ER Mapper Tutorial en español.pdf

30 September 1998

Pacific Region Office:Earth Resource MappingLevel 287 Colin StreetWest PerthWestern Australia 6005Telephone:+61 8 9388-2900Facsimile: +61 8 9388-2901

European Region Office:Earth Resource MappingBlenheim HouseCrabtree Office VillageEversley Way, EghamSurrey, TW20 8RY, UKTelephone: +44 1784 430-691Facsimile: +44 1784 430-692

Americas Region Office:Earth Resource Mapping

4370 La Jolla Village DriveSuite 900

San Diego, CA92122-1253, USA

Telephone: +1 619 558-4709Facsimile: +1 619 558-2657

ER MapperHelping people manage the earth

ER Mapper Tutorial

Traducción al Castellano: Juan Carlos Gómez y Esteban José Gobbo. Facultad de Ciencias Naturales y Museo,

15 de Junio de 2002

Universidad Nacional de La Plata, Argentina.PGW S.A. - Earth Resources Mapping, Latin America

El software y la documentación ER Mapper y ER Storage es propiedad deEarth Resource Mapping Pty Ltd.

Copyright © 1988, 1989, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998Earth Resource Mapping Pty Ltd

Todos los derechos reservados. Ninguna parte de este trabajo cubierto por losderechos de autor pueden ser reproducidos de manera alguna o por cualquier medio- gráfico, electrónico, o mecánico - incluyendo fotocopiado, grabado, grabado encinta, o almacenado en un sistema de recuperación de información, sin la previaautorización escrita del propietario de los derechos de autor.

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Revisión Histórica

Revisión Fecha Comentarios

β 19 de Febrero de 1990 Versión Beta Australiana

β2 6 de Abril de 1990 Versión Beta U.S.

1.0 1 de Mayo de 1990 Versión 1.0

1.1 9 de Julio de 1990 Actualización 1.1

1.2 21 de Septiembre de 1990 Actualización 1.2

2.0 10 de Enero de 1991 Versión 2.0

3.0 22 de Noviembre de 1991 Versión 3.0

3.1 20 de Mayo de 1992 Actualización 3.1

3.2 26 de Agosto de 1992 Actualización 3.2

4.0 15 de Enero de 1993 Versión 4.0

4.1 25 de Octubre de 1993 Actualización 4.1

4.1a 4 de Febrero de 1994 Actualización 4.1a

4.2 18 de Octubre de 1994 Actualización 4.2

5.0 30 de Junio de 1995 Versión 5.0

6.0 30 de Septiembre de 1998 Versión 6.0

Resumen de contenidosAcerca de este manual xv

1 Introducción a ER Mapper 172 Fundamento de interface de usuario 313 Creando un algoritmo 494 Trabajando con capas de datos 675 Visulaizando valores de datos de imagen 836 Realce de contraste 977 Algoritmos de Revestimiento-color 1218 Algoritmos HSI 1379 Usando filtros espaciales 15510 Usando Fórmulas 17111 Geovinculación de Imágenes 18912 Escribiendo imágenes al disco 20913 Datasets Virtuales 21714 Visualización en perspectiva 3D 24115 Componiendo mapas 26316 Capas temáticas raster 28717 Creando mosaicos imagen 30718 Clasificación no Supervisada 33319 Clasificación Supervisada 34720 Conversión de raster a vector 36721 Datos vectoriales y tabulares 37922 Grillado 38723 Contornos 40524 Creando Tablas de Referencia 41325 Geocodificación de Imagen 42326 Ortorectificación de imagen 439

Tutorial ER Mapper v

Resumen de Contenidos

A Configuración del Sistema 469B Textos de Referencia 473

Indice 475

vi Tutorial ER Mapper

Tabla de ContenidosRevisión Histórica iii

Acerca de este manual xvContenido de los capítulos xvConfigurar las imágenes de práctica xviConvenciones Tipográficas xvi

1 Introduction to ER Mapper 17Conceptos sobre el procesamiento de imágenes 17Aplicaciones del procesamiento de imágenes 19Procesamiento de imágenes tradicional 19Procesamiento de imagen con ER Mapper 20Tareas en el procesamiento de imágenes 22Asistentes de ER Mapper 28Diseñando sus propios Asistentes 30

2 Fundamento de interface de usuario 29Componentes de la interface de usuario 29Ejercicios de manejo 361: Usando menúes y barras de herramientas 362: Abriendo ventanas y algoritmos 383: Cambiar el tamaño de las ventanas y relizar zomms/paneos 39

Tutorial ER Mapper vii

Trabajo

Contenidos

4: Manejar múltiples ventanas imagen 43

3 Creando un algoritmo 45El concepto de algoritmo 45La ventana algoritmo 47Ejercicios de manejo 501: Cargando y desplegando imágenes 512: Procesando la imagen 533: Etiquetando y salvando algoritmos 554: Volviendo a cargar y visualizar el algoritmo 575: Viendo la imagen en perspectiva 3D 59

4 Trabajando con capas de datos 61Acerca de las Capas de datos 61Acerca de los modos color 62Acerca de las capas de datos 63Ejercicios de manejo 661: Encendiendo y apagando capas 672: Cargando datos en las capas 693: Añadiendo y cambiando capas 71

5 Visualizando valores de datos de imagen 75Acerca de la Visualización de valores de imagen 75Ejercicios de manejo 761: Visualizando valores y firmas espectrales 762: Visualizando ubicación y distancias 793: Visualizar perfiles transversales 804: Visualizar gráficos de dispersión de imágenes 83

6 Realce de contraste 87Acerca del realce de contraste 87Ejercicios de manejo 901: Ver el histograma de la imagen 902: Usar una transformación lineal 923: Resaltar rasgos 954: Modificar datos y rangos del despliegue 98

viii Tutorial ER Mapper

Contenidos

5: Usar opciones automáticas de transformación 1006: Trabajar con transformaciones múltiples 1047: Usar estiramiento de contraste automático 106

7 Algoritmos de Revestimiento-color 109Acerca del Drapeado color 110Ejercicios de manejo 1111: Usar el sombreado para destacar estructuras 1122: Drapeado de color sobre la imagen 1163: Drapear datos de amplitud en color 1194: Guardar el algoritmo de Drapeado color 121

8 Algoritmos HSI 123Acerca del Sistema Color HSI 123Modo Color HSI 124Ejercicios de manejo 1251: Creando la imagen de relieve sombreado 1262: Adicionando datos en las capas Matíz y Saturación 1283: Guardando el algoritmo colordrape HSI 1334: Convirtiendo una imagen RGB a HSI 135

9 Usando Filtros Espaciales 139Acerca del filtrado espacial 139Ejercicios de manejo 1421: Adicionando filtros a la imagen 1422: Generando imágenes de pendiente y aspecto 1463: Adicionando filtros a capas múltiples 1484: Usando filtros secuenciales múltiples 150

10 Usando Fórmulas 153Acerca del procesamiento de fórmulas 153Ejercicios de manejo 1561: Ingresando y testeando una fórmula 1572: Creando una fórmula de corte 1593: Creando y salvando una fórmula 1614: Creando una fórmula poligonal máscara 163

Tutorial ER Mapper ix

Contenidos

5: Generando componentes principales 166

11 Geovinculación de Imágenes 169Acerca del Geoposicionamiento 169Acerca de la Geovinculación 170Ejercicios de manejo 1711: Geoposicionando imágenes 1722: Vinculando ventanas a extensiones comunes 1753: Vinculando ventanas a la pantalla 1774: Usando el modo Overview Zoom 1815: Usando el modo Overview Roam 184

12 Escribiendo imágenes al disco 187Acerca de escribir imágenes al disco 187Ejercicios de manejo 1881: Escribiendo una imagen al disco 188

13 Datasets Virtuales 195Acerca de los datasets virtuales 195Ejercicios de manejo 1961: Creando un VDS Tasseled Cap 1962: Creando un mosaico virtual 2023: Creando una imagen VDS múltiple 2044: Creando un VDS ajustado por niebla 210

14 Visualización en perspectiva 3D 217Visión en perspectiva 218Ejercicios de manejo 2191: Visualización básica 3D 2192: Vuelo básico 3D 2283: Puntero de análisis en 3D 2314: Visualizando superficies múltiples en 3D 231

15 Componiendo mapas 237Acerca de la composición de mapa 237Ejercicios de manejo 2381: Configurando la página 239

x Tutorial ER Mapper

Contenidos

2: Definiendo objetos de anotación 2463: Definiendo objetos de mapa 253

16 Capas temáticas raster 259Acerca de las capas temáticas 259Ejercicios de manejo 2601: Capas de umbral simples 2602: Capas de color translúcido 2643: Capas superpuestas de pendientes y de aspecto 2674: Desplegar algoritmos en varias superficies y aplicando transparencias 2725: Superposición de regiones en los gráficos de dispersión 273

17 Creando mosaicos imagen 277Acerca de crear mosaicos 277Ejercicios de manejo 2791: Creando un mosaico imagen en escala de grises 2792: Creando un mosaico imagen RGB 2843: Balance de color del mosaico 2864: Creando manualmente un mosaico imagen en escala de grises 2885: Creando un mosaico RGB manualmente 2936: Usando el ajuste de histograma 2977: Usando el atenuamiento de sutura de mosaico 299

18 Clasificación no Supervisada 301Acerca de la clasificación no supervisada 301Ejercicios de manejo 3021: Agrupando los datos de la imagen 3032: Asignando colores y nombres a las clases 3053: Superponiendo resultados de clasificación 310

19 Clasificación Supervisada 313Acerca de la clasificación supervisada 313Ejercicios de manejo 3151: Definiendo regiones de instrucción 3152: Ver las estadísticas de instrucción 3243: Clasificando la imagen 328

Tutorial ER Mapper xi

Contenidos

20 Conversión de raster a vector 331Acerca de la conversión de raster a vector 331Ejercicios de manejo 3321: Vectorizar un rasgo 3322: Vectorización de una imagen binaria 337

21 Datos vectoriales y tabulares 341Acerca de datos vectoriales y Vínculos Dinámicos 341Ejercicios de manejo 3421: Superponiendo datos vectoriales 3422: Superponiendo datos tabulares 3443: Superponiendo datos vectoriales GIS 345

22 Grillado 347Creando una imagen raster grillada 348Ejercicios de manejo 3481: Crear una imagen grillada a partir de un archivo de texto 3482: Crear una imagen grillada usando minima curvatura 358

23 Contornos 365Adicionando y configurando una capa de contornos 365Ejercicios de manejo 3661: Dibujar contornos sobre una imagen 366

24 Creando Tablas de Referencia 373Acerca de las Tablas de Referencia 373Seleccionar una Tabla de Referencia 373Crear una nueva Tabla Linear Color de Referencia374Ejercicios de manejo 3751: Creando una tabla de referencia bicolor 3752: Creando una tabla de referencia multicolor 3783: Creando una tabla de referencia combinación multicolor y escala de grises 380

25 Geocodificación de Imagen 383Acerca de la Geocodificación de Imagen 383Ejercicios de manejo 385

xii Tutorial ER Mapper

Contenidos

1: Seleccionar puntos de control de suelo 3862: Realizar la rectificación de la imagen 3953: Evaluar la registración de imagen 396

26 Ortorectificación de Imagen 399Acerca de la ortorectificación 399Ejercicios de manejo 4011: Ortorectificar una foto aérea utilizando GCP 4012: Ortorectificar una foto aérea utilizando Orientación Exterior 421

A Configuración del Sistema 4271: Instalación de las imágenes ejemplos y algoritmos 4272: Copiar archivos al directorio ‘tutorial’ 429

B Textos de Referencia 431

Indice 433

Tutorial ER Mapper xiii

Contenidos

xiv Tutorial ER Mapper

Acerca de este manualEste manual fue pensado para iniciarlo en el aprendizaje y uso de ER Mapper. Provee lecciones simples paso-a-paso que dan práctica en el uso de las funciones básicas del software, y tambien en el uso de las más avanzadas. Por favor antes de comenzar lea la importante información siguiente.

• Contenido de los capítulos

• Configurar las imágenes de práctica

• Convenciones tipográficas utilizadas en este documento

Este manual no fue pensado para cubrir todas las funciones de ER Mapper en profundidad. Por favor ver la Guía de Usuario de ER Mapper y otros manuales para imformación más detallada cuando sea necesario.

Nota: Los ejercicios de manejo en este texto requieren que las imágenes de ejemplo y algoritmos provistos en el CD-ROM de ER Mapper estén instalados y accesibles. Por favor ver el Apéndice A “Configuración del sistema” en este manual para más información.

Contenido de los capítulosLos capítulos en este manual dan una basta experiencia práctica en el uso del software ER Mapper a través de una serie de lecciones especialmente diseñadas. La mayoría de las lecciones tienen dos secciones básicas:

• una visión global de los conceptos claves

Tutorial ER Mapper xv

Acerca de este manual Configurar las imágenes de práctica

• una serie de ejercicios de manejo paso-a-paso

Se recomienda que se comience por el principio y se continue a lo largo de los capítulos en orden porque los últimos capítulos se realizaron en base a conceptos aprendidos en los primeros. De cualquier manera, cada capítulo es independiente de los otros, por lo que se puede ver un capítulo específico en cualquier momento para una rápida consulta de procedimiento o para refrescar los conocimientos.

El énfasis de este manual es aprender y utilizar el software ER Mapper, no enseñar conceptos sobre percepción remota y sus aplicaciones. Para información más detallada sobre los principios del procesamiento de imágenes o percepción remota en aplicaciones específicas, por favor ver el Manual de Aplicaciones ER Mapper, o cualquiera de los textos disponibles (algunos ejemplos son listados en este manual en el Apéndice B “Textos de Referencia”).

Configurar las imágenes de prácticaLos ejercicios en este manual asumen que ER Mapper está instalado y tiene licencia, y que se utilizará el directorio de ER Mapper por defecto ‘tutorial’ para salvar los algoritmos de proceso y otros archivos durante las lecciones. Además, algunos capítulos requieren que las copias de los archivos de imágenes de ejemplo de ER Mapper estén ubicadas en el directorio ‘tutorial’. Para información sobre la configuración del sistema para estos ejercicios, por favor ver en este libro el Apéndice A “Configuración del sistema”.

Convenciones Tipográficas Las siguientes convenciones tipográficas son utilizadas a lo largo de este documento:

• Los menúes de ER Mapper, nombres de botones y nombres de cuadros de diálogos están impresos en tipo Helvetica negrita, por ejemplo:

“Seleccionar Print desde el menu File para abrir el cuadro de diálogo Print.”

• Cuando se designe clickear el mouse sobre un botón icono en la interface de usuario, tanto el botón como su nombre formal son indicados en el texto. Por ejemplo:

“Clickear en el botón Open Transform editor .”

• El texto a ser tipeado en los campos de texto de los cuadros de diálogos es mostrado en tipografía Courier negrita, por ejemplo: “Tipear vegetation_index en el campo de texto”.

xvi Tutorial ER Mapper

1Introducción a

ER MapperEste capítulo brinda una breve visión de los conceptos generales sobre procesamiento de imágenes , el tipo de información que puede procesar y las aplicaciones típicas de ER Mapper en las ciencias de la tierra. También brinda una visión general del funcionamiento del software ER Mapper y las ventajas que proporciona respecto a otros sistemas de procesamiento de imágenes.

Conceptos sobre el procesamiento de imágenes

El término procesamiento digital de imágenes se refiere al uso de una computadora para manipular los datos de imágenes almacenados en un formato digital. El objetivo del procesamiento de imágenes aplicado a las ciencias de la tierra es el de realzar los datos geográficos en un formato digital para hacerlos más significativos para el usuario, extraer información cuantitativa y resolver problemas.

Una imagen digital es almacenada como un arreglo bidimensional (o grilla) de pequeñas áreas llamadas pixels (picture x elements), y cada pixel corresponde espacialmente a un area de la superficie terrestre. Este arreglo o grilla es también

Tutorial ER Mapper 17

Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Conceptos sobre el procesamiento de imágenes

llamado raster, por lo tanto los datos de imágenes son a menudo llamados datos raster. El dato raster está ordenado en filas horizontales llamadas líneas, columnas verticales llamadas muestras. Cada pixel en la imagen raster está representado por un número digital (o ND).

Esta imagen de NDs puede representar diferentes tipos de datos dependiendo de la fuente de datos. Para datos satelitales tales como Landsat y SPOT, los NDs representan la intensidad de energía reflejada en longitudes de onda visible, infrarrojo y otras. Para datos de imágenes de radar (Synthetic Aperture Radar - SAR), los NDs representan la potencia del pulso de radar que retorna a la antena. Para modelos de terreno digitales (MTDs), los NDs representan la elevación del terreno. Independientemente de cual es la fuente, todos estos tipos de datos pueden ser almacenados en un formato raster.

Aplicando transformaciones matemáticas a los números digitales, ER Mapper puede resaltar datos de la imagen y extraer información sutil que sería imposible utilizando técnicas tradicionales de interpretación manual. Por tal motivo el procesamiento de imágenes se ha vuelto una herramienta importante para todo tipo de aplicaciones de las ciencias de la tierra. Los ejercicios en este manual proveen muchos ejemplos que ilustran como el procesamiento de imágenes es usado típicamente para realzar datos de la imagen y extraer información.

Muchos datasets de imágenes poseen múltiples bandas (o capas) de datos cubriendo la misma área geográfica, cada una conteniendo un tipo diferente de información. Por ejemplo, una imagen satelital SPOT HRV-XS tiene tres bandas de datos, cada una registrando reflexiones de la superficie terrestre en longitudes de onda de luz diferentes. Como en cada banda se registran reflexiones de una parte distinta del espectro, este dato es a menudo llamado dato multiespectral. Muchas técnicas potentes de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas para combinar varias bandas desde las imágenes multiespectrales para resaltar tipos de

columnas(muestras)

filas(líneas)

celdas individuales o pixels en la grilla raster

18 Tutorial ER Mapper

Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Aplicaciones del procesamiento de imágenes.

información específicas de las ciencias de la tierra como abundancia de vegetación, parámetros de calidad de agua, o los tipos de minerales presentes en la superficie terrestre.

Aplicaciones del procesamiento de imágenes.El procesamiento de imágenes se ha transformado en una importante herramienta para una amplia gama de mapeos en las ciencias de la tierra, análisis y modelado de aplicaciones. A continuación se detallan solo algunas de las muchas aplicaciones para las cuales se utiliza comunmente el procesamiento de imágenes:

• mapeo y detección de cambios de usos y cubierta de la tierra

• asesoramiento agrícola y monitoreo

• manejo de los recursos costeros y marinos

• exploración minera

• exploración de petróleo y gas

• manejo de recursos forestales

• planeamiento urbano y detección de cambios

• planeamiento y asentamiento de telecomunicaciones

• oceanografía física

• mapeo geológico y topográfico

• detección y mapeo de témpanos

Procesamiento de imágenes tradicional.El procesamiento de imágenes fue desarrollado en su comienzos, en enormes centrales de computadoras en los ‘60 para procesar imágenes desde los satélites planetarios. Para procesar una imagen, se especificaba el nombre de la fila a procesar, el tipo de operación deseada, luego se esperaba que el sistema procesara el dato y escriba los resultados en una nueva fila de imagen en el disco (como se muestra en el diagrama de abajo). Luego se usaba un programa diferente para ver la fila y evaluar los resultados.

RASTERFILE1

RASTERFILE2

procesamiento de imágenes


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Procesamiento de imagen con ER Mapper

Con los sistemas tradicionales, los cambios resultantes del procesamiento de imágenes son salvados en una fila raster separada.

Con la instalación de poderosas estaciones de trabajo en los ‘80, el procesamiento de grandes imágenes puede ahora ser desarrollado en oficina. Sorprendentemente, casi todos los productos del procesamiento de imágenes del mercado hoy son diseñados en torno a la modalidad “disco a disco” de los ‘60. Esto significa que para desarrollar un proceso que requiere muchos pasos, se necesita generar un archivo intermedio en el disco por cada paso. Solamente cuando la última fila es creada se pueden ver los resultados deseados. Esto puede consumir enormes cantidades de tiempo y de espacio de disco y si el resultado no es el esperado, se debe a menudo comenzar todo nuevamente.

Procesamiento de imagen con ER MapperReconociendo las restricciones referidas al software de procesamiento tradicional de imágenes, los creadores de ER Mapper desarrollaron una nueva técnica. En lugar de escribir una fila a un disco para cada paso del procesamiento, ER Mapper le permite combinar muchas operaciones de procesamiento dentro de un único paso y mostrar los resultados directamente en su pantalla en tiempo-real. (En la mayoría de los casos, copias no procesadas de datos originales son escritas en el disco a menos que no se desee). El conjunto de pasos del procesamiento que se aplica a los datos es llamado “algoritmo”en ER Mapper.

Con ER Mapper, se guarda solamene una descripción de los pasos del procesamiento que se desea aplicar a los datos (el algoritmo), no copias procesadas por separado del archivo raster original. Almacenando los pasos del procesamiento separadamente de los datos actuales, el procesamiento de imágenes se realiza más rápidamente, más fácil de aprender y más interactivo. Si es requerido, se puede salvar las imágenes procesadas en diferentes formatos incluyendo ER Mapper Raster Dataset (.ers).

En ER Mapper los algoritmos pueden ser usados para una visualización simple del datos, o para procesamientos y operaciones de modelado complejas involucrando muchas imágenes, transformaciones de datos y superposiciones de otros tipos de datos. Los ejemplos más comunes de las operaciones de procesamiento de imágenes que resultan más fáciles usando algoritmos incluyen la fusión de imagen

IMAGENDESPLEGA-

procesando un “algoritmo”- fórmulas (ratios, PCs etc.)- filtros (suavizado, anguloso, etc.)- contraste / brlllo- más DA

FILARASTER


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Procesamiento de imagen con ER Mapper

(fusión del dato), mosaicado de imagen y cualquier tipo de transformación matemática tal como relación de bandas, componentes principales, transformaciones Tasseled Cap y otras.

Los algoritmos diseñados también le permiten a ER Mapper manipular la próxima generación de imágenes de satélites de alta resolución mucho más eficientemente que los sistemas tradicionales. Esta resolución espacial de uno a tres metros tendrá grandes tamaños de archivos por area de cubrimiento, por lo tanto la necesidad de reducir la escritura de las copias de los datos procesados al disco es una muy importante consideración.


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Tareas en el procesamiento de imágenes

Tareas en el procesamiento de imágenesUn diagrama de flujo de las tareas típicas en el procesamiento de imágenes se resume en el siguiente diagrama, desde la importación del dato pasando por el procesamiento hasta el resultado final:

lectura e

Despliegue de

Geocodificación

Mosaicado

Realce de

Lectura de datos externos desde un cassette, CD-ROM,etc.

Vista de datos de imagen en un monitor CRT

Imágenes alineadas geométricamente (registros) o

Ensamble de dos o más imágenes solapadas para

Procesamiento digital del dato de imagen para

Superposición

Anotación

Salvar/exportar

con enlacesdinámicos

composición

para evaluar la calidad o area cubierta, desplegar

corregidas geométricamente que corresponden

Unión directa de datos raster, vector, o tabular

Configuración de mapa y anotación de imagen con texto,

Salvar/exportar el dato procesado en formato de archivos

en productos externos o archivos y despliegue dedatos sobre imágenes raster (sin traducción de archivo).

y si es necesario, conversión para el uso y proceso en ER Mapper (dato raster de imagen y datos vectoriales

imagen

de celda.información estadística tal como histogramas o valores

deimagen a sistemas de coordenadas geodésicas (rectificadas u

ortorectificadas).

deimagen

crear una representación continua de la cubierta total del área (un mosaico)

imagen ayudar a una interpretación visual o resaltar

y de mapa

líneas, polígonos sombreados, leyendas, escala de

datos e imprimir

externos e imprimir imágenes y mapas en mas de 200dispositivos de discos de almacenamiento y cualquier impresora Windows.

barras, grilla de coordenadas y otros objetos de mapa.

información específica (realce del contraste, filtrado, cocientes, etc)

de línea)

importación de datos



Lectura/importación de datosEl primer paso en el procesamiento de imagen es leer el dato que se quiere utilizar en ER Mapper. Comunmente el dato debe ser almacenado en un CD-ROM de disco magnético, u otro medio. Hay dos tipos de datos que puede leer en ER Mapper: raster y vector.

El dato de imagen raster es el usado para comenzar con las operaciones de procesamiento de la imagen. Típicamente, las fuentes incluyen imágenes satelitales, fotografías aéreas digitalizadas, modelos digitales de terreno (MTD) y datos de recursos geofísicos y sísmicos. ER Mapper puede leer directamente el dato de imagen de los siguientes formatos:

• ER Mapper Raster Dataset (.ers)

• ESRI BIL y GeoSPOT (.hdr)

• Windows BMP (.bmp)

• GeoTIFF/TIFF (.tif)

• MrSID (.sid)

Si se tiene que utilizar un dato de imagen que no está en uno de los formatos mostrados en la lista anterior es necesario importarlos. Cuando se importa un archivo de imagen raster (usando el programa import utility de ER Mapper), ER Mapper convierte el dato en un formato raster dataset de ER Mapper creando dos archivos:

• un archivo de datos binario del dato raster, en formato band interleaved by line (BIL).

• un archivo header ASCII con una extensión “.ers”.

Un dato vectorial es almacenado como líneas, puntos y polígonos. Muchos productos de sistemas de información geográfica (SIG) usan datos estructurales vectoriales porque son más eficiente para representar objetos discretos en el espacio tales como calles (líneas), ubicación de muestras (puntos), o límites políticos (polígonos). En un producto de imagen procesado, es de ayuda superponer un dato vectorial sobre una imagen de fondo, por ejemplo superponer un diseño de calles conocidas sobre una imagen satelital. Cuando se importa un archivo vectorial (usando el programa utilitario de ER Mapper), ER Mapper convierte el dato y crea dos archivos:

• un archivo ASCII conteniendo el dato vectorial

• un archivo de encabezamiento ASCII con una extensión “.erv”.



Despliegue de imagenDespués de importar el dato, el próximo paso es usualmente desplegar la imagen en su monitor CRT para evaluar la calidad del dato y el area geográfica cubierta. Si el dato es de pobre calidad o no cubre su area de interés, puede decidir no seguir adelante e intentar obtener un dato mejor.

Hay muchas maneras en las cuales un dato puede ser visualizado, incluyendo el despliegue simple en blanco y negro o pseudocolor, y rojo-verde-azul (RGB) o color-saturación-intensidad (HSI) como despliegues de color compuesto. La manera que elige para desplegar su dato raster es llamada el “Color Mode”en ER Mapper.

Sumado al despliegue del dato, puede querer ver información estadística respecto de este. Las estadísticas son siempre buenos indicadores de la calidad de imagen. Puede querer calcular estadísticas para la imagen, tales como el valor principal para cada banda, y verlas en un formato de tabla. O puede querer ver información estadística en un formato gráfico usando herramientas como histogramas, diagramas de dispersión y perfiles transversales.

Geocodificación de imagenMuchas veces el dato de imagen raster es suministrado en un estado “raw” y contiene errores geométricos. Cuando son requeridas medidas precisas de área, dirección y distancia, el dato de imagen debe ser usualmente procesado para remover errores geométricos y/o rectificar la imagen a un sistema real de coordenadas.

• Registro es el proceso de alineación geométrica de imágenes para permitirles la superposición o solapamiento.

• Rectificación es el proceso de corrección geométrica de imágenes raster para corresponderlas a una proyección de mapa mundial real y sistemas de coordenadas (tales como Latitud/ Longitud o Eastings/Northings)

• Ortorrectificación es un método más preciso de rectificación porque tiene en cuenta detalles de terreno y calibración por sensores (cámaras). La ortorrectificación avanzada también utiliza información de posición de la plataforma.

Si su aplicación requiere que sus imágenes sean registradas de a una o rectificadas a una proyección de mapa, deberá usar el Geocoding Wizard de ER Mapper para hacerlo.

Mosaicado de imagenUn mosaico es un ensamble de dos o más imágenes translapadas usadas para crear una representación continua del area cubierta por las imágenes. ER Mapper automatiza la construcción de mosaicos de imagen porque las imágenes referenciadas en el mismo procesamiento de algoritmo son automáticamente



desplegadas en su posición geográfica correcta relativa una con otra. Esto significa que puede trabajar con cada archivo de imagen en un mosaico como una entidad separada y no requiere escribir todas las imágenes en un archivo voluminoso en el disco para procesarlas y realzarlas.

Realce de imagenEl realce de imagen se refiere a alguna de las muchas maneras de operaciones de procesamiento de imágenes usadas para digitalizar el dato de imagen y adicionar interpretaciones visuales o información cuantitativa de importancia para el usuario. El realce de imagen es lo que mucha gente comúnmente piensa como “procesamiento de imagen.”

En ER Mapper, las operaciones de realce de imagen son enormemente simplificadas por el concepto de procesamiento de “algoritmos”. Casi todos los tipos de operaciones de realce de imagen pueden ser aplicados y desplegados en tiempo real para proveer un control verdaderamente interactivo sin escribir archivos temporarios al disco.

Las operaciones típicas de realce de imagen incluyen:

• Fusión de imagen (fusión de dato)- combina imágenes con diferentes calidades para sumar a la interpretación. Por ejemplo, fusionar una Landsat TM y una SPOT Pan para combinar una información espectral TM con un detalle espacial SPOT Pan.

• Colordraping-solapar un tipo de dato sobre otro para crear un despliegue combinado permitiendo el análisis de dos o tres variables. Por ejemplo, solapar un mapa de vegetación satelital sobre una imagen de vuelo magnético de la misma área, o superponer imágenes magnéticas y radiométricas para chequear correlaciones.

• Realce de contraste-Mejorar la presentación de imagen maximizando el contraste entre porciones luminosas y oscuras (o valores de datos altos y bajos) en una imagen, o iluminar un rango de dato específico o un área espacial en una imagen.

• Filtrado-Realza bordes, suaviza ruidos o ilumina o suprime rasgos lineales o espaciales específicos en imágenes. Por ejemplo, aplica un filtro de gradiente direccional para iluminar rasgos lineales con tendencia norte-sur en una imagen. ER Mapper también incluye Transformaciones Fast Fourier para filtrar en espacio de dominio de fecuencia.

• Procesamiento de fórmula-Aplica operaciones matemáticas para combinar múltiples bandas de un dato de imagen o derivar información temática específica. Ejemplos de esto incluyen umbrales, diferenciaciones, relaciones, Análisis de Componentes Principales y modelado espacial.

• Clasificación-Agrupa estadísticamente o agrupa valores de datos de imagen en categorías temáticas o clases de rasgos distintivos. Por ejemplo, clasifica una imagen satelital Landsat para lograr un mapa temático de tipos de cubierta de tierra. (Las representaciones raster de tipos de cubierta espacial pueden también ser convertidas a polígonos vectoriales para exportar a sistemas SIG)



• Balance de color-Balancea los colores de imágenes aerofotográficas mosaicadas para que no aparezcan las uniones entre ellas.

Link dinámicos de capasLos link Dinámicos son un rasgo especial de ER Mapper que permite linkear un dato de productos externos o formatos de archivo y desplegar el dato sobre imágenes raster sin la necesidad de importar los archivos. El Enlace Dinámico puede linkear datos raster, vectoriales o tablas (puntos), así puede acceder e integrar toda la información geográfica. ER Mapper provee Enlaces Dinámicos a muchos productos populares y formatos de archivo. El procedimiento está totalmente documentado así puede crear sus propios enlaces a cualquier otro producto o formato que desee.

Los tipos de enlaces dinámicos incluyen:

• Enlazar a productos GIS-Extraer y desplegar datos vectoriales de productos GIS tales como ARC/INFO. Los enlaces GIS son usados a menudo para superponer datos vectoriales tales como redes de caminos, límites políticos o categorías de uso de tierra.

