Artículo completo - Didáctica Ambiental

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APLICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE TRATAMIENTO DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES DE SATÉLITE AL ESTUDIO
DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.
AUTORES: Erkuden ECEOLAZA
Itsaso OROZ
Irantzu ZAHINO
Iosu MARRUEDO
Alumnas de 2º de Bachillerato del IES ”ALAITZ” BHI de Barañain. Navarra.
(Asignatura: “Ciencias de la Tierra y del Medioambiente”).
Profesor de la Asignatura y Tutor de la Actividad.
1.- OBJETIVOS:
La Teledetección por satélite es en la actualidad un instrumento eficaz para la observación y estudio de la superficie terrestre. La
obtención, tratamiento y análisis de imágenes multiespectrales nos proporciona información de gran calidad referente a la evolución del paisaje,
usos del territorio, evaluación de impactos …etc. Utilizando el tratamiento de imágenes multiespectrales obtenidas de los satélites Landsat 5 y
Landsat 7 por medio del software MultiSpecWin.32.UNO , presentamos en este trabajo una muestra de estas utilidades, como aplicación de
estas técnicas de teledetección a dos zonas conocidas de nuestro territorio.
1.1- La Comarca de Pamplona:
1.1.1- Un impacto: Efectos sobre el terreno del incendio de 24 de agosto de 2000 en la ladera sur del monte Ezcaba.
1.1.2- Una descripción-diagnóstico: Visualización de las emisiones de calor a la atmósfera en la comarca de Pamplona.
1.1.3- La firma espectral. Utilidad. Ejemplos.
1.1.4- La imagen NVDI: el índice de crecimiento vegetal. Utilidad.
1.2- El litoral Donostia-Hondarribia-Biarritz:
1.2.1- Observando el litoral: Un impacto: Visualización de aportes del emisario de Mompás (San Sebastián) y corriente litoral.
1.2.2- Observando el litoral: Acción sedimentaria del río Adour (Biarritz-Anglet-Bayonne) en el golfo de Bizkaia.
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2.- PROCEDIMIENTOS:
2.1- La serie Landsat:
¿Dónde están los satélites?: Hemos localizado las órbitas de nuestros satélites en: http://orbits.eoportal.org/orbits.html (Necesita Java).
Características de los satélites utilizados :
Los satélites de la serie Landsat observan la superficie terrestre en diferentes bandas; las bandas del espectro visible y del infrarrojo
mantienen la resolución espacial de 30m del Landsat 5 (canales 1,2,3,4,5 y 7) Las bandas del infrarrojo térmico (canales 6L y 6H) pasan a ser
adquiridas con resolución de 60 metros en Landsat 7 y de 120 metros en Landsat 5. La nueva banda Pancromática (canal 8) tiene 15 m de
resolución espacial. El siguiente cuadro comparativo ilustra las diferencias de resolución espectral entre el sensor TM del Landsat 5 y el sensor
ETM+ del Landsat 7. Los valores, expresados en micrones, representan los límites de longitudes de onda a los que es sensible cada banda
espectral.
Sensor
TM
ETM+
Característica
Banda1 Banda2 Banda3 Banda4 Banda5 Banda6 Banda7
0.45
0.52
0.63
0.76
1.55
10.4
2.08
0.52
0.60
0.69
0.90
1.75
12.5
2.35
0.45
0.53
0.63
0.78
1.55
10.4
2.09
0.52
0.61
0.69
0.90
1.75
12.5
2.35
Tabla 1.Diferencias sensor Landsat 5 (TM) y Landsat 7 (ETM+).
Landsat 5
Landsat 7
TM
ETM+
705 km
705 km
Polar
Polar
Heliosincrónica Heliosincrónica
Periodo
98,9 min
98,9 min
Vueltas/día
14
14
Ancho de barrido
183 km
183 km
Periodo de revisita
26 días
26 días
Tabla 3. Orbitas de Landsat 5 y Landsat 7.
