Universidad de Alcalá Departamento de Geografía Qué es una imagen digital? Grey Levels Digital...
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Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Qué es una imagen digital?
Grey LevelsDigital NumbersPixel ValuesNivel Digital
Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Significado de los píxeles
Lsen,i,j,k = f (NDi,i,k)Lsu,i,j,k
ConversiónDigital-analógica
B1 23B2 45B3 87 NDi,j,k
... ...Bn 16
Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Estructura de la imagen
BANDA 1
BANDA 2
BANDA 3
BANDA 4
BANDA 6
BANDA 7
BANDA 5
Localiz
ació
n esp
ectra
l
Localización espacialX
Y
ND
ND
ND
ND
ND
i,j,2
i,j,3
i,j,4
i,j,5
i,j,6
i,j,7
ND i,j,1
Z
ND
Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Soporte físico
Tradicionalmente: CCT Disquetes.
Actualmente: CD - ROM Cartuchos
Exabyte
Acceso Secuencial Directo
Directo Secuencial
Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Formatos de grabación
Organización de los datos: Band Sequential (BSQ). Band Interleaved by Line (BIL). Band Interleaved by Pixel (BIP).
Tipo de codificación: 8 bits / 16 bits / 32 bits.
Código para la codificación: ASCII, Binario.
Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
AlmacenamientoBSQ
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Universidad de AlcaláDepartamento de Geografía
Equipos de tratamiento digital Periféricos de entrada:
Mesa digitizadora. Escáner.
Unidades de proceso. Periféricos de salida:
Monitor de alta resolución. Impresoras raster: tinta, sublimación,
láser, electrostáticas.
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(e)
Teclado
RatónEscáner
Digitizador
Periféricos de entrada
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Memoria internaRAM
CPU
Unidades dealmacenamientoexterno
Unidades de proceso
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Impresora
Plotter de inyección
MonitorFilmadora
Periféricos de salida
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Componentes lógicos
Sistema operativo: Unix / Linux Windows NT / 2000
Lenguajes de alto nivel: C++ Delphi, Visual-basic...
Programas de aplicación.
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Organización del software
SISTEMA
OPERATIVO
PROGRAMAS DE
APLICACIÓN
USUARIO
PROGRAMADOR DEAPLICACIONES
PROGRAMADOR DESISTEMAS
HARDWARE
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Tendencias en el software
Entornos gráficos / lenguajes comando. Auto-programables:
Macros. Bibliotecas de rutinas. Lenguajes gráficos.
Arquitecturas abiertas: orientado hacia aplicaciones específicas.
Acceso virtual (Internet).
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Equipo de tratamiento digital de imágenes
Entrada de Información
Proceso yAlmacenamiento
Visualización
Intérprete
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Sistemas de tratamiento digital (1/2) Equipos basados en un PC:
Procesador Pentium 500. 128 Mb de RAM. 15 Gb de disco. 8 Mb de memoria gráfica. Monitor 17 pulgadas (1024 x 1010). Impresora de inyección de tinta / láser
en color.
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Sistemas de tratamiento digital (2/2) Equipos basados en una estación de
trabajo: Procesador Risc. 1 Gb de RAM. 100 Gb de Disco. 8 Mb de memoria gráfica. Monitor 17-19 pulgadas. Impresora de láser color / sublimación.
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Funciones de tratamiento digital
Operaciones generales. Corrección radiómetrica y geométrica. Realces del contraste. Filtros. Transformaciones (IV, ACP, ALME). Clasificación. Detección de cambios. Análisis textural.
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Operaciones generales: Gestión de archivos (1/2) Importación / exportación a formatos
externos. Documentación.
# filas y columnas. Codificación (8/16/32). Coordenadas y tamaño de píxel, datos de la
proyección. Datos de la adquisición: fecha, ángulos
solares, calibración.
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Operaciones generales: Gestión de archivos (2/2) Carga de datos a la memoria gráfica.
Imágenes, Vectores. Tablas de color...
Salvar datos de la memoria gráfica. Transferir información entre archivos. Extraer una ventana de la imagen. Cambiar formatos / codificación.
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Almacenamiento
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Documentación
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Máscaras Seleccionar un ámbito de la imagen para su
posterior tratamiento individualizado. Clasificación estratificada; estadística de
sectores geográficos.
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Utilidades para la visualización Ampliar / reducir la imagen. Obtener coordenadas y valores de
ND. Digitizar vectores sobre la imagen. Moverse a una escala ampliada
(roam / scroll). Superponer vectores y gráficos.
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Operaciones con el cursor
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Mediciones
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Zoom - interpolación
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Operaciones generales: Estadísticas Tendencia central y
dispersión. Histogramas. Perfiles radiométricos. Dispersogramas. Correlación y regresión entre
bandas.
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Medidas estadísticas
n
ND=NDk
ki,n=1,ik
n
)ND-ND(=s
k
2kki,n=1,i
k
mk
ni ikim
mk ss
nNDNDNDNDr km /)))(((
,1 ,,
,
Media
Desviación típica
Correlación de Pearson
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Histogramas
Tendencia central. Anchura: varianza,
heterogeneidad. Desplazamiento de
los valores mínimos (dispersión atmosférica).
Presencia de “picos”.
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Dispersogramas Correlación entre
bandas: carácter específico o redundante.
Selección de bandas (separabilidad de cubiertas).
Presencia de agrupaciones.
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Transectos Variabilidad espacial. Carácter específico de cada banda.
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Perfiles espectrales Diversidad espectral / firmas espectrales. Particularidades de cada banda.