Consejo: Puede desplegar, editar y salvar archivos ARC/INFO directamente en ER Mapper. Ver la Guís de Usuario de ER Mapper para detalles.

• Enlazar con productos de la base de datos-Extraer y desplegar datos tabulares (localizados puntualmente) de los productos de la base de datos como Oracle. Enlaces tabulares son a menudo usados para superponer puntos georreferenciados tales como ciudades, locación de pozos o sitios de muestra de campo.

• Enlazar con formatos de archivos externos-Desplegar anotaciones especializadas, datos vectoriales u otro dato almacenado en PostScript, DXF, DGN u otro formato de archivo estandar.

Composición de mapaPuede utilizar las herramientas de ER Mapper en la anotación y composición de mapa para crear mapas de alta calidad combinando datos raster, vectoriales y tabulares.

La anotación le permite dibujar directamente sobre la pantalla utilizando texto, líneas, polígonos y otras herramientas de anotación y rellenar con colores específicos, sombrear, estilos de línea, utilizar símbolos definidos y agrupar y mover objetos. Los archivos con anotación vectorial creadas en ER Mapper pueden ser también exportadas a formatos de archivos externos para utilizarlas en otros productos.


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Asistentes de ER Mapper

Puede trazar y componer mapas utilizando múltiples imágenes procesadas y obtener un tamaño y escala de mapa deseado. Todos los objetos del mapa son definidos como color full PostScript y puede fácilmente incluir objetos de mapa tales como logos de la compañía o puntos cardinales especiales.

Salvar/exportar el dato e imprimirUna vez completado el procesamiento del dato, ER Mapper le permite transladar el dato de imagen raster y vectorial a un formato de archivos externos estandard o imprimir sobre 200 diferentes mecanismos de impresión y en cualquier impresora de Windows.

Puede salvar las imágenes raster directamente en los siguientes formatos:




• JPEG (.jpg)

• UDF (.ers and .hdr)

UDF (Universal Data Format) salva la imagen en archivos de ER Mapper (.ers) y ESRI BIL GeoSPOT (.hdr). Esto le permite ser leída directamente por un número de aplicaciones procesamiento de imágenes.

Usted puede también querer exportar una anotación vectorial o un dato temático vectorizado a un producto GIS.

La impresión es comunmente el objetivo final del procesamiento y anotación de imágenes, y ER Mapper le provee soporte de almacenamiento en disco y salidas en archivos gráficos estandars. ER Mapper también incluye compatibilidad PostScript, así puede obtener calidad PostScript (tal como belleza, textos suavizados) sobre cualquier equipo que soporte poscript o no.

Puede también imprimir fácilmente en tamaños y escalas de mapa exactos e imprimir automáticamente grandes imágenes en partes para desplegarlas en mosaicos. El soporte de los mecanismos de impresión incluye impresora Windows, grabadoras de películas, impresoras de sublimación, impresoras a inyección de tinta y plotters. Los formatos de los archivos gráficos incluyen PostScript, TIFF, Targa, CGM y CMYK y separaciones de color RGB.

Asistentes de ER MapperER Mapper posee numerosas y útiles aplicaciones para simplificar y automatizar muchos de los procesamientos de imágenes. Estas son descriptas en User Guide de ER Mapper y se resumen a continuación:


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Asistentes de ER Mapper

Asistente de despliegue de imagen y mosaicadoEsta aplicación le permite ingresar los nombres de archivos de las imágenes raster y vectoriales las cuales serán luego desplegadas y/o mosaicadas según sus requerimientos.

Asistente de balance de color para aerofotografíasEsta aplicación balancea automáticamente y clipea la imagen en la ventana activa para producir mosaicos sin uniones.

Asistente de orto y geocodificaciónEsta aplicación geocodifica las imágenes (incluyendo la ortorectificación) para remover las distorsiones y posicionar las imágenes en las cordenadas espaciales y rotación correctas.

Asistente de grilladoEste asistente genera imágenes raster grilladas a partir de datos de puntos, líneas o polígonos.

Asistente de algoritmo 3-DEste asistente crea un algoritmo en 3-D de superficie única a partir de una imagen raster y una de elevación específicada por usted.

Asistente de contornoEste asistente le aplica una capa de contorno al algoritmo desplegado para generar contornos directamente desde una imagen o un archivo de algoritmo.

Asistente Landsat TMEste asistente crea uno o varios algoritmos estandard de Landsat TM. Usted especifica la imagen Landsat TM y selecciona el tipo de algoritmo requerido.

Asistente de imágenes geofísicas comunesEste asistentecrea un tipo común de imagen magnética y gravimétrica seleccionada. Usted especifica el dataset de la imagen a utilizar.


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Diseñando sus propios Wizard

Asistente de datos Magnéticos por Fourier Este asistente aplica una 1st Derivative Vertical o reduce a una fórmula Pole FFT sobre una banda de una imagen. Ud. especifica la imagen de entrada y salida y selecciona la banda y el proceso FFT a aplicar.

Asistente Page SetupEste asistentelo guía interactivamente para configurar una página, incluyendo la adición de una capa vectorial opcional.

Diseñando sus propios Wizard.

Puede utilizar el lenguaje de ER Mapper para diseñar sus propios wizard y simplificar tareas regulares. Puede adicionar una entrada o botón al menú y barra de tareas. Referirse al Customizing ER Mapper para información sobre el batch de lenguaje scripting.


Capítulo 1 Introducción a ER Mapper Diseñando sus propios Wizard


2Fundamentos de la

interfase de usuarioEste capítulo presenta el uso básico de la interfase gráfica de ER Mapper. Presenta prácticas en el uso del menú, barras de herramientas, cajas de diálogos y ventanas de imágenes y algoritmos de procesos de carga y despliegue de imágenes.

Nota: Para completar los ejercicios de este manual, usted necesitará el acceso a ejemplos de imágenes y algoritmos suministrados con ER Mapper. Si fuera necesario, pregunte a su proveedor sobre la ubicación del directorio de ER Mapper.

Componentes de la interfase del usuarioEsta sección proporciona una introducción breve a los principales componentes de la interfase gráfica del usuario de ER Mapper (GUI). Usted puede realizar casi todas las funciones apuntando y pulsando el botón del mouse y se requiere escaso uso del teclado. La GUI es parte del diseño original de ER Mapper, por lo que está muy bien integrado y es fácil de aprender y de usar.


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario Componentes de la interfase del usuario

Uso de los botones del mouse

Nota: Al utilizar ER Mapper, use el botón izquierdo de su mouse para ejecutar operaciones como seleccionar items del menú, manipular ventanas de imágenes y anotaciones de dibujo. En este manual todas las acciones se realizan con el botón izquierdo del mouse, a menos que le sea indicado. La siguiente tabla explica los términos usados en este manual para describir las acciones que usted puede realizar con el mouse.

.El símbolo que representa el puntero del mouse en la pantalla cambia su forma en función a la tarea que se está realizando.

Término Significado

Señalar Posicionar el puntero del mouse en un item.

Click Señalar un item, pulsar rápidamente y soltar el botón izquierdo del mouse.

Click- derecho Señalar un item, pulsar rápidamente y soltar el botón derecho del mouse.

Doble Click Señalar un item, pulsar rápidamente el botón izquierdo del mouse dos veces.

Arrastrar Señalar un item. Luego presionar y sujetar el botón izquierdo del mouse, moviendo el puntero a una nueva posición, luego suelte el botón.

Shift-click oCtrl-click

Apretar la tecla Shift o la tecla control en su teclado, luego haga click.

Shift-arrastre or Ctrl-arrastre

Apretar la tecla Shift o la tecla control en su teclado, luego arrastre el mouse.

Punteros Localización en la pantalla Función

Barra de menú y botones; o dentro de una ventana de imágen

Escoja el comando menú y haga click en los botones; señale en la imagen para ver valores de datos y coordenadas.

Campo de texto Tipea o selecciona textos, o reposiciona el punto de inserción.

Dentro de la ventana de imagen actual

Zoom de imagen dentro de la ventana de imagen.



Menú principal de ER Mapper.Cuando se ejecuta el ER Mapper, aparece el menú principal . El menú principal tiene dos componenetes primarios- la barra de menú y las reglas con botones de herramientas.


Arrastra una caja sobre un área para llenar la ventana de imagen.


Panea la imagen dentro de la ventana.

Dentro de la ventana de imagen inactiva.

Selecciona una ventana inactiva para volverla la ventana actual.

En ventana de imagen cuando se selecciona la herramienta de anotaciones.

Dibuja anotaciones y objetos de composición de mapa.

Barra de menú Le permite seleccionar los comandos usados para llevar a cabo las acciones en ER Mapper. Para seleccionar un comando de la barra de menú haga click en en el nombre del menú para abrirlo, luego haga click en el nombre del comando deseado.

Botones de la barra de herramienta

Muestra grupos de botones que le permiten llevar a cabo tareas comunes rápidamente. Para elegir una función de la barra de herramientas, haga click en el botón deseado.

Notas de ayuda Posicione el cursor en cualquier botón de la barra de herramientas y luego de un par de segundos la función del botón se desplega en una pequeña ventana de texto justo debajo del cursor.

Barra de

Botones

Barra de

Barra de Menú

herramientas

título



Uso de la barra de herramientas de ER Mapper.La barra de herramientas le da un rápido acceso a muchas funciones comunes, a la vez que guarda una imagen procesada o imprime una copia. El ER Mapper también provee barras de herramientas opcionales para tareas específicas y para aplicaciones de procesamiento de imágenes. Para esconder o desplegar varias barras de herramientas, utilice el menú barra de herramientas. Para obtener pequeñas ayudas sobre cualquier función de la barra, señale el botón y lea la ayuda.

ER Mapper provee barra de herramientas para muchas operaciones comunes y también para generar algoritmos para procesos cumunmente usados en aplicaciones de teledetección tal como forestación, geofísica y generación cartográfica. La función de la barra de herranientas estandar y funciones comunes son decriptas a continuación.

Utilizando el lenguaje scripting del ER Mapper, usted puede crear su propia barra de herramientas para tareas y funciones específicas. Para más información acerca de crear su propia barra, vea ER Mapper User Guide.

Standard Provee rápido acceso a comandos estándares para abrir o guardar algoritmos, imprimir, comenzar y detener procesamientos de algoritmos y cambiar el puntero del mouse. La mayoría de las funciones son también accesibles desde la barra de menú.

Funciones comunes Provee un rápido acceso a funciones usadas comunmente, como crear tipos generales de algoritmos, revisar y editar los componentes de un algoritmo.



Uso de las cajas de diálogoCuando selecciona el comando de menú o hace click en los botones de la barra de herramienta, con frecuencia aparecen las cajas de diálogo para que usted elija las opciones para controlar las tareas de procesamiento de imágenes.Algunas cajas de diálogos, como la de selección de Archivo, puede desaparecer cuando haga su selección. Otros diálogos pueden permanecer abiertos para elegir opciones por todo el tiempo que usted quiera utilizarlos..

Para reestablecer el tamaño de la caja de diálogo, arrastre una de sus esquinas o bordes al tamaño deseado.ER Mapper automáticamente reestablece el cuadro de diálogo inteligentemente, a fin que cualquier área sea alargada, y el diseño de los botones permanezca igual. Luego del cambio de tamaño la ventana de diálogo retiene su nuevo tamaño para la actual sección de ER Mapper.

Uso de la caja de diálogo del selector de archivosCuando escoje abrir o guardar un dataset, un algoritmo u otro archivo, ER Mapper despliega la caja de diálogo Open (Abrir). La ventana central contiene una lista de directorios o archivos en el directorio actual.

campos de textos(haga click paraposicionar el cursor)

Lista desplega-ble (clickearpara abrirla)

click abrirun archivo

cierra el diálogosin acción

muetra opcionesde setup

acceso on-lineayuda paraesta función



Para abrir un archivo o un directorio se despliega la lista en la ventana, haga doble click en ella, o haga click una vez para seleccionarla y haga click en el botón OK o Apply para abrirlo.

Consejo: Usted puede ver dos niveles de directorios y/o archivos ensanchando la caja de diálogo (arrastre uno de los lados)

Los menúes de selección de archivos en su parte superior tienen las siguientes funciones::

Menú historia Se usa para cambiar el directorio actual del archivo. El menú tiene dos partes: la porción superior menciona los directorios recientemente visitados, y la porción inferior nombra los directorios marcados.

Menú especial Se usa para cambiar el directorio en uso, o para marcar o desmarcar un directorio (cualquier directorio puede marcarse para un rápido acceso usando el History menu).

Directorio actual

scroll para verotros items enel directorio

item actualmenteseleccionado de la lista

click vercomentarios

click para cargar y seguir con la caja abierta

click cargar ycerrar la caja

click para subiro bajar el nivelde directorio

menu bar para navegar ymarcar directorios

tipo de archivo



Usando el sistema de ayuda en línea.ER Mapper provee un extenso sistema de ayuda en línea con apreciaciones simples y descripciones detalladas de todos los rasgos y funciones. Hay dos maneras de acceder a la ayuda:

Tipeando en los campos de textos.Para ingresar texto de manera de nombrar archivos o cambiar valores en los cuadros de diálogo, ER Mapper provee campos de texto. Cuando se ubica en un campo de texto, el puntero combia a un cursor con forma de I. Para ingresar texto, clickear en cualquier lugar dentro del campo de texto para ubicar el cursor.

Para seleccionar texto existente, se puede seleccionar la sección deseada, o con doble-click sobre una palabra o número para seleccionarlo. El texto seleccionado es resaltado en forma inversa, y cualquier tipeo subsecuente lo reemplaza.

Menú ver Se usa para ordenar los contenidos del directorio actual, por nombre, fecha de modificación o día de creación.

Menú de volúmenes(solo para versiones Window)

Se usa para acceder a los volúmenes o unidades de disco en su red

Menú directorio Se usa para cambiar a cualquier directorio definido por sus escenas de preferencias.

Menú ayuda Le permite examinar todos los manuales estandar de ER Mapper en línea, e ir entre manuales y tópicos usando hipertextos.

Botones de ayuda El botón Ayuda ( Help) dentro de la caja de diálogo. Si es necesario, se puede navegar para ver información detallada usando los eslabones del hypertexto


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoLos siguientes ejercicios de manejo presentan conceptos básicos en el uso de menúes y cajas de diálogo y ventanas de imágenes..

• Elegir opciones del menú y los botones de la caja de herramientas

• Desplegar y modificar la caja de herramientas

• Abrir una ventana de imagen vacía

• Abrir una imagen y procesar un algoritmo en una ventana

• mover y cambiar el tamaño de la imagen de la ventana

• Zoom y paneo de la imagen dentro de la ventana

• manipular ventanas de múltiples imágenes en la pantalla

• Cerrar las ventanas de la imagen

1: Usando menúes y barras de herramientas

Mover el menú principal de ER Mapper alrededor de la pantalla1 Posicione el puntero del mouse en la barra de título principal de ER

Mapper, entonces arrástrelo a la parte inferior izquierda de la pantallaApuntando a la barra del título y arrastrándo es cómo usted mueve las cajas de diálogo y las ventanas de la imagen alrededor de la pantalla.

2 Arrastre el menú principal a la esquina superior derecha de la pantalla.Esta es la posición recomendada para el menú principal para los ejercios en esta guía didáctica.

Abrir un menú para desplegar sus comandos y luego cerrar el menú.1 Haga click en el botón del menú View; una lista de comandos bajo el menú

se despliega.

Lo que Ud. aprenderá....

Luego de completar estos ejercicios, ud. sabrá cómo realizar las siguientes tareas de ER Mapper.

Objetivos Aprender a abrir y a hacer selecciones de los menúes, usar la barra de herramientas, y acceder a la ayuda en línea.


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario 1: Usando menúes y barras de herramientas

Las pequeñas flechas junto a Quick Zoom y Statistics indican que tienen comandos adicionales bajo ellas.

2 Haga click en el comando Statistics para desplegar su submenú.3 Haga click en cualquier parte fuera del menú principal para cerrar los

menúes abiertos sin hacer la selección

Nota: En el resto de este manual, la selección de comandos de los menúes se indica como sigue: “ Del menú Edit, seleccione Preferences...”(lo cual significa hacer click en Edit en la barra de menú, luego hacer click en el comando Preferences).

Seleccionar el comando Print de la barra de menú1 Del menú File, seleccione Print

La caja de diálogo Print aparececon opciones para la impresión.

2 Haga click en el botón Cancel para cerrar la caja de diálogo.

Seleccione el comando Print de la barra de herramientas Standard

1 En la barra de herramientas Standard, haga click en el botón Print

La misma caja de diálogo Print aparece nuevamente. Usar los botones de la barra de herramientas es frecuentemente el medio más rápido de acceder a muchos de los comandos de ER Mapper.

2 Haga click en el botón Cancel para cerrar la caja de diálogo.

Consejo: Muchos de los comandos comunes en la barra de menú, como Print, están también disponibles en la barra de herramientas Standard. Usarlos es más rápido y más confortable.

Desplegar y ocultar la barra de herramientas1 Del menú Toolbar, seleccione Forestry

Aparece una tercera fila de botones de la barra de herramientas en el menú principal debajo de las barras de herramientas Standard y Common Functions. Esta barra de herramientas tienen botones para técnicas comunes de procesamiento de imágenes usadas en aplicaciones forestales.


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario 2: Abriendo ventanas y algoritmos

2 Apunte el cursor en cualquier botón de la barra de herramientas.Se despliega una descripción de la función del botón en un pequeño campo de texto justo debajo del cursor.

3 Del menú Toolbar, seleccione Forestry nuevamenteLos botones de la barra de herramientas Remote Sensing desaparecen del menú principal. Use el menú Toolbar para desplegar o cerrar cualquier barra de herramientas.( Es recomendable que usted siempre despliegue las barras de herramientas Standard and Common Functions)

2: Abriendo ventanas y algoritmosPara desplegar una imagen en ER Mapper, tiene que abrir primero una ventana de imagen vacía, luego cargar y desplegar un algoritmo de procesamiento de imagen. El algoritmo relaciona un archivo de datos raster en el disco, y los pasos de procesamiento que ER Mapper utiliza para realzar y crear los datos en la pantalla(Ud. aprenderá más acerca de los algoritmos luego). Podrá tener tantas ventanas de imagen abiertas en la pantalla como necesite.

Abrir una ventana de imagen vacía1 Del menú File, seleccione New

Una ventana de imagen vacía se abre en el ángulo superior izquierdo de la pantalla. El título de la barra de la ventana dice “ Algorithm Not Yet Saved” porque ningún proceso de algoritmo es asociado con esta ventana de imagen aún

Abrir y desplegar un algoritmo de proceso1 Del menú File, select Open...

La caja de diálogo de seleccionador de archivos Open se abre.

2 Del menú Directories, seleccione la ruta terminada con el texto examples (La porción del nombre de la ruta precedente es específica de su sitio).

3 Haga doble click en el directorio llamado ‘Data_Types’ para abrirlo.4 Haga doble click en el directorio llamado ‘Landsat_TM’ para

abrirlo.(Desplace si fuera necesario para una primera vista)

Objetivos Aprender a abrir ventanas de imagen, y a abrir y activar un algoritmo de procesamiento de imagen almacenado en un disco.


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario 2: Abriendo ventanas y algoritmos

La lista de ejemplos de algoritmos para el procesamiento Landsat Thematic Mapper (TM) se despliega.

5 Haga doble click en el algoritmo llamado ‘RGB_321.alg.’ (Desplace si fuera necesario para una primera vista) ER Mapper ejecuta el algoritmo y se despliegaa una imagen Landsat de San Diego, California en la ventana de imagen. Este algoritmo despliega las bandas 3,2 y 1 de la imagen Landsat como color compuesto RGB, con banda 3 en el canal rojo de depliegue, banda 2 en el verde y banda 1 en el azul. También note que el nombre del archivo del algoritmo ‘RGB_321’ahora aparece en la barra del título de la ventana de imagen.

Use la barra de herramientas para abrir un proceso de algoritmo diferente

1 Haga click en el botón Open Algorithm into Image Window de la barra de herramientas StandardLa caja de diálogo de seleccionador de archivos Open aparece (Este botón de la barra de herramientas tiene la misma función que el selector Open... del menú File).

El algoritmo llamado ‘RGB_321’ en el directorio ‘Data_Types\Landsat_TM’ ya se despliega desde que está cargado en la ventana de la imagen.

2 Haga doble click en el algoritmo ‘RGB_541.alg.’ ER Mapper ejecuta el algoritmo y despliega un color compuesto de la misma imagen Landsat, ahora usando las bandas 5,4 y 1. Obeserve que la barra del título también cambia para mostrar el nombre del archivo del nuevo algoritmo.

Nota: Por defecto, ER Mapper ejecuta el algoritmo automáticamente cuando Ud. lo abre desde el disco.Puede también procesar los datos en cualquier momento pulsando el

botón Refresh Image


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario 3:Cambiar el tamaño de la ventana y realizar zooms

3:Cambiar el tamaño de la ventana y realizar zooms y paneos

Mover la ventana de la imagen por la pantalla1 Apunte el mouse en la barra de título de la ventana de imagen, entonces

arrástrelo a otra parte de la pantalla.2 Arrastre la imagen a la parte superior izquierda de la pantalla.

Como en las cajas de diálogo, arrastrando las imagenes por la barra del título es cómo Ud. las mueve alrededor de la pantalla.

Modificar el tamaño de la ventana de imagen1 Mueva el puntero del mouse directamente encima de la esquina inferior

derecha de la ventana de imagen- la forma del puntero cambia a una doble flecha.

2 Arrastre la esquina inferior derecha para agrandar al doble su tamaño original, luego suelte el botón.Arrastrando cualquier lado o esquina de una ventana de imagen le permite cambiar el tamaño de la ventana predefinido cuando Ud. lo desee.

Nota: Cuando cambia el tamaño de una ventana, ER Mapper mantiene su tamaño de la imagen dentro de la ventana. Las áreas vacías en los lados están llenas con un modelo de grilla que indica que ningún dato se despliega allí.

Poner el puntero del mouse en modo Zoom1 En la barra de herramientas Common Functions, haga click en el botón

Zoom Tool .

Esto le dice a ER Mapper usar el puntero del mouse para zooming cuando se posiciona dentro de una ventana de imagen. También observe que el botón Zoom Tool se deprime para indicar que está activado el modo del puntero

2 Mueva el puntero dentro de la ventana de imagen.El puntero del mouse despliega el ícono de lupa.

Objetivos Aprender a mover y a cambiar el tamaño de la ventana de imagen, zoom (magnificar) parte de la imagen, y paneo (scroll) de otras partes de la imagen.



Hacer zoom de la imagen con el mouse.1 Posicione el puntero en el centro de la imagen, y haga click en el botón

izquierdo del mouse.La imagen se acerca un 50%

2 Posicione el puntero en el centro de la imagen, manteniendo apretada la tecla Ctrl mientras hace click con el botón izquierdo del mouse.La imagen se aleja un 50%.

3 Posicione el cursor en la imagen, y luego arrástrelo arriba y abajo.Cuando arrastra el puntero abajo la imagen se magnifica. Cuando arrastra el puntero hacia arriba, la imagen se pone más paqueña.

Poner el puntero del mouse en modo ZoomBox1 En la barra de herramientas Common Functions,haga click en el botón

ZoomBox Tool .

ER Mapper usa el puntero del mouse para crear una caja de zoom cuando se posiciona dentro de una ventana de imagen. También observe que el botón ZoomBox Tool se deprime para indicar que es el modo activo del puntero.

2 Mueva el puntero dentro de la ventana de imagen.El puntero del mouse se despliega con forma de lupa e icono de caja.

Zoom de acercamiento (aumentar) un área con el mouse1 Posicione el puntero cerca del centro superior izquierdo de la imagen,

luego arrastre a la parte inferior derecha para definir la caja.Cuando suelta el mouse, ER Mapper activa el algoritmo nuevamente y magnifica ( o “zooms in”) en el área de la imagen que Ud. definió con la caja. Arrastrando la caja del zoom es una manera rápida de magnificar un área de interés. (Hay otras funciones de zoom que Ud. aprenderá luego).

Poner el puntero del mouse en modo Hand1 En la barra de herramientas Common Functions, haga click en el botón

Hand Tool

Esto le dice a ER Mapper usar el puntero del mouse para panear cuando es posicionado dentro de una ventana de imagen. También se advierte que el botón Hand Tool se deprime indicando que está activado el modo puntero.



2 Mueva el puntero dentro de la ventana de imagen.El puntero del mouse se despliega como un ícono de mano.

Panée (scroll) la imagen dentro de la ventana con el mouse.1 Haga click en la imagen y arrastrela a una nueva posición en la ventana de

imagen.El puntero de mano tomará la imagen y la moverá a la nueva posición.

Zoom hacia atrás para ver la imagen completa.1 Del menú View, seleccione Quick Zoom y luego seleccione Zoom to All

Datasets. 2 ER Mapper ejecuta nuevamente el algoritmo y hace zoom hacia atrás para

desplegar en toda su magnitud la imagen Landsat. El submenú Quick Zoom provée muchas opciones para acercar o alejar un dataset específico, colocando gelolinks, y otras opciones sobre las que aprenderá más luego.

Zoom y paneo usando botones para opciones predefinidasAdemás de usar el mouse, ER Mapper también le permite hacer zoom y paneo usando botones para activar funciones predefinidas de zoon y paneo.

1 Del menú View, seleccione Geoposition... La caja de diálogo Algorithm Geoposition Extents aparece.

Nota: Puede hacer clik en el botón en la ventana de Algoritmo para abrir la caja de diálogo Algorithm Geoposition Extents.

2 En la fila de opciones en la parte superior, haga click en Zoom para activarlo.Los contenidos del diálogo Algorithm Geoposition Extents cambia para mostrar un conjunto de botones para zooming y paneo de imágenes dentro de la ventana.

3 En los botones rotulados Zoom, haga click en el botón Zoom out 50%

ER Mapper ejecuta el algoritmo y reduce la imagen un 50% de la resolución del despliegue anterior.


Capítulo 2 Fundamentos de la interfase de usuario 4: Manejando múltiples ventanas imagen

Consejo: Para todos los íconos en los botones bajo ‘Zoom’ y ‘Paneo’, el cuadrado negro representa la imagen actual, y la caja blanca representa cómo el tamaño o la posición de la imagen cambiará después de pulsar el botón.

4 En el botón ‘Set Extents To’ , haga click en Previous.ER Mapper despliega la imagen anterior.

5 Bajo ‘Zoom’, haga click en el botón Zoom in 100%

ER Mapper magnifica la imagen dos veces (100%) de la resolución anterior (y mantiene el punto central de la imagen.

6 Bajo ‘Pan’, haga click en el botón Pan left

ER Mapper panea la imagen 50% a la izquierda ( el punto central anterior está ahora en el lado derecho de la imagen).

7 Bajo ‘Pan’ haga click en el botón Pan upper-right

ER Mapper panea la imagen 50% al la parte superior derecha ( el punto central anterior está ahora en la esquina inferior izquierda de la imagen.)

8 Experimente con otros botones bajo Zoom y Paneo para ver sus efectos.9 Bajo ‘Set Extents To,’ haga click en el botón All Datasets.

ER Mapper restablece la magnitud de la imagen para encajar el dataset entero en la ventana de imagen.

Haga click en Close en la caja de diálogo Algorithm Geoposition Extents para cerrarla.

4: Manejando múltiples ventanas imagen

Abrir una segunda ventana1 Desde el menú File, seleccione: New.

ER Mapper abre una nueva ventana de imagen. Como toda nueva ventana, no tiene un algoritmo asociado todavía.

Objetivos Aprender a abrir una ventana con una segunda imagen, especificar prioridad de superposición entre ventanas, activar y cerrar una ventana de imagen



Abrir y desplegar unn algoritmo de un proceso en la nueva ventana1 Desde el menú File, seleccione Open....

Aparece la caja de diálogo de Open file.

2 Desde el menú Directories, seleccione el path con el texto \examples.3 Double-click sobre el directorio llamado ‘Data_Types’ para abrirlo.4 Double-click sobre el directorio llamado ‘SPOT_Panchromatic’ para abrirlo.

Se despliega la lista de ejemplos de algoritmos con procesos para imágenes de satélite SPOT Pancromatica.

5 Double-click sobre el algoritmo llamado ‘Greyscale.alg.’ER Mapper corre el algoritmo y despliega una imagen de satélite SPOT Pancromática de the San Diego (La misma area geográfica cubierta por la imagen Landsat en la otra ventana). El dato SPOT Pan provee mejor detalle espacial que el dato Landsat, pero tiene una sola banda espectral la que se despliega en escala de grises.

Mover la ventana SPOT superponiéndola sobre la ventana Landsat1 Desplace la ventana de imagen llamada ‘Greyscale’ al centro de la pantalla

hasta que se superponga parcialmente con la ventana de imagen Landsat ‘RGB_541’ . Sus ventanas deberían verse en forma similar al diagrama siguiente:

Mover una ventana enfrente de la otra1 Click sobre la barra del título de la ventana con la descripción del algoritmo

llamada ‘RGB_541.’ La ventana Landsat se mueve enfrente de la ventana SPOT window donde se encuentran superpuestas.

2 Click sobre la barra de título de la ventana con la descripción del algoritmo llamada ‘Greyscale.’

Landsat TMwindow

SPOT Panwindow



La ventana SPOT ahora se mueve enfrente de la vantana Landsat donde se encuentran superpuestas. Al hacer Click sobre la barra de título de una ventana o sobre la barra de la caja de diálogo UD. elige cual ventana o caja de diálogo se depliega arriba de la otra.

Seleccionar una ventana para hacerla activaLa ventana de imagen “activa” es la que Ud. esta actualmente trabajando, tal como ahcer un zoom, cargar un nuevo algoritmo de proceso o editar el algoritmo actual.

1 Mire la barra de título de la ventana de la SPOT Pancromática y observe los tres asteriscos (***) en el lado opuesto de la barra del título.Los tres asteriscos indican que esa es la ventana activa de las dos.

2 Mueva el puntero dentro del área de la imagen de la ventana con la descripción del algoritmo llamada “RGB_541.” El puntero cambia a la forma de una mano. (Esto ocurre cuando Ud. mueve el mouse desde una ventana activa a cualquier ventana de imagen inactiva.)

3 Haga click en cualquier lugar dentro la ventana de imagen Landsat o sobre la barra del título. Ahora es la ventana activa y aparecen los tres asteriscos próximos al título.

4 Haga click dentro de la ventana SPOT o sobre la barra de título nuevamente para hacerla activa.

Nota: Una ventana puede estar activa y permanecer cubierta por otra ventana inactiva. Para ubicar la ventana aciva al frente, haga click sobre la barra del título.

Cerrar ambas ventanas imágenes1 Cierre una ventana de imagen usando los sistemas de controles de

Windows.• Para Windows, seleccione Close del menú de control de window.• Para sistemas Unix, presione el botón derecho del mouse en la barra de título de la

ventana, y seleccione Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccione select Quit). La ventana se cierra y desaparece de la pantalla.

2 Cierre la otra ventana de imagen repitiendo el paso 1.La ventana se cierra y desaparece de la pantalla. Solamente el menú principal de



ER Mapper permanece abierto

• Escoger opciones de menú y botones de la barra de herramientas

• Desplegar y esconder la barra de herramientas

• Abrir una ventana de imagen vacía

• Abrir una imagen con un algoritmo en una ventana

• Mover y cambiar el tamaño de una ventana de imagen

• Zoom y paneo de la imagen dentro de la ventana

• Manipular ventanas de imágenes múltiples

Que se aprendió... Luego de completar estos ejercicios, Ud. sabe realizar las siguientes tareas:


3Creando un

algoritmoEste capítulo introduce los conceptos básicos necesarios para la creación de un algoritmo de procesamiento de imagen. Aprenderá acerca de las interfaces provistas por ER Mapper para la creación y edición de los algoritmos (ventana Algoritmo). Como un ejemplo de aplicación, aprenderá como crear un algoritmo del proceso de una escena satelital Landsat TM para producir una imagen que muestre los patrones de vegetación en el área (una imagen “índice de vegetación”).

