Una de las potencialidades de la Teledetección aplicadas al estudio del medio que nos rodea, es la capacidad de discriminar diferentes cubiertas vegetales, usos de suelo, masas de agua, o la detección de fenómenos naturales o provocados por la actividad humana. Esto puede analizarse gracias a la existencia de las diferentes bandas multiespectrales con las que cuentan los satélites de hoy día.
Los datos captados por los satélites de Teledetección se registran en diferentes bandas del espectro electromagnético. Lo que genera una imagen monocroma que podemos visualizar en escala de grises con una paleta de 256 tonos. Por lo que cada pixel de la imagen puede contener un valor que oscila entre el negro (valor 0) y el blanco (valor 256).
Podremos distribuir las bandas de las imágenes de satélite a través de tres canales: rojo, verde y azul. El paso de cada banda por estos canales dotará de diferentes tonalidades los elementos dependiendo de la respuesta de los mismos frente a las longitudes de onda.
Índice
- La representación mediante composición de color
- Combinación de bandas en Landsat y Sentinel
- Infrarrojo
- Usos agrícolas
- Vegetación vigorosa
- Falso color para detección de zonas urbanas
- Análisis sobre penetración atmosférica
- Color natural
- Análisis de la vegetación
- Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)
- Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI)
- Índice de Nieve de Diferencia Normalizada (NDSI)
- Índice de Vegetación Mejorado (EVI)
La representación mediante composición de color
La visualización de una imagen captada por un satélite es más representativa cuando se realiza con una composición de colores, ya que el ojo humano percibe mejor las diferencias de color que de niveles o tonos de gris.
Para poder visualizar las imágenes de Teledetección en color es necesario realizar una combinación de tres bandas, que recibe el nombre de imagen de color compuesta. Esto es muy sencillo, por ejemplo, en QGIS a través del renderizador multibanda para las propiedades de las imágenes ráster.
Las imágenes de las distintas bandas se pueden combinar entre ellas para producir una imagen en color real o falso color en función de las bandas escogidas. Esto se hace aplicando cada uno de los tres colores primarios (rojo, verde, azul) a una banda distinta de la imagen.
El máximo de bandas que podemos emplear por composición es de tres y la apariencia dependerá de las bandas espectrales que asignemos a los canales rojo, verde y azul del monitor. El proceso permite visualizar, simultáneamente, información de distintas regiones del espectro, lo que facilita la delimitación visual de algunas cubiertas.
La elección de las bandas para realizar la composición, y el orden de los colores destinados a cada una, dependen del sensor sobre el que se trabaje y de la aplicación última del proyecto. La composición más habitual es la denominada falso color o infrarrojo color, fruto de aplicar los cañones de rojo, verde y azul sobre las bandas correspondientes al infrarrojo cercano, el rojo y el verde respectivamente.
Con la proliferación de sensores hiperespectrales, las posibilidades de realizar composiciones en color de bandas son prácticamente ilimitadas, aunque solo algunas tendrán un interés específico para una determinada aplicación y muchas de ellas serán casi idénticas.
La visualización de bandas sueltas se realiza en tonos gris, donde los valores más bajos se representan en tonos más oscuros porque al sensor llega menos energía.
Combinación de bandas en Landsat y Sentinel
Tanto Landsat como Sentinel, son dos de los satélites más importantes que nos proporcionan imágenes para trabajar en Teledetección y que, además, pueden descargarse de forma gratuita desde diferentes plataformas. Si quieres conocer las opciones para descargar imágenes Landsat visita nuestro post 6 opciones para descargar imágenes Landsat o, si quieres conocer un modo de descargar imágenes Sentinel visita nuestro post para descarga de imágenes Sentinel con QGIS.
A continuación, te mostramos una comparativa de las bandas de ambos satélites (Landsat 8 y Sentinel 2):
Infrarrojo
Esta combinación de bandas tiene buena sensibilidad a la vegetación verde (la cual aparecerá representada en una tonalidad roja), debido a la alta reflectividad en el infrarrojo y la baja en el visible, y representa de forma clara caminos y masas de agua. Además, muestra bosques coníferos con un rojo más oscuro mientras que los bosques caducifolios lo hacen con un rojo más claro.
