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SIG

Análisis de las aplicaciones de SNAP (Sentinels Application Plataform) para trabajar con imágenes aéreas

29/01/2018 2 comentarios

La herramienta SNAP (acrónimo en inglés de Sentinels Application Plataform) ya está actualizada a su última versión 6.0 desde el pasado 15 de enero. Otra de las sencillas aplicaciones gratuitas proporcionadas por la Agencia Espacial Europea para el análisis de imágenes satélite provenientes, principalmente, de su flota de satélites Sentinels, o para el análisis de cualquier imagen aérea basada en bandas multiespectrales de trabajo.

Podemos acceder al portal de descargas de la Agencia Espacial Europea para descargar la última versión de SNAP e incluso descargar los paquetes de herramientas Sentinel Toolboxes. Un repertorio de herramientas específicas que permiten trabajar con los datos radar proporcionados por Sentinel 1, y las imágenes de Sentinel 2 y Sentinel 3. Junto al software de descarga también podremos acceder al repertorio de tutoriales en video que ofrece la ESA para el manejo en el entorno de SNAP.

SNAP es uno de los programas de teledetección que podemos emplear, de manera gratuita, para realizar análisis de imágenes aéreas, imágenes rádar, realizar combinaciones de bandas multiespectrales o elaborar índices de humedad, vegetación, radiación o cualquier otro indicador descriptivo de carácter territorial. Aunque ESA cuanta con múltiples herramientas similares, SNAP tiene la ventaja de tener un repertorio de opciones analíticas bastante amplio, aunque es algo más lento en los análisis y el renderizado de imágenes si lo comparamos con otras aplicaciones similares. Deberemos ser pacientes, especialmente en imágenes de gran tamaño y peso. Se basa en el análisis ráster de bandas espectrales para la interpretación del territorio, la generación de mapas temáticos y la elaboración de productos EO susceptibles de ser analizados a partir de bandas de mapeo. Por ejemplo en el seguimiento de glaciares, el impacto de incendios forestales o la evolución de los cambios de usos del suelo en el tiempo.

Permite trabajar con funciones habituales que encontraremos dentro del análisis de álgebra de mapas en software como QGIS, ArcGIS o gvSIG pero incorporando funciones más amplias basadas en el análisis de los valores radiométricos de las imágenes y el estudio de las longitudes de onda de emisión de los objetos. La incorporación de Python en SNAP nos ayudará, además, a realizar scripts para realizar funciones de procesado personalizadas siempre que aceptemos esta posibilidad durante el inicio de la instalación de SNAP.

Recuerda que las imágenes satélite están formadas por bandas que pueden ser combinadas y analizadas simultáneamente para obtener nuestros análisis cuando combinamos píxels o los introducimos estratégicamente por los canales RGB. Cada banda es visualizada en niveles de grises en función de los valores radiométricos de sus píxels identificando aspectos particulares de cada elemento en superficie. Un doble clic sobre cada banda de trabajo permitirá visualizarla en la vista principal de SNAP.

Aunque SNAP incorpora una lanzadera directa a los productos de Sentinel, el análisis de imágenes es extrapolable a otras misiones como Landsat pudiendo emplear de manera análoga el análisis de sus imágenes. Incluso podemos trabajar datos obtenidos por los mapeos y mosaicos de nuestros drones. Por ejemplo para elaborar los tradicionales índices de vegetación NDVI en el ámbito de la agricultura de precisión.

La aplicación SNAP puede ser gestionada desde dos puntos de vista: uno mediante la carga de imágenes físicas de manera directa o bien conectándonos a los servicios de Sentinel Data Hub (hoy en día denominado Copernicus Open Access Hub). Para ello bastará con logarnos con nuestros usuarios del portal y conectar a SNAP con la nube. Podremos realizar esta sencilla función a través de la pestaña Product Lybrary. Un entorno desde el que gestionar los directorios de nuestras imágenes satélite y conectar con ESA SciHub.

A diferencia de su hermano pequeño, LEOWorks, SNAP presenta una interfaz  adicional en 3D por lo que podemos visualizar nuestros análisis territoriales bajo un visor global accediendo a la pestaña World View y contemplando el contexto territorial de análisis mediante múltiples vistas. Las vistas de referencia o navegación y la vista principal de análisis se mantienen dentro de la interfaz de SNAP siguiendo el mismo legado de otras aplicaciones satélite de Agencia Espacial Europea.

Otra de las ventajas que encontraremos será la posibilidad de trabajar con datos DEM para la incorporación de Modelos Digitales de Elevación en nuestros análisis. Y junto a las previsibles funciones de análisis ráster, SNAP permite trabajar la gestión de elementos vectoriales mediante la digitalización de entidades sobre las imágenes aéreas exportando la información ráster proveniente de la interpolación de las superficies vectoriales o integrando directamente la información en formatos propios de Google Earth.

