CLASIFICACION de CUBIERTAS con IDRISI

Clasificación de Cubiertas con IDRISI
CLASIFICACION de
CUBIERTAS con IDRISI
Ignacio Alonso Fernández-Coppel
Area de Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría.
Eliecer Herrero Llórente
Area de Dasometría y Paisajismo
Departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal
Escuela Técnica Superior de Ingeniarais Agrarias. Palencia.
UNIVERSIDAD DE VALLADOLID
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Clasificación de Cubiertas con IDRISI
0. - INDICE
0. - INDICE .........................................................................................................................................1
1. - CLASIFICACION SUPERVISADA ..........................................................................................2
1.1 IDENTIFICACION DE LAS ZONAS DE ENTRENAMIENTO .................................... 3
1.2 EXTRACCION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES.................................................... 6
1.3 COMPARACION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES ................................................ 8
1.4 EMPLEO DE CLASIFICADORES............................................................................ 11
1.4.1 CLASIFICADOR POR MINIMA DISTANCIA (mindist) ...................................11
1.4.2 CLASIFICADOR POR MAXIMA PROBABILIDAD (maxlike) ......................... 13
1.4.3 CLASIFICADOR POR PARALELEPIPEDOS (piped)............................................ 14
2. - CLASIFICACION NO SUPERVISADA .................................................................................15
SOFTWARE EMPLEADO..............................................................................................................21
BIBLIOGRAFIA ................................................................................................................................21
NOTAS..............................................................................................................................................21
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Clasificación de Cubiertas con IDRISI
1. - CLASIFICACION SUPERVISADA
El proceso para realizar una clasificación supervisada es el siguiente:
1. - Localizar zonas representativas de cada tipo de cubierta que puedan ser
identificadas en la imagen (denominadas zonas de entrenamiento).
2. - Digitalizar polígonos alrededor de cada zona de entrenamiento, asignando
un único identificador a cada tipo de cubierta.
3. - Analizar los pixeles dentro de cada zona de entrenamiento y crear curvas
de respuesta espectral (firma espectral) para cada tipo de cubierta.
4. - Clasificar la imagen entera comparando la firma de cada uno de los pixeles
con cada una de las curvas de respuesta espectral conocidas, y asignando ese pixel al
tipo de cubierta que tiene una firma espectral similar.
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1.1 IDENTIFICACION DE LAS ZONAS DE ENTRENAMIENTO
Nosotros vamos a clasificar la imagen correspondiente a la zona de los embalses
(Camporredondo) en el norte de Palencia, para ello emplearemos la combinación RGB
falso color bandas -2,3,4-.Con ayuda de esta imagen identificaremos cada uno de los
tipos de cubiertas existentes ya estas les asignaremos un único identificador; y
seleccionaremos dentro de cada cubierta una o más zonas en la imagen.
A/ Crea una lista de todos los tipos de cubiertas que identificas en la imagen,
asigna un solo identificador para cada cubierta. Las zonas de entrenamiento se pueden
digitalizar en cualquier orden pero los números de los identificadores han de ir
seguidos, de manera Que si tu tienes seis tipos de cubiertas diferentes tus
identificadores irán del 1 al 6.
Cubierta
Agua (embalse)
Suelo desnudo
Coníferas
Frondosas
Praderas
Matorral
Identificador
1
2
3
4
5
6
b/ Visualiza la imagen en falso color -2,3,4- (o si prefieres una vez que conoces
los tipos de cubiertas visua1iza la imagen CAMP04 con paleta de Gris 256). Utiliza el
icono que te permite digitalizar sobre la pantalla, para dibujar polígonos alrededor de
tus zonas de entrenamiento. Esto se realiza de la siguiente manera:
Realiza un zoom sobre la cubierta elegida (p.e. el agua).
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Luego selecciona el icono para crear los vectores:
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Crea un fichero vector llamado ZONAS, escoge crear polígonos, e introduce el
identificador que tú escogiste para el agua.
Ahora te aparecerá un cursor. Muévelo al punto de inicio de tu zona de
entrenamiento y presiona el botón de la izquierda del ratón. Luego mueve el cursor al
próximo punto a lo largo de los lími tes de la zona y presiona el botón izquierdo de
nuevo (verás como una línea se va formando). Los polígonos de las zonas de
entrenamiento deberán encerrar un área homogénea de cada tipo de cubierta, por lo
tanto hay que evitar que la línea encierre otro tipo de cubierta que no sea el agua.