Sensor
Altura órbita
Tipo órbita
Fuentes:
Banda nº
Rango
(micrometros)
Banda8
0.52
0.90
Resolución
(metros)
Lineas de
Bytes
Bits
datos por
barrido
1.Azul
0.450-0.515
30
16
6,600
8
2.Verde
0.525-0.605
30
16
6,600
8
3.Rojo
0.630-0.690
30
16
6,600
8
4. IR cercano
0.775-0.900
30
16
6,600
8
5. IR medio
1.550-1.750
30
16
6,600
8
6. IR térmico
10.40-12.50
60
8
3,300
8
7. IR medio
2.090-2.35
30
16
6,600
8
8. Pancromática
0.520-0.900
15
32
13,200
8
Tabla2. Características técnicas de las bandas del sensor ETM+ del Landsat-7
http://www.bgeo.com.py/landsat5.html
http://www.teledet.com.uy/tutorial-imagenes-satelitales/sensores-satelitales-landsat-spot.htm
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2.2 –Captura de las imágenes:
La NASA vende las imágenes Landsat (y a precios bastante elevados) , pero dispone de un servidor desde el que se pueden obtener
algunas (para usos educativos) adecuadas para aprender y aplicar los métodos de estudio de la superficie terrestre por Teledetección.
Nosotros nos hemos conectado con la página web “Global Land Cover Facility” de la Universidad de Maryland
http://glcfapp.umiacs.umd.edu
y utilizando “Map Search” hemos seleccionado imágenes de nuestra zona con opción de descarga autorizada y gratuita.
Path utilizados para acceder a la base de datos de imágenes de los satélites Landsat 5 y 7:
1.Path: (imagen del 6 Agosto 1988). Landsat 5.
ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r30_5t19880806.TM-EarthSat-Orthorectified/
2. Path: (imagen del 30 julio 2000). Landsat 7.
ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r030_7x20000730.ETM-EarthSat-Orthorectified/
3. Path: (imagen del 28 abril 2001). Landsat 7.
ftp://ftp.glcf.umiacs.umd.edu/glcf/Landsat/WRS2/p200/r030/p200r030_7x20010428.ETM-EarthSat-Orthorectified/
2.3- Obtención de las imágenes multiespectrales:
Descargamos los archivos .tif.gz por separado y obtenemos las imagenes multiespectrales
correspondientes, superponiendo la imagen de cada canal con el software MultiSpecWIN32.UNO .
Ver en la Figura 1. un ejemplo de las imágenes obtenidas.
La imagenes del Landsat 5 ( 6 de agosto de 1988) se compusieron con las bandas 1,2,3,4,5,6,7.
Las imágenes de Landsat 7 ( 30 de julio de 2000 y 28 de abril de 2001) superponen las bandas 1,2,3,4,5,7 y 8.
No utilizamos la banda 6 porque viene descompuesta en dos archivos diferentes, cada uno de ellos
correspondiente a “media pantalla” y ocasiona problemas a MultiSpecWIN32.UNO al componer la imagen
multiespectral.
Figura 1.
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2.4- Selección de las zonas de estudio.
Seleccionamos zonas “conocidas” de nuestro entorno:
a) La comarca de Pamplona incluyendo Barañain, localidad donde se encuentra nuestro instituto.
b)Un tramo del litoral guipuzcoano comprendido entre Donostia y Hondarribia con la intención de diversificar las aplicaciones de esta
metodología de estudio de la superficie terrestre también al medio litoral.
c) La desembocadura del río Adour en la localidad francesa de Biarritz (Biarritz-Anglet-Bayonne); la localidad de Biarritz se encuentra a
75 minutos en coche de Pamplona.
2.5- Selección de los canales adecuados para filtrar la imagen multiespectral y elección del tipo de imágenes a elaborar:
Para la Comarca de Pamplona, seleccionamos los canales SWIR (5,4,2) (Short Wavelenght InfraRed) y comparamos las imágenes de
diferente fecha. Como indicamos en el apartado 2.3 , las imágenes son de tres fechas diferentes: 6 de agosto de 1988, 30 de julio de 2000 y 28 de
abril de 2001.
Estas fechas vienen condicionadas por la oferta “libre y gratuita” que con fines educativos hace la NASA; ya que de la zona que nos
interesaba solo existían estas imágenes disponibles, hemos adecuado nuestro trabajo a éstas.
Elaboramos una imagen de las emisiones térmicas para poder “ver” el fenómeno de isla de calor urbana . Canales (6,5,4) TM
Hacemos una colección de firmas espectrales de diversos puntos del terreno con su descripción y la aplicamos al análisis de la imagen.
(6,4,2) ETM+ .
También obtenemos las imágenes NVDI (Indice Normalizado de Variación de Vegetación) para distinguir zonas según el crecimiento,
vigor y tipo de vegetación; establecemos una comparación entre imagen de julio de 2000 y abril de 2001 para diferenciar el índice de sequía.