SNAP (acrónimo en inglés de Sentinels Application Plataform).

Podremos seguir trabajando archivos vectoriales bajo una interfaz visual bastante similar a las tradicionales aplicaciones de la ESA. En este caso, para poder abordar los análisis deberemos contar con nuestro repertorio de imágenes satélite, pudiendo emplear nuestros datos provenientes del mapeo de drones (por ejemplo, empleando Parrot Sequoia), recurrir a plataformas de descarga de imágenes satélite como Land Viewer o emplear directamente los datos de descarga de los portales de imágenes de Sentinel 2 o Sentinel 3.

SNAP (acrónimo en inglés de Sentinels Application Plataform).
Plataforma de descarga de la ESA Copernicus – Sentinel 3

Encontraremos las funciones de análisis desglosadas para archivos vectoriales y archivos ráster dentro del menú superior de SNAP, pudiendo acceder a las funciones habituales de combinación de bandas desde el menú superior en la función Window > Open RGB Image Window. Dentro de esta función podremos realizar las habituales combinaciones de bandas para:

  • Imágenes a color natural: para la composición de imágenes habituales basadas en la combinación de bandas del espectro visible en el rojo, verde y azul.
  • Imágenes a falso color: que nos permitirán analizar bandas dentro y fuera del espectro visible para realzar elementos de interés como la presencia de masas de agua, incendios, o vegetación.

SNAP (acrónimo en inglés de Sentinels Application Plataform).

Así, por ejemplo, podremos pasar cada una de las bandas de trabajo del visible por los canales RGB para obtener nuestra imagen a color real, o emplear bandas de la franja visible combinadas con bandas fuera del espectro visible para obtener imágenes a falso color. Por ejemplo, la combinación de bandas RGB 843 nos permitirá obtener una imagen basada en el realce de la vegetación gracias a los elevados niveles de reflexión de las longitudes de onda del infrarrojo provenientes de la banda 8. El tratamiento de esta banda por el canal rojo hará que la vegetación se muestre a través de colores rojos, rosados y pardos en función del tipo de vegetación y fase de crecimiento. Un tratamiento análogo para Landsat requerirá, por ejemplo, de emplear una combinación de bandas RGB 453.

SNAP (acrónimo en inglés de Sentinels Application Plataform).
Imágenes en falso color

Ten en cuenta que, cada satélite, trabaja en un rango del espectro visible, por lo que no todas las bandas provenientes de satélites operan en la misma franja y su combinación no genera el mismo tipo de indicador. Aquí te mostramos algunos ejemplos de combinaciones RGB  basadas en bandas Landsat y Sentinel.

Una vez generada la imagen podremos exportar nuestras imágenes en los formatos habituales de archivos ráster para poder incorporarlos en nuestro SIG o continuar con análisis paralelos en otras plataformas como ENVI y BEAM. Si quieres seguir profundizando en los análisis de SNAP podrás trabajar los valores radiométricos de nuestros píxels para identificar el comportamiento de los objetos dentro de cada una de las bandas e identificarlos recurriendo a las firmas espectrales. Podremos realizar esta función accediendo a cada una de las bandas individualmente o analizando la curva radiométrica para la composición en cada uno de los canales.

SNAP

El análisis de píxels te permitirá emplear funciones de reclasificación supervisada y no supervisada reagrupando píxels que se comporten de igual manera para la elaboración de mapas reclasificados basados en usos del suelo o unidades homogéneas que describan elementos territoriales similares (masas de agua, zonas forestales, zonas urbanas, yacimientos, cobertura nival…). Dispondremos de esta opción desde el menú superior Raster > Cassification.

Ten en cuenta que SNAP siempre será más listo que tú y cuando trabajes con combinaciones de bandas sabrá las resoluciones espaciales tratadas obligandote a trabajar de manera estandarizada con resoluciones homogéneas. Si aún así, SNAP se hace grande para ti… no te preocupes. También puedes recurrir a otros programas gratuitos de la Agencia Espacial Europea, como LEOWorks, una aplicación más ligera que SNAP con una dinámica de trabajo similar y con un procesado de imágenes más rápido.

Etiquetas: qgis

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Comentarios

  1. Carlos dice

    04/05/2019 a las 01:03

    Buen artículo, una pregunta ¿qué software se puede usar para sentinel 5 o cómo convertir a otro formato? Saludos.

    Responder
  2. Roberto Martinic dice

    01/12/2018 a las 11:26

    Muy bueno y clarísimo.

    Responder

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