Validación de un método de corrección radiométrica sobre diferentes áreas montañosas

R. Salvador

Description

Resumen
El uso de un modelo de corrección radiométrica permite corregir o minimizar el efecto de la atmós-fera y del relieve en las imágenes de satélite. Se aplicó un modelo simple de corrección radiométrica a dos imágenes Landsat TM (mayo y agosto) de tres áreas montañosas. Se realizaron clasificaciones mixtas sobre imágenes con corrección radiométrica y sin ella. También se aumentó el número de clases espectrales en la clasificación para ver su posible efecto mejorador. Generalmente los resultados mejoraron al usar la corrección y al aumentar el número de clases espectrales, consiguiéndose el máximo acierto al usar el mayor número de clases espectrales en una imagen corregida.
Abstract
The use of a radiometric correction model allows correcting the effects of the atmosphere and topog-raphy in satellite images. A simple radiometric correction was applied to two Landsat TM images (May and August) over three mountainous areas. Mix type classifications were done upon corrected and non corrected images. The number of spectral classes used in the classification was increased in order to see a possible improvement. Results were usually improved when the correction model was applied and when the number of spectral classes was increased
best results were obtained using the highest number of spectral classes upon a corrected image.

Sujets

• Relieve
• Relief

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• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 1996
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Extrait

Revista de Teledetección. 1996
Validación de un método de corrección
radiométrica sobre diferentes áreas montañosas
l 1,2 3R. Salvador , X. Pons y F. Diego
1 Centre de Recerca Ecologica i Aplicacions Forestals (CREAF)
2 Departarnent de Geografia, Universitat Autonoma de Barcelona.
3 Unitat de Botànica, Universitat Autonoma de Barcelona. 08193 Bellaterra. Barcelona.


RESUMEN ABSTRACT
El uso de un modelo de corrección radiométrica The use of a radiometric correction model allows
permite corregir o minimizar el efecto de la atmós- correcting the effects of the atmosphere and topog-
fera y del relieve en las imágenes de satélite. Se raphy in satellite images. A simple radiometric
aplicó un modelo simple de corrección radiométri- correction was applied to two Landsat TM images
ca a dos imágenes Landsat TM (mayo y agosto) de (May and August) over three mountainous areas.
tres áreas montañosas. Se realizaron clasificaciones Mix type classifications were done upon corrected
mixtas sobre imágenes con corrección radiométrica and non corrected images. The number of spectral
y sin ella. También se aumentó el número de clases classes used in the classification was increased in
espectrales en la clasificación para ver su posible order to see a possible improvement. Results were
efecto mejorador. Generalmente los resultados usually improved when the correction model was
mejoraron al usar la corrección y al aumentar el applied and when the number of spectral classes
número de clases espectrales, consiguiéndose el was increased; best results were obtained using the
máximo acierto al usar el mayor número de clases highest number of spectral classes upon a corrected
espectrales en una imagen corregida. image.

PALABRAS CLAVE: Corrección radiométrica, KEY WORDS: Radiometric correction, relief,
relieve, clasificación mixta. mixed classification.