Continua digitalizando hasta que te encuentres justo antes de terminar los límites de
tu polígono y luego presiona el botón derecho del ratón. De esta manera terminas de
digitalizar la zona de entrenamiento y te aseguras que los limites del polígono cierran
perfectamente.
Si has cometido un error y no quieres salvar este polígono selecciona el icono de
borrado:
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Este icono borrara la ultima zona de entrenamiento que tú has digitalizado.
Para la próxima zona de entrenamiento, selecciona de nuevo el icono de
digitalizar sobre la pantalla. El programa te preguntará por un identificador para esta
nueva zona. Introduce el mismo identificador si tu quieres digitalizar otro polígono
alrededor del mismo tipo de cubierta. De no ser así introduce un nuevo identificador.
c/ Continua hasta que tengas digitalizando todas las zonas de entrenamiento
para cada uno de los diferentes tipos de cubierta. Luego selecciona el siguiente icono:
Este icono salva el fichero vector ZONAS y luego lo visualiza en la imagen que
estamos marcando las zonas de entrenamiento.
El numero de pixeles que deben de ser marcados en cada zona de entrenamiento
varían en función del tipo de cobertura que se esta designando, recomendándose:
minimo : 6n
ideal : 10n
Siendo n el numero de bandas que tiene el sensor.
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1.2 EXTRACCION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES
El tercer paso en el proceso es crear el fichero de firmas espectrales (curvas
de respuesta espectral). El fichero de firmas contiene la información estadística
acerca de los valores de reflectancia de los pixeles incluidos dentro de cada conjunto
de zonas de entrenamiento para cada tipo de cubierta
Utiliza el módulo MAKESIG, dentro del menú de análisis de imágenes.
Escoge el tipo de fichero que tiene las zonas de entrenamiento, en nuestro caso
vector, fichero de las zonas de entrenamiento que hemos creado anteriormente, y da
el nombre de tu fichero vector (ZONAS). Indica que siete bandas de una imagen van a
ser procesadas y automáticamente aparecerán siete casillas en la pantalla. Escoje los
nombres de las bandas que tu quieres analizar: CAMPO1, CAMPO2, CAMPO3, CAMP04,
CAMPOS, CAMP06 y CAMPO7. Después escoge continuar, e introduce cada uno de los
nombres de las categorías de cubiertas del suelo en las casillas de entrada con sus
propios identificadores, en orden ascendente.
Estos nombres de las categorías de cubiertas del suelo se emplearan como
nombres de ficheros de firmas, por lo tanto deben seguir las nombres del sistema
operativo MS-DOS (p.e. que tengan 8 caracteres o menos).
Utiliza LIST en el menú de ficheros para ver tus ficheros de firmas, y
comprueba que todos ellos fueron creados. Si te has olvidado alguno repite el proceso
descrito anteriormente y crea un nuevo fichero vector de zonas de entrenamiento y
emplea MAKESIG de nuevo, únicamente con la categoría que te has olvidado. Si
realizas esta opción crea un nuevo fichero de vectores, dándole otro nombre.
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Los ficheros con terminación *.SPF y los terminados en *.SIG, contienen la
información estadística de la firma espectral, su localización, los máximos y los
mínimos encontrados en los recintos, puntos o líneas que componen la zona de
entrenamiento.
Los ficheros Zonas.DOC y Zonas.DVC contienen los vectores de la zona de
entrenamiento marcada.
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1.3 COMPARACION DE LAS FIRMAS ESPECTRALES
Emplea SIGCOMP desde el menú de análisis de imágenes escoge ver él numero
de ficheros de firmas que creaste, escribe sus nombres y escoge visualizar sus
valores medios.
Plantéate las siguientes preguntas a la vista de los valores medios de las firmas
espectrales:
¿Cuál de las 7 bandas diferencia mejor la vegetación?.
¿Cuál de las siete bandas crea mas confusión a la hora de distinguir
cubiertas?
Emplea de nuevo SIGCOMP pero esta vez escoge ver solo dos firmas, introduce
sus nombres e indica que quieres ver sus valores máximos, mínimos y medios. Analiza si
puede existir confusión para diferenciar ambos tipos de cubiertas.
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-¿Cuál de los dos tipos de firmas tiene más variación en sus valores de
retlectancia dentro de todas las bandas? ;.
