Firmas espectrales en el análisis de imágenes con drones

Las firmas espectrales hacen referencia al perfil específico de radiancia emitida por los objetos situados en la superficie de la tierra. Unos valores de emisión específicos en función del tipo de objeto, su temperatura o la textura entre otros factores. Gracias al mapeo del territorio con ayuda de drones podemos discriminar los objetos territoriales por medio de firmas espectrales y elaborar mapas de usos del suelo o análisis de elementos prioritarios.

Por medio de este comportamiento específico de los objetos, es posible jugar con sensores que operen analizando diferentes bandas del espectro electromagnético y empezar a identificarlos con el análisis de imágenes aéreas. Fragmentos del espectro electromagnético como la zona visible del azul ayudan a identificar fenómenos erosivos y comportamientos de agua. El infrarrojo medio ayuda en análisis geológicos, el infrarrojo próximo permite desarrollar estudios de vegetación o las microondas de onda corta analizar cubiertas nivales.

                                  Análisis de cobertura nival de la Sierra de Guara

Los drones son una interesante vía para obtener imágenes aéreas empleando sensores multiespectrales capaces de identificar las firmas espectrales para, posteriormente, elaborar mapas a falso color que dejen al descubierto los elementos clave objeto de estudio.

Dentro de las aplicaciones de los drones, la región del infrarrojo es una de las más empleadas para desempeñar funciones como los cálculos de índices de vegetación NDVI, analizar la fenología de la vegetación o estudiar la evolución de parcelas de cultivo. Un mundo infinito dentro de la agricultura de precisión con ayuda de los SIG.

Para realizar este tipo de estudios es necesario partir de algunos elementos básicos como:

• Disponer de cámaras multiespectrales capaces de identificar los niveles de radiancia objeto de estudio.
• Elaborar el mosaico de imágenes multiespectrales realizadas por el dron.
• Conocer las firmas espectrales que permiten reconocer al objeto según su comportamiento de emisión electromagnética.
• Disponer de software destinado al análisis de imágenes multiespectrales y la composición de mosaicos aéreos.

Programas fotogramétricos como Agisoft o Pix4D nos ayudarán a componer nuestro mosaico de imágenes aéreas. Software como BEAM, LEOWorks, ArcGIS, ERDAS o Global Mapper entre otros, nos ayudarán a procesar las imágenes para analizar cartográficamente el territorio y comenzar las reclasificaciones de elementos objeto de estudio partiendo de las firmas espectrales.

           Combinación de imagen aérea, a falso color y superposición con OpenStreetMap

Para el reconocimiento de elementos por medio de firmas espectrales podemos recurrir a diversas librerías de apoyo que nos permitan visualizar los niveles de radiación de los objetos que deseamos analizar en nuestras imágenes. Minerales, tipos de vegetación, masas de agua o usos del suelo están identificados a través de su comportamiento de emisión dentro del espectro electromagnético.

                         Ejemplo de firma espectral de galería ASTER bajo el infrarrojo

Una interesante referencia a estas librerías la encontramos dentro de la librería ASTER de la NASA. Una colección infinita de firmas espectrales clasificadas por tipología y en la que podemos visualizar los comportamientos de los objetos a través de gráficas fijas o interactivas.

La combinación de imágenes para generar imágenes a falso color y la identificación de los valores de radiación de los píxels que representan objetos, nos permitirá discriminar los diferentes elementos territoriales y elaborar mapas cartográficos basados en la reclasificación de los usos y tipologías de suelo.

               Análisis de firma espectral para la identificación de vegetación sana

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Por último recordaros que una forma de combinar vuelos aéreos con imágenes aéreas fuera del espectro electromagnético visible, para el análisis cartográfico de elementos mediante Sistemas de Información Geográfica con Agisoft, Pix4DCapture, ArcGIS y LEOWorks.