cubierta del suelo bajo diferentes condiciones de INTRODUCCIÓN
iluminación; posteriormente estas clases espectra-
La heterogeneidad del relieve es uno de los fac- les pueden ser reagrupadas en su clase temática
tores que puede aportar más varianza y confusión correspondiente mediante el uso de áreas de entre-
espectral en cualquier tipo de imagen captada por namiento.
un sensor remoto. Las áreas montañosas, y el re- Sin embargo, el uso de un número elevado de
lieve abrupto en general, pueden afectar de manera clases espectrales no resuelve de forma total los
importante a la imagen tomada por el sensor. Más problemas generados por las diferentes condicio-
allá de los problemas geométricos derivados de la nes de iluminación, ya que el consiguiente incre-
forma de la Tierra, posición del sensor, relieve mento de la varianza interna de las clases temáticas
accidentado, etc., se producen problemas radio puede llevar al solapamiento de sus rangos de
métricos relacionados con la iluminación y la at- valores, produciéndose confusión espectral. La
mósfera, generalmente de elevada complejidad y clasificación de una imagen no corregida radiomé-
de difícil modelización. Con el objetivo de mini- tricamente englobará dentro de una misma clase
mizar todos estos efectos se han desarrollado dife- espectral las diferentes cubiertas con respuesta
rentes modelos de corrección radiométrica. Estos ral parecida, haciendo así imposible (si no se
modelos suelen comprender tanto correcciones de usa información adicional de origen diferente) la
las condiciones de iluminación como de los efectos discriminación completa de las clases temáticas.
atmosféricos (Bariou et. al., 1985; Rees, 1990). Además, la realización de clasificaciones de imá-
Las diferentes condiciones de iluminación pro- genes tomadas en diferentes fechas, y por lo tanto,
vocadas por diferentes orientaciones y pendientes bajo diferentes condiciones de iluminación (debi-
del relieve pueden llevar a respuestas espectral es das principalmente a distintos valores de la posi-
muy diversas de un mismo tipo de formación ve- ción solar) puede llevar a la asignación de una
getal o de cubierta del suelo, aumentando de forma superficie a clases temáticas diferentes. Este fenó-
considerable la varianza interna de su respuesta. meno será evitado mediante la utilización de imá-
Por otra parte, un incremento en el número de genes corregidas radiométricamente en las cuales
clases espectrales en una clasificación puede, en los DN de cada píxel han sido convertidos a reflec-
cierto grado, permitir la caracterización de las tancias.
diferentes respuestas espectrales de un tipo de
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Por otro lado, la implementación realista de al- parámetros de entrada requeridos por el modelo
gunos modelos de corrección radiométrica existen- simple de corrección radiométrica son:
tes puede resultar de elevada dificultad debido a su - Constantes de calibración del sensor. (Markham
complejidad. Algunos de estos modelos fueron y Baker, 1987)
desarrollados bajo unas condiciones muy concre- - Parámetros estándar de radiación solar exoatmos-
tas, utilizando superficies de características cono- férica. (Dozier, 1989).
cidas y, por tanto, su extrapolabilidad es baja. - Valores estándar de densidad óptica atmosférica
Otros modelos dependen de la medición de varia- (Dozier, 1989).
bles físicas atmosféricas en el momento de la toma - Fecha y hora de captación de las imágenes; posi-
de la imagen, haciendo imposible su uso al trabajar ción solar.
con imágenes tomadas en el pasado (Bariou et. al., - Modelo digital de elevaciones del terreno.
1986; Tanré et. al., 1986). Seguidamente se realizó la clasificación en cla-
El grupo de trabajo finalmente optó por desarro- ses temáticas de las tres áreas montañosas, tanto
llar y utilizar un modelo simple de corrección para las imágenes corregidas radiométricamente,
radiométrica que, evitando los problemas asocia- como para las no corregidas. Esto se realizó en dos
dos a los modelos complejos, diera resultados pasos consecutivos: (Figura 2)
aproximados de suficiente calidad (Pons y Solé, 1) Clasificación no supervisada. Se aplicó el algo-
1994). ritmo de clasificación multidimensional
ISODATA (Duda y Hart, 1973; Erdas, 1990),
tomando los centros de cluster iniciales sobre el OBJETIVOS
rango total del histograma. Se usaron doce cana-
El objetivo de este trabajo es doble. En primer les de cada área montañosa (seis canales TM pa-
lugar se pretende revalidar un método simple de ra dos fechas) y se dieron tres valores iniciales
corrección radiométrica para sensores sensibles a del número de clusters (30, 80 y 252 centros) pa-
la radiación reflejada (espectro visible e infrarrojo ra cada zona, ello para poder testar el efecto de
próximo y medio) (Pons, 1992; Pons y Solé, un diferente número de clases espectral es en la
1994). Dicho método fue inicialmente testado clasificación. Este proceso se realizó con las
sobre imágenes unitemporales (Pons, 1990) y ha imágenes corregidas y las imágenes no corregi-
sido usado en estudios de evolución temporal de das consiguiéndose una clasificación en clases
firmas espectrales de vegetación natural (Pons y espectrales de las tres áreas de estudio (18 clasi-
Roure, 1993). El modelo de corrección radiométri- ficaciones en total).
ca posteriormente ha sido mejorado: se ha incorpo- 2) El segundo paso del proceso fue la asignación a
rado el efecto de las sombras proyectadas, y se ha diferentes clases temáticas de las clases espectra-
optimizado el escalado del rango de reflectancias les conseguidas en la clasificación no supervisa-
en las imágenes corregidas. da anterior. Este proceso se hizo mediante áreas
El segundo objetivo es comprobar la posible me- de entrenamiento de los tipos de cubierta del
jora de la calidad de las clasificaciones finales al suelo más comunes o diferenciables en cada una
aumentar el número de clases resultantes de la de las tres áreas montañosas. Las clases espec-
clasificación no supervisada (se realizó una clasifi- trales que se encontraban dentro de una o varias
cación mixta con una primera fase de clasificación áreas de entrenamiento fueron asignadas a las
no supervisada). Con ello se pretende comprobar si clases temáticas representadas por las áreas de
el incremento del número de clases espectral es en entrenamiento en las que se presentaban con
una clasificación puede llegar a sustituir el uso de mayor frecuencia. Las clases espectrales que no
imágenes corregidas radiométricamente. fueron englobadas dentro de ninguna de las áreas
de entrenamiento se consideraron no clasifica-
MATERIAL Y MÉTODOS das.