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CENTRO DE INNOVACION EN INFORMACION GEOGRAFICA
Firmas espectrales de distintas superficies en el predio del PTI
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pasto
tierra
arena
piedra
asfalto
agua
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Los datos espectrales levantados con el Espectro Radimetro de campo cropscan, muestran una alta correlacin con
imgenes Landsat 7 ETM+. Estas imgenes fueron procesadas mediante el software ENVI, que tiene incorporado un algoritmo de
conversin de valores digitales en bruto de estas imgenes a reflectividades.
El inconveniente de las imgenes Landsat 7 ETM+ es la presencia del bandeado,
debido al inconveniente del SLC-off, con lo cual se tienen reas sin datos. Existe una
franja central til en la imagen de 20 kilmetros, que pueden ser utilizados como
referencia.
Datos Resource Sat 1
Con relacin a estas imgenes, presentan una dificultad para convertir los
valores digitales a reflectividades, porque no estn implementados en ningn
software, para realizarlo de forma automtica o semi-automtica.
Se est trabajando en un modelo semi-automtico (con el model builder) para
realizar esta conversin en el Arc-Gis. El mayor inconveniente se encuentra en la
extraccin de los valores de ganancia y prdida por banda, que no se encuentran
accesibles en archivos de cabecera y deben averiguarse por separado en cada banda y
fecha.
Con la primera prueba, las imgenes presentaron valores altamente
correlacionados con los datos del cropscan, ya que los anchos de bandas son similares
al Landsat 5 y 7.
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En otros estudios realizados se muestra la alta correlacin entre las bandas del Resource Sat y Landsat 5 y 7.
Primeras conclusiones
El radimetro cropscan es adecuado para realizar un monitoreo de la evolucin fenolgica de cultivos de soja mediante
levantamiento de firmas espectrales en campo.
Estos valores pueden ser utilizados para clasificar imgenes satelitales ResourceSat-1 LISS-III luego de convertir los valores
digitales a reflectividades (esto puede implementarse en el arc-gis).
El mtodo de clasificacin de imgenes que se muestra ms adecuado es el Spectral Angle Mapper, implementado en el ENVI.
Con estos datos se puede estimar la superficie cultivada de soja en el Paraguay. Y en el caso que se realicen algunos
levantamientos adicionales, se podr tambin estimar la produccin expresada en toneladas, diferenciando zonas con mayor o
menor productividad.
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Estos trabajos pueden realizarse en forma conjunta con instituciones del estado (MAG) y universidades, para el desarrollo de
tesis y pasantas.