Nota: Esta lección es un “rápido comienzo” para crear un algoritmo simple. Aprenderá mas acerca de los conceptos y procedimientos tratados aquí en capítulos posteriores.

El concepto de algoritmoLa meta de todo procesamiento de imagen es realzar los datos para hacerlos mas significativos y ayudar a extraer el tipo de información de interés para hacer este procedimiento mas rápido y fácil, Earth Resource Mapping desarrolló una nueva técnica de procesamiento de imagen llamada “algoritmo.” Comprender como usar algoritmos es la clave para entender como usar efectivamente ER Mapper.


Capítulo 3 Creando un algoritmo El concepto de algoritmo

¿Qué es un algoritmo?Un algoritmo es una lista de etapas de procesamiento o de instrucciones que ER Mapper utiliza para transformar datos raw en un disco a una imagen realzada final. En este sentido, los algoritmos permiten definir una “vista”en los datos que pueden guardarse, volver a cargarse y modificarse en cualquier momento.

Se utiliza la interface gráfica de usuario ER Mapper para definir la lista de estapas de procesamiento, y se puede salvar las etapas en un archivo algoritmo en el disco. Un archivo algoritmo puede almacenar cualquiera de la siguiente información acerca de un procesamiento:

• Nombre de dataset(s) de imagen a ser mostrados

• Subescena de dataset(s) de imagen a ser procesada (areas ampliadas)

• Bandas en los dataset(s) de imagen a ser procesadas

• Realce de brillo y contraste (Transformaciones)

• Filtros a ser aplicados a los datos (Filtros)

• Ecuaciones y combinaciones de bandas o imágenes utilizadas para crear una imagen de salida (Fórmula)

• Modo color utilizado para el despliegue de los datos (Pseudocolor, Red Green Blue, o Hue Saturation Intensity)

• Cualquier capa vectorial, color temática, o composición de mapa a ser desplegada sobre una imagen raster

• Definición de tamaño de página y márgenes (utilizados para el posicionamiento de la imagen en una página para la creación de mapas e impresiones)

Siendo posible aplicar un conjunto de etapas de procesamientos como una entidad simple, la complejidad comunmente asociada al procesamiento digital de imagen es ampliamente reducido. Además, se gana una enorme cantidad de espacio en disco, debido a que no se necesita almacenar copia de los procesos intermedios de los datos originales.

Contruyendo algoritmos en ER MapperHay dos formas de construir un algoritmo en ER Mapper:

• Utilizar la ventana Algorithm para sumar los tipos deseados de capas, cargar imágenes, y especificar las etapas de procesamiento para cada capa.

• Clickear el boton de la barra de herramientas para que ER Mapper cree automaticamente un algoritmo. En este caso, ER Mapper suma las capas apropiadas a la ventana Algorithm, consultando la carga de una imagen, y posiblemente también otras opciones.


Capítulo 3 Creando un algoritmo La ventana Algoritmo

La mayoría de los ejercicios de este manual consultan si construyen un algoritmo desde el inicio de manera que los conceptos básicos se internalicen y sean totalmente comprendidos. De cualquier manera, también pueden utilizarse de vez en cuando, para comprender como ellos funcionan, los botones de la barra de herramientas para la creación de un algoritmo automático

Utilizando algoritmos como patronesUna vez que se han salvado las instrucciones de un procesamiento como un archivo algoritmo, se puede utilizar el algoritmo como un “patron” par aplicar facilmente el mismo procesamiento a imágenes diferentes. Cualquier algoritmo puese ser utilizado como un patron, pero Er Mapper también provee muchos algoritmos patrones para tareas comunes. Estos incluyen técnicas de desplieque comunes (RGB, banda simple en escala de grises, etc.), archivos de imágenes procesadas y algoritmos salvados como “virtual datasets.” Utilizando algoritmos patrones se ahorra tiempo, y se aprenderá mas acerca de ellos en lecciones posteriores.

Además, los botones de la barra de heramientas permiten crear muy rapidamente varios tipos de algoritmos comunes. Posteriormente se aprederá más sobre la utilización de la barra de herramientas para estas tareas

La ventana AlgoritmoEl diálogo Algorithm es un cuadro especial de diálogo que sirve como “centro de comando” para la creación y edición de algoritmos en ER Mapper. Para abrir el diálogo Algorithm, se puede seleccionar Algorithm... desde el menú View o



clickear el botón de la barra de herramientas View Algorithm for Image Window . Los componentes claves del diálogo Algorithm son etiquetados debajo y descriptos en la tabla que sigue.

Diagrama estructura de datos Muestra una lista de superficies y capas contenidas en el algoritmo actual utilizando una estructura jerárquica o “árbol”. Al seleccionar (click sobre) una superficie o capa, cambia sus opciones utilizando las páginas tabuladas.

Superficie Un grupo de capas con datos raster y/o vectorial que se combinan para crear una vista o imagen. Un algoritmo simple puede tener múltiples superficies que se transforman en unidades independientes cuando se observan en modo 3D.

Capas Componentes de una superficie que contienen datos utilizados para la construcción de una imagen. Diferentes tipos de capas pueden contener datos raster o vectoriales, y el procesamiento para cada capa es controlada idependientemente de las otras.

Modo Vista Define la manera en que los datos son desplegados como una capa de salida normal en dos dimensiones, (2D) o tres dimensiones (3D).

diagrama deprocesos dela capa

menu paraadicionar omodificar

Páginas tabuladas para seleccionar categorías deopciones para la capa o superficie (selección: layer)

Paneldiagramade estrutura

Lista de capasen superficie

modo vista (2D o 3D)

Superficie

de datos

seleccionada

capas osuperficies



Páginas tabuladas Muestra las categorías de opciones que controlan el desplieque de imagen y las técnicas de procesamiento, tales como Layer para las opciones de capa actual, o Surface como opción para aplicar a una superficie por completo.

Diagrama de proceso Utilizado para controlar las operaciones de procesamiento aplicados a la imagen(es) en la capa seleccionada actual (desplegada cuando la solapa Layer es seleccionada.

El diagrama de procesosCuando la solapa Layer está seleccionada la fila horizontal de botones a la derecha del panel de diálogo Algorithm es llamada diagrama de proceso. ellos son utilizados para definir las operaciones de procesamiento de imágenes para los datos de la capa seleccionados actualmente. Cada botón en el diagrama controla una función específica del procesamiento de imagen.

Como la flecha lo indica, el sentido de procesamiento fluye de izquierda a derecha. Típicamente, se especifica la imagen a ser utilizada, las bandas de la imagen a ser procesadas, luego el procesamiento aplicado utilizando fórmulas, filtros, transformaciones u otras opciones para crear la imagen deseada. ER Mapper compila todas las etapas de procesamiento especificadas y muestra la imagen resultante en la pantalla. El nombre y la función de los principales botones del procesamiento son los que siguen.

Botón Función

Dataset usado para cargar una imagen desde disco, o editar o ver información o comentarios de una imagen.

Band Selection Usado para seleccionar una o mas bandas en la imagen para generar una imagen (lista desplegable).

Formula Usada para ingresar, cargar, o salvar una fórmula para realizar álgebra u otras operaciones aritméticas en la imagen.

Filter Usados para adicionar o borrar uno o mas filtros espaciales (hay botones de filtro pre y post fórmula)

Transform Usado para ajustar el brillo y contraste de la imagen. (Hay botones de transformaciones pre y post fórmula.)

Sunshade Usado para especificar iluminación artifical de la imagen para crear efecto de relieve sombreado.


Capítulo 3 Creando un algoritmo Ejercicios de manejo

Nota: Una cruz o “X” en el boton indica que la función no esta activa en la capa de datos actuales. Además, hay otros botones para algunos tipos de capas que se aprenderán con posterioridad en este manual.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios muestran como desplegar inicialmente una imagen, y como construir, salvar, y volver a cargar un algoritmo simple de un procesamiento de imagen. También se muestra como se puede fácilmente cambiar la imagen para verla en perspectiva 3D.

Note: Estos ejercicios introducen brevemente conceptos y procedimientos que son explicados posteriormente con mas detalles.

• Cargar una nueva imagen y elegir cuales bandas desplegar

• Usar el diálogo Algorithm para definir un algoritmo de proceso

• Cambiar la tabla de colores de una imagen

• Adicionar una fórmula a un algoritmo

• Adicionar etiquetas y comentarios a un algoritmo

• salvar el algoritmo del proceso al disco

• Volver a cargar y ver el algoritmo salvado

• Adicionar una capa de altura para ver la imagen en perpectiva 3D

Qué se apren-derá...

Luego de completar estos ejercicios se sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios asegurarse de que todas las ventanas de imagen ER Mapper estan cerradas, solamente el menú principal de ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 1: Cargando y desplegando imágenes

1: Cargando y desplegando imágenes

(La parte 1 muestra como cargar una imagen desde el disco y desplegarla en pantalla para una observación inicial de los datos. la imagen fué previamente importada desde una cinta magnética u otro medio y ahora se encuentra en el disco rígido de la computadora. Detalles sobre importación de datos son discutidos en los otros manuales de ER Mapper.)

Abrir una ventana imagen y la ventana algoritmo1 Desde el menu View, seleccionar Algorithm....

Una nueva ventana imagen vacía se abre en la esquina superior izquierda de la pantalla, y la ventana Algorithm se abre en la inferior derecha.

Nota: ER Mapper recuerda donde se ha posicionado el cuadro de diálogo la última vez en la pantalla. Por lo tanto la ventana algoritmo podría estar posicionada diferentemente a lo que se describió anteriormente

La solapa Layer está usualmente seleccionada cuando se abre por primera vez el cuadro de diálogo algoritmo. Notar que la ventana Algorithm muestra una capa Pseudocolor (etiquetada “Pseudo Layer”) a la izquierda del diálogo, con la flecha roja apuntando a ella significando que es la capa activa.

Si se abre la ventana algoritmo cuando no esta abierta la ventana imagen (como en este caso), ER Mapper abre automáticamente una ventana de imagen vacía.

Cargar una imagen raster en la capa Pseudocolor

1 En la ventana Algorithm, clickee el boton Load Dataset en el lado izquierdo del diagrama de procesos.El cuadro de diálogo de elección de archivo Raster Dataset aparece.

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. La lista en el centro muestra una lista de directorios conteniendo imágenes ejemplo provistas con ER Mapper (tales como ‘application...’ y otras).

3 Doble-click en el directorio llamado ‘Shared_Data.’

Objetivos Aprender a abrir una ventana imagen y la ventana Algorithm, cargar una imagen, y desplegar la imagen en pantalla. También se aprenderá a desplegar diferentes bandas de la imagen, y cambiar la tabla de colores que ER Mapper utiliza para asignar colores a la imagen.



Es desplegada una lista de imágenes Raster. Notar que los archivos tienen extensión “.ers” . esta es la extensión de archivo asociada con los archivos raster en formato ER Mapper.

4 Bajar en la lista hasta visualizar la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers,’ luego hacer doble-click en ella para cargarla.El cuadro de diálogo de elección de archivo elegido se cierra, y la iamgen es cargada dentro de la capa Pseudocolor. Notar que la capa ahora muestra el nombre de la imagen cargada (‘Landsat_TM_year_1985’), y el boton izquierdo del nombre está seleccionado (indicando que la capa esta prendida).

ER Mapper presenta la imagen en la ventana imagen. La imagen es desplegada en un rango de colores porque esta seleccionada la tabla de color denominada Pseudocolor.

Nota: ER Mapper recuerda la última tabla de colores seleccionada. Por lo tanto, esta podría no ser Pseudocolor como se describe anteriormente.

Notar que Band Selection muestra la etiqueta ‘B1:0.485_um.’ Esto indica que la selección actual de la capa es la banda 1 de la imagen Landsat.

Seleccionar y desplegar bandas diferentes de la imagen LandsatLas imágenes satelitales Landsat Thematic Mapper (TM) usualmente contienen siete bandas espectrales. Se puede seleccionar cualquier banda (o una combinación de bandas) para desplegar en una capa de datos raster.

1 En la ventana Algorithm, clickear en la lista desplegable Band Selection del diagrama de proceso.

Se despliega un menu con las siete bandas diferentes de la imagen Landsat.

2 Clickear sobre la banda etiquetada B2:0.56_um.

El menu se cierra y la nueva banda aparece en el boton de la lista Band Selection.

ER Mapper presenta la banda 2 de la imagen Landsat en la ventana imagen. Los colores son diferentes al de la banda 1 porque el rango de datos de la banda2 es diferente al de la banda 1. (Mas adelante se aprenderá sobre rangos de datos y como ajustar brillo y contraste de la imagen.)

3 De la lista desplegable Band Selection seleccionar la banda etiquetada B7:2.215_um.ER Mapper presenta la banda 7 de la imagen Landsat en la ventana imagen.



4 De la lista desplegable Band Selection nuevamente seleccionar la banda llamada B1:0.485_um.ER Mapper presenta nuevamente la banda 1 de la imagen Landsat.

Consejo: El boton Stop Processing o la tecla Esc pueden ser útiles cuando se comete un error, o cuando se quiere hacer una visualización rápida de los resultados sin esperar que finalice el procesamiento de la imagen completa. Cambiar la tabla de

color (en la solapa Surface). Presionar el boton Refresh Image para que el procesamiento continue.

Cuando se utiliza el Color Mode llamado Pseudocolor (como en este ejemplo), la Color Table controla el conjunto de colores que ER Mapper utiliza para desplegar la imagen.

5 En la ventana Algorithm, clickear en la sopala Surface y luego clickear en el boton de la lista desplegable Color Table.

Aparece un menu listando la tablas de colores disponibles.

6 Clickear en la tabla de colores llamada green.ER Mapper presenta la imagen utilizabdo matices de verde. Los valores de datos bajos se muestran como matices oscuros de verde y los valores altos como matices claros.

Nota: Cuando se cambia la tabla de color, ER Mapper actualiza la vista de la imagen automaticamente aplicando el nuevo set de colores.

7 Desde la lista desplegable ColorTable, seleccionar brown_green.ER Mapper presenta la imagen utilizando matices de marrón para los valores de datos bajos transicionando a matices de verde para los valores altos.

8 De la lista Color Table, seleccionar greyscale.ER Mapper presenta la imagen utilizando escala de grises. valores de datos bajos se muestran en matices de gris oscuro, y los valores altos como gris claro.

En la parte 1, se ha creado el tipo mas simple de algoritmo: un algoritmo Pseudocolor que despliega una banda simple de datos utilizando una tabla de color para controlar la coloración de la imagen. No se ha salvado aún el algoritmo porque será modificado posteriormente.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 2: Procesando la imagen

2: Procesando la imagen

Cargar una fórmula de índice de vegetación en una capa1 En la ventana Algorithm, clickea sobre la solapa Layer y luego clickear en

Edit Formula en el diagrama de proceso.

Aparece el cuadro de diálogo Formula Editor permitiendo el uso de fórmulas estandars de procesamiento de imágenes o crear las fórmulas propias. La barra menu en la parte superior permite un rápido acceso a muchas fórmulas. Notar que en la fórmula actual simplemente se lee ‘INPUT1.’ (Posteriormente se aparenderá mas acerca de las fórmulas.)

2 Desde el menu Ratios, seleccionar Landsat TM NDVI. Una nueva fórmula reemplaza a la original, y su descripción aparece en la parte superior. (Esta fórmula es llamada Indice Normalizado de diferente vegetación o NDVI. Utiliza información de las bandas 3 (rojo) y 4 (IR cercano) de la imagen Landsat para resaltar información sobre la abundancia y ubicación de vegetación).

Todos los datos son inicialmente mostrados como matices muy oscuros de gris de la tabla de colores de grises debido a que el procesamiento de fórmula produce un estrecho rango de valores de datos (-1 a +1). Ahora se realzará la imagen para incrementar su contraste.

3 Clickear el boton Close para cerrar el diálogo Formula Editor.

Ajuste de contraste de imagen1 En la ventana Algorithm, clickear en la solapa Layer y luego clickear el el

boton de la derecha Edit Transform Limits (hay dos, elegir el que esta a la derecha del boton Formula). Se abre el cuadro de diálogo Transform. Notar que el campo Actual Input Limits ubicado en la parte inferior muestra un rango de datos entre -1 y +0.6. Esto es el rango de valores de datos producidos luego de que los datos de la imagen Landsat cruda fueron procesadas a traves de la fórmula NDVI. Se necesita decirle a ER Mapper que mapee los matices de gris en este rango en vez del rango por defecto de datos que varía de 0-255 actualmente mostrados a lo largo del eje X u horizontal del histograma.

2 Desde el menu Limits, seleccionar Limits to Actual.

Objetivos Aprender a desarrollar un algoritmo de proceso simple utilizando una fórmula para resaltar la vegetación en la imagen y modificar el contraste y brillo de la imagen en pantalla.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 3: Etiquetando y salvando algoritmos

El rango de datos del eje X cambian de -0.8 a +0.6 luego del procesamiento de la fórmula NDVI.

ER Mapper presenta la imagen nuevamente, esta vez con realce de contraste. Ademas, aparece en el centro del cuadro de diálogo Transform un histograma mostrando la frecuencia relativa de los valores de datos para la imagen procesada.

Las áreas de vegetación en la imagen son resaltadas en gris claro o blanco, y las áreas con poca o sin vegetación (como el agua) aparece muy oscura. Se incrementará el contraste entre las áreas claras y oscuras aun más.

3 En el diálogo Transform, clickear el boton Create autoclip transform

El contratste entre las áreas claras y oscuras se incrementan. Los matices mas claros (áreas densamente vegetadas) ahora son blancos y los matices oscuros (áreas no vegetadas) son negros, haciendo que los patrones de vegetación sean fáciles de interpretar.

4 Clickear el botón Close para cerrar el cuadro de diálogo Transform.

Nota: Posteriormente en este manual se aprenderá mas acerca de los histogramas, rango de datos y realces de contraste.

3: Etiquetando y salvando algoritmos

Descripción para la capa Pseudocolor1 En la ventana Algorithm, en la parte izquierda de la estructura de datos

resaltar la capa y clickear sobre la descripción de la capa.El puntero se convierte en un cursor de texto, indicando que el área es un campo de texto.

2 Tipear el texto NDVI en el campo de texto, luego presionar la tecle Enter o Return del teclado.Ahora este texto se convierte en la descripción visual de la capa.

Objetivos Aprender a especificar descripción de etiquetas, título y comentarios para un algoritmo, y salvar las etapas de procesamiento de un algoritmo a un archivo en disco para su uso posterior.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 3: Etiquetando y salvando algoritmos

Nota: Las descriciones de capas también son utilizadas para especificar etiquetas de bandas cuando se escribe una imagen en disco ose la salva como un Virtual Dataset. Mas adelante se aprenderá mas sobre esto.

Descripción para la superficie1 En la ventana Algorithm, en la parte izquierda de la estructura de datos

resaltar la superficie y clickear sobre la descripción "[Ps]: Default Surface".El puntero se convierte en un cursor de texto, indicando que el área es un campo de texto.

2 Tipear el texto Surface 1 en el campo de texto, luego presione la tecla Enter o Return del teclado.Este texto se convierte ahora en la descripción visual de la superficie. Notar que el prefijo “[Ps]:” queda remanente, indicando que el modo color de la superficie es Pseudocolor.

Descripción del algoritmo1 En la ventana Algorithm, seleccionar el texto en el campo de texto

Description (actualmente se lee ‘No Description’).(Para seleccionar el texto, se puede tanto seleccionarlo arrastrando el mouse o triple-click para selelccionar la linea completa.)

2 Tipee el siguiente texto, luego presione Enter o Return en el teclado:San Diego vegetation index

Este texto ahora se convierte en una descripción breve del algoritmo.

Salvar las etapas de procesamiento a un archivo algoritmo en disco1 Desde el menu File (en el menu principal), seleccionar Save As....

Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Save Algorithm.

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Algorithm (.alg)’.3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\examples. (La porción precedente del nombre de la ruta es especifica de la organización presente de archivos.)

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo. 5 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 4: Volviendo a cargar y visualizar el algoritmo

6 Clickear para ubicar el cursor en el campo de texto Save As:, luego tipear un nombre para el archivo algoritmo. Al comienzo utilice sus iniciales, seguidas por el texto ‘Landsat_NDVI,’ y separe cada palabra con un guión bajo (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “JC,” tipee en el nombre:

JC_Landsat_NDVI

7 Clickear el boton Apply para salvar el algoritmo y dejar abierto el diálogo.El algoritmo Landsat NDVI esta ahora salvado en una archivo algoritmo en disco.

Adicionar comentarios al algoritmo1 Clickear en el botón Comments....

Aparece un cuadro de diálogo mostrando el nombre de archivo del algoritmo con un area de texto para tipear comentarios acerca del algoritmo. El cursor esta activo en la esquina superior izquierda.

2 Clickear Cancel en el diálogo Save Algorithm para cerrarlo (no se necesita).

3 En el diálogo Comments, tipear la siguiente información acerca del algoritmo:Este algoritmo utiliza el índice normalizado de diferente vegetación (NDVI) fórmula que resalta la vegetación en la imagen Landsat TM de San Diego. Áreas con vegetación abundante aparecen con sombras gris claro.

4 Clickear el botón OK para guardar los comentarios con el algoritmo y cerrar el diálogo.

4: Volviendo a cargar y visualizar el algoritmo

Abriendo una segunda ventana imagen1 En la barra de herramientas estandar (en el menú principal), clickear en el

botón New Image Window .

ER Mapper abre una nueva ventana imagen (esto es la forma rápida para seleccionar New desde el menú File). Arrastrar la nueva ventana hacia la parte inferior izquierda de la pantalla (para poder ver toda o parte de la otra ventana imagen).

Objetivos Aprender a volver a llamar y desplegar el algoritmo que se ha creado, y visualizar el archivo de texto del disco que define las etapas de procesamiento del algoritmo.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 4: Volviendo a cargar y visualizar el algoritmo

Abrir el algoritmo del proceso creado recientemente1 En la barra de herramientas estandar, clickear en el botón Open Algorithm

into Image Window .

Aparece el selector de archivos Open Algorithm. (Esta es la forma rápida para seleccionar Open... desde el menú File.)

2 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples.

3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo. 4 Doble-click sobre el directorio nombrado ‘Tutorial’ para abrirlo.

El algoritmo Landsat NDVI debería aparecer en la lista.

5 Clickear una vez sobre el nombre del algoritmo para resaltarlo (no doble-click).

6 Clickear el botón Apply para cargar y procesar el algoritmo sin cerrar el cuadro de diálogo Open Algorithm.ER Mapper ejecuta el algoritmo y despliega la imagen Landsat procesada en la ventana imagen. Debería verse idéntica a la otra imagen porque ambas usan el mismo algoritmo e imagen.

Ver los comentarios del algoritmo1 En el diálogo Open Algorithm, clickear el botón Comments....

Un cuadro de diálogo se abre mostrando los comentarios que se escribieron para el algoritmo. Estos comentarios pueden ser muy útiles para otros que usen o desplieguen el algoritmo y son una buena manera de documentar los procesos que se utilizaron para crearlo.

2 Clickear Cancel para cerrar el cuadro de diálogo comments.


Capítulo 3 Creando un algoritmo 5: Viendo la imagen en perspectiva 3D

5: Viendo la imagen en perspectiva 3D

Vista en perpectiva 3DHasta ahora se ha visto imágenes utilizando vistas planimétricas 2D convencionales. ER Mapper hace muy fácil ver imágenes en perpectiva 3D simplemente adicionando una componente altura (o elevación) al algoritmo. Lo que sigue es una introducción muy simple a las caracteríticas de las vistas en 3D, y en capítulos posterioores se aprenderá mas sobre este tema

Despliegue de la imagen vegetación en marrón y verde1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa Surface.2 Desde la lista desplegable Color Table, seleccionar brown_green.

ER Mapper vuelve a desplegar la imagen. Áreas con poca o sin vegetación (tales como los océanos) se desplegan en marrón, y las áreas vegetadas como parques y valles estan en verde brillante.

3 En el diálogo Algorithm, seleccionar nuevamente la solapa Layer.

Adicionando una capa Altura al algoritmo1 En el diálogo Algorithm, abrir el menú Edit, seleccionar Add Raster

Layer, luego seleccionar Height.Es adicionada al algoritmo una segunda capa llamada ‘Height Layer’ . Las capas de altura son válidas solamente en modo de vista 3D, por lo tanto la capa esta actualmente inactiva (cruzada).

Objetivos Aprender a crear una vista en perspectiva den 3D de la imagen índice de vegetación adicionando una capa de altura conteniendo una imagen digital de elevación.



Cargar una imagen digital de elevación en la capa altura

1 Con la capa de altura seleccionada, clickear en el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

Se abre el diálogo Raster Dataset.

2 Desde el menú Directories (en el diálogo Raster Dataset), seleccionar la ruta que termina en \examples.

3 Abrir el directorio ‘Shared_Data’, luego doble-click sobre la imagen ‘Digital_Terrain_Model.ers’ para cargarla.La imagen del modelo digital de elevación (DEM) es cargada en la capa altura.

Seleccionar el Modo de Vista perpectiva 3D para ver la imagen en 3D

En el menú View Mode (sobre el diálogo Algorithm), seleccionar 3D perspective.

ER Mapper despliega el mensaje de que la imagen esta siendo procesada, luego despliega una vista de la imagen en prespectiva 3D. Aparece el mensaje ”Regenerating Terrain” en la ventana imagen mientras que ER Mapper realiza interacciones para incrementar la resolución ( detalle) en la imagen 3D.

El panel a la derecha en el diálogo Algorithm ahora tiene dos solapas adicionales –3D View y 3D Properties. Estas contienen especificamente controles para ver imágenes en 3D.

Apagando la opción 3D Lighting1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa 3D View.2 Apagar el botón de opción Lighting.

La imagen se despliega sin la iluminación artificial. (aunque a veces es desable, puede oscurecer rasgos sutiles.)

Botón Load Dataset



Cambiar el ángulo de visión

1 Clickear sobre el botón Hand Tool en la barra de herramientas Standard, si no ha sido seleccionada.

2 Apoyar el puntero en la parte inferior de la imagen 3D, y arrastralo suavemente hacia abajo para inclinar la vista 3D (ver siguiente diagrama).

La imagen 3D se inclina hacia abajo, por lo que ahora se esta observando desde un punto de vista superior. Se puede utilizar el mouse para manipular el punto de vista, aumentar o disminuir el Zoom, rotar la imagen, y otros controles (tratados en detalle luego).

Este es un simple algoritmo 3D que permite ver rápidamente las relaciones entre las caracteríticas del terreno y la vegetación en el área de San Diego. Se puede observar, por ejemplo, que la vegetación natural aún esta presente en la mayoría de los valles poco profundos y laderas próximas a las áreas desarrolladas.

Seleccionar 2D View Mode para ver nuevamente la imagen en 2D1 Desde el menú View Mode en la ventana Algorithm, seleccionar Normal.

ER Mapper redespliega la imagen nuevamente en una vista planimétrica en dos dimensiones.

Nota: Este ejercicio 3D fué una simple introducción para mostrar lo fácil que puede ser observar datos en perspectiva 3D en ER Mapper. Posteriormente se aprenderá más acerca de los controles y posibilidades 3D.

Cerra la imagen y la ventana de diálogo Algorithm1 Cerrar la ventana imagen utilizando los controles del sistema de la

ventana:

apoyar el puntero en esta área y arrastrarlo suavemnete hacia abajopara inclinar el modelo 3D hacia abajo



• Para Windows, clickear el botón Close en la esquina superior derecha dela ventana.

• Para sitemas Unix, seleccionar desde el menú de control de la ventana en la esquinasuperior izquierda Close o Quit (para los sistemas con ambas opciones, seleccionarQuit). La ventana se cierra y desaparece de la pantalla.

2 Clickear Close en el diálogo Algorithm.Solamente el menú principal de ER Mapper esta abierto.

• Cargar una nueva imagen y elegir que bandas desplegar

• Utilizar el diálogo Algorithm para definir un algoritmo de procesamiento

• Cambiar el color de la tabla para una imagen

• Adicionar una fórmula a un algoritmo

• Adicionar etiquetas y comentarios a un algoritmo

• Salvar el algoritmo de procesamiento al disco

• Volver a cargar y ver el algoritmo salvado

• Adicionar una capa altura para ver la imagen en perspectiva 3D

Qué se aprendió...

Después de completar estos ejercicios, se sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:


4Trabajando concapas de datos

Este capítulo lo introduce al concepto de las capas de datos en ER Mapper y le brinda práctica en la utilización de las mismas. Se aprenderá a cargar los datos en capas, apagar y encender capas, especificar prioridad durante el procesamiento y adisionar, mover y borrar capas de datos en un algoritmo.

Nota: Este capítulo se enfoca en la utilización de capas de datos raster para desplegar y manejar imágenes. La utilización de tipos de capas vectoriales para desplegar datos GIS y las anotaciones serán tratadas más adelante en este manual.

Acerca de las Capas de datosEn ER Mapper, puede construir su imagen desplegada creando una o más ‘capas’ de datos en la ventana Algorithm. Se combinan las distintas capas de datos para crear una imagen final desplegándola sobre su pantalla o imprimiéndola.

Para visualizar el diagrama de flujo del proceso de una capa, clickear sobre la solapa layer y seleccionar la capa desde el lado izquierdo de la ventana Algoritmo. Cada capa en un algoritmo puede tener diferentes procesamientos y utilizar diferentes imágenes. El algoritmo simple desarrollado en el capítulo 3 posee únicamente una capa (una capa pseudocolor), pero otros tipos de algoritmos


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos Modos de color

pueden tener varias capas de datos. Por ejemplo, una imagen desplegada en RGB (rojo-verde-azul) posee tres capas de datos una para el componente rojo de la imagen, una para el verde y otra para el azul. Las capas pueden también contener otros tipos de datos que se quiera superponer sobre su imagen, tales como datos vectoriales GIS o tabulares, y objetos de anotación o composición de mapa.

Cada capa en un algoritmo puede ser manejada independientemente de las otras utilizando los botones de procesos asociados con esa capa. Esta flexibilidad es una de las llaves en ER Mapper la cual simplifica la construcción y puesta a punto del complejo procesamiento de imagen por algoritmos.

Usualmente usted construye un algoritmo definiendo primero una o más capas para desplegar su dato de imagen raster, tales como imágenes satelitales o fotos aéreas digitalizadas. Luego puede sumar capas adicionales para desplegar el dato vectorial (tal como una red de caminos), dato tabular (tal como localizaciones de sitios de muestreo) y capas para anotar su imagen con texto, grilla de coordenadas y mucho más.

Controles de capaAl clickear sobre la solapa layer, aparece el diagrama de proceso de la misma. Cada capa en un algoritmo tiene un set de información común y controles otorgados por la capa misma:

Para apagar una capa, clickear en el botón Turn On/Off sobre la ventana de Algoritmo o clickear el botón derecho del mouse sobre Short-cut Menu y seleccionar Turn Off. .