Las tonalidades más habituales en una composición en falso color son:
- Rojo, indica una vegetación sana y bien desarrollada.
- Rosa, áreas vegetales menos densa o con vegetación menos desarrollada.
- Blanco, áreas con escasa o nula vegetación.
- Azul oscuro o negro indica la presencia de agua.
- Marrón, vegetación arbustiva muy variable.
- Beig-dorado, zonas de transición, prados secos asociados a matorral ralo.
La combinación de bandas en Landsat 8 sería 5, 4, 3 mientras que, en Sentinel 2 la combinación sería 8, 4, 3.
Usos agrícolas
Con la combinación de bandas 6, 5, 2 en Landsat y 11, 8A, 2 en Sentinel podemos realizar análisis para la detección de zonas de uso agrícola. Donde los campos con estos fines aparecerán representados en una tonalidad verde brillante.
Vegetación vigorosa
Para la detección de vegetación en un estado saludable se utiliza la combinación de bandas 5,6,2 en Landsat 8 y 8A,11,2 en Sentinel 2.
Falso color para detección de zonas urbanas
Las áreas urbanas aparecen en tonos magentas mientras que las praderas o pastos se representan en tonos verdes claros. De verde oliva a verde brillante indica áreas forestales (en general los bosques de coníferas son más oscuros que los de caducifolias). Este análisis puede realizarse con una combinación de bandas 7, 6, 4 en Landsat 8 y 12,11,4 en Sentinel 2.
Análisis sobre penetración atmosférica
Para generar esta imagen debemos de emplear una combinación de bandas 7,6,5 en Landsat 8 y 12,11,8A en Sentinel 2.
Color natural
Esta combinación suele llamarse “color natural” pues involucra a las tres bandas visibles y se le asigna a cada una de ellas su verdadero color, resultando una combinación que se aproxima a los colores naturales de la escena. Podemos generarla utilizando la combinación de bandas 4,3,2 en Landsat 8 y 4,3,2 en Sentinel 2.
Análisis de la vegetación
Mediante la combinación de bandas 5,6,2 en Landsat 8 y 8A,11,2 en Sentinel 2 podemos generar una imagen que nos permite realizar el análisis de la vegetación presente en la zona de estudio.
Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)
El NDVI es un índice de vegetación que se utiliza para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación con base a la medición de la intensidad de la radiación de ciertas bandas del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja. Para obtener este índice debemos operar con las bandas de la imagen de la siguiente forma: Landsat 8 (5-4)/(5+4), Sentinel 2 (8-4)/(8+4)
En nuestro post NDVI: Qué es y cómo calcularlo con SAGA desde QGIS te mostramos cómo podemos calcular este índice de forma sencilla con QGIS.
Índice Diferencial de Agua Normalizado (NDWI)
El NDWI se utiliza como una medida de la cantidad de agua que posee la vegetación o el nivel de saturación de humedad que posee el suelo. Para obtener este índice la combinación de bandas es la siguiente: Landsat 8 (3-6)/(3+6), Sentinel 2 (3-11)/(3+11).
Índice de Nieve de Diferencia Normalizada (NDSI)
El NDSI es un índice que se utiliza para detectar la presencia de nieve en un área específica. Para obtenerlo debemos operar con las bandas de la imagen de la siguiente forma: Landsat 8 (3-6)/(3+6), Sentinel 2 (3-11)/(3+11).
Índice de Vegetación Mejorado (EVI)
El EVI provee información que permite monitorear el estado de la vegetación en caso de altas densidades de biomasa. Para obtenerlo debemos operar con las bandas de la imagen de la siguiente forma: Landsat 8 G *(5 -4)/(5 +C1*4 – C2*2 +L), Sentinel 2 G*((B8A-B04)/((B8A+C1*B04-C2*B02)+L)).
Dónde L=1, C1 = 6, C2 = 7.5, y G (gain factor) = 2.5.
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Hola, tengo una duda que espero me puedas resolver.
¿Es posible realizar composiciones de color con las bandas termicas y pancromaticas?
