Estudio de la información aportada por las imágenes radar ERS-1.SAR.PRI a las TM para la identificación de cuItivos
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Description

Resumen
La riqueza textural de las imágenes radar puede ser una valiosa ayuda para la identificación de cultivos, normalmente llevada a cabo mediante imágenes de sensores ópticos como el 1M. Se ha rea1iz200 un estudio de la información añadida por la imagen SAR.PRI al conjunto multiespectral TM a partir del análisis de las componentes principales de una escena de superficie agraria de Aragón. La terrera componente principal es prácticamente igual a la imagen radar, y representa un 14% del total de la variabilidad del conjunto de imágenes TM/SAR, un va1or similar al de la segunda componente princi-pal, dominada por el infrarrojo cercano. Asimismo, la correlación de la imagen SAR con las bandas TM es muy baja, indicando una aportación de información potencialmente original. Esta baja correlación no es causada ni por una relación no lineal ni por el speckle del radar. La evaluación de la relevancia de esta información aportada por el radar en el caso concreto de la discriminación de cultivos se lleva a cabo actualmente. Con este fin se ha procedido a segmentar la imagen TM y nos proponemos añadir estadísticos calculados a partir de la imagen SAR a 1os calculados a partir de las bandas TM en un proceso de análisis discriminante de las facetas resultantes de la segmentación. Espe-ramos aumentar la significación del análisis dis-criminante y la calidad de la cartografía derivada de éste gracias a la información textural aportada por el SAR.
Abstract
Radar images may improve discrimination of crops done with remotely-sensed optical imagery. We have conducted an evaluation of the information added by a SAR.PRI image to a TM multispectral image over an agricultural scene in Aragon (Spain). A Principal Component Analysis of the multisenso-rial set shows that the 3rd Principal Component is almost identical to the SAR image and represents a 14 % of the total variance. This value is similar to the one of the 2ond Principal Component, domi-nated by the TM near infrared band. Correlation between the SAR image and the TM bands is very low, which indicates original information. This low correlation is not due to non-lineal relationships nor to the presence of speckle in the SAR image. We are currently evaluating wether this unique information contained by the radar image is of real use in terms of discrimination of agricultural fields. For this, we have segmented the TM image and we will include radar statistics along with TM statistics in the discriminant analysis of the facets.

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Publié le 01 janvier 1995
Nombre de lectures 17
Langue Español

Extrait

Revista de Teledetección. 1995
Estudio de la información aportada por las
imágenes radar ERS-1.SAR.PRI a las TM para la
identificación de cuItivos
1 1 2 1A. Lobo , O.Chic , A. Casterad y L. Solé
1 Institut de Ciencies de la Terra "Jaume Almera". CSIC. C/ Solé Sabarís s/n 08028 Barcelona.
2 Servicio de Investigación agraria. Unidad de suelos y riegos. Diputación general de Aragón. 50080 Zaragoza.


RESUMEN ABSTRACT
La riqueza textural de las imágenes radar puede ser Radar images may improve discrimination of crops
una valiosa ayuda para la identificación de cultivos, done with remotely-sensed optical imagery. We
normalmente llevada a cabo mediante imágenes de have conducted an evaluation of the information
sensores ópticos como el 1M. Se ha rea1iz200 un added by a SAR.PRI image to a TM multispectral
estudio de la información añadida por la imagen image over an agricultural scene in Aragon (Spain).
SAR.PRI al conjunto multiespectral TM a partir del A Principal Component Analysis of the multisenso-
análisis de las componentes principales de una rial set shows that the 3rd Principal Component is
escena de superficie agraria de Aragón. La terrera almost identical to the SAR image and represents a
componente principal es prácticamente igual a la 14 % of the total variance. This value is similar to
imagen radar, y representa un 14% del total de la the one of the 2ond Principal Component, domi-
variabilidad del conjunto de imágenes TM/SAR, un nated by the TM near infrared band. Correlation
va1or similar al de la segunda componente princi- between the SAR image and the TM bands is very
pal, dominada por el infrarrojo cercano. Asimismo, low, which indicates original information. This low
la correlación de la imagen SAR con las bandas correlation is not due to non-lineal relationships
TM es muy baja, indicando una aportación de nor to the presence of speckle in the SAR image.
información potencialmente original. Esta baja We are currently evaluating wether this unique
correlación no es causada ni por una relación no information contained by the radar image is of real
lineal ni por el speckle del radar. La evaluación de use in terms of discrimination of agricultural fields.
la relevancia de esta información aportada por el For this, we have segmented the TM image and we
radar en el caso concreto de la discriminación de will include radar statistics along with TM statistics
cultivos se lleva a cabo actualmente. Con este fin in the discriminant analysis of the facets.
se ha procedido a segmentar la imagen TM y nos
proponemos añadir estadísticos calculados a partir
de la imagen SAR a 1os calculados a partir de las
bandas TM en un proceso de análisis discriminante
de las facetas resultantes de la segmentación. Espe-
ramos aumentar la significación del análisis dis-
criminante y la calidad de la cartografía derivada
de éste gracias a la información textural aportada
por el SAR.