Modos de colorER Mapper utiliza un concepto llamado “Color Mode” que define la manera en la cual las capas que contienen datos raster serán desplegadas. Para definir una forma particular de despliegue de imagen, se puede elegir tipos de capas y el Modo de

Cargar una imagen Seleccionar las bandas de la imagen usar fórmulaTransformaciónAjuste de

Abrir editorde filtro

Aplicarrelieve

contraste

sombreado


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos Capa de datos

Color apropiado. El Modo color se ubica en la barra superior sobre la ventana Algorithm. Al clickear sobre la solapa Surface se observará el Modo de Color, la Tabla de Color y la Transparencia (%) con un botón de desplazamiento.

Opciones del Modo de Color (en la solapa Surface)ER Mapper provee tres opciones de Modos de Color en la solapa Surface y cada una está diseñada para desplegar y manejar datos de imagen raster de diferentes formas. La configuración del Modo de Color debe usualmente corresponderse con el tipo de capas de datos que se están utilizando. por ejemplo, si está trabajando con capas Pseudocolor, su Modo de Color debe estar configurado en Pseudocolor. Los tres Modos de Color son:

Capa de datosER Mapper provee numerosos tipos de capas de datos, cada uno diseñado para desplegar un formato particular de dato (raster, vectorial, tabular), o desplegar un dato de imagen raster de una manera particular. En general, existen dos tipos de capas:

• Capas raster despliegue de imagen o datos pixel, la imagen desplegada es a menudo el resultado de la combinación de dos o más tipos de capas raster (por ejemplo, rojo, verde y azul)

• Capas vectoriales despliegan datos GIS, lineares, tabulares (puntos) y de composición de mapa y siempre cubren a los datos raster donde hay superposición.

Color Mode Function

Pseudocolor Diseñado para desplegar una capa simple de un dato raster; los colores de la imagen son controlados por la actual tabla de colores.

Rojo Verde Azul (RGB) Diseñado para desplegar datos raster en un espacio de color Rojo Verde Azul (RGB). Los colores de la imagen son construídos utilizando capas separadas para los planos de color rojo, verde y azul (o cañones de color) del despliegue de la computadora

Matiz Saturación Intensitdad (HSI)

Diseñado para desplegar datos raster en un espacio de Matiz Saturación Intensidad (HSI). Los colores de la imagen son construídos utilizando capas separadas para matiz (hue), Saturación (saturation) e intensidad (intensity).



Tipos de capas rasterMuchos de los tipos de capa raster son únicamente válidos con una cierta configuración del Modo de Color. Si la capa no es válida con el actual Modo de Color, ER Mapper automáticamente oscurece esa capa en la ventana del Algoritmo y no la utiliza durante el procesamiento. Los tipos de capas raster y los Modos de Color válidos asociados con cada una de ellas son enumerados a continuación:

Capa Raster Función Modos de color válidos

Pseudocolor Despliega datos raster, los colores son controlados por la actual tabla de colores.

Pseudocolor

Rojo Despliega datos raster en el canal de despliegue del color rojo.

Red Green Blue

Verde Despliega datos raster en el canal de despliegue del color verde.

Red Green Blue

Azul Despliega datos raster en el canal de despliegue del color azul.

Red Green Blue

Matiz (Hue) Despliega datos raster; controla el componente “color” (rojo, amarillo, verde, etc.) de la imagen desplegada.

Hue Saturation Intensity

Saturación Despliega datos raster; controla el componente de la “pureza del color” (pasteles o colores puros) de la imagen desplegada.

Hue Saturation Intensity

Intensity Despliega datos raster; controla el componente “brillo” (claridad u oscuridad) de la imagen desplegada.

todos

Elevación (Height)

Controla la tercera dimensión de elevación (o “valor z”) de una imagen vista en perspectiva 3-D

todos

Despliegue de Clases

Controla la tercera dimensión de elevación (o “valor z”) de una imagen vista en perspectiva 3-D

todos

Clasificación Despliega una cubierta temática de color sólido generada a partir de un dato raster sobre otras cubiertas raster.

todos



Consejo: Puede cambiar rápidamente cualquier capa raster en un algoritmo de un tipo a otro usando la lista desplegable Layer Type desde el menu Edit/Change Raster Layer o desde el menu Short-Cut que aparece después de clickear el boton derecho del mouse sobre la capa activa.

Tipos de capa vectorialLas capas vectoriales son utilizadas para desplegar anotaciones de mapa y datos desde productos externos o formatos de archivos vectoriales. Todas las capas vectoriales son siempre dibujadas por sobre cualquier capa raster, independientemente de la posición de las mismas entre otras capas en la ventana de Algoritmo. Las capas vectoriales no son afectadas por el Modo de Color configurado (aquellos se aplican a capas raster únicamente). Los siguientes son los principales tipos de capas vectoriales:

Nota: Hay tipos adicionales de capas vectoriales utilizadas con menor frecuencia; estos no son tratados en detalle en este manual. Puede sumar cualquiera de los tipos de capas vectoriales desde la lista que se despliega después de clickear el menú de la capa vectorial Edit/Add..

Tipo de capa vectorial Función

Annotation/Map Composition

Crea anotación de color (líneas, círculos, texto, etc.) y objetos de composición de mapa (escalas gráfica, simbolos de norte, etc.). También es utilizado para desplegar archivos en formato vectorial de ER Mapper (con una extensión “.erv”).

Region overlay Define polígonos de región (áreas de interés) para una imagen raster, o despliega regiones y nombres existentes.

ARC/INFO overlay Despliega, edita y guarda un dato vectorial almacenado en el formato de cobertura original del software ARC/INFO GIS.

Dynamic Links Despliega dato vectorial o tabular desde otros software o formatos de archivos tales como DXF o PostScript.


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos Ejercicios de Manejo

Selección y modificación de capas de datosPara modificar una capa de datos, debe primero seleccionarla clickeando sobre la misma. Un casillero sombreado aparece así rodeando la capa para indicar que la misma está seleccionada. Debe primero seleccionar una capa antes de cargar un nuevo conjunto de datos de imagen en ella o modificar su proceso de flujo.

Obsérvese que una capa puede desactivarse si cambia el Modo de Color en la Barra Superior a una opción que no es válida para esa capa. Cuando una capa se transforma en inactiva, su texto aparece atenuado o “se pone gris”sobre la ventana de Algorithms. Por ejemplo, si cambia el Modo de Color a Rojo Verde Azul, cualquier capa Pseudocolor superpuesta se desactivará debido a que una capa superpuesta Pseudocolor es únicamente válida con el Modo de Color Pseudocolor. Las capas inactivas son ignoradas durante el procesamiento (similar a que si estuviesen apagadas).

Ejercicios de ManejoEstos ejercicios darán práctica utilizando y manipulando capas de datos raster en ER Mapper. Comprender cómo trabajar con capas es un paso importante en la comprensión de cómo construir y utilizar algoritmos..

• Encender y apagar capas de datos

• Cargar una imagen dentro de una o varias capas raster

• Adicionar, borrar y mover capas

• Cambiar una capa raster de un tipo a otro


Después de completar estos ejercicios, se conocerá cómo ejecutar las siguientes tareas en ER Mapper:

Antes de comenzar...

Antes de comenzar con estos ejercicios, asegúrese que todas las ventanas de imagen de ER Mapper esten cerradas. Solo debería estar abierto en la pantalla el menú principal de ER Mapper..


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos 1: Encendendiendo y apagando capas

1: Encendendiendo y apagando capas

Abrir una ventana imagen y desplegar un algoritmo de mosaico1 Desde el menu File, seleccione Open....

Aparecerá una ventana imagen y la caja de diálogo de selección de archivo Open.

2 Desde el menú Directories, seleccione la ruta con el texto \examples.3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Functions_And_Features’.4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Data_Mosaic’.5 Doble-click sobre el algoritmo llamado

‘Interactive_mosaic_of_4_datasets.alg.’ER Mapper abre y despliega el algoritmo.

Este algoritmo despliega un mosaico de cuatro imágenes separadas que se superponen parcialmente una con la otra. Cada imagen es cargada con su propio dato de capa Pseudocolor, esto puede controlarse independientemente de las otras imágenes. (Se aprenderá más acerca de la creación de mosaicos de dos o más imágenes más adelante.)

Abrir la ventana de Algoritmo para ver las capas de datos1 Desde el menú View, seleccione Algorithm....

Aparece la ventana Algorithm mostrando cuatro capas de datos pseudocolor.

2 Si es necesario, alargue la ventana Algorithm hasta que las cuatro capas sean visibles claramente de una vez. (arrastre el borde superior de la ventana hacia arriba.)

Apagar las capas superpuestas para excluirlas del procesamiento1 En la ventana Algorithm, con la solapa layer seleccionada, clickear sobre

el lado izquierdo de la capa que contiene la imagen llamada ‘Mosaic_TM’ para seleccionarla.Un borde oscuro rodeará la capa, indicando que la misma esta seleccionada.

Objetivos Aprender a encender capas de datos para incluirlos en el procesamiento y apagarlos para excluirlos del mismo. También aprender cómo el estado de capas puede cambiar si se cambia el Modo de Color.


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos 1: Encendendiendo y apagando capas

2 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa destacada y aparecerá un menú Short-Cut. Apague la capa ‘Mosaic_TM’ seleccionando la opción Turn Off del menú Short-Cut.La capa ahora esta apagada, entonces ER Mapper la ignorará durante el procesamiento.

ER Mapper reprocesa el mosaico de algoritmo a fin de que el dato en la parte superior derecha de la ventana imagen (una porción de una imagen Landsat TM) no esté desplegado. Desde que la capa conteniendo la imagen ‘Mosaic_TM’ está apagada, sus datos no aparecen como parte del mosaico.

3 En la ventana Algorithm, clickear sobre el lado izquierdo de la capa conteniendo la imagen llamada ‘Mosaic_XS’ para seleccionarla.

4 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa seleccionada y apagar el dato de capa de ‘Mosaic_XS’ desde el menú Short-Cut. En este momento el dato en la porción inferior del mosaico (una porción de una imagen SPOT XS) no se despliega desde que su capa está apagada.

Encender la superposición para incluirlos en el procesamiento1 En la ventana Algorithm, clickear para seleccionar la capa que contiene la

imagen nombrada como ‘Mosaic_TM.’ 2 Encender la capa ‘Mosaic_TM’ nuevamente (clickear el botón derecho del

mouse sobre la capa seleccionada y seleccionar Turn On, desde el menú Short-Cut). El dato del satélite Landsat TM se despliega nuevamente en la porción superior derecha de la ventana imagen así su capa está ahora encendida.

3 Clickear para seleccionar la capa que contiene la imagen nombrada como ‘Mosaic_XS.’

4 Encender la capa ‘Mosaic_XS’ nuevamente. La imagen satelital SPOT XS nuevamente se despliega en la porción inferior del mosaico.

Cambiar el Modo de Color para ver cómo afecta las capas1 En la ventana Algorithm, desde la solapa Surface seleccionar Red Green

Blue desde la lista desplegable Color Mode.Las cuatro capas Pseudocolor despliegan un patrón (líneas diagonales), indicando que no son válidas con el Modo de Color corriente.


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos 2: Cargando datos en las capas

Nota: Cuando las capas raster no son válidas con el actual Color Mode en la solapa Surface, se inactivan sobre la ventana Algorithm. ER Mapper trata las capas inactivas como si estuvieran apagadas.

2 Sobre la solapa Surfacer desde la lista desplegable Color Mode, seleccionar Pseudocolor.ER Mapper reprocesa el algoritmo y despliega la imagen con todas las capas activas.

2: Cargando datos en las capas

Abrir un algoritmo Rojo Verde Azul (RGB)1 Sobre la barra de herramientas standard de ER Mapper, clickear el boton

Load Algorithm into Image Window .

Aparece la ventana de selección de archivo Open.

2 Desde el menú Directories, seleccione la ruta que termina con el texto \examples.

3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Data_Types’4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Landsat_TM.’5 Doble-click sobre el algoritmo llamado ‘RGB_432.alg.’

Este algoritmo despliega las bandas 4, 3 y 2 de la imagen satelital Landsat TM de 1985 del centro de San Diego como una imagen color compuesto RGB. Las áreas con agua aparecen oscuras y las sombreadas de rojo indican vegetación.

Cargar una imagen nueva dentro de las tres capas1 Con la solapa ‘Layer’ seleccionada, clickear sobre el botón Load Dataset

en el diagrama de procesos.

Objetivos Aprender a cargar una imagen dentro de una capa particular o conjunto de capas en un algoritmo. También entender el uso de los botones OK, Apply, OK this layer only, y Apply this layer only sobre la ventana de diálogo de selección de archivos Raster Dataset .


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos 2: Cargando datos en las capas

Aparece la ventana de selección de archivos Raster Dataset. Note que esta ventana tiene los botones OK this layer only y Apply this layer only junto a los botones OK y Apply que se observa en todas las ventanas de diálogo de selección de archivos.

Observar que el selector de archivo Raster Dataset muestra archivos con extensiones “.ers”. Se puede cambiar los tipos de archivo (.ers, .alg, .hdr, .bmp, .tif, .sid) desde la lista desplegable de el botón de file types. Comunmente carga imágenes dentro de capas raster para procesar, pero puede también cargar un algoritmo y utilizarlo como si fuera un conjunto de datos de imagen.

Cargar una imagen nueva dentro de las tres capas1 Desde el menú Directories, seleccione la ruta que termina con el texto

\examples.2 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Shared_Data.’3 Clickear una vez sobre la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1991.ers.’4 Clickear el boton Apply.

ER Mapper carga la imagen Landsat 1991 en las tres capas. Debido a que las tres capas previamente contenían la misma imagen (la imagen Landsat 1985), Apply reemplaza la imagen en las tres capas.

Directorio actual

Archivo .ers

clickear para ver

carga solamente en lacapa seleccionada

Cargar todas las capas con la mismaCarga dentro de todas las capas conla misma imagen, cierra el cuadro de diálogo

Ver información

Tipos de archivo(.ers, .alg, hdr

Carga solamenteen la capaseleccionada, cierra

clickear para moverhacia arriba yabajo un nivel

.bmp .tif .sid)

seleccionado

de directorio

comentarios

mantiene abiertoel cuadro de diálogo

imagen, mantiene el cuadro de diálogo abierto

o editar archivo .ers de la imagen

el cuadro de diálogo


Capítulo 4 Trabajando con capas de datos 3: Añadiendo y cambiando capas.

Cagar una nueva imagen dentro de una única capa.1 Clickear sobre la capa verde para seleccionarla.2 En la lista de la caja de diálogo Raster Dataset, clickear sobre la imagen

llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para seleccionarla.3 Clickear sobre el boton Apply this layer only.

ER Mapper carga la imagen Landsat 1985 solamnete en la capa Verde.

4 Clickear sobre la capa azul para seleccionarla.5 En el diálogo Raster Dataset, clickear sobre la imagen llamada

‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para seleccionarla.6 Clickear sobre el boton Apply this layer only.

ER Mapper carga la imagen Landsat 1985 dentro de la capa Azul únicamente.

Consejo: Los botones OK y OK this layer only tienen la misma función que los botones Apply y Apply this layer only, pero ellos cierran la ventana de diálogo después de realizar la operación (mientras que los otros lo dejan abierto).El doble-click sobre una imagen o nombre de algoritmo en la lista tiene el mismo efecto que clickear OK.

3: Añadiendo y cambiando capas.

Abrir un nuevo algoritmo RGB1 Sobre la barra de herramientas Standard de ER Mapper, clickear el botón

Load Algorithm into Image Window .

Aperece el selector de archivos Open.

2 Desde el menú Directories, seleccione la ruta que termina con el texto \examples

3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Data_Types’.4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘SPOT_XS’.5 Doble-click sobre el algoritmo llamado ‘SPOT_XS_rgb_321.alg’.

Objetivos Aprender a borrar capas desde un algoritmo, sumar nuevas capas, y mover capas utilizando los botones y el mouse. También, aprender a cambiar una capa raster de un tipo a otro (verde a azul por ejemplo).



Este algoritmo despliega una imagen satelital SPOT XS (multiespectral) de San Diego como un compuesto color RGB de las bandas 3, 2 y 1. (Estas bandas son similares a las bandas 4, 3 y 2 de Landsat TM pero son de más alta resolución.)

Cambiar el orden de capas utilizando botones.1 Sobre la ventana Algorithm, clickear sobre la capa ‘Green’ para

seleccionarla.

2 Clickear el botón Move Up .

La capa Verde se mueve hacia arriba un nivel hacia la parte superior de la lista.

3 Clickear sobre la capa ‘Blue’ para seleccionarla.

4 Clickear el botón Move Down .

La capa Azul se mueve hacia la parte inferior de la lista.

Cambiar el orden de capas por arrastre.1 Posicionarse en cualquier parte de la capa Roja, luego arrastrar por debajo

de la capa Azul y soltar.La capa Roja se mueve hacia abajo hacia la parte inferior de la lista.

2 Arrastre la capa Verde para moverla hacia abajo de la capa Roja.Es mucho más fácil mover o reposicionar las capas por arrastre que utilizando los botones Move Up y Move Down.

Nota: El orden de las capas puede ser importante cuando se construyen algoritmos de mosaicos de imagen que despliega más de una imagen (esto configura la prioridad de despliegue de las imágenes donde hay superposición, aquellas en la parte superior tienen la mas alta prioridad). En este caso, cambiar el orden de las capas no tiene efecto sobre el despliegue de la imagen.

Borrar las capas Azul y Verde1 Clickear sobre la capa Azul para seleccionarla.

2 Clickear el boton Cut para borrar la capa Azul de la lista.



Consejo: Puede también cortar la capa seleccionando la opción Cut desde el menu o desde el teclado simplemente presionando y manteniendo la tecla Control y tipeando X “Ctrl+X”.

3 Clickear sobre la capa Verde para seleccionarla.

4 Clickear el boton Cut para borrar la capa Verde de la lista.

ER Mapper despliega solamente el componente rojo de la imagen (SPOT banda 3 en este caso) porque las capas Azul y Verde del algoritmo fueron borradas.

Restaurar la capa Verde adicionando una y cargando la imagen1 Desde el menú desplegable Edit/Add Raster Layer, seleccionar Green.

Una nueva capa Verde es sumada al algoritmo. La nueva capa no tiene una imagen cargada aun (indicado por NONE), por lo tanto está apagada.

2 En el diagrama de proceso, clickear el botón Load Dataset .

Aparece el selector de archivos Raster Dataset.

3 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples.

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Shared_Data.’5 Clickear sobre la imagen llamada ‘SPOT_XS.ers.’ para seleccionarla, luego

clickear OK para cargarla y cerrar el diálogo.ER Mapper carga la imagen dentro de la nueva capa Verde y la enciende. Prestar atención que la banda 1 es cargada por defecto en el diagrama de proceso.

Nota: Si se hubiese querido cargar esta imagen dentro de la capa Verde únicamente, podría haber clickeado OK this layer only o Apply this layer only.

6 Desde la lista desplegable Band Selection , seleccionar B2:0.645_um. Se ha creado una nueva capa Verde que contiene la misma imagen y banda de la capa verde original que se borró anteriormente.

Restaurar la capa Azul duplicando la capa Verde

1 Con la capa Verde aun seleccionada, clickear el botón Duplicate .



Una segunda capa Verde se suma debajo de la primera. La segunda capa Verde es una copia exacta de la primera, por lo que tiene cargada la imagen ‘SPOT_XS’.

2 Clickee el botón derecho del mouse sobre la capa Verde iluminada y aparecerá el menú Short-Cut. Desde el menú Short-Cut, seleccione Blue. La capa Verde cambia a capa Azul.

3 Desde la lista desplegable Band Selection , seleccionar B1:0.545_um. La nueva capa Azul está ahora correctamente seteada para desplegar la banda 1 de la imagen SPOT.

Consejo: Cuando se manejan múltiples capas, la duplicación de una capa existente con la imagen deseada y cambiar su tipo es usualmente más rápido que adicionar una nueva capa y cargar la imagen deseada.

Notese que los colores lucen levemente diferentes al del algoritmo original que se abrió al comienzo de esta sección. Se necesita ajustar las transformaciones de las nuevas capas Verde y Azul.

Ajustar las transformaciones de las capas Verde y Azul1 Seleccionar la capa Verde, luego clickear sobre el botón de la derecha Edit

Transform Limits en el diagrama de proceso.

Aparece el cuadro de diálogoTransform.

2 Desde el menú Limits, seleccione Limits to Actual.El eje de rango de datos X (input) cambia a los correspondientes límites de datos de banda 2.

3 Clickear el botón Move to next blue layer en el diálogo Transform.

ER Mapper automáticamente selecciona la capa Azul y despliega su histograma. (Aprenderá más adelante respecto a cómo moverse entre histogramas de capas.).)

4 Desde el menú Limits, seleccionar Limits to Actual. ER Mapper reprocesa el algoritmo utilizando los datos de límite actuales como los límites del eje X (ingreso de datos).

5 Sobre el diálogoTransform, clickear el boton Create autoclip transform

.



ER Mapper cambia la línea de transformación sobre el histograma para incrementar el contraste del dato de la capa azul y redespliega la imagen compuesta automáticamente.

6 Clickear el botón Move to next green layer del diálogo Transform.

ER Mapper automáticamente selecciona la capa Verde y despliega su histograma.

7 Clickear el botón Create autoclip transform .

ER Mapper cambia la línea de transformación para incrementar el contraste del dato de capa verde y redespliega la imagen.

8 Clickear el boton Close en el diálogo Transform para cerralo.

Cerrar todas las ventanas de imagen y cuadros de diálogo1 Cerrar todas las ventanas imagen y cuadro de diálogos utilizando el

sistema de control de las ventanas:• Para Windows, seleccionar Close desde la ventana de control de menu.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra del título de la ventana y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones seleccionar Quit).

2 Clickear Close sobre la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla..

• Encender y apagar capas de datos

• Cargar una imagen dentro de una o varias capas raster

• Adicionar, borrar y mover capas

• Cambiar una capa raster de un tipo a otro


Después de completar estos ejercicios, se sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:




5Visualizando valores

de datos de imagenEste capítulo muestra las opciones que ER Mapper ofrece para visualizar valores de datos de imagen y ubicación de coordenadas. Estos incluyen valores de celda, vecino mas próximo, firmas espectrales, perfiles transversales y gráficos de dispersión. También se aprendera como medir distancias entres dos puntos sobre una imagen.

Visualizando valores de datosVisualizar valores de datos de una imagen es uno de los caminos fundamentales para acceder a la calidad de los datos y las características particulares de los rasgos en una imagen. Las opciones para visualización de datos y ubicación geográfica en ER Mapper incluye:

Cell values El valor del dato asociado con cada celda o pixel en la imagen, o el valor del dato de esa celda en cada banda de una imagen multiespectral.

Neighborhoods Un arreglo de valores de datos que rodean al pixel.

Signatures Los valores de datos de un pixel mostrados en forma gráfica.


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen Ejercicios de manejo

Traverse extraction Un perfil de valores de datos a lo largo de una línea o polígono dibujado sobre la imagen.

Scattergrams Un ploteo en ejes X-Y mostrando la relación entre valores de datos en dos bandas de una imagen.

Histograms Un ploteo mostrando en rango de valores de datos sobre el eje X y su frecuencia relativa en el eje Y

Ejercicios de manejoEstos ejercicios muestran las diferentres maneras de visualizar valores de datos, ubicación de coordenadas y distancias geográficas entre dos puntos de una imagen.

• Visualizar los valores de datos de una imagen en formato de texto

• Visualizar los valores de datos en bandas múltiples como una firma

• Visualizar los valores de datos en bandas múltiples a lo largo de una línea de perfil

• Visualizar los valores de datos de dos bandas de una imagen como un diagrama de dispersión

1: Visualizando valores y firmas espectrales

Abrir y desplegar un algoritmo RGB1 Desde el menú File, seleccionar Open....

Aparecerá una cuadro de diálogo de selección de archivo Open .

2 Doble-click sobre el directorio llamado ‘\examples\Data_Types\Landsat_TM’ para abrirlo.

3 Doble-click sobre el algoritmo llamado ‘RGB_741.alg.’


Después de completar estos ejercicios, se conocerá cómo ejecutar las siguientes tareas en ER Mapper:


Antes de comenzar con estos ejercicios, asegúrese que todas las ventanas imagen de ER Mapper esten cerradas. Solo debería estar abierto en la pantalla el menú principal de ER Mapper.

Objetivos Aprender a visualizar valores de datos de imagen en formato de texto, formato vecino mas próximo, y formato de firmas espectrales (gráfico de línea).


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen 1: Visualizando valores y firmas espectrales

Este algoritmo despliega las bandas 7, 4, y 1 de la imagen Landsat de San Diego como una composición color RGB.

Visualizar valores de celda para todas las bandas1 Desde el menú View, seleccionar Cell Values Profile....

Aparece el cuadro de diálogo Cell Values Profile. Tomarlo por la barra de título próximo a la ventana imagen. Este diálogo tiene tres ventanas de despliege, cualquiera de ellas puede apagarse o prenderse en cualquier momento.

2 Por defecto, la opción Values esta seleccionada. (Si esto ha sido cambiado, encienda Values y apague Signature y Neighbors.)

3 Sobre el menú principal, clickear el botón de la barra de herramientas Set Pointer mode .

Set Pointer mode le dice a ER Mapper que se quiere utilizar el puntero del mouse para visualizar los valores de datos. (los otros modos configuran al puntero para usarlo como herramientas de zoom o de paneo.)

4 Apoye el puntero dentro de la ventana imagen, y arrastre el puntero del mouse a traves de la imagen (o solo clickear sobre algún pixel).El diálogo Cell Values Profile despliega los valores de datos de las siete bandas de la imagen Landsat para la actual celda (pixel) en la imagen. Los valores de datos son actualizados el desplazar el mouse a una nueva ubicación.

opción paraapagar o prender

Arastrar paracambiar el

Ventanade valores

Ventana decelda vecina

Ventana defirma espectral

la ventana

tamaño de laventana


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen 1: Visualizando valores y firmas espectrales

(si las siete bandas no son mostradas, simplemente arrastre el borde inferior de la ventana de diálogo para hacerla mas grande.)

Ver el valor de celda de vecino mas próximo1 En el diálogo Cell Values Profile, encienda la opción Neighbors.

Es adicionada una segunda ventana al diálogo Cell Values Profile, con un menú desplegable para seleccionar una banda de la imagen.

2 Apoyar el puntero dentro de la ventana imagen, y arrastrar el puntero del mouse a traves de la imagen (o solo clickear sobre un pixel). Se despliega los valores de celdas mas cercanas en un arreglo de tres por tres a medida que se mueve el mouse. El pixel central en el arreglo de tres por tres es el pixel actual y los ocho pixeles a su alrededor son sus vecinos. Esta caracterítica es útil para observar la variación local o textura en varias partes de una imagen.

3 Desde la lista desplegable Band, seleccionar B4:0.83_um luego apoyar el puntero dentro de la ventana imagen nuevamente.Los valores de datos para banda 4 de la imagen Landsat se despliegan en un arreglo de tres por tres.

Ver una firma espectral de valores de celda para varios rasgos1 En el diálogo Cell Values Profile, encender la opción Signature.

Es adicionada una tercera ventana al diálogo Cell Values Profile, con una línea de botones de color en la parte superior.

2 Hacer la ventana Signature mas grande cambiando el tamaño del cuadro de diálogo o apagando la ventana de opción Neighbors.

3 Clickear sobre el boton de color verde arriba de la ventana de Signature.4 Apoyar el puntero sobre la ventana imagen y arrastrar a traves de una área

verde sobre la imagen (vegetación natural y vegetación cultivada).Los valores de datos en las siete bandas se despliegan en formato de gráfico de líneas (algunas veces llamada una firma espectral) en color verde. Las marcas en la parte inferior indica el número de bandas en la imagen. En este caso, se están utilizando datos Landsat TM, de manera que se ve el valor en cada una de las siete bandas como una medición individual en el gráfico.

5 Clickear sobre el boton amarillo arriba del campo de Signature.6 Apoyar el puntero sobre la ventana imagen y clickear o arrastrar sobre una

de las área blancas brillantes de la imagen (Techos de edificios o areas de tierras estériles). Una nueva firma para las áreas brillantes aparece en amarillo.


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen 2: Visualizando ubicación y distancias

7 Clickear sobre el boton verde nuevamente para limpiar esa firma.Cuando se clickea sobre un botón de color por segunda vez, la firma existente (línea coloreada) en la ventana es removida.

8 Apoye el puntero sobre la ventana imagen y arrastre a traves de un área vegetada verde otra vez para desplegar una nueva firma.

Visualizar una firma promedio para un rasgo1 Clickear sobre el botón azul.2 Prender la opción Average.3 Apoyar el puntero sobre la ventana imagen y arrastrarlo sobre las áreas del

océano oscuras circundantes a la isla cerca de la parte inferior.Aparece una tercera firma en azul. Notar que la línea de la firma se hace mas gruesa esta vez al arrastrar el puntero.

Cuando se utiliza Average, la firma es un promedio acumulado de todos los valores de datos sobre el área donde se arrastró el puntero. Se puede adicionar a la firma promedio continuando el arrastre. Esto permite observar la firma promedio sobre un área (en lugar de un único pixel a la vez).

4 Clickear el botón Close sobre el cuadro de diálogo Cell Values Profile para cerrarla.

2: Visualizando ubicación y distancias

Visualizar coordenadas geográficas en la imagen1 Desde el menú View, seleccionar Cell Coordinate....

Aparece el diálogo Cell Coordinates. Arastrar próximo a la ventana imagen.

Los tres campos superiores de este diálogo muestra la ubicación del pixel actual en la imagen en coordenadas de columnas (X) y filas (Y), y sistemas de coordenadas Este/Norte y Latitud/Longitud.

2 Apoyar el puntero en la ventana imagen, y arrastrar el punero por la imagen.Aparecen la ubicación de imagen y geográfica de la celda actual, y son actualizadas mientras se arrastra el puntero.

Objetivos Aprender a visualizar la ubicación geográfica de los rasgos en una imagen y medir la distancia entre dos puntos en la imagen.


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen 3: Visualizar perfiles transversales

Nota: Solo los campos Este/Norte y Latitud/Longitud despliegan valores si la imagen esta registrada con una proyección cartográfica.

Visualizar distancias entre puntos de una imagenLos tres campos inferiores del diálogo Cell Coordinate muestran la distancia entre el primer punto donde se presionó el botón de mouse y el punto donde fue liberado. Las distancias son mostradas como distancias Imperiales (Pies y millas) distancias métricas ( metros y kilómetros), y distancias Dataset (número de pixels en las distancias X e Y).

1 Apoyar el puntero sobre la ventana imagen, y clikear sobre cualquier punto en la imagen.Los campos de distancia Imperial, Métrico, y Dataset están con valores cero.

2 Seleccionar dos rasgos en la imagen, y luego arrastrar el mouse entre ellos.Esta distancia entres estos dos puntos es desplegada cuando se libera el botón del mouse. La medición de distancia tomada entre dos puntos es llamada mensura.

3 Clickear el botón Close sobre el cuadro de diálogo Cell Coordinates para cerrarlo.

3: Visualizar perfiles transversales

Configuración para dibujar lineas de perfiles transversales1 Desde el menú View, seleccionar Traverse....

Aparecen los cuadros de diálogo New Map Composition y Traverse .

2 Sobre el diálogo New Map Composition, estar seguro que la opción seleccionada es Vector File, luego clickear OK.Aparecen un diálogo de advertencia ER Mapper y la paleta de antotación Tools. Utilizará las herramientas de anotación vectoriales para dibujar lineas transversales sobre la imagen.

Objetivos Aprender a visualizar valores de datos de imagen en bandas múltiples como un perfil a lo largo de una linea o polígono dibujado a traves de la imagen (llamado perfil transversal).



