza.

Tres rutinas disponibles a través de la barra de menú principal de ENVI se proporcionan para hacer la Georeferenciación:

• Mapa ? Georeferenciación de entrada Geometría ? Construir GLT construye un archivo de información de entrada GLT geometría.

• Mapa ? Georeferenciación de entrada Geometría ? Georeferenciación de GLT realiza geocorreccion utilizando las imágenes Geometría de búsqueda.

• Mapa ? Georeferenciación de entrada Geometría ? Georeferenciación del IGM realiza geocorreccion utilizando la geometría de entrada y crea el archivo GLT. Los usuarios deben tener el IGM o GLT archivo, como mínimo, para llevar a cabo esta forma de geocorreccion. Datos de la geometría de la imagen los archivos están disponibles para su entrega como los productos procedentes de varios sensores, incluyendo AVIRIS, MASTER, y HyMap. HyMap es un estado-of-the- arte aviones montados sensor hiperespectral comercial desarrollado por Integrada Spectronics, Sydney, Australia, y es operado por HyVista Corporation.

HyMap proporciona la excelencia sin precedentes espaciales, espectrales y radiométricos. El sistema es un escáner whiskbroom utilizando redes de difracción y cuatro de 32 elementos Baterías de detectores (1 Si, 3 de nitrógeno líquido refrigerado InSb). Los datos se compone de 126 canales espectrales que cubre el 0,44 a 2,5 mm de rango con aproximadamente 15 nm de resolución espectral y SNR 1000:1 sobre una franja de 512 píxeles. La resolución espacial es de 3-10 m (unos 8 metros para los datos utilizados Cuprita aquí). Debido a que el instrumento utiliza una plataforma giro-estabilizada, la geometría de la imagen inicial (antes de esta corrección) es bastante bueno y las correcciones son menores.

Mientras imágenes geocorregidas producidas con los métodos anteriores son visualmente agradables y correctas en mapas, que tienen varios inconvenientes prácticos. Primero, tienen valores nulos alrededor de sus bordes que deben ser enmascarados en el procesamiento. En segundo lugar, a menudo son inflados en el tamaño de los píxeles replican como se indica en los archivos de GLT. Las siguientes secciones proporcionan ejemplos de las geocorrecciones basadas en modelos integrados en ENVI.

Apertura y exploración de datos no corregidos HyMap hiperespectrales

Esta parte del tutorial le permitirá familiarizarse con la geometría de la imagen sin corregir y características.

Antes de intentar iniciar el programa, asegúrese de que ENVI está instalado correctamente como se describe en la Guía de instalación que se incluye con su software.

1. En la barra de menú principal de ENVI, seleccione Archivo ?abrir archivo de imagen.

2. Navegue hasta el directorio \ cup99hym envidata, seleccione el archivo cup99hy_true.img de la lista y haga clic en Abrir. El Available Bands List aparece en la pantalla y la imagen se carga en la pantalla. Esta es una imagen de color verdadero extraídos de los datos de reflectancia HyMap.

3. Examinar las características de los datos sin corregir HyMap mostrando la ubicación del cursor / Valor de diálogo. Haga doble clic en la ventana de la imagen. Un cuadro de diálogo aparecerá mostrando la ubicación del cursor en la imagen, de desplazamiento, zoom o ventanas. El diálogo también muestra el valor de la pantalla y el valor de datos real del píxel bajo el cursor cruz.

4. Mueva el cursor en la imagen. Examinar las ubicaciones de píxel y los valores de datos, y las relaciones geométricas entre los píxeles (rotación, la curvatura de carreteras, etc.)

5. Haga clic en el botón de salida artículo alternar las imágenes para seleccionar No y luego haga clic en Aceptar. El nuevo grupo se carga en la Available Bands List.

6. Desde el Available Bands List, haga clic en el botón Mostrar # 1 y seleccione Nueva Pantalla. 7. Seleccione la banda paralela y haga clic en Load Band.

8. En la barra de menú Display grupo, seleccione Herramientas ? Vincular Muestra ? Link y haga clic en Aceptar en el cuadro de diálogo para vincular las imágenes.

9. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color.

La aplicación de la clasificación máxima verosimilitud

Clasificación de máxima probabilidad asume que las estadísticas de cada clase en cada banda tienen una distribución normal y calcula la probabilidad de que un píxel dado, pertenece a una clase específica. A menos que un umbral de probabilidad está seleccionado, todos los píxeles se clasifican. Cada píxel se le asigna a la clase que tiene la probabilidad más alta (es decir, el riesgo máximo).

1. Utilizando los pasos anteriores como guía, realizar una clasificación de máxima verosimilitud.

2. Trate de usar los parámetros por defecto y los diferentes límites de probabilidad.

3. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color y sin supervisión anterior y clasificaciones supervisadas.

La aplicación de Clasificación Distancia mínima

La clasificación se utiliza la mínima vectores de medias de cada retorno de la inversión y calcula la euclidiana de cada pixel desconocido para el vector de medias para cada clase. Todos los píxeles se clasifican a la clase más cercano retorno de la inversión a menos que el usuario especifica la desviación estándar o los umbrales de , en el que caso de que algunos píxeles pueden ser clasificados si no cumplen con los criterios seleccionados.

1. Utilizando los pasos anteriores como guía, realizar una clasificación de mínima .

2. Trate de usar los parámetros por defecto y diversas desviaciones estándar y los errores máximos .

3. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color y sin supervisión anterior y clasificaciones supervisadas.

La aplicación de Mahalanobis Clasificación Distancia

La clasificación de Mahalanobis a es un clasificador de dirección sensible a que utiliza las estadísticas para cada clase. Es similar a la clasificación de máxima verosimilitud, pero asume toda clase de covarianzas son iguales y por lo tanto es uno más rápido.