Visualizar un impacto en el litoral: el emisario de Mompás en San Sebastián-Donostia. Canales (4,3,1)
La acción sedimentaria del río Adour. Poner de manifiesto el campo de influencia sedimentaria del río Adour en el Golfo de Bizkaia.
Canales (6,4,1)
Los mapas temáticos: Elaboración de un mapa temático utilizando la imagen de la desembocadura del río Adour.
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3.- INTERPRETACION y ANALISIS DE LOS RESULTADOS:
3.1- La comarca de Pamplona: Imagen SWIR (5,4,2) (Infrarrojo de onda corta).
Imagen de 28 de abril 2001
Imagen de 30 de julio de 2000
Acuartelamiento de Ainzoain
Zona afectada por el incendio ANTES y 8 meses DESPUES.
Visualizar un Impacto : El incendio de 24 de agosto de 2000 arrasó 96 Ha de bosque mediterraneo (encinas y coníferas) en la ladera sur del monte Ezkaba, originado
en los ejercicios de tiro en el polígono militar del acuartelamiento de Ainzoain. Las imágenes SWIR son muy útiles para el estudio de la cubierta vegetal de una zona
pudiendose apreciar también en estas imágenes la diferencia de ocupación de suelo entre verano y primavera.
Figura 2
5
3.2- Mapa de infrarrojo térmico (6,5,4) : 6 agosto 1988. Detección de fuentes de calor y visualización de la “isla urbana de calor”.
Las zonas rojo-anaranjadas brillantes corresponden a
emisiones térmicas elevadas (fábricas); la gradación de
rojo-anaranjado brillante hacia rojo oscuro
corresponde a la escala térmica de mayor a menor
emisión. La zona rodeada por la línea azul es el
cinturón industrial norte.
La linea amarilla encierra el casco urbano de la ciudad.
Las zonas azules y azul oscuro corresponden a suelo
cubierto por vegetación y bosque respectivamente.
Los verdes son suelo desnudo en diferentes grados de
compactación y humedad.
Los lilas o morados corresponden a cesped de
ajardinamiento.
El fenómeno conocido como “isla urbana de calor”
causante de turbulencias atmosféricas sobre las
ciudades queda al descubierto en esta imagen (contorno
de linea amarilla).
La zonas rodeadas por línea negra son algunos
ejemplos de fábricas en actividad.
Imagen térmica de UCAR ELECTRODOS IBERICA
S.L. una de las empresas con mayor consumo
energético de la comarca de Pamplona.
(Potencia instalada 83 Mw).
Figura 3. Térmico (6,5,4)
3.3.- La Firma espectral: Utilidad y algunos ejemplos:
Cada pixel de la imagen tiene una firma espectral característica compuesta por el valor de reflexión en cada uno de los siete canales que
componen la imagen. Así, haciendo un inventario de firmas de puntos conocidos, podemos comparar e identificar con precisión cualquier otra
zona desconocida usando su firma o huella espectral.
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La Firma espectral: algunos ejemplos
La comarca de Pamplona 2001 (6,4,2) GeoCover.
Bosque de coníferas
(Pino laricio) .
Cesped de
ajardinamiento.
Campo de trigo
Punto caliente. Salida horno UCAR ELECTRODOS S.L.
Campo de cebada
Terreno afectado por incendio, sin vegetación.
Figura 4
7
Como puede verse en la Figura 4, el software distingue entre especies vegetales y tipo de vegetación, aunque para el ojo humano tengan
un aspecto o tono de verde semejante.
3.4.- Analizando el crecimiento de la vegetación. Las imágenes NVDI (3,8,1):
Figura 5
El NVDI (Índice normalizado de variación de la vegetación): La vegetación
sana o en crecimiento, absorbe más radiación visible que la que está en estado
vegetativo o poco vigorosa, al tiempo que refleja más infrarrojo cercano (NIR). La
vegetación seca refleja más visible y menos infrarrojo cercano. (Figura 5).
Prácticamente todos los Índices de Vegetación por satélite emplean la misma
fórmula para medir la densidad de crecimiento de la vegetación:
Radiación de infrarrojo cercano menos radiación visible, dividido por radiación
de infrarrojo cercano más radiación visible.
El resultado de esta fórmula es lo que se denomina NVDI. Índice
normalizado de crecimiento de la vegetación; el color verde intenso corresponde a
vegetación de desarrollo vigoroso, el color verde oscuro expresa menor vigor o
velocidad de desarrollo vegetal; los colores fucsia son superficie sin vegetación. En
la práctica, lo haremos con la radiación roja (canal 3) e infrarroja (canal 4).