3 Clickear Close en el diálogo de advertencia de ER Mapper para cerralo. (cuando se utilizan las herramientas de anotación para otros propósitos el modo por defecto de Ajuste de Página no es recomendado, pero esta bien para este ejercicio).

Dibujar una línea transversal sobre la imagen

1 Sobre el diálogo Tools, clickear el botón Annotation: Poly Line .

2 Dentro de la ventana imagen, definir una línea recta clikeando una vez en el punto de inicio, clickear una vez en el punto final, luego doble click para finalizar la línea.Aparece una linea de perfil dentro del diálogo ER Mapper Traverse. Esta línea despliega la amplitud o cambio de los valores de píxeles por debajo de la línea transversal dibujada. Por defecto los valores para el Dataset de la banda 1 de la imagen son mostrados como una linea de perfil negro.

Visualizar perfiles para 3 bandas de una imagen1 Sobre el diálogo ER Mapper Traverse, clickear el botón Bands: .

Aparece el diálogo Traverse Band Selection.

2 Presionar la tecla Ctrl del teclado, luego clickear sobre las bandas 1, 4 y 7 en la lista para seleccionarlas.

3 Clickear OK en el diálogo Traverse Band Selection.Aparecen perfiles para las tres bandas en el diálogo ER Mapper Traverse, con una leyenda en la parte superior derecha indicando el color de linea asignada a cada banda. Este tipo de despliegue permite ver claramente las relaciones entre los valores de datos de las tres bandas. (En este caso se están viendo valores de datos de las mismas bandas desplegadas en la imagen RGB (7, 4 y 1), pero se podría también visualizar perfiles de bandas no utilizadas para desplegar la imagen).

leyendabanda/colorescala de

valoresdel Dataset

ubicacióndel perfil

dibujo de loscambios devaloresa lo largo delperfil



Dibujar una segunda línea transversal sobre la imagen1 Dentro de la ventana imagen, definir una segunda línea en un área

diferente clickeando nuevamente una vez en el punto inicial, un clik en el punto final, luego doble click para finalizar la línea.Aparecen las líneas actualizadas de los tres perfiles dentro del diálogo ER Mapper Traverse que muestran los valores de pixeles por debajo de la línea nueva. Se pueden dibujar la cantidad de líneas transversales sobre la imagen que se deseen.

Alternar entre las dos líneas transversales y modificarlas1 Sobre el diálogo de anotación Tools, clickear el botón Select and Edit

Points Mode .

2 Dentro de la ventana imagen, clickear sobre la primer línea transvesal dibujada.La línea es seleccionada y su correspondiente perfil aparece nuevamente en el diálogo ER Mapper Traverse. Se pueden visualizar los perfiles para cualquier línea transversal simplemente seleccionándola como se muestra aquí.

3 En el diálogo de antotación Tools, clickear el botón Select and Move/Resize Mode .

4 Dentro de la ventana imagen clickear una vez en uno de los puntos finales de la línea transversal seleccionada actualmente (El punto adquiere iluminación reversa).

5 Clikear en el punto final con iluminación reversa y arrastrarlo a la nueva ubicación.Cuando se libera el botón del mouse, aparece la línea modificada sobre la imagen y su correspondiente perfil es actualizado en diálogo ER Mapper Traverse. Se puede modificar la ubicación y longitud de cualquier línea transversal siguiendo estos pasos.

6 Modificar una de las líneas de manera que atraviese una de las áreas oceánicas oscuras en la parte inferior de la imagen.Observar la fuerte caida de los valores de datos en las tres bandas donde las líneas cruzan el océano. Esto es típico de los datos de Landsat TM debido a que el agua generalmente tiene mas baja reflectancia en estas longitudes de onda de la luz que las áreas terrestres.

7 Clickear Close en el diálogo ER Mapper Traverse para cerrarlo, luego clickear Close en el diálogo Tools para también cerralo.

8 Cuando se pregunte salvar la anotación actual, clikear No.


Capítulo 5 Visualizando valores de datos de imagen 4: Visualizar gráficos de dispersión de imágenes

Consejo: Si se desea, se podría salvar la capa de anotación actual y volverla a cargar mas tarde, y también se pueden salvar lor perfiles transversales a un dataset con formato XYZ en un disco para exportarlo si se desea a otros soft ware de análisis. Para mayor información ver ER Mapper User Guide.

4: Visualizar gráficos de dispersión de imágenes

Un diagrama de dispersión permite ver gráficamante la correlación entre los números digitales de dos bandas de una imagen. Los valores para una banda son graficados en el eje Y y los otros en el eje X. Estos dos números digitales ubican cada pixel en el espacio de medición bidimencional del gráfico.

Abrir un cuadro de diálogo de diagrama de dispersión1 Desde el menú View, seleccionar Scattergrams....

Se abren los cuadros de diálogos Scattergram y New Map Composition.

2 Clickear Cancel en el diálogo New Map Composition para cerrarlo. (No se necesita para este ejercicio.)Automáticamente el diálogo Scattergram referencia la imagen de la ventana imagen activa (‘Landsat_TM_year_1985’). Se podría elejir ver diagramas de dispersión para cualquier otra imagen, Dataset Virtuales o también algoritmos.

Objetivos Aprender a visualizar las relaciones entre los valores de datos de imágenes en dos bandas como un gráfico bidimencional denominado Diagrama de dispersión.



Por defecto, un diagrama de dispersión nuevo dibuja la banda 1 de la imagen en el eje X (horizontal) y la banda 2 en el eje Y (vertical), y la ubicación del punto es mostrado utilizando varios colores dentro de la ventana del diagrama de dispersión. Los colores representan la frecuencia acumulada (o “densidad”) de los valores de datos en ambas bandas. Las áreas del diagrama con la mayor densidad de puntos son mostradas con los colores de la parte superior de la barra de colores ( rojo y amarillo), y las áreas con baja densidad en los colores (azul y magenta). Tipicamente las áreas de alta densidad serán rasgos que comprenden un gran número de píxeles en ambas bandas, tal como una gran cuerpo de agua.

Cambiar la combinación de bandas de la imagenIEn el diagrama para las bandas 1 y 2 observar que los puntos de datos están agrupados fuertemente. Esto indica que hay una fuerte correlación entre los datos contenidos en estas dos bandas (ambas bandas con longitud de onda visible), por lo tanto contienen mucha información redundante.

1 En el diálogo Scattergram, clickear el botón Setup... .Se abre el diálogo Scattergram Setup que provee las opciones para cambiar las bandas de la imagen, definir regiones, y otras funciones. Moverlo de manera de que no cubre el diálogo Scattergram o la ventana imagen.



2 Clickear en la lista desplegable en el campo Y axis, y seleccionar B4:0.83_um.ER Mapper redibuja el diagrama, esta vez mostrando los valores de datos de la banda 4 en el eje Y.

3 Clickear el botón Limits to Actual para configurar los límites de los eje X e Y al rango actual de datos de las bandas 1 y 4 .El diagrama se agranda para llenar la ventana. La amplia dispersión de los puntos muestra que los datos en las bandas 1 y 4 estan debilmente correlacionados, por lo que proveen diferentes tipos de información. (La banda 4 registra la reflectancia en longitudes de onda del IR cercano).

Cambiar los límites de ejes para “aumentar” una parte del diagramaObservar el agrupamiento pequeño y denso de puntos en la esquina inferior izquierda del diagrama (mostrado en Cian, Verde y Rojo). Esto indica una alta frecuencia de puntos de datos en ambas bandas en esa área.

1 Apoyar el mouse (sin liberar el botón) en las áreas circundantes al agrupamiento denso.Directamente encima de la ventana del diagrama, ER Mapper despliega la posición del puntero del mouse en el diagrama y los valores de datos en ambas bandas. El primer valor es el valor del eje X ( Banda 1), y el segundo valor el eje Y ( Banda4).

Para focalizar mas en esta área del diagrama se puede utilizar el mouse para determinar los límites de datos aproximados de la posición mas densa, y luego configurar los límites de los ejes X e Y “aumentando” esta zona.

seleccionar las bandasde la imagen parael diagrama dedispersión



2 En el diálogo Setup Scattergram, prender la opción Defer Display. El botón Display (anteriormente inhabilitado) está ahora activo.Defer Display le dice a ER Mapper que retrase la actualización del diagrama hasta que se haya finalizado con los cambios deseados (En este caso los límites de los ejes).

3 Editar el valor máximo del eje X (horizontal) a 120, y luego presionar Enter o Return para validarlo.

4 Editar el valor máximo del eje Y (vertical) a 30, y presionar Enter o Return.5 Clickear el botón Display.

ER Mapper redespliega el diagrama “ampliando” la zona densa, de manera que se puede observar mas claramente el detalle.

6 En el diálogo Setup Scattergram, clickear el botón Limits to Actual, luego clickear Display nuevamente. El zoom del diagrama vuelve a la extensión previa.

7 Apagar la opción Defer Display.8 Clickear Close en el diálogo Scattergram para cerralo y para cerrar el

diálogo Setup Scattergram.

Nota: En otras secciones de este manual se aprenderá mas acerca de opciones y usos adicionales de los diagramas de dispersión.

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema de

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde la ventana control-menu.

• Para Sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrala.Solamente el menú principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

• Visualizar valores de datos de imagen en formato texto

• Visualizar valores de datos de imagen en bandas múltiples como una firma


Luego de completar estos ejercicios se sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:



• Visualizar valores de datos de imagen en bandas múltiples a lo largo de una línea de perfil

• Visualizar dos bandas de valores de datos de imagen como un diagrama de dispersión




6Realce de contraste

Este capítulo explica cómo modificar los datos de la imagen para realzar el contraste y mejorar la interpretación visual. Introduce los conceptos básicos asociados con realce del contraste y mapeo de color, y se incluyen prácticas usando las opciones de transformaciones ER Mapper.

Realce de contraste El ajuste de contraste de la imagen (a menudo llamada "contraste stretching") es el proceso de realce fundamental del procesamiento digital de imagen y el más usado. El ojo humano es muy bueno en interpretar atributos espaciales en una imagen y discriminar los rasgos sutiles. Sin embargo, el ojo es pobre en resolver rasgos que son caracterizados por diferencias muy sutiles en color o brillo. Las técnicas del realce de contraste son útiles para acentuar diferencias sutiles en valores de datos y de esa manera mejorar la interpretación visual.

El realce de contraste es llamado "operación puntual" porque aplica independientemente brillo o transformación de color a cada pixel en la imagen. Ajustando la "transformación" de los valores de los datos de la imagen a los colores o brillo de una tabla de colores, se puede realzar el contraste o resaltar rasgos específicos para hacer sus datos más fácil de interpretar y analizar.

Dos de las técnicas de despliegue de imagen más comunes son Pseudocolor y Rojo Verde Azul (RGB).


Capítulo 6 Realce de contraste Realce de contraste

Desplegar Imágenes con una tabla de lookup (tabla de colores)Al desplegar una imagen usando una tabla de color (menú Color table sobre la solapa surface en la ventana Alorithm), se trazan valores de datos de imagen a colores específicos en una tabla. En este caso, cambiando la transformación ER Mapper pide ajustar entre valores de datos de la imagen y los colores en la tabla lookup usada y los despliega. Por ejemplo, se puede transformar los datos a ser desplegados usando todo los colores, o cambiar o comprimir los datos para trazarlo a un color particular o rango de colores.

Despliegue de Imágenes en RGB La pantalla de la computadora produce colores iluminando con rojo, verde, y azul para cada pixel. Cuando se cambia el transformación de un despliegue RGB de imagen, ER Mapper controla trazando entre los valores de los datos de la imagen y el brillo del rojo, verde, o azul del despliegue.

Botones de transformación Por defecto, la mayoría de las capas de datos de raster en ER Mapper tiene dos botones de transformación en el diagrama de proceso del algoritmo. Uno aplica una transformación antes de una fórmula (pre-fórmula), y el otro aplica un transforme después de una fórmula (post-fórmula). Usted también puede insertar y puede añadir transformaciones adicionales en cualquier situación para crear realces del contraste más complejos.

Cuadro de diálogo de transformaciónCuando se pulsa el botón Transform o Edit Transform Limits de la barra de herramientas, ER Mapper abre el cuadro de diálogo de Transformación. Este diálogo mantiene muchos mandos interactivos reforzando contraste y modificando los colores.

Transformación

Transformaciónprefórmula

post-formula


Capítulo 6 Realce de contraste Realce de contraste

Un concepto importante en el uso del diálogo Transform es el movimiento de la línea de transformación, porque éste es el rasgo que controla el trazando de valores de los datos para desplegar brillo o color. Para mover la línea, simplemente arrástrela a una nueva situación, o pulse el botón que posiciona automáticamente la línea para técnicas de transformación estándar (tales como ecualización de histograma).

Consejo: Para cualquier algoritmo, se puede abrir la cuadro de diálogo de Transformación desde dos lugares: usando el botón Transform en la ventana del Algoritmo, o usando el botón Edit transform Limits de la barra de herramientas. (Usar el botón de la tabla de herramientas le permite revisar la transformación para cualquier capa del algoritmo sin tener que abrir la ventana del Algoritmo primero.)

Eje Y (despliegue)campo máximo

clickear para verla transformaciónen otras capas

clickear para veren la capa actualotras

clickear para elegiruna transformaciónautomática

elección de opciónde limites de los ejes

Transformaciónborrar, copiar,

histogramas deentrada y salida

Linea de transformación(arrastrar para ajustar)

valores de datos X, Yde la actualposición de mouse

Visual de la tabla decolores para la capa

valores actualesmin y max del

actual

insertar

X, Y

transformacionesdataset


Capítulo 6 Realce de contraste Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios presentan los rasgos básicos de la caja del diálogo Transform, y cómo usarlos para realzar el contraste de la imagen y su color. .

• "Revisar el transformación para una capa de datos de raster particular

• "Aplicar una transformación lineal.

• "Revisar los rangos de entrada (datos) y salida (despliegue) para un transformación

• "Usar las opciones de transformación automáticas

• "Trabajar con transformaciones múltiples en una capa

1: Ver el histograma de la imagen

Cargar y desplegar una imagen en escala de grises 1 En la barra de herramientas normal, pulsar el botón View Algorithm for

Image Window .

Aparece una ventana imagen y la caja de diálogo de Algorithm .

2 En la ventana del Algoritmo en el diagrama del proceso, pulsar el botón

Algorithm, clickear sobre el botón Load Dataset .

Se abre el diálogo para selección de archivos Raster Dataset .

3 Del menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples.

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Shared_Data.’5 Doble-click sobre la imagen llamada ‘SPOT_Pan.ers.’

ER Mapper carga la imagen SPOT Pan en la capa de Pseudocolor y la despliega


Después de completar estos ejercicios, se sabrán realizar las siguientes tareas en ER Mapper:

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, asegurase que todas las ventanas imagen ER Mapper estén cerradas. Sólo el menú principal ER Mapper debe estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender a desplegar el histograma para una imagen, visualizar valores de datos y desplegar una grilla de coordenadas sobre el histograma. .


Capítulo 6 Realce de contraste 1: Ver el histograma de la imagen

6 En la solapa Surface, de la lista desplegable Color Table, seleccionar greyscale.ER Mapper redespliega la imagen en escala de grises. Es una imagen de satélite SPOT Pancromática de San Diego, California. (La imagen es inicialmente algo oscura, y posteriormente se mejorará el contraste.)

Ver el histograma para la imagen de SPOT Pan

1 Pulsar el botón en la post-fórmula Edit Transform Limits en el diagrama de proceso.Se abre la caja de diálogo Transform. El histograma de la imagen SPOT Pan se despliega en la porción de ventana de histograma.

Un histograma es una representación gráfica de la distribución de frecuencia relativa de valores en una imagen. En este caso, la mayoría de los valores de los datos están ubicados en la parte más baja de los datos de 0 a 255 para la imagen SPOT Pan. Las crestas en el histograma muestran donde hay muchos píxeles con valores de datos similares, y a menudo indica rasgos identificables en una imagen.

Ver los valores de los datos dentro de la ventana del histograma 1 Apuntar el mouse a cualquier situación dentro de la ventana del

histograma. En la parte superior-izquierda del diálogo (debajo del histograma) se despliegan los valores de datos en los ejes X e Y de ese punto. La ubicación de X (los rangos de la imagen) aparece en la izquierda, y la de Y (brillo de la pantalla o valores LUT) está a la derecha.

2 Posicionar el indicador en la porción inferior-derecha de la ventana del histograma. Se observa un alto valor X porque se está en el extremo superior del rango de los datos y un valor Y bajo porque está en el extremo más bajo del despliegue o rango de tabla de lookup.

3 Posicionar el indicador en la porción superior-izquierda de la ventana del histograma. Se observa un valor X bajo porque está en el extremo más bajo del rango de los datos, y valores Y altos porque se está en el extremo superior del despliegue o rango de LUT

Activar una grilla de coordenadas 1 Encender el botón de opción de Grid


Capítulo 6 Realce de contraste 2: Usar una transformación lineal

Aparece una grilla encima de la ventana del histograma con un espaciado regular y el origen en la esquina inferior-izquierda. Esta grilla puede ayudar rápidamente a determinar una situación específica de datos X-Y en la ventana del histograma.

2 Apagar la opción Grid de nuevoLa grilla desaparece de la ventana del histograma

Cerrar el diálogo Transform y la ventana del Algoritmo 1 Clickear Close sobre el diálogo Transform para cerrarlo, luego clickear

Close sobre la ventana Algorithm para cerrarla.

2: Usar una transformación lineal

Volver a abrir el diálogo Transform desde la barra de herramientas1 En el menú principal de ER Mapper, pulse el botón el Edit Transform

Limits de la barra de herramientas.

ER Mapper abre la caja del diálogo Transform de nuevo. (Éste es un atajo para acceder transform para cualquiera despliegue de algoritmo sin usar la ventana Algorithm.)

Aplicar un efecto lineal para aclarar la imagen Siempre que se despliegue datos en una capa de Pseudocolor, los colores en la tabla del lookup (greyscale en este caso) se muestra en una barra colorida a lo largo del eje de Y. Esto lo hace fácil ver la manera cómo la posición la línea del transform afecta el uso de los colores de LUT para desplegar la imagen. .

1 Como se muestra en el diagrama mas abajo, arrastrar el círculo de la línea de transformación a la izquierda arriba.

Objetivos Aprender a usar transformaciones lineales simples para aclarar y oscurecer imágenes y aumentar o disminuir el contraste de la imagen. También se aprenderá a abrir el diálogo Transform del la barra de herramientas.



ER Mapper aplica el cambio y la imagen se ilumina. Como se muestra en el diagrama adjunto, se ha ajustado la línea de transformación para excluir valores de aproximadamente 0-100 en el despliegue (vertical) eje que corresponde a los tonos más oscuros de gris en la tabla de lookup de greyscale. Ahora el rango entero de 0-255 de datos en el X (horizontal) el eje se traza a sólo los tonos más claros de gris en la tabla de lookup de greyscale, mostrando la imagen mas clara. .

También aparece en la ventana un segundo histograma sin relleno. Éste es el histograma de salida y representa cómo su cambio afectó la distribución de datos en el despliegue

2 Clickear sobre el botón Create default linear transform .

ER Mapper vuelve la línea de transformación a su posición predefinida y redespliega la imagen. (La posición predefinida la línea de transformación es una recta, donde la posición de X de la línea es igual a su posición de Y. Esto también hace que el histograma de salida sea igual que al histograma de la entrada).

00

255

255

0 255valores de datos

0 255despliegue o rango LUT

100

100



Aplicar un efecto de oscurecimiento lineal de la imagen 1 Como se muestra en el diagrama abajo, arrastrar el círculo de la línea de

transformación a al derecha a lo largo del eje vertical.

ER Mapper aplica el cambio y la imagen oscurece. Como se muestra en el diagrama adjunto, se ha ajustado la línea de transformación para excluir valores de aproximadamente 200-255 en el despliegue (vertical) eje que corresponde a las tonos más claros de gris en la tabla del lookup. Ahora el rango entero de 0-255 de datos en el X (horizontal) el eje traza sólo a los tonos más oscuros de gris, causando la imagen aparezca más oscura.

También aparece en la ventana un segundo histograma sin relleno. Éste es el histograma de salida y representa cómo su cambio afectó la distribución de datos en el despliegue .

2 Clickear en el botón Create default linear transform .

La línea de transformación cambia a su posición predefinida y el redespliega la imagen

Aplicar un estiramiento del contraste lineal para aumentar el contraste de la imagen1 Apuntar al borde derecho del histograma (la parte inferior de la curva).

Notar que el valor de X desplegado en la muestra superior-izquierda es aproximadamente de 160-170. Aunque los límites superiores de los valores de la imagen están cerca de 255, hay algún valor entre aproximadamente 170 y 255 (como indica la frecuencia mostrada en el histograma).

2 Como se muestra en el diagrama siguiente, arrastrar el círculo de la línea de transformación a la izquierda a lo largo del eje horizontal.

00

255

255



200

200


Capítulo 6 Realce de contraste 3: Resaltar rasgos

ER Mapper aplica el cambio y la imagen aumenta su contraste. Ahora el contraste entre la luz y las partes oscuras de la imagen se realza y genera rasgos espaciales más fácil interpretar visualmente. En este caso, se ajustó la línea de transformación para trazar valores de los datos de aproximadamente 170-255 en el eje horizontal al color más claro en la tabla del lookup (blanco), y se extendió los datos restantes a valores (0-169) por encima del rango entero de tonos grises.

Esta operación utiliza el rango dinámico de tonos grises en la tabla del lookup que mejora contraste de la imagen. (Este efecto se llama a menudo histograma clipping porque sujeta la cola fuera del histograma.)

3 Clickear el botón Create default linear transform .

ER Mapper vuelve el valor por defecto de la línea de transformación y redespliega la imagen

3: Resaltar rasgos

En contraste con la transformación simple que se usó anteriormente, la transformación lineal piecewise separa la línea de transformación en varias partes. Cada sector de la línea puede tener una pendiente diferente (relación de X-Y) que permite modificar el histograma de ese rango de datos diferentemente de otros sectores de la línea. La transformación lineal por sectores le permite crear tipos más complejos de realces del contraste.

Objetivos Aprender a usar la transformación lineal por sectores para crear ajustes de contraste más complejos que resaltan un rango específico de valores o un rasgo en una imagen.

00

255

255170

0 170 255valores de datos




Ajustar la transformación para aumentar al máximo contraste en las áreas del océano

La imagen con la que se está trabajando es una imagen de satélite SPOT Pan que registra la cantidad de luz reflejada de la superficie de la tierra (similar a una fotografía aérea). Observe que el histograma de la imagen tiene dos crestas que proporcionan información sobre los rasgos en la imagen:

• Una cresta muy alta, estrecha a la izquierda corresponde principalmente a áreas del océano en la imagen. Las áreas del océano tienen valores del reflectancia bajos dentro de un rango muy estrecho típico de otoño (la superficie del mar tiene variación pequeña comparada a la tierra).

• Otra cresta más pequeña, más ancha a la derecha es principalmente las áreas en la imagen correspondientes al continente. Las áreas de la tierra tienen valores de reflectancia más alta que el océano, y los valores se extienden en un rango más ancho (las áreas de la tierra comprenden de una variedad de tipos de cobertura diferentes).

1 Como se muestra en el diagrama abajo, arrastrar la línea de transformación en dos lugares diferentes: abajo el borde izquierdo de la cresta del océano en el histograma, y otro arriba en línea con el borde derecho de la cresta del océano

El contraste en las áreas del océano se realza, mientras la mayoría que las áreas de la tierra se despliegan como blanco. En este caso, usted ajustó la línea de transformación seleccionando el rango estrecho de datos de valores entre 30-45 (océano) del rango completo de tonos de grises en la tabla del lookup. El datos con valores menor que 30 se ubican en el sector mas bajo en la tabla del lookup (negro) y el datos con valores mayor que 45 (principalmente la tierra) se ubican en el sector

00

255

255



30 45

30 45



mas alto en la tabla del lookup (blanco). Los modelos de reflectancia sutiles en las áreas del océano son ahora más fáciles interpretar visualmente porque el rango entero de tonos de gris se usa para representarlos.

2 Clickear el botón Create default linear transform .

Ajustar la transformación para aumentar al máximo contraste en las áreas del continente

1 Como se muestra en el diagrama mas abajo, arrastrar la línea de transformación en dos lugares diferentes: abajo el borde izquierdo de la cresta de la tierra en el histograma, y otro arriba en línea con el borde derecho de la cresta de la tierra.

El contraste en las áreas de la tierra (el valores de datos entre aproximadamente 45 y 160) se realza, mientras las áreas del océano (30-45) se despliega como negro puro.

2 Clickear en el botón Create default linear transform .

00

255

255



45 160

45 160


Capítulo 6 Realce de contraste 4: Modificar datos y rangos del despliegue

4: Modificar datos y rangos del despliegue

Usar Limits to Actual para poner rango de datos en el eje XObservar el campo "Actual input Limits" en el diálogo Transform, y notar que muestra valores entre aproximadamente 22 y 254. ER Mapper graba el rango actual de valores de los datos que encuentra en la imagen y despliega los resultados en el campo Actual input Limits.

1 Del menú Limits, seleccionar Limits to Actual.El rango de los datos desplegados en el eje horizontal cambia para emparejar el campo Actual input Limits

ER Mapper recalcula el histograma y aplica la transformación al rango actual de datos en la imagen.

Notar que la imagen realmente se oscurece ligeramente. No había ningún dato subsecuentemente entre el cero y 24, Limits to Actual cambió el histograma entero ligeramente a la izquierda en el eje de X, para que la traza de los datos muestren a las sombras ligeramente más gris oscuras en la tabla del lookup.

Consejo: Limits to Actual es una opción muy usada porque permite trabajar con sólo el rango actual de datos en una imagen. Esto es especialmente útil para imágenes que no usan el rango de los datos en 8-bit (0-254). Limits to Actual es a menudo el primer paso para ajustar el contraste, seguido por otro ajuste como una de las opciones de transformaciones automáticas que se discutirán mas adelante.

Poner los límites de entrada a 99% del rango del histograma 1 De el menú Limits, seleccionar Input Limits to 99% Histogram.

Los datos van en el eje horizontal cambia a aproximadamente 34 a 151, y el propio histograma se ensancha para llenar el rango del eje X

Input Limits to 99% Histogram considera todo los valores de los datos en la imagen y deja fuera el 1% de y toma 0.5% del extremo más bajo, y 0.5% del extremo superior. (Los resultados del recorte indican eso sólo 1% de los valores de los datos de la imagen caen en los rangos 24-34 y 151-254.)

Objetivos Aprender a usar las opciones del menú de Limits para especificar rangos exactos de valores de los datos y valores del despliegue para modificar contraste de la imagen y su color.


Capítulo 6 Realce de contraste 4: Modificar datos y rangos del despliegue

La imagen se aclara suavemente subsecuentemente se representan sólo el rango de datos de los valores calculados en tonos de grises. (Los valores de los datos de 0.5% a los extremos superiores y más bajos se trazan respectivamente a blanco y negro.)

Nota: Input Limits to 99% Histogram trabaja en el rango de datos desplegado en el histograma actual que puede ser diferente que los limites de la imagen real si se ha entrado su propios límites de eje (como se verá mas adelante).

Poner un límite de entrada exacta para resaltar el rango de datos del océano El área de texto debajo de la ventana del histograma permítale teclear en nuevos valores para definir los X eje límites más bajos y superiores.

1 Dentro de la ventana del histograma, apuntar al lado derecho de la cresta alta, estrechando el histograma Como se mencionó previamente, esta cresta corresponde principalmente a las porciones del océano de la escena del satélite. Notar que el valor de X es aproximadamente 50, para que la cresta del océano tenga un valor mínimo de aproximadamente 34 y un valor del máximo de aproximadamente 50.

2 Seleccionar el texto en el eje X máximo en la caja de texto (actualmente aproximadamente 154), y entre en un valor de 50. ER Mapper aplica que el nuevo limite del eje X y redespliega la imagen

Ahora las áreas del océano se despliegan al rango entero de sombras grises para resaltar rasgos sutiles, mientras las áreas de la tierra (valores mayor que 50) se desplegan en blanco. Éste es otro método para trazar un rango específico de datos al rango del despliegue entero. (Antes se ajustó la línea de transformación para lograr el mismo realce.)

3 En la ventana Algorithm, cambiar la tabla de colores a rainbow.Las áreas del océano se despliegan en muchos colores, mientras la tierra se despliega principalmente en rojo (el último color en esa tabla del lookup).

Poner los limites exactos de salida para usos específicos de la tabla lookup 1 Del menú Limits, seleccionar Limits to Actual.

El rango del eje X cambia para emparejar el campo de los limites de entrada actual

ER Mapper calcula el histograma y aplica la transformación

2 Cambiar el valor mínimo del eje Y (actualmente cero) a 200.


Capítulo 6 Realce de contraste 5: Usar opciones automáticas de transformación

La imagen entera se despliega en sombras de amarillo, naranja, y rojo porque esos colores ocupan el sector superior en la tabla lookup de rainbow.

Nota: El despliegue de la barra de colores no cambia cuando los límites del eje Y se cambian porque todavía es deseable ver el rango entero de colores disponibles. .

3 Cambiar el valor mínimo el eje Y a 50, y cambiar el valor máximo del eje Y a 150. La imagen entera se despliega ahora en sombras de cyan y verde porque esos colores ocupan el sector medio en la tabla de lookup de rainbow (50-150).

Consejo: También se puede usar los limites del eje Y para reescalar los datos. Por ejemplo, al reescalar el rango de un dataset de la imagen designado para emparejar un dataset de imagen de fuente, revisar los límites de transformación del eje Y para la imagen designada emparejar los límites de la entrada de la imagen fuente. Se puede salvar entonces como un Dataset Virtual o archivo del disco.

5: Usar opciones automáticas de transformación

Los botones de transformación automática se despliegan en el lado derecho de la caja del diálogo Transform. En cualquier momento se puede seleccionar una de estas opciones, ER Mapper actualiza el despliegue de la imagen automáticamente en tiempo real.

Restablecer el despliegue de la imagen a escala de grises y a la transformación por defecto

1 Cambiar el valor mínimo del eje Y a 0, y el valor máximo del eje Y a 255. 2 En la ventana del Algoritmo, cambiar la Tabla Lookup a greyscale.

Aplicar una transformación autoclip a los datos 1 En el diálogo Transform, clickear el botón Create autoclip transform

.

Objetivos Aprender a usar el opciones automáticas de transformación como autoclipping, Ecualización del Histograma, ecualización Gaussiana, level slicing y otros



ER Mapper recalibra automáticamente la línea de transformación, y actualiza la imagen automáticamente con contraste aumentado.

Autoclipping deja fuera las "colas" del histograma para trazar los valores de los datos más frecuentes representando al rango del despliegue seleccionado. Por defecto, ER Mapper realiza un 99% autoclip dejando afuera el 0.5% de los datos a los extremos altos y bajos del histograma. Los valores de datos periféricos en el extremo bajo se le asigna cero (negro en este caso), y se dan en el extremo alto el valor del máximo (normalmente 255, blanco en este caso). (Esto es similar a los Límites de la Entrada a 99% Histograma usado antes, pero la línea de transformación se ajusta automáticamente en lugar de los datos.)

2 Ahora, doble-click en el botón Create autoclip transform .

Aparece un cuadro de diálogo que le permitirle entrar cualquier porcentaje del autoclip. El valor por defecto es 99%.

3 Entrar el valor 95, luego pulsar OK para cerrar el diálogo.La línea de transformación se recalibra más cerca a vertical recortando el 5% de los valores más alejados de la distribución de frecuencia de histograma (2.5% de los valores de los datos de los extremos altos y bajos). La imagen se despliega con mayor contraste entre las áreas claras y oscuras.

