Examinando por Materia "Imágenes Landsat"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Combinacion de bandas optima para la discriminacion de sabanas colombianas, usando imagen Landsat ETM+
    (2015-04-15) Santana Rodríguez, Luis Marino; Salas Rey, Javier
    Algunos autores han encontrado problemas de discriminación entre las clases de ocupación del suelo presentes en sabanas tropicales, al utilizar imágenes Landsat. Este trabajo de investigación indaga acerca de la combinación de bandas más apropiada, entre seis distintas, para diferenciar dichas clases en un sector de sabanas colombianas, utilizando una imagen Landsat ETM+. Las combinaciones incluyen las bandas espectrales no térmicas (combinación de referencia), a la que secuencial e individualmente se le adicionaba una imagen de entropía obtenida de la banda 4, el primer componente principal de todas las bandas, los componentes verdor y brillo de la transformación Tasseled Cap y el índice de vegetación NDVI. Inicialmente se utilizó análisis discriminante por pasos para clasificar los niveles digitales de 352 puntos distribuidos de forma aleatoria en la imagen, considerando las clases de cobertura y uso de la tierra presentes. Posteriormente se realizaron clasificaciones supervisadas, mediante el algoritmo de máxima probabilidad, utilizando las mismas combinaciones del análisis discriminante. Los resultados obtenidos, tanto en el análisis discriminante como en las clasificaciones supervisadas, dan cuenta que la mayor fiabilidad respecto a la combinación de referencia se logra adicionando la imagen de entropía a las bandas espectrales. Por tanto, el análisis discriminante permite seleccionar, entre muchas bandas, la combinación más adecuada para obtener la mejor discriminación. ABSTRACT. Some authors have found problems of discrimination among the land cover/use categories present on the tropical savannah, when using Landsat images. This research inquires about the more appropriate band's combination, using six different ones, to differentiate the land cover/use classes in a sector of Colombian savannahs, using an Landsat ETM+ image. The combinations include the spectral bands (combination of reference), to which sequential and individually was added an image of entropy obtained from band 4, the first principal component image obtained from all bands, the components Green and Brightness of the Tasseled CAP transformation and the NDV1. Initially a stepwise discriminant analysis was used to classify the digital number of 352 points randomly distributed in the image, considering the land cover/use classes of the savannah. Finally, several supervised classifications were made, by means of the Maximum Probability algorithm, using the same combinations of the discriminant analysis. The obtained results, in the discriminant analysis like as in the supervised classifications, give account that the greater accuracy with respect to the reference's combination was obtained adding the image of entropy to the spectral bands. Therefore, the discriminant analysis allows to select, between many bands, the most appropriated combination to obtain the best discrimination.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Influencia de los cambios de ocupación del suelo de Cali (Colombia), entre 1984 y 2003, en la temperatura de superficie.
    (2011-09-15) Capote, Paolo Andrés; Escobar Jaramillo, Luis Alfonso; Santana Rodríguez, Luis Marino
    Del análisis de imágenes de satélite Landsat se encontró que, entre 1984 y 2003, Cali (Colombia), experimentó un aumento del 29% en el área construida, en detrimento de áreas en pastos, rastrojos, cultivos y zonas arboladas. Estos cambios han generado, entre otros impactos, modificación en los procesos de transferencia de energía a la atmósfera, con la consecuente expansión de la isla de calor. Se encontró, además, que la temperatura de superficie (T ) de la S ciudad aumentó 3.76 grados centígrados en promedio, incremento que se propagó a barrios de las partes central, oriental y norte y que determina el crecimiento de la isla de calor. Los resultados de modelos de regresión aplicados concluyen que el índice de vegetación ajustado al suelo (SAVI), junto con el área construida, tiene mayor sensibilidad que el índice de diferencia normalizada de vegetación (NDVI) para explicar el aumento de la temperatura de superficie, por cuanto el primero capta no sólo la actividad de los tejidos del follaje, sino la reflectividad del suelo. Las estimaciones discriminan cuál es la contribución del aumento del área construida y de la disminución de SAVI en la explicación del incremento deT , para toda la ciudad y para las distintas comunas.