Sirve para la prevención de incendios forestales. A medida que aumenta la
sequía, la vegetación empieza a ser más vunerable y su NVDI disminuye.En nuestro
caso, en la Figura 6 puede apreciarse el inicio de la recuperación de la vegetación
en la zona quemada 8 meses después (zonas verdes en la zona marrón).
Sirve también para el pago de indemnizaciones por seguros agrarios.
Los seguros tienen que tener una forma de decidir a partir de cuanta sequía se pagan
indemnizaciones y eso no se puede hacer "a ojo". Normalmente se contrata un valor de NVDI por debajo del cual ya se paga.
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Comparativa del índice de sequía para un mismo punto del terreno entre julio de 2000 y abril de 2001 aplicando el NVDI. El valor del canal 2
expresa el índice normalizado de variación de la vegetación equivalente en este caso al grado de sequía. Vease la diferencia de cobertura vegetal
entre verano y primavera.
30 de julio 2000
28 de abril 2001
Figura 6
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3.5- Observando el litoral: Aplicación del tratamiento de la imagen multiespectral al estudio de masas de agua.
3.5.1- Donostia-Hondarribia: Visualización de un impacto por vertidos de un emisario urbano (penacho verde de la flecha azul).
Figura7. Imagen de 30 de julio de 2000 (4,3,1) : Visualización de los aportes del emisario de Mompás. Puede verse también que los residuos vertidos en
superficie en la misma línea de costa son arrastrados por la corriente litoral que deriva hacia el oeste, afectando a la calidad de las aguas de la playa de La Zurriola.
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Casi un año después de la toma de esta imagen, el 20 de julio de 2001, se puso en funcionamiento un nuevo emisario que desde el mismo
punto de la costa se adentra 1200 m en el mar y a 50 m de profundidad “difunde” los residuos tras haberlos sometido a un proceso de depuración
en tierra firme. Con esta obra, se corrige el impacto visualizado en la Figura 7 y se mejora la calidad de las aguas de La Zurriola, siendo en la
actualidad la tercera playa de San Sebastián.
3.5.2- Las Landas (Francia):
30 de julio de 2000 (6,1,4)
Visualización del área de influencia de los
aportes sedimentarios del rio Adour al
Golfo de Bizkaia (nube verdosa en el mar).
El color azul es vegetación y las zonas
fucsia corresponden a los nucleos urbanos
de Biarritz, Anglet y Bayonne prácticamente
unidos en un solo conjunto urbano.
Puede verse también la costa arenosa
y rectilinea (con dunas costeras de color rosa
claro ) propia de la región de Las Landas.
Incluir en la imagen un aeropuerto es
una manera sencilla de calcular con
exactitud tamaños y distancias; en este caso
vemos la pista del aeropuerto de Biarritz, de
2250 m de longitud
Utilizando esta escala, la nube
sedimentaria tiene una forma
aproximadamente circular de 4,3 Km de
radio (58 Km2) desplazada hacia el sur por
efecto de la corriente litoral.
Figura 8
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3.5.3- Los mapas temáticos: MultiSpecWin32.UNO permite también la elaboración de mapas temáticos supervisados, como el que
puede verse en la Figura 9 correspondiente a la imagen de la Figura 8. Marcando recuadros de un mínimo de 6 pixels, “enseñamos” al
ordenador qué es cada cosa (definimos clases y las nombramos) ; el software por comparación establece el mapa temático por colores y campos.
Figura 9
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Las aplicaciones del tratamiento de la imagen multiespectral que hemos expuesto en este artículo fueron elaboradas como “prácticas” en
el contexto de la asignatura “Ciencias de la Tierra y del Medioambiente”, correspondiendo a contenidos de la Unidad Didáctica 6: Las nuevas
tecnologías en la investigación medioambiental.
Durante los meses de noviembre, diciembre y enero dedicamos una hora semanal del horario lectivo al aprendizaje del manejo del
software y a la elaboración de las imágenes. Las tareas de análisis y redacción fueron llevadas a cabo en horas complementarias hasta concluir el
trabajo que ahora presentamos para este Concurso Escolar.
Pamplona-Barañain, 24 de enero de 2009.
Erkuden Ezeolaza
Itsaso Oroz
Irantzu Zahino
Iosu Marruedo.
IES “ALAITZ” BHI.
CONCURSO ESCOLAR 2009: “OBSERVAR LA TIERRA DESDE EL ESPACIO”.
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