Consejo: Para mejores resultados visuales, guarde sus porcentajes del autoclip mayor que 90%. Los valores alrededor de 99% normalmente son más usados, pero los porcentajes más bajos a veces son una alternativa buena para realzar imágenes con muchos valores extremos.

4 Doble-click en el botón Create autoclip transform otra vez, entar el valor 99, luego clickear OK. Una transformación autoclip 99% se aplica de nuevo sobre la imagen y la actualiza

Consejo: El botón de la barra de herramientas Refresh Image with 99% clip in limits es una manera rápida de realizar todos estas funciones con un Click de

botón, es especialmente útil para realzar el contraste de las imágenes que producen datos con valores bajos o negativos (como razones entre bandas, componentes principales, y otros). .



Aplicar una transformación de ecualización del Histograma a los datos

1 En el diálogo Transform, clickear el botón Histogram equalize .

ER Mapper crea una línea de transformación lineal compleja y actualiza la imagen.

Ecualización de histograma (también se conoce como streching de distribución uniforme) automáticamente ajusta la línea de transformación asignando valores a la imagen para desplegar niveles basados en su frecuencia de ocurrencia. La mayoría de los valores desplegados representan la porción poblada del histograma, para que el realce del contraste represente en el rango de los datos con más valores (crestas en el histograma). La ecualización del histograma normalmente crea una imagen con contraste muy fuerte entre las áreas oscuras y claras. En algunos casos, puede también saturar la luz y algunas áreas oscuras que pueden perder detalle.

Aplicar una transformación de ecualización gaussiana del Histograma a los datos

1 En el diálogo Transform, clickear el botón Gaussian equalize.

ER Mapper crea una línea de transformación lineal compleja.(a veces con pasos ligeros de escalón) y actualiza la imagen.

La ecualización Gaussiana ajusta automáticamente la línea de transformación para que los valores asignados de la imagen de salida (despliegue) correspondan a una función gaussiana los valores se ubican con una distribución Gaussiana. (Una distribución Gaussiana o "normal", se caracteriza por producir un histograma en forma de campana. Observe que el histograma de salida tiene esta forma característica.)

La ecualización Gaussiana es útil cuando el datos se sesgan de tal manera que los rasgos pueden ser anormalmente oscuros o claros si estiró el histograma linealmente. Esta técnica previene saturación de luz o las áreas oscuras, y la mayoría del pixels tiene valores de brillo de rango medio con sólo unos pocos en la oscuridad extrema o las regiones del despliegue iluminadas.

Consejo: Se puede poner el número de desviaciones estándar usado en la función de ecualización Gaussiana doble-click sobre el botón. Los valores más pequeños producen más contraste y valores más altos menos contraste. El valor por defecto de desviaciones estándar es 3



Aplicar una transformación Level slice a los datos Level slicing (o density slicing) divide la imagen en colores discretos y quita colores de transición entre ellos. Las imágenes resultantes aparecen ser divididas en "áreas de color continuo," cada una desplegó en un color específico. Esta técnica puede ser útil para observar datos en intervalos discretos y colores. .

1 En el diálogo Transform, clickear el botón Create level-slice transform

.

ER Mapper crea una línea de transformación a intervalos regulares

2 Doble-click en el botón Create level-slice transform .

Aparece una caja de diálogo que permitirle entrar en varios pasos la transformación

3 Entrar el valor 3, luego clickear OK para cerrar el diálogo.La línea de transformación se divide en tres pasos y la imagen se actualiza.

La transformación divide la imagen en tres valores : negro principalmente en áreas del océano, gris medio para la reflectancia media las áreas con vegetación y blanco para las áreas de alta reflectancia como caminos, arenas y pistas de aterrizaje del aeropuerto.

Aplicar un Logarítmico y transformación exponencial a los datos 1 en el diálogo Transform, clickear el botón Create default logarithmic

transform .

la línea de transformación cambia a una curva lisa que apunta hacia la esquina superior-izquierda de la ventana del histograma, y la imagen se vuelve muy luminosa.

2 Arrastre la línea de transformación hacia abajo por su punto medio ligeramente.La línea retiene su curva y la imagen se pone más oscura.

3 En el diálogo Transform, clickear el botón Create default exponential transform .

la línea de transformación cambia de una curva lisa que apunta hacia la esquina inferior-derecha de la ventana del histograma, y la imagen se pone muy oscura.

4 Arrastre la línea de transformación a por su punto medio ligeramente. La línea retiene su curva lisa y la imagen se pone más clara.


Capítulo 6 Realce de contraste 6: Trabajar con transformaciones múltiples

Consejo: El tipo de transformación Logarítmica es útil para el realce especializado propone, como desplegar datos con un rango dinámico grande, o para reducir los tonos grises claros en una imagen mientras retiene la variación en brillo. La transformación exponencial es útil para procesar datos geofísicos con un rango dinámico pequeño para aumentar el contraste en la imagen desplegada.

6: Trabajar con transformaciones múltiples

Abrir la ventana del Algoritmo

1 Clickear el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas. ER Mapper abre la ventana del Algorithm. Se puede ahora ver el diagrama de proceso (qué se necesita para este ejercicio).

Aplicar una transformacion autoclip 99% a los datos

1 Clickear en el botón Refresh Image with 99% clip in limits .

ER Mapper aplica que una transformación 99% autoclip a la imagen.

Insertar una segunda transformación antes del actual 1 Del menú Edit sobre el diálogo Transform, seleccionar Insert new

transform.Se agrega una segunda transformación (y botón) al diagrama del proceso en la ventana del Algoritmo (se inserta antes del anterior). Sus volúmenes, actualmente vacío, se muestra en el diálogo Transform.

Anular la nueva transformación del diagrama del proceso 1 Del menú Edit en el diálogo Transform, seleccionar Delete this

transform.La corriente transformación (el que se insertó) se anula del diagrama del proceso.

Objetivos Aprender a insertar, añadir, y anular la transformación desde el proceso, y usando transformaciones múltiples.


Capítulo 6 Realce de contraste 6: Trabajar con transformaciones múltiples

Añadir una segunda transformación después del actual 1 Del menú Edit, seleccionar Append new transform.

Una segunda transformación (y botón) se agrega al diagrama del proceso (se añade después del anterior).

El histograma muestra los datos (0-255) después de que se ha pasado la transformación 99% autoclip.

Especificar ecualización Gaussiana para una nueva transformación

1 En el diálogo Transform, clickear el botón Gaussian equalize .

ER Mapper crea una línea transformación ecualización Gaussiana y actualiza la imagen. La imagen resultante es creada aplicando dos transformaciones -a 99% autoclip seguido por una ecualización Gaussiana del resultado del autoclipped. Esto es que un ejemplo de realzar una imagen combinando las características de dos tipos diferentes de transformaciones.

Mover a la anterior transformación e histograma 1 En el diálogo Transform, clickear el botón Move to previous transform in

layer .

Los contenidos de la caja de diálogo del Transform cambia para mostrar la anterior transformación en el diagrama del proceso (el uno que aplica un 99% autoclip). Notar que También el botón correspondiente a transform en el diagrama del proceso está ahora deprimido

Notar que los límites en el eje Y son cero a 255. El transformación reescala los datos originales que van (22-254) en el rango 0-255. El rango del reescalado son usados como los datos de entrada vayan para la siguiente transformación.

2 Clickear el botón Move to next transform in layer .

El contenido del diálogo Transform cambia para mostrar la próxima transformación (Aplica una ecualización Gaussiana).

Notar que los Límites de Entrada actuales son 0 a 255. Éstos fueron creados poniendo 0 y 255 como la salida (eje Y) los datos van para la anterior transformación.

Nota: Dependiendo de los tipos de capas raster en su algoritmo, el el diálogo Transform puede desplegar otros botones que le permiten mover tranformaciones entre esas capas (como rojo, verde, y azul).


Capítulo 6 Realce de contraste 7: Usar estiramiento de contraste automático

3 Clickear Close del diálogo Transform para cerrarlo.

7: Usar estiramiento de contraste automático

Abrir un algoritmo RGB 1 En el menú pricipal clikear el botón Open Algorithm into Image Window

.


3 Doble-click sobre el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.4 En el directorio ‘Landsat_TM’, abrir el algoritmo ‘RGB_741.alg.’

ER Mapper despliega las bandas 7, 4 y 1 de una imagen Landsat TM de San Diego, California

Cambiar la combinación de banda a RGB=321 1 Usando el menú desplegable Band Selection,(en la ventana Algorithm)

cambie la banda de la imagen de la capa Roja a B3:0.66_um.2 Cambie la banda de la imagen en la capa Verde a B2:0.56_um.

ER Mapper reprocesa el algoritmo de RGB con las nuevas bandas.

Notar que la imagen se despliega en colores rojizos (esta combinación de banda normalmente crea una imagen castaño-verdoso cuando el contraste se ajustó apropiadamente). Esto es causado por que la transformación de las capas Rojas y Verdes todavía se despliegan con el realce de los datos para las bandas anteriores (7 y 4) en lugar de las nuevas bandas (3 y 2).

Usar el botón refresh Image para realzar el contraste 1 En el menú principal, clickear el botón Refresh Image with 99% clip on

limits

ER Mapper realiza algunas funciones interiores, entonces re-ejecuta el algoritmo para desplegar la imagen con un estiramiento del contraste apropiado.

Objetivos Aprender a usar el botón que automáticamente realza el contraste de la imagen. Esto lo permite la vista rápida de varias combinaciones de banda de imagen sin necesitar poner limit to actual manualmente cada vez.



El botón Refresh Image with 99% clip on limits realmente es un bach scrip que realiza la sucesión siguiente de funciones: ejecuta el algoritmo una vez para determinar los límites actuales de cada banda, ubica los límites de entrada del eje (X) al actual límites de datos reales, ejecuta el algoritmo de nuevo para generar el nuevo histograma, aplica un transformación 99% autoclip, entonces ejecuta el algoritmo una vez más al despliegar la imagen sobre la pantalla.

Consejo: El botón Refresh Image with 99% clip on limits salva el realce de contraste por pasos a los Límites actuales en cada capa de escena y aplica una transformación autoclip. Por consiguiente es muy útil para ver nuevas imágenes inicialmente, y al usar fórmulas o filtros que producen rangos de los datos fuera de 0-255. Para ver las diferentes combinaciones de banda de la imagen

2 Seleccionar B4:0.83_um para la capa roja, B3:0.66_um para la capa verde y B2:0.56_um para la capa azul.

3 Clickear el botón Refresh Image with 99% clip on limits para ajustar el contraste automáticamente y desplegar la nueva combinación de banda. Un realce de contraste despliega la imagen con la combinación de banda RGB=432. Se muestra vegetación en áreas rojas, y urbanas en cian y gris.

4 Seleccionar B5:1.65_um para la capa roja, y B4:0.83_um para la capa verde.

5 Clickear el botón Refresh Image with 99% clip on limits .

Un realce de contraste despliega la imagen con la combinación de banda RGB=542. Se muestra áreas de vegetación en verde, y urbanas en magenta.

Ver una imagen y bandas diferentes

1 En el diagrama de proceso, clikear el botón Load Dataset .

Se abre la caja de diálogo seleccionador de archivo Raster Dataset.


3 Doble-click sobre el directorio ‘Data_Types” para abrirlo.4 En el directorio ‘Ers1’, doble-click sobre la imagen ‘Landsat_TM.ers’ para

abrirla en tres capas.



5 En el diagrama de proceso, clickear el botón de post-formula Edit Transform Limits para la capa roja. El histograma y transformación de la imagen anterior todavía esta desplegada.

6 Clickear el botón Refresh Image with 99% clip on limits y notar como ER Mapper lo ajusta automáticamente.El transform se ajusta automáticamente para considerar los limites para la nueva imagen y se despliega la combinación RGB=542 . Esta imagen es una imagen Landsat TM de los Países Bajos el área costera en Europa.

Nota: Para acelerar esta operación, ER Mapper ejecuta el algoritmo internamente a baja resolución, luego los procesos finales la imagen la muestran a resolución completa. Por consiguiente la entrada de limites del eje (X) en el diálogo Transform (calculó a la resolución baja) no puede emparejar exactamente el campo de limites de la entrada actual (calcula el proceso final). Se puede restablecer manualmente los límites modificando sutilmente el contraste, pero normalmente esto no se necesita.

7 Probar varias combinaciones de bandas como RGB=741, RGB=321, y

otras, luego clickear Refresh Image with 99% clip on limits para desplegar la nueva imagen compuesta.

Cerrar todas las ventanas de la imagen y cajas del diálogo 1 Cerrar todas las ventanas de imagen utilizando el sistema de control de

ventanas: • Para Windows, seleccione Close desde la ventana del menu-control.

• Para sistemas Unix, seleccione Close o Quit desde la ventana del menu-control en la esquina izquierda superior (para sistemas con ambas opciones, seleccione Quit).

2 Clickear Close sobre la ventana Algorithm para cerrarla. Solamente el menu principal de ER Mapper debería permanecer abierto en la pantalla.

• Editar la transformación para una capa particular de datos de raster

• Aplicar transformación lineal y lineal piecewise

• Revisar los rangos de entrada (datos) y salida (despliegue) para un transformación


Después de completar estos ejercicios, se sabe realizar las tareas siguientes en ER Mapper:



• Usar las opciones de transformación automática

• Trabajar con transformaciones múltiples




7Algoritmos de

Revestimiento-ColorEste capítulo explica cómo aplicar efectos de relieve sombreados a una imagen y crear algoritmos de “recubrimiento-color” los que visten con color la información sobre información de intensidad (brillo). El oscurecimiento y recubrimiento-color son dos de las más poderosas técnicas para la presentación y análisis de DEM e imágenes geofísicas (ej. magnéticas, gravitación, horizontes sísmicos, etc.)

Nota: Este capítulo describe el proceso detallado paso por paso de la creación de un algoritmo de revestimiento-color a mano. Puede también utilizar Aplicaciones Geofísicas (localizadas sobre las herramientas de Minerales y Petróleo & Gas) para producir imágenes con revestimiento-color mucho más rápido y fácilmente.

Acerca del Drapeado colorEl término drapeado color se refiere a la técnica del revestimiento de un conjunto de datos de imagen en color sobre otro set de datos que controla la luminosidad o intensidad del color. Esto le permite la visualización efectiva de dos (o más) tipos de datos diferentes o métodos de procesamiento simultaneos en un despliegue combinado. El drapeado color es usualmente difícil y consume tiempo utilizando productos de procesamiento de imágenes tradicionales, pero ER Mapper lo hace facilmente y en forma interactiva a partir de el tipo especial de capa Intensity.


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color Ejercicios de manejo

La técnica de drapeado color se ha transformado en un herramienta muy popular y poderosa por la visualización de superficies interpretadas. Por ejemplo, combinando imágenes sísmicas de dos-caminos de tiempo mostrándolas ambas como color y estructura le permite crear una imagen de relieve sombreado con realces de imperfeciones delicadas y códigos de color que se ubican en relación a la profundidad. Desde estos tipos de imágenes, puede ser derivada mucha más información que a partir de técnicas de visualización convencionales.

El Tipo de Capa de IntensidadER Mapper provee una capa de Intensidad especial que es la llave para la técnica del drapeado color. Cuando suma esta capa de Intensidad a un algoritmo, el brillo (o intensidad) de los colores de imagen son automáticamente controlados por los datos cargados dentro de la capa de Intensidad. Los datos de bajo valor en la capa de Intensidad producen colores oscuros en la imagen, y los datos de alto valor producen colores brillantes.

El diagrama anterior muestra como un algoritmo de capas Pseudocolor e Intensidad son combinadas para crear una imagen simple de drapeado color. Se podrá ver cómo funcionan estas técnicas en los siguientes ejercicios.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios darán práctica en la creación de algoritmos de drapeado color para desplegar al mismo tiempo superficies de sombreado de relieve y color. Podrá también aprender como drapear datos tales como amplitudes sísmicas sobre superficies sombreadas para realzar el análisis.

• Usar capas de Intensidad para crear imágenes de relieve sombreado que destaquen la estructura

• Combinar capas Pseudocolor e Intensidad para crear imágenes de drapeado color

Qué se aprenderá...

Después de completar estos ejercicios, se conocerá cómo realizar los siguientes trabajos en ER Mapper:

Capa pseudocolor color de imagen

Capa de intensidad

imagen

brillo de imagencombinadacon drapeadocolor


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color 1: Usar el sombreado para destacar estructuras

• Encender capas (para procesarlas) y apagarlas (para ignorarlas)

• Controlar el color e intensidad de los componentes para modificar el despliegue de la imagen

Nota: Algunos de los siguientes ejercicios repiten pasos de ejercicios previos para enfatizar el entendimiento de los conceptos fundamentales.

1: Usar el sombreado para destacar estructuras

Abrir una ventana imagen y la ventana de Algoritmo1 Sobre la barra de herramientas Standard, clickear sobre el botón View

Algorithm for Image Window button.

Aparecen una ventana imagen y la ventana de Algorithm.

Cambiar la capa Pseudocolor a una capa de Intensidad1 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa pseudocolor (sobre la

ventana de Algoritmo). Un menu corto aparecerá. Seleccione Intensity sobre este menu.La capa Pseudocolor cambia a una capa Intensidad. Se utilizará esta capa para crear una imagen con relieve sombreado en la escala de grises.

Cargar el ejemplo de datos de la imagen sísmica dentro de la capa de Intensidad

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset sobre el lado izquierdo del diagrama de proceso.Aparece la caja de diálogo de selección de archivo Raster Dataset.


Antes de comenzar con estos ejercicios, asegurarse que estén cerradas todas las ventanas de imagen de ER Mapper. Solo el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender cómo desplegar una imagen de tiempo en una capa de Intensidad y aplicar un sombreado con el ángulo de sol para crear efectos de relieve que destaquen la estructurura.



2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta con la terminación \examples.

3 Doble click sobre el directorio llamado ‘Shared_Data.’ Una lista de datos de imagen raster es desplegada.

4 Desplazar (si es necesario) para ver la imagen llamada ‘Seismic3D.ers,’ luego clickear dos veces sobre ella para abrirla.La imagen es desplegada dentro de la capa Intensidad.

Utilizar una fórmula para invertir los valores de la imagen

Nota: Notar que este paso es usualmente realizado con dos datos tiempo o profundidad. La razón para invertir los valores es hacer más profundas áreas que aparecen más bajas que las otras más superficiales.

1 En la ventana de Algorithm, clickear sobre el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

Aparece la casilla de diálogo Formula Editor .

2 En el diálogo de Formula Editor, clickear para ubicar el cursor delante de la “I” en “INPUT1”, luego tipée el signo menos (-) sobre el teclado. Su fórmula debería mostrarse ahora como esta:

-INPUT1

Esta fórmula le dice a ER Mapper que invierta todos los valores en la imagen.

This formula tells ER Mapper to negate (invert) all values in the image.(On the Formula Editor dialog, click the Apply changes button.

3 La imagen aparece inicialmente negra porque necesita ajustar la transformación para explicar el nuevo rango de datos de valores negativos producidos por la fórmula.

4 Clickear el botón Close para cerrar el diálogo Formula Editor.

Ajustar el color de mapeo (contraste) de la imagen1 En la ventana Algorithm, clickear sobre el lado derecho del botón Edit

Transform Limits .en el diagrama de proceso (el botón posterior de Formula)



La casilla de diálogo Transform se abre mostrando el rango de datos negativos producidos por la fórmula en el campo de Límites Actuales Ingresados.

2 Desde el menu Limits (sobre el diálogo Transform), seleccionar Limits to Actual. El eje X del rango de datos cambia para registrar los Límites Actuales Ingresados.

ER Mapper presenta la imagen nuevamente, ahora utilizando el rango completo de escala de grises para desplegar la imagen. Desde que invirtió los valores de datos con la fórmula, puntos estructurales (valores más largos de tiempo) son mostrados como grises oscuros transicionando dentro de puntos estructurales altos mostrados como tonos mas claros.

3 Clickear Close sobre el diálogo Transform para cerrarlo.

Encender el sombreado y desplegar el relieve de imagen sombreado1 Sobre la ventana de Algorithm, clickear el botón Edit Realtime Sunshade

del diagrama de proceso.

Se abre la casilla de diálogo Edit Sun Angle para permitir especificar los efectos de sombreado del relieve para la capa de Intensidad.

2 Encender la opción Do sun-shading.El ángulo de sombra del sol está activado para la capa Intensidad, y el botón del

diagrama de proceso Edit Realtime Sunshade cambia para indicarlo.

Ahora los rasgos estructurales de la superficie de tiempo están claramente definidos debido al ángulo de sombra del sol. Este rasgo le permite aplicar iluminación artificial desde cualquier dirección para realzar rasgos estructurales muy sutiles.

clickear para encender

arrastre el ícono para cambiar elazimut del sol y la elevación

escribir valores

diagrama mostrandola posición del solrelativa al horizonte(círculo externo) osobre él (centro)

o apagar el sombreado

o clickear la flechapara incrementar



3 Llevar la ventana imagen a un 50% del largo arrastrando la esquina inferior derecha del borde de la ventana.

4 Clickear con el botón derecho sobre cualquier lugar de la imagen y seleccionar Zoom to All Datasets del menu Quick Zoom.ER Mapper redespliega la imagen para acomodarla dentro de la ventan agrandada.

Cambiar el azimut del sol1 En el diálogo Edit Sun Angle, arrastrar el pequeño ícono del sol (el círculo)

hacia el cuadrante superior izquierdo de la grilla circular.El ángulo de sombreado de la imagen cambia en tiempo real para mostrar el efecto de sombreado como si el sol estuviera brillando del noroeste.

El azimut (dirección de brújula) desde el cual brilla el sol realza rasgos estructurales normales al ángulo del sol. En este caso los rasgos alineados en la dirección noreste-sudoeste son iluminados (estos son normales al ángulo del sol del noroeste).

2 Arrastrar el ícono del sol para dar sombra desde distintas direcciones de brújula (azimuts). Rasgos estructurales normales al nuevo azimut del sol son iluminados.

Cambiar la elevación del sol1 En el diálogo Edit Sun Angle, arrastrar el ícono del sol cerca del anillo

externo de la grilla circular. La imagen se oscurece completamente y con áreas mayores de sombras.

La elevación desde la cual brilla el sol determina el largo de las sombras en la imagen de relieve sombreado. En este caso, el sol está brillando desde un ángulo muy bajo (cercano al horizonte), así obtendrá sombras más largas como podría verlas justo después del amanecer o antes del atardecer.

2 Arrastre el ícono del sol hacia el centro de la grilla circular. Ahora la imagen entera está apenas sombreada, como si el sol está brillando directamente sobre ella durante el mediodía. Esto le permite ver rasgos del terreno sin sombras direccionales introducidas por oscurecimiento desde un azimut específico. (Por ejemplo, puede ver ambos lados de una falla.)

3 Experimentar arrastrando el ícono del sol hasta crear una imagen que realce rasgos estructurales de interés. (La posición del sol a 45 grados de elevación o mayores ángulos se recomienda usualmente para reducir el sombreado.)


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color 2: Drapeado de color sobre la imagen

Consejo: Se puede también ajustar el azimut del sol y la elevación a valores exactos utilizando las flechas de ajuste próximas a los campos de Azimut y Elevación.

4 Clickear Close sobre el diálogo Edit Sun Angle para cerrarlo.

Aplicaciones del ángulo de sombreado del solLa característica del ángulo de sombreado del sol de ER Mapper es una herramienta muy poderosa para identificar rápidamente rasgos sutiles en superficies de tiempo. Es comunmente utilizado para muchas aplicaciones, incluyendo;

• identificación de fallamiento de pequeña escala

• identificación de rasgos estratigráficos sutiles (pinchouts, truncaciones, etc.)

• realzar datos adquiridos y/o objetos procesados

• realzar temas de la calidad relacionados a la interpretación

2: Drapeado de color sobre la imagen

Duplicar la capa y cambiarla a Pseudocolor

1 Sobre la ventana de Algorithm, seleccione la capa que contiene la imagen ‘Seismic3D’ y clickee el botón Duplicate para crear una copia de la

misma. 2 Clickear sobre la capa nueva (inferior) con el botón derecho del mouse. Un

menu corto aparecerá. Seleccione Pseudo del menu corto. La capa Intensidad cambia a una capa Pseudocolor. Podría usar esta capa para desplegar la superficie de tiempo en color sobre la imagen de relieve sombreado.

3 Clickear sobre la solapa Surface, luego seleccionar pseudocolor de la lista Color Table.

Objetivos Aprender como duplicar y modificar la capa Intensidad para crear una capa Pseudocolor, y como combinar las dos capas para crear una imagen revestida- color.



Apagar el sombreado del sol para la capa Pseudocolor1 Clickear de la solapa Layer para seleccionarla. 2 Con la capa Pseudo seleccionada, clickear el botón Edit Realtime

Sunshade del diagrama de proceso.

Se abre la casilla Edit Sun Angle . Desde que la capa fue duplicada a partir de la capa Intensidad, el ángulo de sombreado del sol está aun encendido.

3 Sobre el diálogo Edit Sun Angle, apagar la opción Do sun-shading. El ángulo de sombreado del sol está apagado, y el botón de Edit Realtime Sunshade en el diagrama de proceso tiene una cruz atravesada indicándolo..

Nota: El ángulo de sombra del sol es usualmente aplicado solo a imágenes de superficie de tiempo desplegadas en capas Intensidad porque así se describen bien los rasgos estructurales. El ángulo de sombreado del sol no se aplica normalmente para amplitudes o atributos de imagen los cuales son generalmente desplegados en color.

4 Clickear Close sobre el diálogo Edit Sun Angle para cerrarlo. Observe que combinando dos técnicas de procesamiento en una imagen, puede simultáneamente ver estructura tanto como de brillo relativo a la profundidad como de color. En este caso los azules representan bajos estructurales y los rojos altos estructurales.

Consejo: La técnica de drapeado color que utiliza aquí es una de las más importantes en las técnicas de procesamiento de ER Mapper utilizadas para visualizar superficies de tiempo interpretadas. Debe por consiguiente practicar y sentirse cómodo con los pasos utilizados para crear algoritmos de drapeado color.

Intentar diferentes transformaciones del color de mapeo para la capa color1 En la ventana Algorithm, clickear sobre la capa Pseudo para

seleccionarla.

2 Clickear sobre la derecha el botón Transform en el diagrama de proceso (siguiente al botón de Fórmula) La casilla de diálogoTransform se abre mostrando la tabla de colores actual y el color de mapeo.



3 Sobre el diálogo Transform, clickear el botón Histogram equalize

ER Mapper aplica un histograma de ecualización para transformar los datos. Este histograma de ecualización maximiza sobre todo los contrastes de color en la imagen a expensas de la pérdida de contraste en los altos y bajos estructurales.

Nota: Notar que cambia el color de mapeo sin afectar el sombreado de relieve de la imagen en la capa Intensidad. Esto muestra como las capas en un algoritmo son independientes una de la otra, y pueden ser modificadas individualmente para afectar completamente la imagen creada.

4 Sobre el diálogo Transform, clickear el botón Gaussian equalize .

ER Mapper aplica una ecualización gausiana contrastante a los datos. Esto maximiza el contraste de color en los altos y bajos estructurales, pero tiende a aplanar los contrastes en otras partes de la imagen.

5 Sobre el diálogo Transform, clickear el botón Create default linear transform

ER Mapper resetea el color de mapeo justo sobre el defecto lineal.


Desplegar las imágenes de relieve sombreado y color separadamente1 Apagar la capa Pseudocolor clickeando con el botón derecho sobre el

nombre de la capa y seleccionando Turn Off del menu desplegado. Solo se despliega el componente estructural de la imagen desde que el componente color del algoritmo (la capa Pseudocolor) está apagado.

2 Encender nuevamente la capa Pseudocolor (active el botón opción).ER Mapper despliega la imagen combinada drapeada a color.

3 Apagar la capa Intensidad desactivando su botón opción. ER Mapper despliega la imagen color únicamente.

Encendiendo y apagando las capas se las puede ver independientemente una de la otra para realizar ajustes finos de tono antes de unirlas nuevamente.

4 Encender la capa Intensidad nuevamente (active su botón opción).ER Mapper despliega la imagen combinada drapeada a color nuevamente.


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color 3: Drapear datos de amplitud en color

3: Drapear datos de amplitud en color

Adicionar una segunda capa Pseudocolor al algoritmo1 Desde el menu Edit/Add Raster Layer (sobre la ventana Algorithm),

seleccione Pseudo. ER Mapper suma una nueva capa Pseudocolor al algoritmo. Como con todas las capas nuevas adicionadas, esta no tiene una imagen almacenada aun.

Almacenar los datos de la imagen sísmica de ejemplo dentro de una nueva capa

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset .sobre el lado izquierdo del diagrama de proceso.)Aparece la caja de diálogo para selecionar un archivo Raster Dataset

2 Seleccionar la imagen llamada ‘Seismic3D.ers’ desde el directorio ‘\examples\Shared_Data’ con un doble click sobre el mismo.La imagen es cargada dentro de la nueva capa Pseudocolor, así todas las capas contienen la misma imagen.

Consejo: Si se quiere cargar una imagen distinta dentro de la segunda capa Pseudocolor, debería usar los botones OK this layer only o Apply this layer only sobre el diálogo de Raster Dataset. Un doble-click sobre el nombre de la imagen es igual que clickear el botón OK.

Cambiar la banda de la imagen para la nueva Pseudocapa1 Con la nueva (inferior) capa Pseudo seleccionada, clickear Band

Selection de la lista desplegada del diagrama de proceso (actualmente lee ‘B1:Two Way Time_ms’).Una lista de dos imágenes se despliega. Estas imágenes tienen dos bandas (o capas) de datos cubriendo el mismo area geográfica- una banda de tiempo en doble sentido y una banda de amplitud sísmica.

2 Clickear sobre la opción rotulada como B2:Amplitude para seleccionarla como una banda a ser procesada en esa capa.

Objetivos Aprender como adicionar una segunda capa Pseudocolor para drapear amplitudes ( u otros datos) como color sobre el tiempo sombreado, y como utilizar múltiples Pseudocolor ( u otros tipos de capa) en un mismo algoritmo.


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color 3: Drapear datos de amplitud en color

Nota: Cuando se cargue primero una imagen dentro de una capa, la primer banda es seleccionada por defecto. Se puede luego utilizar Band Selection de la lista desplegada para elegir cualquier banda en la imagen.

Rotular las dos Pseudocapas para distinguirlasComo ahora tiene más de una capa Pseudocolor, es útil rotularlas así puede rápidamente distinguirlas entre ellas.

1 Clickear en el campo de texto sobre el lado izquierdo de la capa Pseudo inferior, y escribir el texto Amplitude.

2 Clickear en el campo de texto sobre el lado izquierdo de la capa Pseudo superior y escribir el texto Inverted TWT.

Apagar la Pseudocapa de tiempo1 Apagar la Pseudocapa rotulada ‘Inverted TWT’ clickeando con el botón

derecho sobre el nombre de la capa y seleccionando Turn Off del menú desplegado. La capa está ahora apagada y será ignorada durante el procesamiento.

El dato aparece inicialmente como rojo sobre la imagen sombreada-necesita ajustar la transformación (color de mapeo) para justificar el dato en la nueva capa.

Ajustar la transformación para la Amplitud de color de la capa1 Clickear sobre la capa Pseudo rotulada ‘Amplitude’ para seleccionarla.

2 Clickear sobre el lado derecho del botón Transform en el diagrama de proceso.

Aparece la casilla de diálogo de Transform. Notar que los límites actuales están en un rango desde -17000 a +30000.

3 Desde el menu Limits, seleccionar Limits to Actual.El dato de amplitud se despliega como varios colores sobre el dato sombreado.