ENVI Tutorial: Métodos de Clasificación

Tutorial: Métodos de Clasificación

Todos los píxeles se clasifican a la clase más cercano retorno de la inversión a menos que especifique un límite de , en el que caso de que algunos píxeles pueden ser clasificados si no alcanzan el umbral.

1. Utilizando los pasos anteriores como guía, realizar una clasificación de Mahalanobis Distancia.

2. Trate de usar los parámetros por defecto y varios errores de máxima. 3. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color y sin supervisión anterior y clasificaciones supervisadas.

4. Cuando termine, cierre todos los grupos se presentan clasificación.

Explorando los métodos espectrales Clasificación

Los siguientes métodos se describen en la Guía del usuario de ENVI. Estos fueron desarrollados específicamente para su uso en los datos hiperespectrales, pero proporcionan un método alternativo para la clasificación de los datos multiespectrales, a menudo con mejores resultados que fácilmente se puede comparar a las propiedades espectrales de los materiales. Por lo general se utilizan en el diálogo con endmember Colección de imágenes o espectros de la biblioteca, sin embargo, también se puede iniciar desde la Clasificación Supervisada ? opción de menú.

Recolección de Spectra endmember

La Colección endmember: diálogo paralelo es una forma estandarizada de recolección de espectros para clasificación supervisada a partir de archivos ASCII, regiones de interés, bibliotecas espectrales, y los archivos de estadísticas.

1. En la barra de menú principal de ENVI, seleccione Clasificación ? endmember Colección. La Clasificación de entrada de diálogo de archivo aparece.

2. Seleccione el archivo can_tmr.img y haga clic en Aceptar.

3. El cuadro de diálogo endmember Colección aparece con el método de clasificación Paralelepípedo seleccionado por defecto. Las clasificaciones disponibles y los métodos de mapeo se enumeran en el menú Algoritmo. Usted usará este cuadro de diálogo en los ejercicios siguientes.

La aplicación de codificación binaria Clasificación

La técnica de codificación binaria de clasificación codifica los datos y endmember espectros en ceros y unos, en función de si una banda está por debajo o por encima de la gama media. Una función OR exclusiva compara cada espectro de referencia codificados con los espectros de datos codificados, y ENVI produce una imagen de clasificación. Todos los píxeles se clasifican en el endmember con el mayor número de bandas que contienen menos que el usuario especifica un umbral mínimo de coincidencia, en el que caso de que algunos píxeles pueden ser clasificados si no cumplen los criterios.

1. De la Colección endmember: barra de menú Paralelo de diálogo, seleccione el algoritmo de codificación binaria ? o revisar los resultados pre-calculado de la clasificación de la imagen al abrir el archivo en el directorio can_bin.img can_tm. Estos resultados fueron creados con un umbral mínimo de codificación del 75%.

2. Para este ejercicio, utilizará el ROI predefinido en el archivo classes.roi que utilizó en la página 6. De la Colección endmember: barra de menú del diálogo paralelo, seleccione Importar ? de ROI / EVF de archivo de entrada. Las regiones de diálogo Seleccionar Estadísticas aparece.

3. Haga clic en el botón Seleccionar todo los artículos, y haga clic en Aceptar.

4. En la Colección endmember: diálogo paralelo, a continuación, haga clic en Seleccionar todo Parcela haga clic para ver el endmember parcelas del espectro para la regiones de interés recogidos en el cuadro de diálogo endmember colecciones.

5. En el endmember Colecciones de diálogo haga clic en Aplicar. El binario de diálogo Codificación de parámetros aparece.

6. En los parámetros de codificación binaria de diálogo, seleccione a la salida del resultado a la memoria con el botón de radios facilitados.

7. Activar la salida de imágenes a la Regla n, haga clic en Aceptar para iniciar la clasificación. El nuevo grupo se carga en la Available Bands List.

8. Desde el Available Bands List, seleccione la banda de Bin Encode, y haga clic en Load Band.

9. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color y sin supervisión anterior y clasificaciones supervisadas.

La aplicación de la clasificación espectral Mapper Angulo

El ángulo espectral Mapper (SAM) es una clasificación espectral basada en la física que utiliza un ángulo de n-dimensional para que coincida con píxeles de espectros de referencia. El algoritmo determina la similitud espectral entre dos espectros, calculando el ángulo entre los espectros, tratándolos como vectores en un espacio con dimensionalidad igual al número de bandas. SAM compara el ángulo entre el vector del espectro endmember y cada píxel en el espacio vectorial n-dimensional. Pequeños ángulos representan más coincidencias con el espectro de referencia. Los píxeles más lejos que el umbral máximo ángulo especificado en radianes no están clasificados.

1. Utilizando los pasos en el ejercicio pasado como una guía, realizar una clasificación espectral Angle Mapper, o revisar los resultados pre-calculado de la clasificación de la imagen al abrir el archivo en el directorio can_sam.img can_tm.

2. El uso de la imagen que vincula y superposición dinámica para comparar esta clasificación a la imagen compuesta en color y sin supervisión anterior y clasificaciones supervisadas.

3. Cuando termine, cierre todos los grupos se presentan clasificación, parcelas, y el diálogo endmember Colección.

Exploración de imágenes Regla

ENVI crea imágenes que muestran los valores del pixel utilizado para crear la imagen clasificada. Esta imagen opcional permite a los usuarios evaluar los resultados de la clasificación y la reclasificación, si se desea sobre la base de los umbrales. Estas imágenes son de color gris escala: una para cada ROI o endmember espectro utilizado en la clasificación.

Artículo original: Monografías.com

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Manejo del ENVI V4.5

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exelente, me gusto mucho

Gracias por tu comentario. Nos alegra que el recurso te haya sido útil.

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