Definir las imágenes

Un ráster es una cuadrícula de celdas en un espacio geográfico. Los espacios contenidos en la cuadrícula son las celdas. En un SIG, estas celdas están referenciadas a la geografía real. Esta estructura ráster basada en celdas se usa para almacenar y administrar todos los datos de imagen. Esta estructura de cuadrícula fundamental hace que los datos ráster sean universales y útiles para la representación de prácticamente cualquier tipo de información geográfica. Esto significa que todos los tipos de datos se pueden integrar con las imágenes para la representación cartográfica, el análisis avanzado y la administración de datos.

Las imágenes son también capas SIG. Al igual que toda la información geográfica, están georreferenciadas a una ubicación de la Tierra, lo que significa que están registradas con las demás capas geográficas en el SIG. Esta capacidad de superposición es el concepto fundamental en el que se basa el SIG. Cuando se combinan con otros datos que admiten representación cartográfica, las imágenes dejan de ser simples imágenes y se convierten en una verdadera fuente de información: datos que se pueden combinar, comparar y analizar con cualquier otra capa de datos de la misma área.

Las imágenes contienen una asombrosa cantidad de información, pero las imágenes de satélite o aéreas sin procesar no se pueden usar en un SIG hasta que se hayan procesado de manera que todos los píxeles estén en una posición (x,y) exacta del suelo. La fotogrametría es una disciplina, desarrollada a lo largo de muchas décadas, que permite procesar imágenes para generar imágenes georreferenciadas con exactitud, también conocidas como imágenes ortorrectificadas (o a veces simplemente ortoimágenes). Las imágenes ortorrectificadas se han procesado para aplicar correcciones para las distorsiones ópticas del sistema del sensor, así como para los cambios evidentes en la posición de los objetos del suelo causados por la perspectiva del ángulo de visión del sensor y el terreno.

El proceso de ortorrectificación requiere una descripción exacta del sensor, que se suele denominar modelo del sensor; información detallada sobre la ubicación y la orientación del sensor para todas las imágenes, y un modelo de terreno exacto, como el servicio World Elevation disponible en ArcGIS Online. Una vez que las imágenes se han ortorrectificado, se pueden usar en un SIG y se pueden superponer de forma exacta sobre otras capas de datos.

La estructura de datos recomendada en ArcGIS para administrar y procesar las imágenes es el dataset de mosaico. Una estructura de mosaico proporciona importantes capacidades de procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data) para colecciones de imágenes grandes, incluso gigantescas. Cada mosaico se compone de varios datasets ráster relacionados, lo que le permite conservar los archivos de imagen individuales originales en el disco y acceder a ellos como parte de una única colección más grande e integrada. Los mosaicos se usan para crear una superficie de imagen continua en áreas grandes. Por ejemplo, entre otras situaciones, puede usar mosaicos para tratar la cobertura de archivos de imagen con una resolución muy alta para un continente completo. También puede administrar una serie completa de mapas históricos de un país para todos los años y todas las escalas de mapa. Puede incluso administrar gigantescas colecciones multidimensionales de información de serie temporal para las observaciones de la Tierra y el modelado de previsiones meteorológicas (a menudo denominadas 4D). Crear mosaicos es muy sencillo. Puede seleccionar una serie de archivos de imagen georreferenciados de origen y componer en unos minutos un mosaico en el que cada imagen actúe como una tesela dentro de la colección.

En ArcGIS, las herramientas y las capas ráster se combinan en un modelo progresivo. Cada herramienta de análisis ráster realiza una operación pequeña, pero esencial, en los datos geográficos, como, por ejemplo, combinar capas con una superposición ponderada, calcular la distancia de cada celda a entidades concretas o trazar rutas de flujo a través de una superficie. Por su parte, estas capas derivadas se pueden transferir a otras herramientas que generan más resultados. Esto permite encadenar una secuencia de operaciones y crear sus propios algoritmos de análisis espacial. Con ellos, puede usar ArcGIS para modelar prácticamente cualquier tipo de problema espacial que pueda imaginar.

Más de 1500 personas han escalado el Everest, más de 300 han viajado al espacio y 12 han caminado sobre la luna, pero solo tres se han sumergido y han vuelto de la parte más profunda del océano. Como Ulises, debemos surcar el mar con nuestros barcos para explorar nuestro mundo interior. Para capturar sus imágenes, utilizamos sensores de sonido instalados a bordo y sensores remotos situados encima y debajo de la superficie. Recurrimos al SIG para convertir esta amplia variedad de datos en información que se puede utilizar para cartografiar y restaurar hábitats, diseñar áreas protegidas, administrar piscifactorías de aguas profundas, modelar la evolución de los maremotos para la evacuación, responder a vertidos de petróleo, mejorar la navegación de los puertos y entender cómo las tormentas erosionan la costa. También lo usamos para descubrir. Nuestra “nueva” frontera tiene más de 3000 millones de años y, a pesar de ello, apenas hemos cartografiado una décima parte, y eso con un nivel de detalle comparable al de un mapa de senderismo de un parque estatal.

Valorar las huellas de incendios con imágenes de satélite

Durante el verano de 2015, varios incendios asolaron el Glacier National Park de Montana. Cuando los incendios remitieron, el Departamento de Administración de Recursos y Forestal de Montana midió las áreas quemadas para cuantificar la superficie que había resultado dañada. Las mediciones de las áreas quemadas proporcionan una base para la regeneración forestal y la sucesión de la vegetación. Sin embargo, las medidas sobre el terreno pueden resultar difíciles y poco prácticas. En lugar de eso, se pueden usar imágenes de satélite como base de las mediciones.

En esta lección, se convertirá en un científico geoespacial que trabaja con el Departamento Forestal de Montana para analizar los daños registrados en el Glacier National Park. Primero comparará las imágenes de Landsat 8 del antes y el después de los incendios. A continuación, cambiará la combinación de bandas de la imagen posterior a los incendios para destacar las áreas quemadas y hacer una valoración cualitativa. Después, cuantificará esa valoración calculando un índice de calcinación normalizado (un coeficiente diseñado para realzar las áreas quemadas) en las imágenes. Por último, creará una clase de entidad para representar el área quemada, calcular su superficie en acres y publicarla en ArcGIS Online con el fin de compartirla con el departamento.