PALABRAS CLAVE: Teledetección multisenso- KEY WORDS: Multisensorial remote sensing,
rial, sinergia TM-SAR, análisis de componentes synergie TM-SAR, principal component analysis,
principales, segmentación. segmentation




atmosféricas complementando la información de INTRODUCCIÓN
los sensores ópticos.
Algunas desventajas de las imágenes ópticas, Sin embargo, estos sensores también presentan
como la baja resolución textural asociada a un problemas técnicos específicos. El speckle (Good-
elevado valor mínimo de energía necesaria para la man, J. W., 1976) es un moteado que aparece en la
formación de la imagen, la imposibilidad de capta- imagen debido a las interferencias creadas por la
ción de imágenes nocturnas y la no penetración de retrodispersión de los diferentes reflectores inser-
nubes ni de algunos aerosoles son superadas por tos en la misma célula de resolución (London, R.
los sensores radar. Estos utilizan longitudes de 1973). Se puede modelar como un ruido multipli-
onda centimétricas, por lo que son muy sensibles a cativo (Tur, M. et all, 1982) que modula la infor-
la información textural (Ulaby, F. T. et all, 1986) e mación textural propia de la imagen, disminuyen-
independientes, en gran medida, de las condiciones do las posibilidades de discriminación.
Nº 4 – Junio 1995 1 de 5 A. Lobo, O.Chic, A. Casterad y L. Solé
Asimismo, existen en las imágenes radar distor- la captación de la señal. La segunda fase, la de
siones geométricas importantes (layover y fores- detección (detection), produce una reducción de la
hortening) en zonas de elevada pendiente, debidas información con la pérdida de la fase. Las imáge-
a la propia geometría de formación de la imagen nes son codificadas en amplitud y sus valores
en sensores activos. digitales son proporcionales a la raíz cuadrada de
En general, puede decirse que la modelización la intensidad, hecho que habrá de ser tenido en
de los mecanismos de retrodispersión está insufi- cuenta puesto que las estadísticas de las imágenes
cientemente desarrollada. Además, la implementa- SAR en amplitud o en intensidad son distintas. La
ción de radares multifrecuenciales y multipolariza- tercera fase consiste en el promediado de varias de
dores sólo se ha desarrollado a nivel de platafor- estas amplitudes (looks) correspondientes a distin-
mas aerotransportadas. tas realizaciones o muestras en azimut sin superpo-
Por estas razones tiene sentido plantearse el uso sición total entre ellas. A cambio de una disminu-
de la información de sensores SAR como comple- ción en la resolución se consigue una reducción del
mentaria y no como sustitutiva de las imágenes de speckle. Aunque el speckle se puede considerar
sensores ópticos multibanda. Este trabajo se pro- como información, esta es difícilmente interpreta-
pone una evaluación formal de la ganancia de ble y el efecto de granulosidad que confiere a la
información que representa añadir información del imagen hace difícil posteriores tratamientos como
sensor SAR del ERS-1 a una imagen TM sobre la georreferenciación. En esta fase se consigue una
una escena de motivo agrícola en Aragón. imagen con una resolución de aproximadamente
30 m en azimut y de 33 m en rango. La última fase
del procesado es un remuestreo (oversampling) a IMAGENES UTILIZADAS
12.5 m x 12.5 m, conteniendo cada pixel informa-
Se ha utilizado una imagen SAR.PRI de ERS-1 ción redundante.
(fig.1) del 15 de Julio de 1993 enmarcada en la Un hecho destacable de las imágenes radar, es la
zona de regadío del Humen(Aragón) y una imagen presencia de reflectores angulares (corner reflec-
TM del 12 de Julio de 1993. tors) que en la imagen aparecen como píxeles de
nivel de gris por encima, aproximadamente, de
800. Cuando alguno de estos reflectores se presen-
ta aislado en una zona de la imagen de baja reflec-
tividad se dan las circunstancias ideales para simu-
lar la respuesta impulsional del sistema (point
spreadfunction) sobre la misma imagen (fig.2). La
presencia del speckle, sin embargo, nos aleja de
tener la respuesta impulsional ideal de un sistema
lineal.
Figura 1. Imagen SAR.PRI original.
PROCESADO DE LAS IMAGENES
RADAR
La correcta interpretación de las imágenes radar
SAR.PRI exige conocer las diferentes fases del
procesado realizadas sobre éstas, es decir, cómo se
ha realizado la conversión de la señal recibida por
Figura 2. Imagen de un reflector angular.
el sensor a imagen (Leberl, F. W. 1990). Hay una
primera fase de focalización e integración de datos
CODIFICACION A 8 BITS DE LA (focusing and matched filter integration) que per-
IMAGEN RADAR mite dotar al SAR de una resolución en azimut (la
dirección del movimiento del satélite) comparable Las imágenes SAR.PRI están codificadas a 16
a la resolución en rango (dirección perpendicular a bits con un rango dinámico de 0 a 32767. Para
la del movimiento del satélite), además de corregir tratamientos digitales posteriores y, sobre todo,
algunas deformaciones geométricas producidas en para la visualización de las imágenes, es conve-
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niente algunas veces, reescalar la información lagos y cursos de agua ocasionan problemas debi-
radar a 8 bits. Una linearización teniendo en cuenta do a la original sensibilidad del SAR a la hume-
los valores máximos y mínimos de la imagen radar dad. Además, se han incluido los cinco puntos que
no da buenos resultados ya que el histograma ori- vienen en la cabecera de la imagen (el centro y los
ginal es muy asimétrico (fig.3). Los histogramas cuatro extremos). Una ayuda notable para la detec-
de las i

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