Vamos a aprender algo más acerca de los ficheros de firmas. Utiliza el módulo
EDITSIG desde el menú de análisis de imágenes. Escoge editar uno de los ficheros de
firmas espectrales y ver el histograma de CAMPO1. Si tu ves que tu firma espectral
posee una distribución de tipo normal (gauss), nos puede sugerir que hemos
seleccionado un conjunto de pixeles homogéneos que representan a dicha firma. Si la
firma posee una estructura bimodal (existen dos picos), puede significar que dos tipos
de cubiertas, con un único modelo de respuesta espectral, han sido incluidas en la
misma zona de entrenamiento. Otros extremos que veamos que no pertenecen a la
curva principal, nos pueden indicar que nuestras zonas de entrenamiento no son
homogéneas.
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Ejemplo de curva normal:
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Ejemplo de curva bimodal:
Para la misma firma espectral que has elegido visualiza los histogramas, en
orden, de cada una de las bandas. Date cuenta de como cambian los valores de
reflectancia a través de las bandas. Emplea EDITSIG de nuevo, y escoge editar alguna
de las otras firmas espectrales. Analiza los resultados.
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1.4 EMPLEO DE CLASIFICADORES
El cuarto y último paso del proceso, consiste en comparar el valor de cada uno
de los pixeles de nuestra imagen en cada una de las siete bandas, con cada uno de los
ficheros de firmas que hemos creado. El pixel es luego asignado al tipo de cubierta
que tiene una firma similar. Las técnicas estadísticas que realizan este proceso se
denominan clasificadores; a continuación vamos a crear imágenes clasificadas con los
tres tipos de clasificadores de los que dispone IDRISI.
1.4.1 CLASIFICADOR POR MINIMA DISTANCIA (mindist)
El primer clasificador es el de "mínima distancia". Este clasificador calcula la
distancia de los valores de reflectancia de los pixeles a la curva espectral de cada uno
de los ficheros de firmas, y luego el asigna el pixel a la categoría más cercana a la
media. Existen dos formas de calcular la distancia con este clasificador: .
- El primero calcula la distancia Euclidea o directa
- El segundo calcula la distancia normalizada en función del menor numero de
desviaciones estándar.
Para emplear el clasificador de mínima distancia selecciona el modulo
MINDIST e indica el número de todas las firmas espectrales que has creado, escoge
la opción Euclidea o "RAW", y calcula infinitas distancias. Llama al fichero de salida
MIN-1 e introduce los nombres de tus ficheros de firmas:
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Continua a la próxima ventana de diálogo y mantén todas las bandas
seleccionadas para el análisis:
Visualiza MIN-1 con la leyenda y la paleta cualitativa de 16 colores, (QUAL16).
Vamos a emplear de nuevo MINDIST pero esta vez vamos a escoger la opción
de distancia normalizada, introduce como unidades la desviación estándar normalizada
y llama al resultado MIN-2. Visualiza la imagen resultante de igual manera que la
anterior.
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1.4.2 CLASIFICADOR POR MAXIMA PROBABILIDAD (maxlike)
El próximo clasificador que emplearemos es el de máxima probabilidad. Este
clasificador evalúa, en función de La teoría estadística Bayes. La probabilidad de que
un pixel dado pueda pertenecer a una categoría, y clasifica el pixel a La categoría con
La mayor probabilidad de Pertenecer a el.
Emplea el módulo MAXLIKE. Indica las firmas espectrales que serán
clasificadas e introduce sus nombres. Escoge clasificar todos los pixeles, y elige dar
un peso igual (p.e., tener igual probabilidad) a cada clase. Llama al resultado MAX.
El método de máxima probabilidad es el más lento de las técnicas, pero si las
zonas de entrenamiento están bien elegidas es el más exacto. Visualiza MAX con una
leyenda.
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1.4.3 CLASIFICADOR POR PARALELEPIPEDOS (piped)
Finalmente, vamos a ver el clasificador de paralelepípedos. Este clasificador
crea "cajas" (paralelepípedos) alrededor de los valores de reflectancia máximo y
mínimo dentro de las zonas de entrenamiento. Si un pixel dado cae dentro de la "caja",
es asignado a esa categoría. Es el clasificador más rápido, pero es sin embargo el que
realiza las clasificaciones más incorrectas.
Utiliza el módulo PIPED e introduce siempre los nombres de todas las firmas
espectrales, llama al resultado PIPEORIG y visualiza con una leyenda y la paleta
cualitativa de 16 colores.