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Perfiles 3D
Band 4
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Mejoras del contraste
Definición: C1 = NDmax / NDmin C2 = NDmax - NDmin C3 = DTND
Alternativas: Expansión: realce visual. Compresión: almacenamiento.
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Ajuste del contraste:necesidad
Equipos de visualización pobre. Sensores de alta resolución
radiométrica: AVHRR: 10 bits Ikonos: 11 bits.
Histograma poco contrastado.
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Tablas de referencia del color (Look Up Table, LUT)
Disco Memoria RAM Memoria gráfica Monitor
D/A
NV = f (ND) ND NV0 01 22 43 6.. ..
LUT
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Métodos de ajuste
Compresión: Conversión 24 a 8 bits. Compresión gráfica (.JPG ; Wavelets)
Expansión: Lineal. Gausiana. Frecuencial. Especial.
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Diversos métodos de expansión del contraste
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minmax ND - ND255g
minmax
min
ND - NDND * 255-s
255*ND - ND
ND - ND
minmax
minNV
Realce lineal
NV = s + g ND 0 = s + g NDmin
255 = s + g NDmax
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Ejemplo de realce linealND NV ND NV ND NV ND NV
0 0 75 175 150 255 225 2555 0 80 194 155 255 230 255
10 0 85 213 160 255 235 25515 0 90 232 165 255 240 25520 0 95 251 170 255 245 25525 0 100 255 175 255 250 25530 3 105 255 180 255 255 25535 22 110 255 185 25540 41 115 255 190 25545 60 120 255 195 25550 79 125 255 200 25555 98 130 255 205 25560 117 135 255 210 25565 137 140 255 215 255
70 156 145 255 220 255
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Realces
Tablas de Daimiel
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Realce frecuencialND Frec Frec. Ac. Frec.obj NV
0 0,000 0,000 1,953 05 0,000 0,000 3,906 0
10 0,000 0,000 5,859 015 0,000 0,000 7,813 020 0,000 0,000 9,766 025 0,056 0,056 11,719 030 1,330 1,387 13,672 035 4,634 6,021 15,625 1040 6,972 12,993 17,578 3045 8,815 21,808 19,531 5050 11,656 33,464 21,484 8055 11,731 45,195 23,438 11060 10,990 56,184 25,391 14065 12,347 68,532 27,344 17070 10,240 78,772 29,297 19575 7,913 86,686 31,250 21580 4,853 91,539 33,203 23085 3,142 94,681 35,156 23590 2,155 96,836 37,109 24095 1,119 97,955 39,063 245
100 0,778 98,732 41,016 250105 0,516 99,249 42,969 250110 0,300 99,548 44,922 255
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Realces II
Tablas de Daimiel
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Realce lineal / frecuencial
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Máscaras de color
Máscara binaria para aislar zonas de agua
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Formación del color
Elección de las bandas (respuesta espectral). Criterio de interpretatividad visual. Criterio estadístico:
Orden de asignación.
|r|s=OIFjj=1,3
k=1,3k
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Significado del color
B4 = 4938B3 = 901B2 = 1092
B4 = 6191B3 = 5335B2 = 4624
B4 = 29B3 = 80B2 = 181
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Seudo-color
Imagen TM-4 del P.N.Cabañeros
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Efecto espacial de los filtros
-500
50100150200250300350400
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121
Distancia
original paso bajo paso alto
ND
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Filtro en el dominio frecuencial
Pinilla, Alcalá, Ariza, 1997
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Filtro en el dominio espacial
Matriz deFiltraje
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Filtro espacial
Valor ponderado de acuerdo a los valores vecinos:
CF
CFND=ND
q+cp,+f1,1=q1,1=p
q+cp,+fq+jp,+i1,1=q1,1=p,ji,
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Ejemplo de filtrado espacial
Imagen original Imagen filtrada
0 0 0 0 0 0
1 1 11 2 11 1 1
10 18 21 35 38 40
12 14 17 24 32 34
25 15 17 27 40 43
18 16 18 24 29 39
14 16 20 20 27 36
0 17 21 29 35 0
0 17 21 28 35 0
0 18 19 25 31 0
0 0 0 0 0 0
Imagen original Imagen filtrada
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Paso bajo:
Paso alto:
Matrices de filtraje
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,25 0,50 0,25(1) 1,00 1,00 1,00 (2) 1,00 2,00 1,00 (3) 0,50 1,00 0,50
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,25 0,50 0,25
-1 -1 -1 0 -1 0(4) -1 9 -1 (5) -1 5 -1
-1 -1 -1 0 -1 0
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Efectos del filtrado
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Filtros direccionales
NORTE SUR ESTE OESTE 1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1
(6) 1 -2 1 (7) 1 -2 1 (8) -1 -2 1 (9) 1 -2 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 -1 SURESTE NOROESTE SUROESTE NORESTE -1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1
(10) -1 -2 1 (11) 1 -2 -1 (12) 1 -2 -1 (13) -1 -2 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1
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Filtros direccionales
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Filtros direccionales
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Detectores de borde
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Aplicación de filtros a MDT
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Filtros no lineales
Sobel:
C = (NDi-1,j+1 + 2 NDi,j+1 + NDi+1,j+1) - (NDi-1,j-1 + 2 NDi,j-1 + NDi+1,j-1)
F = (NDi-1,j-1 + 2 NDi-1,j + NDi-1,j+1) - (NDi+1,j-1 + 2 NDi+1,j + NDi+1,j+1)
22,' FCND ji
A B C
D E F
G H I
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Filtro no lineal (Sobel)