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Teledetección

SUBSET en ERDAS: 2 maneras de extraer por mascara una zona de estudio

23/06/2021 Deja un comentario

Con la herramienta Subset en ERDAS , vamos a ver 2 maneras de extraer por máscara nuestra zona de estudio y así reducir el tamaño de la imagen con la que trabajar y poder procesar la información de forma más rápida. Por un lado, extracción mediante Inquire box y por otro, extracción por capa vectorial o por Aoi.

Como vimos en anteriores post, en ocasiones, es necesario realizar un mosaico para juntar varias escenas, pero trabajar con toda el área puede resultar algo complicado por el volumen de datos que presenta. Esta herramienta nos va a resultar muy útil para poder trabajar solo con la zona que nos interesa.

Subset: 2 maneras de extraer una zona de estudio por máscara con ERDAS

ERDAS es un software que nos permite trabajar con imágenes de satélite, hoy traemos la herramienta Subset & Chip en ERDAS, concretamente la opción de Create subset Image nos permite 2 maneras de extraer por máscara la zona que estemos trabajando:

Extracción mediante Inquire box.

Como se ha comentado, con la herramienta Subset & Chip , podemos extraer por máscara la información relativa a nuestra área de interés. Desde aquí, podemos ver diferentes opciones. Concretamente empezaremos con la opción de extracción de información mediante Inquiere box.

Seleccionamos dentro de la pestaña HOME> Inquer box >Inquire box

Esta opción nos permitirá dibujar un recuadro sobre la imagen a partir del cual extraeremos la información de la imagen de satélite.

Para mover el cuadro y hacerlo del tamaño que nosotros deseemos, activaremos la flecha

Podemos ver como al modificar este cuadrado, en la venta que se ha abierto al seleccionar la opción de Inquire Box, cambian las coordenadas de las esquinas del rectángulo.

Una vez que estamos seguros de haber escogido la zona con la que queremos hacer el recorte, vamos a la opción de :

RASTER> Subset & Chip> Create subset Image

SUBSET EN ERDAS: EXTRACCION POR MÁSCARA

En la venta que se nos abre tendremos, por un lado, imput file, donde veremos la imagen que queremos recortar y en Output file, daremos nombre de salida a la image.


Antes de aceptar es importante dejar seleccionada la opción “From Inquire Box” que es el recuadro que tenemos seleccionado en pantalla. Al seleccionar esta opción, veremos como las coordenadas que hay en la pestaña cambian y cogen las del recuadro.

Ya podemos aceptar. Una vez que corra el modelo, abriremos la nueva imagen y comprobaremos que se ha realizado el recorte correctamente.

EXTRACCION POR MÁSCARA MEDIANTE SUBSET EN ERDAS

 

Extracción por capa vectorial o por Aoi

Si lo que tenemos en una capa vectorial en formato *shp, lo primero que haremos es convertirla en AOI para poder extraer la información que corresponde a nuestra zona de estudio.

EXTRACCION POR MÁSCARA, SHP, CON SUBSET EN ERDAS

Para ello, seleccionamos la capa vectorial con la flecha y pinchamos en este caso, sobre el rectángulo, veremos cómo cambia de color a amarillo. Desde la opción de HOME, copiaremos el rectángulo y pegaremos.

Con esta acción se habrá generado una nueva capa que veremos en nuestro panel de capas que se llama AOI.

Cuando tengamos esta capa de AOI, volveremos a ir a la pestaña de RASTER> Subset & Chip> Create subset Image, como en el apartado anterior. Al igual que antes, daremos nombre de salida de nuestra imagen, pero esta vez, no seleccionaremos la opción de Inquire box, sino que abajo, vemos una opción que se llama AOI.

La seleccionarnos y se nos abrirá una nueva ventana donde clicaremos la opción que nos permite escoger los AOIs que tenemos en la vista y aceptamos. Una vez corrido el modelo, comprobaremos que se ha realizado correctamente la extracción.

En el caso de que ya dispongamos de una capa generada como AOI, directamente la introduciremos en la opción correspondiente y seguiremos este último paso.

Si quieres aprender a trabajar con ERDAS Imagine, desde el área de formación hemos preparado un curso de ERDAS Imagine.

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RemOT Technologies es una empresa colaboradora de Geoinnova, especialista en desarrollo de aplicaciones GIS para la web, cartografía y análisis espaciales automatizados. Desarrolla visores web cartográficos, aplicaciones basadas en geolocalización y plugins y personalizaciones de QGIS para resolver problemas de distintos ámbitos, como por ejemplo la gestión de parcelas o la gestión de redes. RemOT ya ha trabajado en varios proyectos de desarrollo de la mano de Geoinnova y, además, también ha participado, entre otros proyectos como en el desarrollo del Atlas Nacional de España. Ha sido reconocida como una de las 100 mejores empresas geoespaciales del mundo en el año 2019 por Geoawesomeness, una de las 50 Startup españolas de futuro por la revista Emprendedores y posee el sello Pyme Innovadora del Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades. En la parte dedicada a formación, Lucía Martínez, Marcos Gimeno y Miquel Febrer, imparten diversos cursos en la plataforma de Geoinnova.

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