Hola Andrea,
Los datos pancromáticos suelen ser representativos de un rango de longitudes de onda y bandas, por ejemplo, el infrarrojo térmico o visible, es decir, que combina diferentes colores, de ahí viene el fragmento “pan” de la palabra pancromático. Esta imagen es más bien una combinación de datos azules, verdes y rojos usando como medida la reflectancia. Algunas, sin embargo, también pueden incluir radiación en una longitud de onda más larga que la luz roja, llamada radiación del «infrarrojo cercano». Por ello no se emplean en composiciones de colores.
Del mismo modo, tampoco empleamos las bandas infrarrojas térmicas.
Un saludo!
Buenas Noches,
mediante el presente mensaje solicito a Ud, información sobre cuales serian las combinaciones de bandas que se deberían realizar para poder general los análisis antes mencionados con imágenes de Landsat 7, y que procesos o análisis de bandas me recomienda para realizar análisis de degradación ambiental y si exciten formulas para poder realizar este tipo de análisis.
quedo atento a su respuesta y comentarios, por su comprensión y pronta respuesta michas gracias.
Hola Diego, un saludo muy respetuoso.
Comentarte que realicé un trabajo de grado con el uso de planos satelitales para cuantificar el daño ambiental que genera la extracción de áridos o agregados en el río. Para eso ejecuté combinaciones de banda similares a las que describes en tu informe y me encantó esta herramienta, los resultados fueron realistas (QGis). Aunque debo decirte que me costó un montón entender el proceso de combinación de bandas, ejecutar en el programa las fórmulas que se describen y finalmente las diferencias entre tipo de sensor, LandSat 5, 6, 8.
Un Saludo grandote y éxito a todos los que están trabajando en ello!!
Muchas gracias por tu comentario Óscar.
El campo de la Teledetección es muy amplio y, profundizar en un estudio concreto, es complejo, pero con la gran variedad de información de la que se dispone hoy en día por medio de los diferentes satélites y misiones espaciales está al alcance de más profesionales. Pero, efectivamente, la dedicación de tiempo a tareas de estudio e investigación es un esfuerzo que se ha de realizar para conocer bien el procedimiento.
Un saludo!
Que tal Alonso, excelente aporte muy claro y documentado, estoy trabajando en la identiifcación de crecimientos urbanos y rurales a traves de índices y convinación de bandas espectrales con sentinel2, además hemos hecho pruebas con otro tipo de clasificaciones como supervisada y no supervisada, y con Segmentación, pero lo que no se dice es que los resultados son muy generales que dependen se la resolución espacial de la imagen, para obtener un grado de exactitud bastante buena se debe realizar bastante edición a fin de recuperar los rasgos que no se detectaron y eliminar los que fueron confundidos con ortas áreas parecidas al objetivo. Para proyectos macro da muy buenos resultados. Saludos cordiales.
Hola
Buenas tardes
Muy interesante, estamos realizando un proyecto social para optimizar el uso del recurso es necesario analizar redes de agua potable en zonas rurales, y determinar donde existen fugas de agua por ejemplo
las bandas a utilizar serian la 6, que penetración en el suelo tiene, muchas gracias
saludos
Hola, para un proyecto educacional debemos analizar minerales superficiales presentas cerca de mineras de oro y cobre, mi consulta es que nose que bandas espectrales debo utilizar para lograr apreciar dichos minerales.
Hola Daniel,
Podría emplearse la combinación de bandas 7, 4, 1 en Landsat 7, por ejemplo. Esta combinación de bandas es ampliamente utilizada en geología. Utiliza las tres bandas menos correlacionadas entre sí. La banda 7, en rojo, cubre el segmento del espectro electromagnético en el que los minerales arcillosos absorben, más que reflejar, la energía; la banda 4, en verde, cubre el segmento en el que la vegetación refleja fuertemente; y la banda 1, en azul, abarca el segmento en el cual los minerales con óxidos de hierro absorben energía.
Aunque el satélite ASTER es reconocido por su capacidad para discriminar minerales y puedes emplear imágenes del mismo, numerosos proyectos sobre minería se basan en sus imágenes.
Un saludo!