Luego emplea EDITSIG para redefinir los valores mínimo y máximo para cada
firma, eliminando los valores extremos de cada una de las firmas espectrales. El
módulo EDITSIG se utiliza frecuentemente junto al clasificador paralelepípedo, ya
que este método de clasificación es muy sensible a los valores extremos, mínimo y
máximo, registrados en cada una de las firmas espectrales. (Ten en cuenta que
EDITSIG calcula las estadísticas de las firmas espectrales después de editarlas. Si
vas a emplear cualquiera de los otros clasificadores más tarde, utiliza de nuevo
EDITSIG para recalcular los valores mínimo y máximo).
Compara cada una de las clasificaciones que has creado: MAX, RAW, MIN-1,
MIN-2, PIPEORIG y PIPEEDIT, para determinar cual es el clasificador que mejor
determina las coberturas analizadas.
Como nota final, considera lo siguiente. Si tus zonas de entrenamiento son muy
buenas, el clasificador de máxima probabilidad debería producir el mejor resultado.
Sin embargo cuando las zonas de entrenamiento no están bien definidas los resultados
que ofrece son muy pobres. En estos casos el clasificador de mínima distancia con la
opción de distancia normalizada ofrece mucho mejor resultado. El clasificador
paralelepípedo raramente funciona bien, y se ha incluido aquí con fines didácticos.
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2. - CLASIFICACION NO SUPERVISADA
Dentro del análisis entre los valores digitales entre las bandas existe un análisis
bidimensional, tridimensional o n-dimensional entre las respuestas del sensor.
Si comparamos los niveles digitales entre 2 bandas, bidimensional, en este caso
entre la banda 3 y la banda 4 de la imagen LANDSAT, y disponemos estos valores en
un sistema cartesiano, se crea el llamado “escatergrama”:
En el que se representa el nivel digital de cada una de las bandas en los ejes x e
y , y en color el histograma de frecuencias.
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Este análisis crea una serie de formas especificas dependiendo del contenido
de la imagen y la relación entre bandas mostrada:
Estos escatergramas pueden ser empleados para hacer clasificación
supervisada en otros programas al importar sobre ellos “regiones de interés”, zonas
de entrenamiento, y volcar sobre la imagen la importación de las zonas de
entrenamiento, buscando sobre la imagen las respuestas espectrales de las zonas de
entrenamiento y localizando áreas de igual respuesta.
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El análisis tridimensional consiste en el análisis a la vez de los niveles digitales
de la imagen dispuestos en un sistema tridimensional:
La clasificación no supervisada consiste en la clasificación de la imagen por
métodos estadísticos, en los que se agrupan en conglomerados las distintas coberturas
del terreno.
El modulo que activa la clasificación no supervisada en Idrisi es el modulo
“CLUSTER”.
El modulo cluster únicamente actúa sobre imágenes compuestas, previamente
tratadas con “COMPOSIT”, recomendándose un tratamiento previo de la imagen con
una saturación lineal del histograma, obteniéndose resultados ideales con una
saturación entre el 1 y el 2.5%:
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La división de los conglomerados se realiza por el método de “PICOS”,
consistente en la división de los mismos en función de los picos existentes en el
histograma, generándose una clase por pico y dividiéndose las clases en el punto medio
entre cada dos picos:
El modulo “CLUSTER” solicita el nombre de la imagen compuesta, el numero de
conglomerados a crear, el nombre de la imagen a crear, y opcionalmente el
tratamiento fino del histograma (recomendado).
El modulo cluster es por tanto un análisis tridimensional, ya que en la creación
del histograma que interviene en la creación de los conglomerados y el estudio de los
picos existentes en el, intervienen los niveles digitales de tres bandas.
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Con dos cluster:
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Con cinco cluster:
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Con diez cluster:
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Con quince cluster:
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SOFTWARE EMPLEADO
Idrisi for Windows
ENVI 3.0
ERMAPPER 6.1
Snap it
MGI Photosuite 8.06A
WORD (OFICCE)
BIBLIOGRAFIA
NOTAS
Si detecta la existencia en esta publicación de una imagen o contenido que no
debiera estar publicado por pertenecer a otro autor, comuníquelo a Ignacio Alonso
Fernández-Coppel y será retirada inmediatamente.
Ruego a los usuarios y lectores, con objeto de mejorar la publicación,
comuniquen al autor los errores, comentarios, sugerencias, dudas, aclaraciones y en
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Ultima Revisión: Diciembre de 2001
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