Note que el histograma para el dato de amplitud muestra que la mayoría de los valores están agrupados en el centro (una distribución normal). Por este motivo es que los datos son desplegados primeramente en verdes y amarillos ya que estos son los colores medios en la tabla.


Capítulo 7 Algoritmos de Revestimiento-Color 4: Guardar el algoritmo de drapeado color

4 Sobre el diálogo Transform, clickear el botón Histogram equalize .

La ecualización del histograma incrementa el contraste de todos los colores en la amplitud del dato. Áreas de altas amplitudes son mostradas como rojos, y áreas de bajas amplitudes son mostradas en azules.

Esta imagen drapeada con color le permite asociar fácilmente variaciones en amplitud con rasgos estructurales mostrados por el sombreado de la superficie en la capa Intensidad. Utilizando esta técnica, puede drapear virtualmente cualquier tipo de dato en color sobre la superficie sombreada para adicionar interpretaciones de sutil vinculación.


Despliegar datos en dos direcciones nuevamente1 Enciender la capa Pseudo rotulada ‘Inverted TWT’ clickeando con el botón

derecho sobre el nombre de la capa y seleccionando Turn On desde el menu desplegado.

2 Apagar la capa Pseudo rotulada ‘Amplitude’. El dato de tiempo se despliega nuevamente en color sobre el dato de relieve sombreado. Puede ahora fácilmente desplegar o el dato de tiempo o el de amplitud simplemente encendiendo la capa deseada.

Nota: Si tiene más de una capa del mismo tipo encendida, la capa superior tiene prioridad para desplegarse sobre las capas inferiores a ella. En este caso, por ejemplo, podría ver el dato en dos direcciones si ambas capas, la ‘Inverted TWT’ y ‘Amplitude’, estuvieran encendidas.

4: Guardar el algoritmo de drapeado color

Ingresar una descripción para el algoritmo1 En la ventana de Algorithm, seleccione el texto en el campo de texto de

Algorithm Description (comunmente lee ‘ No Description’).2 Tipear el siguiente texto, luego presione Enter o Return en su teclado:

Horizon KA time and amplitude colordrape

Este texto es ahora una breve descripción para el algoritmo entero.

Objetivos Aprender a guardar y adicionar comentarios al algoritmo de drapeado color.



Guardar los pasos del procedimiento en el disco como un algoritmo1 Desde el menu File (sobre el menu principal), seleccione Save As....

Aparece la caja de diálogo para selección de archivoSave Algorithm.

2 En el campo Files of Type, seleccione ER Mapper Algorithm (.alg).3 Desde el menu Directories, seleccione la ruta que termina con el texto

\examples.4 Doble click sobre el directorio llamado ‘ Miscellaneous’ para abrirlo. 5 Doble click sobre el directorio llamado ‘ Tutorial’ para abrirlo. 6 En el Save As: campo de texto, tipear un nombre para el algoritmo

utilizando sus iniciales al inicio y continuado por el texto ‘ Horizon_KA_colordrape . Separ cada palabra con un guión inferior (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “DH” , tipee en el nombre:

DH_Horizon_KA_colordrape

7 Clickear el botón Apply para guardar el algoritmo y dejar el diálogo abierto. El algoritmo pseudocolor es ahora guardado en un archivo de algoritmo en el disco.

Adicionar comentarios al algoritmo1 Clickear el botón Comments...

Se abre una casilla de diálogo permitiéndo tipear comentarios acerca del algoritmo.

2 Clickear Cancel sobre el diálogo Save Algorithm para cerrarlo (no lo necesita).

3 En los comentarios, tipear la siguiente descripción informativa: This algorithm drapes time or amplitude data in color over

a shaded time surface. Sun angle shading is applied to the

time data in the Intensity layer to highlight structural

features. Two Pseudocolor layers are added to display either

time or amplitude to create a combined color/shaded relief image.

4 Clickear el botón OK para guardar sus comentarios con el algoritmo y cierre el diálogo.EL algoritmo está ahora comentado para futuros usuarios.

Consejo para los Algoritmos ColordrapeGeneralmente la capa Intensidad de un algoritmo de drapeado color es utilizada para mostrar rasgos estructurales derivados de datos sísmicos, y las capas color son utilizadas para mostrar amplitud, azimut, isocronas, o cualquier otro derivado o



atributo de la imagen que considere de utilidad. Para utilizar un algorimo existente como un algoritmo “template” para aplicar el mismo procedimiento a diferentes imágenes, simplemente cargue las imágenes nuevas dentro de las capas de Intensidad y Pseudocolor y ajuste las transfomaciones respecto al rango de datos.

Una variación del drapeado color que utilizan algunos es desplegar una imagen de profundidad en Intensidad en lugar de sombrear desde una dirección específica. Una imagen de profundidad puede delinear ambos lados de una falla más claramente, por ejemplo. (La generación de imágenes de profundidad es explicada en el capítulo sobre fórmulas).

Cerrar todas las ventanas de imagen y casillas de diálogo1 Cerrar todas las ventanas de imagen utilizando el sistema de control de

ventanas: • Para Windows, seleccione Close desde la ventana del menu-control.

• Para sistemas Unix, seleccione Close o Quit desde la ventana del menu-control en la esquina izquierda superior (para sistemas con ambas opciones, seleccione Quit).

2 Clickear Close sobre la ventana Algorithm para cerrarla. Solamente el menu principal de ER Mapper debería permanecer abierto en la pantalla.

• Usar capas de Intensidad para crear imágenes de relieve sombreado que realzan estructuras

• Combinar capas Pseudocolor e Intensidad para crear imágenes con drapeado color

• Encender capas (para procesarlas) y apagarlas (para ignorarlas)

• Controlar los componentes de color e intensidad para modificar el despliegue de imagen


Después de completar estos ejercicios, se sabe como llevar a cabo los siguientes items en ER Mapper:


8Algoritmos HSI

Este capítulo explica como crear algoritmos que permitan desplegar y manipular datos en el espacio color Matíz (Hue) Saturación (Saturation) Intensidad (Intensity) (HSI). Aplicar un realce HSI es una técnica de análisis innovadora que va un paso más allá del despliegue color, por lo que se pueden observar tres variables simultaneamente. Esta es una técnica avanzada más comunmente utilizada para combinar múltiples atributos de horizontes sísmicos en una imagen simple.

Nota: En algunos círculos, HSI también puede encontrarse como IHS, o Intensidad Matíz Saturación.

Nota: Otra aplicación común del proceso HSI es mejorar la “vista” de una imagen RGB (usualmente una imagen satelital o fotografía aérea) ajustando la intensidad de la imagen o la saturación de color (o ambos). Esto es descripto en el ejercicio “4: Convirtiendo una imagen RGB a HSI” en la página 149.

Acerca del Sistema Color HSIEn el sistema color Matíz Saturación Intensidad (HSI), son caracterizados diferentes colores a partir de tres características medibles de un color:


Capítulo 8 Algoritmos HSI Modo Color HSI

• Matíz–El principal atributo de un color que lo distingue de otros colores del espectro. Matíz es lo que se ve en un arco iris, y lo que generalmente pensamos como un “color” (rojo, amarillo, verde, etc.).

• Saturación–La cantidad de gris en un color o la “pureza” del color. Se dice que los colores con alta saturación (poco gris) son puros o vívos. Los colores con baja saturación (mucho gris) son colores pasteles o mate. Colores completamente desaturados son grises, no importa cual sea el matíz.

• Intensidad–El brillo relativo del color. Los colores con alta intensidad son brillantes, y los colores con baja intensidad son oscuros.

El sistema de color HSI está caracterizada como un sistema “perceptual” debido a que provee un significado más intuitivo de manipulación de color que el sistema color (electrónico) RGB. ER Mapper implementa el sistema de color HSI por medio del Modo Color llamado Matíz Saturación Intensidad, y tipos de capas de algoritmos separadas para el Matíz, Saturación, e Intensidad.

Modo Color HSIPara desplegar datos en HSI, se debe setear el algoritmo Modo Color en Matíz Saturación Intensidad, luego cargar los datos en las capas Matíz, Saturación, e Intensidad. Para producir color, los tres tipos de capas deben utilizarse y estar prendidas. ER Mapper provee algoritmos ejemplos HSI que permiten una carga y despliegue rápidos de los datos utilizando el sitema color.

Nota: Los monitores de las computadoras utilizan el sistema color RGB para deplegar datos, por lo cual ER Mapper automaticamente realiza una traducción interna de colores especificados en HSI a colores especificados en RGB para el monitor.

La capa MatízEn un despliegue de imagen HSI, la capa Matíz controla el mapeo de los valores de datos para el color en el espectro. En un despliegue típico, el rango de los valores de datos desde los bajos a los altos son mapeados a través de la progresión de matices: rojo-amarillo-verde-cyan-azul-magenta.

La capa SaturaciónEn un despliegue de imagen HSI, la capa Saturación controla el mapeo de datos para la pureza de colores en el despliegue de la imagen (que es, la cantidad de gris en el color). Valores de datos bajos producen colores pasteles o mates (mucho gris), y valores de datos altos producen colores puros o vivos (poco gris).


Capítulo 8 Algoritmos HSI Ejercicios de manejo

La capa IntensidadEn un despliegue de imagen HSI, la capa Intensidad controla el mapeo de datos para el brillo de los colores en el despliegue de la imagen. Valores bajos de datos producen colores oscuros, y valores altos de datos producen colores brillantes.

El diagrama de arriba muestra como son combinadas las capas en un algoritmo Matíz, Saturación, Intensidad para crear una imagen simple HSI. En los siguientes ejercicios se verá como trabajan estas técnicas.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios brindan prácticas para crear algoritmos con formato color HSI y manipular el despliegue de imágenes en el espacio color HSI.

• Usar el algoritmo Modo Color llamado Matíz Saturación Intensidad

• Combinar capas Matíz, Saturación e Intensidad para crear imágenes HSI

• Comprender las bases para interpretar datos desplegados en HSI

• Controlar los componentes matíz, sturación e intensidad para modificar el despliegue de imágenes

• Mejorar la apariencia de una imagen RGB convirtiendola en HSI.


Luego de completar estos ejercicios, sabrá como relizar las siguientes tareas en ER Mapper:

Antes de empezar...

Antes de comenzar estos ejercicios, estar seguro de que todas la ventanas imágenes ER Mapper están cerradas. Solamente el menú principal ER Mapper debe estar abierto en la pantalla.

Capa Matíz imagen color

Capa Saturación imagen pureza colorImagen con

Capa Intensidad imagen brillo

formatoHSI


Capítulo 8 Algoritmos HSI 1: Creando la imagen de relieve sombreado

Nota: Alguno de los siguientes ejercicios repiten pasos de ejercicios previos para enfatizar la comprensión de los conceptos fundamentales.

1: Creando la imagen de relieve sombreado

Abrir una ventana imagen y la ventana algoritmo1 Sobre las Funciones Comunes de la barra de herramientas, clickear en el

botón View Algorithm for Image Window .

Aparecen una ventana imagen y la ventana Algorithm.

Cambiar la capa Pseudocolor a una capa Intensidad1 Clickear el botón derecho del mouse sobre la Pseudo capa (en la ventana

Algorithm). Un menú aparecerá. Desde ese menú seleccionar Intensity.La capa Pseudocolor cambia a una capa Intensidad. Podrá utilizar esta capa para crear una imagen de relieve sombreado en escala de grises.

Cargar el dataset de la imagen sísmica de ejemplo en la capa Intensidad

1 En la ventana Algorithm, clickear el boton Load Dataset en el lado izquierdo del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset .


3 Doble-click en el directorio llamado ‘Shared_Data’.4 Doble-click en la imagen llamada ‘Seismic3D.ers’ para cargarla.

La imagen es cargada en la capa Intensidad.

Objetivos Aprender como crear un algoritmo HSI abriendo una nueva ventana imagen, creando capas Matíz, Saturación, e Intensidad, y cargando datos dentro de las capas H, S, e I. (El algoritmo de ejemplo que se creará despliega tiempos de ida-vuelta como matíz, amplitud como saturación, y el tiempo ida-vuelta sombreado como intensidad).


Capítulo 8 Algoritmos HSI 1: Creando la imagen de relieve sombreado

Usar una fórmula para invertir los valores de la imagenComo antes, a menudo es deseable invertir los valores de los tiempos ida-vuelta, de manera que los valores grandes son desplegados como bajos estructurales y los pequeños como altos. (Esto es opcional y puede no ser necesario con sus imágenes).

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Edit Formula en el diagrama de flujo del proceso.Aparece el cuadro de diálogo Formula Editor.

2 En el diálogo Formula Editor, editar el texto “INPUT1” para adicionar un signo menos (-) en el frente. La fórmula deberá verse como ésta:

-INPUT1

Esta fórmula le dice a ER Mapper negativizar (invertir) todos los valores de la imagen.

3 En el diálogo Formula Editor, clickear el botón Apply changes.La imagen aparece inicialmente negra debido a que se necesita ajustar la transformación para que cuenten los nuevos rangos de valores de datos negativos producidos por la fórmula.

4 Click Close en el diálogo Formula Editor para cerrarlo.

Ajustar el mapeo color (contraste) de la imagen1 En la ventana Algorithm, clickear sobre el botón derecho Edit Transform

Limits en el diagrama de proceso (el posterior al botón Formula).

Se abre el cuadro de diálogo Transform mostrando el rango de los datos negativos producidos por la fórmula en los campos de Límites de Ingreso Actuales.

2 Desde el menú Limits (en el diálogo Transform), seleccionar Limits to Actual.El rango de datos del eje X cambia para ajustarse a los límites de Entrada Actuales.

ER Mapper presenta la imagen nuevamente, esta vez utilizando el rango completo de sombras de grises para desplegar la imagen.

3 Clickear Close en el diálogo Transform para cerrarlo.

Activar el sombreado solar y desplegar la imagen de relieve sombreada

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Edit Realtime Sunshade en el flujo de proceso.


Capítulo 8 Algoritmos HSI 2: Adicionando datos en las capas Matíz y Saturación

Se abre el cuadro de diálogo Edit Sun Angle para permitir especificar los efectos del relieve sombreado para la capa Intensidad.

2 Activar la opción Do sun-shading para activar el sombreado.Las características estructurales de las superficies de tiempo son claramente definidas debido al sombreado angular solar.

3 Desplazar el pequeño ícono del sol (el círculo) alrededor de la grilla circular hasta que se encuentre un angulo de sombreado que resalte los rasgos característicos de interés. (Mantener la elevación por arriba de 45 grados para reducir las penumbras).

4 Clickear Close en el diálogo Edit Sun Angle para cerrarlo.

Etiquetar la capa Intensidad para identificarla1 Clickear en el campo de texto en el lado izquierdo de la capa intensidad, y

tipear el texto Shaded TWT.(Si se desea, también se puede agregar el ángulo de sombreado, por ejemplo “NE shaded TWT”).

2 Hacer la ventana imagen aproximadamente un 50 porciento mayor desplazando la esquina inferior derecha del borde de la ventana.

3 Clickear el botón derecho sobre la ventana y seleccionar Zoom to All Datasets desde la ventana Quick Zoom.Se ha creado una imagen de relieve sombreado para resaltar las estructuras. Ahora se adicionarán las capas Matíz y Saturación para enmascarar los datos en color.

2: Adicionando datos en las capas Matíz y Saturación

Duplicar la capa Intensidad y cambiarla a Matíz1 En la ventana Algoritmo, con la solapa Layer seleccionada, clickear el

botón Duplicate para crear una copia de la capa intensidad actual que ya contiene la imagen ‘Seismic3D’.

Objetivos Aprender a construir sobre la imagen Intensidad de relieve sombreado un algoritmo HSI agregando capas Matíz y Saturación. (El algoritmo ejemplo que se creará despliega tiempo de ida-vuelta como matíz, amplitud como saturación, y tiempo ida-vuelta sombreado como intensidad).



2 Clickear en la nueva (inferior) capa con el botón derecho del mouse. Aparecerá un menú. Desde el menú seleccionar Hue.La capa Intensidad cambia a una capa Matíz. Se utilizará esta capa para desplegar los datos en color de tiempo ida-vuelta invertidos sobre la imagen de relieve.

Nota: Notar que la capa Matíz tiene una cruz roja sobre ella – esto indica que el tipo de capa no es válida con el Modo Color del algoritmo actual. (Para utilizar capas Matíz en un algoritmo, se debe seleccionar el Modo Color llamado Hue Saturation Intensity).

Cambiar el Modo Color a Hue Saturation Intensity1 E la solapa superficie, desde el menu desplegable Color Mode (en la

venatna Algorithm), seleccionar Hue Saturation Intensity.La capa Matíz ahora se vuekve activa debido a que el Modo Color seleccionado es el apropiado.

Desactivando el sombreado solar para la capa Matíz1 Con la capa Matíz seleccionada, clickear el botón Edit Realtime

Sunshade en el flujo de proceso.

Se abre el cuadro de diálogo Edit Sun Angle. Como la capa fue duplicada desde la capa Intensidad, el sombredo angular solar está aún activado.

2 En el diálogo Edit Sun Angle, desactivar la opción Do sun-shading.El sombreado angular solar está ahora desactivado para la capa Matíz (el sombreado no es normalmente utilizado en capas color).

3 Clickear Close en el diálogo Edit Sun Angle para cerrarlo.4 Ingresar una etiqueta para la capa Matíz tipeando el texto Inverted TWT

en el campo de texto en el lado izquierdo.

Adicionar una capa Saturación y cargar una imagen ejemplo1 Desde el menu Edit/Add Raster Layer (en la ventana algoritmo

Algorithm), seleccionar Saturation.ER Mapper adiciona una nueva capa Saturación al algoritmo. Como con todas las capas adicionadas, esta no tiene imagen cargada aún. Se podrá utilizar esta capa para desplegar los datos de amplitud sísmica.



2 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el lado izquierdo del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset .

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples.4 Doble-click en el directorio llamado ‘Shared_Data’.5 Desplazar hacia arriba (si fuese necesario) para ver la imagen llamada

‘Seismic3D.ers,’ luego doble-click sobre ella para cargarla.La imagen es cargada en la nueva capa de Saturación, por lo que todas las capas tienen la misma imagen.

Consejo: En este caso se adicionó una nueva capa y se cargó la imagen debido a que no se quiere utilizar la fórmula de las otras capas. (No hay necesidad de invertir los datos de amplitud). Una alternativa es duplicar la capa Matíz, cambiar su tipo a Saturación, y resetear la fórmula volviendo a la de defecto “INPUT1.”

Seleccionar la banda amplitud y etiquetar la capa Saturación1 Con la nueva capa Saturación seleccionada, clickear sobre la lista

desplegable Band Selection en el diagrama de proceso, y seleccionar B2:Amplitude.Esto le dice a ER Mapper que modifique la saturación de color en la imagen final de acuerdo a las variaciones de los datos de amplitud.

Ahora se tiene una imagen similar to the colordrape que muestra la estructura (tiempo ida-vuelta sombreado) y profundidad (tiempo ida-vuelta codificado-color). Ahora se necesita ajustar la transformación de los datos de amplitud para hacerlos claramente sobresalir en contra del color y el sombreado.

2 Ingresar una etiqueta para la capa Saturación tipeando el texto Amplitude en el campo de texto en el lado izquierdo.

Aplicar una ecualización de Histograma a los datos de amplitud1 Con la capa de Saturación seleccionada, clickear en el botón de la derecha

Edit Transform Limits en el diagrama de proceso.

Se abre el cuadro de diálogo Transform.

2 En el diálogo Transform, seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits.Aparece el histograma completo para los datos de amplitud.




El contraste total en los datos de amplitud es incrementado, que aparece como una variación en la saturación de color a través de la imagen. Notar, por ejemplo, que que el bloque de falla sobreelevada con forma de V en la parte superior izquierda muestra las altas amplitudes con colores vivos y las bajas amplitudes como colores grisáceos.

Ahora se tiene una imagen que muestra tres variables a la vez:

• La estructura es mostrada como intensidad (brillo) aplicando el sombreado solar angular a los datos de tiempo ida-vuelta.

• La profundidad relativa es mostrada como color (matíz), donde el rojo indica el procesamiento mínimo pasando al amarillo, verde, cyan, y azul a magenta para los picos en la superficie de tiempo.

• El evento amplitud es mostrado por las variaciones en la saturación de los colores, donde los colores grisáceos o pasteles indican procesamiento de baja amplitud pasando a colores vivos o ricos que indican altas amplitudes.

Estos tipos de visualización han vuelto popular a esta técnica ER Mapper de procesamiento para el análisis combinado de los tiempos de ida-vuelta y datos de amplitud, como también combinaciones de tiempo e imágenes derivadas de imágenes sísmicas.


Zoom en la porción superior izquierda de la imagen1 En las funciones comunes de la barra de herramientas, clickear ZoomBox

Tool .

2 Dentro de la ventana imagen, tomar un cuadro de zoom alrededor de la estructura con forma de V en la porción superior izquierda de la imagen (el bloque de falla elevado en rojo y magenta).ER Mapper amplía el área definida. Notar que la imagen toma una apariencia levemente dentada o de bloque cuando se la aumenta cercanamente. (Se puede comenzar a observar los límites de la resolución de los datos sísmicos, o los píxeles actuales que contiene la imagen)

3 En la ventana Algorithm, prender la opción Smoothing.Notar que la imagen se vuelve notablemente suavizada. La opción Smoothing aplica una interpolación bilinear a la imagen desplegada en pantalla. Esto es amenudo útil para reducir la apariencia dentada y ayuda a hacer más fácil la interpretación de las características globales.



También notar que ahora se pueden observar claramente el diseño de las bajas y altas amplitudes en las áreas del bloque elevado y sus alrededores. Las áreas de altas amplitudes tienen colores muy ricos, y las bajas amplitudes ocurren a lo largo de las fallas (mostradas por los colores grisaceos de baja saturación en aquellas áreas).

4 Desde el menu View (en el menu principal), seleccionar Quick Zoom, luego seleccionar Zoom to All Datasets.ER Mapper vuelve a mostrar toda la extensión de la imagen.

Consejo: La opción Smoothing es más útil cuando se amplía mucho en un área de interés, y puede ser activada o desactivada según se desee. Usualmente tiene poco efecto hasta que se amplía a la resolución de pixel.


Capítulo 8 Algoritmos HSI 3: Guardando el algoritmo colordrape HSI

3: Guardando el algoritmo colordrape HSI

Ingresar una descripción para el algoritmo1 Seleccionar el texto Algorithm Description en el campo de texto y tipear:

TWT and amplitude HSI enhancement

Este texto ahora se vuelve una breve descripción para el algoritmo.

Guardar el algoritmo al disco1 En la barra de herramientas Estandar (en el menu principal), clickear el

botón Save Algorithm As .

Aparecerá el cuadro de dialogo selector de archivo Save Algorithm. (Este botón de la barra de herramientas es la forma rápida de seleccionar Save As... desde el menu File)

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Algorithm (.alg)’.3 Doble-click en el directorio ‘examples\Miscellaneous\Tutorial’ para abrirlo. 4 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre para archivo algoritmo

utilizando sus iniciales al comienzo seguido por el texto ‘Seismic_HSI_enhancement.’ Separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “TL,” tipee en el nombre:

TL_Seismic_HSI_enhancement

5 Clickear el botón Apply para guardar el algoritmo y dejar el diálogo abierto.El algoritmo HSI es ahora guardado en un archivo algoritmo en el disco.

Adicionar comentarios al algoritmo1 Clickear el botón Comments... para adicionar comentarios.2 Clickear Cancel en el diálogo Save Algorithm para cerrarlo (no se

necesita hacerlo).3 En el diálogo comentraios, tipear la siguiente información descriptiva:

Este algoritmo despliega datos de amplitud y tiempo en espacio color matíz saturación intensidad (HSI). El sombreado angular solar es aplicado a los datos de tiempo en la capa Intensidad para resaltar la estructura. El tiempo es desplegado como color en la

Objetivos Aprender a guardar y adicionar comentarios al algoritmo colordrape HSI.


Capítulo 8 Algoritmos HSI 3: Guardando el algoritmo colordrape HSI

capa Matíz, y la amplitud de evento es desplegada como variaciones en la saturación de color en la capa Saturación.

4 Clickear el botón OK para guardar los comentarios con el algoritmo y cerrar el diálogo.El algoritmo está ahora comentado para futuros usuarios.

5 Cerrrar la ventana imagen.

Consejos para los Algoritmos HSIDesplegar datos en espacio color Matiz Saturación Intensidad es una de las técnicas nuevas en el análisis de las superficies de tiempo interpretadas. Es muy útil tener en claro los conceptos básicos de como funciona el sistema color HSI para que resulte más fácil la interpretración de datos presentados en esta forma.

Utilizando la imagen HSI previa como ejemplo, el color es utilizado para indicar profundidades absolutas, o altos y bajos estructurales en la superficie de tiempo. La amplitud de evento no está relacionado a ningur color específico o matíz (rojo, azul, etc.), sino a la saturación del color. Por ejemplo, áreas de la superficie de tiempo con amplitudes similares pueden tener colores completamente diferentes, pero tendrán el mismo grado de pureza o saturación de color.

Este ejemplo usó tiempo en la capa matíz y amplitud en la capa saturación, pero se pueden facilmente substituir por cualquier otro tipo de datos. Los datos sombreados de los tiempos ida-vuelta es generalmente utilizado en la capa intensidad.

Los pasos que se siguieron en este ejercicio mostraron como crear un algoritmo HSI desde un algoritmo inicial, en parte para ilustrar el uso de ciertas características de ER Mapper. Cuando se aprenda a utilizar ER Mapper, se podrán crear estos tipos de algoritmos más rápidamente utilizando un algoritmo existente como modelo, o utilizando el botón de la barra de herramientas para crear automáticamente ciertos tipos de algoritmos usados comunmente.


Capítulo 8 Algoritmos HSI 4: Convirtiendo una imagen RGB a HSI

4: Convirtiendo una imagen RGB a HSI

Ciertos tipos de realce de imagen son lentos o imposibles de realizar aplicando ajustes de contraste a los canales rojo, verde y azul separadamente. Por ejemplo, si se quiere hacer más brillante una imagen RGB, no solo se debe ajustar la transformación para la capa Roja porque la imagen se volverá más rojiza. Cambiando el color global de saturación ajustando las capas Rojo, Verde y Azul es más dificultoso aún, si no imposible. Por otro lado, se puede incrementar independientemente el brillo y la saturación de color de una imagen HSI solamente ajsutando las transformaciones para las capas de Intensidad y Saturación sin afectar el color.

Este ejercicio muestra como usar un algoritmo modelo para convertir un algoritmo existente RGB a uno HSI y luego ajustar el brillo y la saturación del color.

Abrir el algoritmo modelo

1 Clickear en el botón Open Algorithm into Image Window en la barra de herramientas Standard.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Open .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples.

3 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.4 Doble-click en el directorio llamado ‘Templates’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Common’ para abrirlo.6 Doble-click en el directorio llamado ‘RGB_to_HSI_to_RGB.alg’ para abrirlo.

Se abrirá una ventana desplegando una imagen.

7 En la barra de herramientas de Funciones Comunes, clickear en el botón

View Algorithm for Image Window para abrir la ventana algoritmo.

Notar que el algoritmo está desplegando la imagen ‘ADAR_5000.ers’ en capas Intensidad, Saturación y Matíz. Ahora se reemplazará esta imagen con un algoritmo RGB y se utilizará ‘RGB_to_HSI_to_RGB.alg’ como modelo para desplegarla en el modo color HSI.

Objetivos Aprender a mejorar la apariencia de una imagen convirtiendolá de RGB a HSI.



Cargar el algoritmo RGB1 En la ventana Algorithm, clickear en la Capa Intensidad para

seleccionarla.

2 Clickear el botón Load Dataset en la parte izquierda del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset..

3 Seleccionar ‘ER Mapper Algorithm (.alg)’ en el cuadro Files of Type:.4 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza en \examples.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.6 Doble-click en el directorio llamado ‘Landsat_TM’.7 Doble-click en la imagen llamada ‘RGB_321.alg’ para cargarla.

El algoritmo ‘RGB_321.alg’, consistente de una capa Roja, Verde y Azul es cargado dentro de las tres capas del algoritmo modelo HSI. Notar que cada capa del algoritmo modelo tiene las capas originales Roja, Verde y Azul aplicadas como bandas de entrada de una fórmula que produce las capas Matiz, Saturación e Intensidad.

La imagen debería actualmente tener una apariencia gris y azul debido a que las bandas de entrada están en orden equivocado para la fórmula Capa Matíz. Las fórmulas aplicadas a las capas Intensidad y Saturación no requieren la entrada de bandas en un orden específico.

8 Seleccionar la capa Matíz y cambiar el orden de las bandas de entrada a B3:Red, B2:Green y B1:Blue, como se muestra abajo:

La imagen desplegada debería transformarse a colores más marrones y verdes.

9 Con la Capa Matíz seleccionada, clickear en el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.Se abre el cuadro de diálogo Editor de Fórmula. Notar que la descripción de fórmula es “RGB to Hue”, indicando que esta fórmula utiliza las tres bandas de entrada RGB para crear una capa Matíz simple. La fórmula ha sido cargada en el algoritmo modelo desde el archivo ‘Hue.frm’ en el directorio ‘formula\hsi’.



10 Clickear en el botón en el cuadro de diálogo Formula Editor.

Este hace que el diálogo Formula Editor despliegue la fórmula para la capa Saturación. Notar que la selección en la ventana algoritmo también cambia a la Capa Saturación. En este caso la descripción de la fórmula es “RGB to Saturation”. La fórmula ha sido cargada desde el archivo ‘Saturation.frm’ en el directorio ‘formula\hsi’.

11 Clickear en el botón en el cuadro de diálogo Formula Editor.

Esto hace que el diálogo Formula Editor despliegue la fórmula para la Capa Intensidad. Notar que la selección en la ventana Algoritmo también cambia a la Capa Intensidad. En este caso la descripción de la fórmula es “RGB to Intensity”. La fórmula ha sido cargada desde el archivo ‘Intensity.frm’ en el directorio ‘formula\hsi’.

12 Clickear en el botón Close para cerrar el Formula Editor.Las fórmulas serán discutidas con mayor detalle en el Capítulo 10, “Usando Fórmulas”

Ajustando el brillo de imagenSe puede ahora ajustar el brillo de la imagen alterando la transformación post fórmula en la Capa Intensidad.

1 Con la Capa Intensidad seleccionada, clickear en el botón Edit Transform Limits a la derecha de el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.Se abrirá el diálogo de Transformaciones.

2 En el diálogo Transform, seleccionar el botón Create default logarithmic transform o Create default exponential transform .



3 Se puede ahora incrementar o decrementar el brillo de la imagen desplazando la línea de transformación como se muestra abajo.:

Ajuste de la saturación de colorSe puede ajustar la saturación de color de la imagen alterando la transformación post fórmula en la Capa Saturación.

1 En el diálogo Transform, seleccionar la transformación post fórmula de la Capa Saturación clickeando el botón .

Si el diálogo Transform no estaba aún abierto, se debería haber seleccionado la transformación desde el diagrama de proceso de la Capa Saturación en la ventana Algoritmo.

2 En el diálogo Transformación, seleccionar el botón Create default logarithmic transform o Create default exponential transform

.

3 Ahora se puede incrementar o decrementar (en escala de grises) la saturación del color de la imagen desplazando la línea de transformación como se muestra abajo:

Incremento debrillo

Decrementode brillo

Incremento de color

Decrementode color



Nota: Mientras que es posible ajustar la transformacion en la Capa Matíz de la misma forma que en las capas Intensidad y Saturación, esto no se realiza usualmente debido a que los colores cambian haciendo dificultoso o imposible la interpretación de la imagen.



Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogo1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control ventana.

• Para sistemas Unix, seleccionar Close o Quit desde desde el menu de control en la esquina superior izquierda (para los sitemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.

• Usar capas Intensidad para crear imágenes de relieve sombreado para resaltar estructuras

• Combinar capas Pseudocolor e Intensidad para crear imágenes colordrape

• Prender capas (para procesarlas) y apagarlas (para ignorarlas)

• Controlar los componentes de color e intensidad para modificar las visualizaciones de imagen.

• Convertir una imagen RGB a HSI para mejorar su apariencia.

Que se aprendió...

Luego de completar estos ejercicios, se sabe como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:


9Usando Filtros

EspacialesEste capítulo explica como modificar datos de imágenes raster utilizando filtros espaciales para realzar bordes, remover ruidos, resaltar características estructurales, y realizar otros realces para mejorar la interpretación visual. Introduce conceptos asociados con el filtrado espacial y da prácticas utilizando las opciones de los Filtros de ER Mapper.

Nota: Para información sobre el filtrado de dominio de frecuencia (Transformaciónes de Fourier), ver la Guía de Usuario ER Mapper.

Acerca del filtrado espacialEl filtrado espacial es una operación común aplicada a los datos de las imágenes raster para realzar o eliminar detalles espaciales y así mejorar la interpretación visual. Ejemplos comunes incluyen aplicar filtros para realzar el detalle de los límites de diferentes rasgos en una imagen, o remover o disminuir los ruidos en una imagen. El filtrado espacial es llamado "operación local" en el procesamiento de imágenes debido a que modifica los valores de cada pixel en la imagen en relación a los valores de los pixeles que lo rodean. Los Filtros trabajan removiendo ciertas frecuencias espaciales o espectrales para realzar los rasgos en la imagen remanente.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales Acerca del filtrado espacial

Frecuencia espacial Una característica común a todos los tipos de datos raster es la frecuencia espacial, la cual define la magnitud de los cambios en los valores de datos por unidad de distancia para cualquier parte particular de una imagen. Las áreas de una imagen con cambios pequeños o transiciones graduales en los valores de datos sobre un área dada son definidas como áreas de baja frecuencia (tales como la superficie de un lago calmo). Las áreas con grandes cambios o rápidas trancisiones son definidas como áreas de alta frecuencia (tales como un área urbana con una densa red de caminos). Los filtros espaciales pueden ser divididos en tres amplias categorías:

• Filtros de pase bajo enfatiza detalles de baja frecuencia para suavisar el ruido de la imagen o reducir puntos sin información en los datos. Debido a que estos filtros desenfatizan los detalles en una imagen, los filtros de pase bajo algunas veces son llamados suavisadores o filtros de promedio.

• Filtros de pase alto enfatiza detalles de alta frecuencia para realzar o agudizar rasgos lineares tales como caminos, fallas, y límites tierra/agua. Los filtros de pase alto a veces son llamados filtros agudisantes debido a que ellos son generalmente utilizados para realzar detalles sin afectar las porciones de baja frecuencia de la imagen.

• Filtros de detección de bordes enfatiza los bordes alrededor de los objetos o rasgos en una imagen para hacerlos más fácil de analizar. Los filtros de detección de bordes crea una imagen con un fondo en blanco y negro y lineas blancas alrededor de los bordes y rasgos de los objetos en la imagen.

Como trabaja la convolución kernel El filtrado espacial es realizado por un barrido en un arreglo rectangular bi-dimensional (o ventana) conteniendo los valores de los ponderadores sobre los datos de imagen en cada ubicación de pixel. El pixel en el centro de la ventana es evaluado de acuerdo a los píxeles que lo rodean y los valores ponderadores definidos para cada celda en el arreglo, calculando luego un nuevo píxel de salida. La ventana luego se mueve sobre el siguiente pixel y realiza la misma operación. Este proceso de evaluación de los valores de los pixeles vecinos ponderados es llamado convolución bi-dimensional, y el arreglo del filtro es comunmente llamada convolución kernel.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales Acerca del filtrado espacial

El botón Editor de Filtro Por defecto, cada capa raster en ER Mapper tiene dos botones Filter editor en el flujo de proceso de algorítmo. Uno aplica un filtro antes que una fórmula (pre- fórmula), y el otro aplica un filtro luego de una fórmula (post-fórmula). Se puede también insertar y anexar filtros adicionales en cualquier ubicación para crear operaciones de filtrado más complejas.

El cuadro de diálogo editor de FiltroPara adicionar un filtro en el flujo de proceso, o crear un nuevo filtro, clickear sobre el botón Filter deseado para abrir el cuadro de diálogo Filter. ER Mapper provee una amplia variedad de filtros espaciales estandars, incluyendo filtros de pase bajo y alto, filtros de realce de bordes direccionales, y filtros especiales para clasifición delicada y para datos geofísicos y sísmicos.

ER Mapper también permite utilizar filtros que están escritos en C, y provee varios ejemplos de filtros C. Utilizar C permite implementar técnicas más complejas o filtrados específicos que no son posibles con simple convolución kernel. No hay límites de filtros que pueden ser definidos y utilizados en ER Mapper.

filtropre-fórmula

filtropost-fórmula

click para verfiltros previos osiguientes en lacapa actual

filtroscargar y salvar

adicionar o borrarfiltros en una capa

click para verfiltros en otrascapas

arreglo de los ponderadores(puede ser editado)


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan prácticas aplicando filtros en ER Mapper, y explican como insertar y borrar filtros en el flujo de proceso utilizando los botones de Filtros. Se realizarán varios tipos de filtros para evaluar sus resultados..

• Insertar y borrar filtros en el diagrama de flujo de proceso

• Aplicar diferentes tipos de filtros para ver sus resultados

• Editar la transformación para realzar el contraste de las imágenes filtradas

• Utilizar filtros para generar imágenes de pendiente y de aspecto desde DEMs

• Aplicar filtros en capas raster múltiples

• Usar filtros múltiples en el flujo de proceso

1: Adicionando filtros a la imagen

Abrir y desplegar un algorítmo existente

1 Clickear el botón Open Algorithm sobre la barra de herramientas Estandar. Aparecen una ventana imagen y el selector de archivos Open Algorithm.


3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Data_Types’.4 En el directorio ‘SPOT_Panchromatic’, cargar el algoritmo ’Greyscale.alg’.

ER Mapper despliega una imagen satelital pancromática SPOT en escala de grises de San Diego, área de California.

Qué apren-derá...

Luego de completar estos ejercicios, sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:


Estar seguro de que todas las ventanas imágenes de ER Mapper y los cuadros de diálogos estan cerrados. Solo el menú principal de ER Mapper debe estar abierto.

Objetivos Aprender a aplicar diferentes tipos de filtros estándars a una imagen, y ajustar el constraste de los datos filtrados.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 1: Adicionando filtros a la imagen

5 Tomar la ventana imagen por su esquina inferior derecha para agrandarla aproximadamente un 50% de su tamaño.

6 Clickear el botón derecho del mouse sobre la imagen y seleccionar Zoom to All Datasets desde el menu Quick Zoom.ER Mapper redibuja la imagen para rellenar el tamaño mayor de la ventana.

Aplicar un filtro de pase bajo (suavizador) a la imagen1 Clickear sobre el botón de la barra de herramientas del menu principal Edit

Filter (Kernel) .

Aparece el cuadro de diálogo Filter. Este cuadro de diálogo permite cargar filtros estandars provistos con ER Mapper, y crear y salvar sus propios filtros.

2 Desde el menu File, seleccionar Load.... Aparece el cuadro de diálogo del selector de archivos Load filter.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \kernel.

4 Doble-click sobre el directorio ‘filters_lowpass’ para abrirlo.5 Doble-click sobre el filtro ’avg3.ker’ para cargarlo.

La configuración del filtro es mostrada en los campos del cuadro de diálogo. El arreglo (o matriz) de nueve valores ponderadores definidos por el filtro 3 x3 aparece en la ventana central (la “filter matrix window”).

El filtro de pase bajo crea un borroneado o efecto promedio. En general, los filtros de pase bajo trabajan tomando el valor promedio de todos los pixeles en la matriz y asignandolo al pixel central, de esta manera el suavizado salta o se introduce en los datos. Filtros de pase bajo pueden ser útiles para reducir los ruidos periodicos "sal y pimienta" o moteado en una imagen para hacer más fácil la interpretación de los rasgos mayores.

Consejo: La ventana de arreglo de filtro contiene campos editables, de manera que se puede facilmente experimentar y crear filtros propios con coeficientes de ponderación y parámetros personales y grabarlos para un posterio uso.

Borrar el filtro de pase bajo desde el flujo de proceso1 Desde el menu Edit (sobre el diálogo Filter), seleccionar Delete this filter.

El filtro es borrado desde el flujo de proceso y la imagen es presentada sin el filtro promedio, por lo que aparece como estaba anteriormente.



Aplicar un filtro de pase alto (sharpening) a la imagen1 Desde el menú File (en el diálogo Filter), seleccionar Load.... 2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\kernel.3 Doble-click en el directorio ‘filters_high_pass’ para abrirlo.4 Doble-click en el filtro ’Sharpen2.ker’ para cargarlo.

ER Mapper procesa el algoritmo para incluir ahora el filtro de pase alto.

La configuración del filtro es desplegado en los campos del cuadro de diálogo. El arreglo de los nueve valores ponderadores definidos por el filtro 3 x 3 aparece en la ventana de la matriz de filtro.

El filtro Sharpen2 realza los detalles de alta frecuencia. En general, los filtros pase alto o sharpening tienden a incrementar el contraste local alrededor de los rasgos lineales de la imagen en general, de manera que la imagen aparece tajeada o crispada. Ragos como los caminos principales y bordes entre áreas urbanas y vegetadas son por lo tanto más claramente definidas.

Borrar el filtro de pase alto desde el flujo de proceso1 Desde el menu Edit (en el diálogo Filter), seleccionar Delete this filter.

La imagen es presentada sin el filtro sharpening, por lo que aparece como lo estaba anteriormente.

Aplicar un filtro de detección lineal de gradiente direccional1 Desde el menu File (en el diálogo Filter), seleccionar Load.... 2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\kernel.3 Doble-click en el directorio ‘filters_sunangle’ para abrirlo.4 Doble-click en el filtro ’North_West.ker’ para cargarlo.

ER Mapper procesa el algoritmo para ahora incluir el filtro de detección linear.

La configuración del filtro es mostrada en los campos del cuadro de diálogo.

El filtro North_West es un filtro no linear diseñado para aislar y "elevar" rasgos lineares en una imagen en la dirección noreste a sudeste. El rango de datos producidos por este filtro es diferente del de la imagen previa, por lo que se necesita ajustar la transformación para mejorar el contraste.



Ajustando el contraste de la imagen filtrada

1 Clickear el botón Edit Transform Limits en la barra de herramientas Common Functions para abrir el cuadro de diálogo Transform.Notar que el el Actual Input Limits esta entre -500 y +500. Este es el nuevo rango de datos creados a partir de la aplicación del filtro detector de rasgos lineares a la imagen pancromática SPOT original.

2 En el diálogo Transform, seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits. Los límites del eje X cambian para adquirir los valores de los límites actuales.

El contraste de la imagen es realzada y la mayoría de los pixeles son asignados al color gris medio en la escala de grises de la tabla de colores.


ER Mapper redespliega la imagen con el contraste realzado. Rasgos lineares tales como rutas y bordes tierra/agua son resaltados en blanco y negro, mientras que aquellos rasgos sin cambios producidos por el sharp (tales como los océanos) son mostrados en gris.

Este filtro resalta los rasgos lineales en una imagen como si el sol estuviese brillando desde el noroeste (parte superior izquierda) de la imagen. Por lo tanto, rasgos lineales mirando hacia el noroeste son resaltados en brillante, mientras los orientados opuestamente (sureste) estan oscuros. Los filtros de realce lineares a menudo son utilizados en aplicaciones geológicas para resaltar fallas y lineamientos que se presentan en una dirección específica.

Nota: Como se muestra aquí, aplicar filtros a los datos a menudo produce un rango diferente de datos los que inicialmente crea una imagen de bajo contraste. Se podría comunmente necesitar ajustar las transformaciones para cada capa luego de aplicar el filtro. (Los primeros dos filtros que se aplicaron no hicieron cambios significantes al rango original de datos, por lo que no fue necesario un ajuste de contraste en aquellos casos).

Aplicar un filtro de detección linear de gradiente Noreste1 Desde el menu File (en el diálogo Filter), seleccionar Load.... 2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\kernel.3 Doble-click sobre el directorio ‘filters_sunangle’ para abrirlo.4 Doble-click sobre el filtro ’North_East.ker’ para cargarlo.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 2: Generando imágenes de pendiente y aspecto

Esta vez los rasgos lineares mirando hacia el noreste son resaltados en blanco (rasgos orientados en la dirección noroeste a sureste. Debiodo a que el rango de datos producidos por aplicar el filtro North_East es similar al producido por el filtro North_West, no se necesita ajustar el contraste.

5 Clickear el botón Close en los diálogos Filter y Transform para cerrarlos.

2: Generando imágenes de pendiente y aspecto

Abrir un algoritmo en escala de grices DEM1 Desde el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories (en el diálogo Open), seleccionar la ruta \examples.

3 Abrir el directorio ‘Data_Types’, luego abrir el directorio ‘Digital_Elevation’.4 Doble-click en el algoritmo ‘Greyscale.alg’ para abrirlo.5 ER Mapper despliega una imagen del modelo digital del terreno (DEM) de

San Diego, área de California. La imagen es desplegada con una tabla de colores en escala de grises, por lo que las elevaciones bajas son oscuras y las altas elevaciones son claras.

Cargar un filtro para generar una imagen de grados de pendiente1 Clickear sobre el botón de la barra de herramientas Edit Filter (Kernel)

en el menu principal.

2 En el diálogo Filter, clickear el botón próximo a ‘Filter filename.’

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \kernel.4 Abrir el directorio ‘filters_DEM’, luego doble-click en el filtro

’slope_degrees.ker’ para cargarlo.5 La configuración del filtro está mostrada en los campos del cuadro de

diálogo. Como se indica, este filtro 3 x 3 está escrito en código C.


Objetivos Aprender a adicionar filtros para generar imágenes de pendiente y aspecto desde una imagen de un modelo de elevación digital (DEM).


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 2: Generando imágenes de pendiente y aspecto

7 Luego de algunos cálculos internos, ER Mapper despliega una imagen mostrando las altas pendiente en grises brillante, y bajas pendientes en grises oscuros. (El botón Refresh Image with 99% clip on limits automáticamente configura los límites de transformación por uno).La Pendiente es una medida de lo escalonado del terreno, o de la tasa de cambio en elevación en la vecinidad de una parte dada de la superficie topográfica. Este filtro de pendiente genera valores de datos en grados desde la horizontal, de manera que el rango de valores de pendiente varía de 0 (terreno llano) a 90 grados (terreno vertical). (ER Mapper también provee un filtro para calcular pendientes en porcentajes llamado ‘slope_percent.ker.’)

Nota: A partir de que muy pocas áreas geográficas tendrán pendientes muy escalonadas, el rango de datos de salidas usualmente no ocupará enteramente los valores de pendientes del rango de datos posibles. (En los ejemplos previos, la pendiente más escalonada tenía 71 grados pero es posible 90 grados). Si se quiere fozar la escala de colores a ser mapeada a la totalidad del rango posible, se puede manualmente configurar los límites de transformación del eje X a 0-90 para el filtro ‘slope_degrees’ y 0-200 para el filtro ‘slope’ (porcentaje).

Cargar un filtro diferente para generar una imagen aspecto

1 En el diálogo Filter, clickear el botón próximo a ‘Filter filename.’

2 Doble-click en el filtro ’aspect.ker’ para cargarlo.3 La configuración del filtro es mostrada en los campos del cuadro de

diálogo. Como se indicó, este filtro 3 x 3 también está escrito en código C.4 Clickear Close en el diálogo Filter.


6 ER Mapper despliega una imagen mostrando diferentes aspectos de los datos de elevación en varios matices de gris.

7 El Aspecto es una medida del rumbo que una superficie topográfica tiene en un punto dado. El Aspecto es computado como un ángulo horizontal en grado de azimut desde el norte (que es cero grados). El filtro de aspecto genera valores de aspecto variando entre rangos de 0 a 360 grados (un valor de 361 grados es también generado por una superficie llana sin aspecto). Pendientes mirando al Este tienen un aspecto de 90 grados, pendientes mirando al sur 180 grados, y pendientes mirando al oeste 270 grados.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 3: Adicionando filtros a capas múltiples

Cambiar la tabla de colores a ‘azimuth’1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa Surface.2 Desde la lista ‘Color Table’, seleccionar azimuth.3 La imagen se redespliega en cuatro colores principales –uno para cada

dirección principal de brújula. Las áreas mirando primariamente al norte se muestran en negro, las este en amarillo, las sur en blanco, y las oste en azul.

Nota: ‘Azimuth’ es una tabla de colores especial “envolvente” que tiene el mismo color (negro) en la parte superior e inferior del rango de colores. Este tipo de tabla de colores es amenudo utilizada para desplegar imágenes aspecto. (Para ver la caracteristica de color, abrir el diálogo Transform). También se pueden utilizar cualquier otro tipo de tabla de colores múltiple para desplegar las imágenes aspecto.

4 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa Layer nuevamente para desplegar el diagrama de proceso.

3: Adicionando filtros a capas múltiples

Abrir y desplegar un algoritmo existente RGB

1 Clickear el botón Open Algorithm en la barra de herramientas Estandar. Aparece el selector de archivo Open Algorithm.


3 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.4 En el directorio llamado ‘SPOT_XS,’ cargar el algoritmo

’SPOT_XS_rgb_321.alg.’ER Mapper despliega una imagen satelital SPOT XS de San Diego, área de California como una imagen color compuesto RGB de bandas 3, 2 y 1.

Objetivos Aprender a cargar un filtro en varias capas de datos, por ejemplo aplicar una operación de filtrado a capas Rojo Verde Azul de un algoritmo RGB. También aprender a moverse entre capas de algoritmos utilizando botones del cuadro de diálogo Filter.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 3: Adicionando filtros a capas múltiples

Abriendo la ventana Algoritmo y el cuadro de diálogo Filter 1 Clickear en la barra de herramientas View Algorithm for Image Window

.

Aparece la ventana Algorithm. Notar que ambos botones del Filter, pre y post fórmula, muestran una cruz o “X” en el ícono. Esto indica que actualmente no hay filtros cargados en el flujo de proceso.

2 Sobre la ventana Algorithm, clickear sobre el botón de post-fórmula Edit Filter (Kernel) en el diagrama de flujo de proceso. (Hay dos, clickear el botón de la derecha del botón Formula).Aparece el dialogo Filter.

Notar que el diálogo Filter tiene botones R, G y B –estos permiten moverse entre las capas rojo, verde y azul del algoritmo.

Aplicar un filtro de pase alto a las tres capas en el algoritmo1 En el diálogo Filter, clickear en el botón Move to next Red layer in

surface .

ER Mapper automáticamente selecciona la capa Roja en la ventana Algorithm. (Esta puede ser seleccionada también por defecto).

2 En el diálogo Filter, clickear el botón selector Filter filename para abrir el selector de archivos Load filter.


4 Doble-click en el directorio ‘filters_high_pass’ para abrirlo.5 Clickear una vez sobre el filtro ’Sharpen2.ker’ para seleccionarlo (no hacer

doble-click).6 Clickear el botón Apply.

ER Mapper carga el filtro dentro del flujo de proceso de la capa Roja.

7 En el diálogo Filter, clickear en el botón Move to next Green layer in surface .

ER Mapper automáticamente selecciona la capa verde en la ventana Algorithm.

8 En el selector de archivos Load filter, clickear nuevamente el botón Apply (el filtro Sharpen2 está aún seleccionado).ER Mapper carga el filtro dentro del flujo de proceso de la capa Verde.


Capítulo 9 Usando Filtros Espaciales 4: Usando filtros secuenciales múltiples

9 En el diálogo Filter, clickear sobre el botón Move to next Blue layer in surface .

ER Mapper automáticamente selcciona la capa Azul en la ventana Algorithm.

10 En el selector de archivo Load filter, clickear el botón OK.ER Mapper carga el filtro en el flujo de proceso de la capa Azul, y cierra el diálogo Load filter.

11 ER Mapper procesa el algoritmo, el que ahora incluye el filtrado de pase alto en las tres capas.El filtro de pase alto realza los detalles de alta frecuencia para hacer que la imagen aparezca linealizada o crispada. Este es el mismo efecto que se logró anteriormente en una sola capa de datos, pero esta vez se aplicaron los filtros a cada una de las capas de una imagen compuesta color.

4: Usando filtros secuenciales múltiples

El siguiente ejercicio asume que la ventana Algorithm y el cuadro de diálogo Filter están aún abiertos en la pantalla.

Desplegar una imagen en escala de grises

1 Clickear el botón Open Algorithm en la barra de herramientas estándar. Aparece el selector de archivos Open Algorithm.


3 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para seleccionarlo.4 En el directorio llamado ‘SPOT_Panchromatic’, cargar el algoritmo

’Greyscale.alg.’ER Mapper despliega un imagen satelital pancromáticaSPOT de San Diego.

Objetivos Aprender como insertar y anexar filtros múltiples dentro del flujo de proceso para crear una secuencia de filtros para realces más complejos. También aprender como moverse entre filtros secuenciales en una capa utilizando los botones del cuadro de diálogo Filter.



Adicionando un filtro de detección de borde direccional1 Sobre la ventana Algorithm, clickear sobre el botón post-formula Edit

Filter (Kernel) en el diagrama de flujo del proceso.

Se abre el diálogo Filter.

2 En el diálogo Filter, clickear el botón selector Filter filename para abrir el selector de archivos Load filter.


4 Doble-click en el directorio ‘filters_sunangle’ para abrirlo.5 Doble-click en el filtro ’North_West.ker’ para cargarlo.

Anexando un filtro de pase alto luego de un filtro de detección de borde1 Desde el menu Edit (en el diálogo Filter), seleccionar Append new filter.

Un segundo botón de filtro es adicionado en el diagrama de flujo de proceso en la ventana de Algorithm (es anexada luego de el primero). Su contenido, actualmente vacío, es mostrado en el diálogo Filter.

2 Desde el menu File (en el diálogo Filter), seleccionar Load... para abrir el selector de archivo Load filter.


4 Doble-click en el directorio ‘filters_high_pass’ para abrirlo.5 Doble-click en el filtro ’Sharpen2.ker’ para cargarlo.

La configuración del filtro es mostrada en los campos del cuadro de diálogo. Ahora se tienen dos filtros cargados en el flujo de proceso.

Ajustar el contraste de la imagen filtrada1 ER Mapper procesa el algoritmo y genera un histograma de los datos

filtrados.

2 Clickear el botón Edit Transform Limits en el diagrama de proceso en la ventana Algorithm.

3 En el diálogo Transform, seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits. Los límites del eje X cambian y toman los valores actuales de los límites (Actual Input Limits).



El contraste de la imagen es realzada y la mayoría de los pixeles son asignados al color gris medio.


ER Mapper redespliega la imagen con el realce del contraste. Esta imagen es el resultado de aplicar dos filtros –primero un filtro noroeste para resaltar los rasgos lineares con rumbos noreste-suroeste, luego un filtro de pase alto para remarcar los detalles de alta frecuencia alrededor de los límites. Notar que no se necesita ajustar la transformación individualmente para cada filtro–se pueden ajustar de una vez para aplicarlo a los dos filtros.


Moverse entre filtros en el flujo de procesoEn el diálogo Filters, notar los dos botones con flecha cerca a la esquina inferior-izquierda. Estos botones permiten moverse fácilmente y ver o editar el contenido de cualquier filtro en la capa actual de datos raster.

1 En el diálogo Filters, clickear el botón Move to previous Filter in layer hasta que se ponga claro.

El botón Filter de pre-fórmula en el diagrama de flujo de proceso está ahora levemente hundido para indicar que está siendo editado. Debido a que no hay filtros cargados en esa posición, el contenido del diálogo Filter esta vacío. (El botón se aclara cuando no hay más filtros previos al actual).

Nota: Por defecto, el diagrama de flujo de proceso usualmente muestra tanto los botones de filtro pre-fórmula y post-fórmula, aún si no están siendo utilizados en la capa. Estos botones no pueden ser borrados del diagrama de proceso.

2 Clickear el botón Move to next Filter in layer .

Los contenidos del botón del filtro siguiente son desplegados en el diálogo Filter (el filtro linear North_West), y el primero de los dos botones Filter post-fórmula está hundido en la ventana Algorithm.

3 Clickear el botón Move to next Filter in layer nuevamente.

Los contenidos de último filtro en el flujo de proceso es desplegado(el filtro Sharpen2), y el último de los dos botones de Filter post-fórmula está hundido en la ventana Algorithm.



Borrar los filtros de realce lineal del flujo de proceso1 Desde el menu Edit (en el diálogo Filters), seleccionar Delete this filter.

El filtro de realce de pase alto es borrado del flujo de proceso. Notar que ER Mapper automáticamente se mueve al filtro previo en el flujo de proceso, por lo que los contenidos del diálogo Filter ahora muestra el filtro de bordes North_West y aquel botón está hundido en el diagrama de flujo de proceso.

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema de

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menú de control de ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra del título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla..

• Insertar y borrar filtros en el diagrama de flujo de proceso

• Aplicar diferentes tipos de filtros para ver sus resultados

• Editar las transformaciones para realzar el contraste de las imagenimagenes filtradas

• Aplicar filtros en capas raster múltiples

• Usar filtros múltiples en el flujo de proceso

Qué se apren-dio...





10Usando Fórmulas

Este capítulo explica como usar fórmulas de procesamiento en ER Mapper, ejecutar una operación matemática en una o más bandas de un dato de una imagen. Se aprenderá como crear y editar fórmulas y usar funciones y fórmulas estandard que provee ER Mapper.

Procesamiento de fórmulasLas fórmulas son comunmente usadas en el procesamiento de la imagen para extractar información que puede residir en dos o mas bandas (o canales) o fórmulas de procesamiento de datos que pueden ir desde una simple sustracción o una oparación de datos compleja “if-then-else” condición de testeo para modelado espacial raster y otras tareas.

El procesamiento de fórmulas es una “operación puntual” en el procesamiento de imágenes porque aplica una función matemática a cada pixel de la imagen. El uso común de fórmulas en las ciencias de la tierra en procesamiento de imágenes incluye:

• reduce la dimensionalidad de datos multibanda (por ejemplo, Análisis de componentes principales);

• extracción de información temática de datos multibanda (por ejemplo, índices de vejetación o cociente de óxidos de hierro);

• merge de imágenes con diferentes características (fusión de datos);

• procesar el mismo dato en diferentes maneras, combinar y luego aislar rasgos específicos (tal como rasgos de bordes o azimut sísmico);


Capítulo 10 Usando Fórmulas Procesamiento de fórmulas

• aislar rangos de datos específicos o áreas geográficas de interes usando un valor de corte, región (polígono) máscaras y otras funciones;

• correcciones por efector atmosféricos, ángulo solar, o vignetting en satélites ópticos o datos de avión.

Prosesamiento de fórmulas en ER MapperMuchos tipos comunes de transformación de datos pueden ser implementados en ER Mapper usando procesamiento de fórmulas. Esto incluye datos de entrada, datos merge (o fusión), diferencias y cocientes de imágenes, Análisis de Componentes Principales, Transformaciones Tasseled Cap, derivativas, y muchos otros.

Desde fórmulas que son parte del proceso del algoritmo, se puede ver el resultado en tiempo real, e interactuar modificando la fórmula rápidamente con cambios sutiles. En contraste, productos convenvionales deben generalmente escribir el proceso de la fórmula a una archivo en el disco, haciendo la experimentación y los cambios finos en la fórmula más dificultosos.

ER Mapper provee un set completo de operaciones estandard o funciones donde intervienen procesmiento de fórmulas. Se puede también usar estadísticas de imágenes,funciones especiales y funciones definidas por el propio usuario. Leer las secciones relevantes y capítulos en Guía de Usuario de ER Mapper para información mas completa.


Capítulo 10 Usando Fórmulas Procesamiento de fórmulas

Caja de diálogo de fórmulasCuando se clickea sobre el botón Formula en el diagrama de proceso o en botón de la barra de herramientas Edit Formula, ER Mapper abre la caja de diálogo Formula Editor. Este diálogo permite crear, editar, cargar y guardar fórmulas y tiene los siguientes componentes:

Consejo: Para cualquier algoritmo, se puede abrir la caja de diálogo Formula Editor desde dos lugares: usando el botón Formula en el diagrama del procesoen la ventana Algorithm, o usando el botón Edit Formula de la barra de herramientas.

Concepto de relación de fórmulasLa clave del concepto de relaciones es una caracterítica muy poderoso que hace al procesamiento de fórmulas de ER Mapper muy flexible e interactivo. Cuando se entra o carga una fórmula genérica, se puede incluir una o mas especificaciones genéricas que refiere a cualquier banda arbitraria, polígono región, imagen o variable. Luego se usa la ventana de relación para escoger entre el número de banda de la imagen actual, nombre de regiones, etc.y las especificaciones genéricas en la fórmula. La actual utilización de bandas de imágenes, nombre de regiones y esto es luego mostrado en la ventana de Fórmula específica.

Fórmula Genérica(tipear texto o

Area de relación(asigna entradade bandas, nombresde regiones, etc.)

Fórmula especifica(muestra lafórmula completa aprocesar)

click para verfórmulas paraotras capas

cargar y salvarformulas

resetear fórmula o cambiar eldiseño del diálogo

click para vercomentarios

barra de menú

cargar desde

para cargarfórmulas estadard

archivo)


Capítulo 10 Usando Fórmulas Ejercicios de manejo

Hay cuatro tipo de especificaciones genéricas:

La entrada de la fórmula también es mostrada graficamente en el diagrama de proceso. Por ejemplo, en el proceso siguiente estan siendo usadas dos entradas en la fórmula, y ellas son asignadas a la imagen como bandas 3 y 2 respectivamente. Como se ha indicado cada banda puede ser modificada usando filtros y transformaciones antes de entrar en el proceso de la fórmula.

Para seleccionar la banda específica a ser usada en la fórmula, se puede usar la lista desplegable Band Selection en el diagrama de proceso, o seleccionar bandas dentro de la ventana de relaciones dentro de la caja de diálogo Formula.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios introducen en las características básicas de la caja de diálogo de edición Formula y procedimientos para crear e implementar fórmulas simples.

• Tipear y editar una formula, y testear la sintaxis de la misma

Referencia Anotación en fórmula genérica Función

Especificación de entrada

INPUTn, In (o valor más bajo) Referenciar cualquier banda en una imagen.

Especificación de región

REGIONn, Rn (o valor más bajo) Referenciar cualquier region definida para una magen raster.

Especificación de dataset

DATASETn, Dn (o valor más bajo)

Referenciar cualquier imagen raster ( un archivo en el disco con extensión “.ers”).

Especificación de variable

VARIABLEn, o cualquier texto no reservado por funciones de ER Mapper (Por ejemplo “densidad” o “corte”)

Referenciar cualquier número real o valor a ser usado como variable en la ecuación.


Despues de completar estos ejercicios se conocerá como ejecutar las siguientes operaciones en ER Mapper:


Capítulo 10 Usando Fórmulas 1: Ingresando y testeando fórmulas

• Usar referencias genéricas para entrada, variables, y regiones en una fórmula

• Asignar bandas, variables, y nombre de regiones a referencias genéricas

• Salvar fórmulas al disco e incluir comentarios

• Usar fórmulas para procesar áreas de interes (regiones) en una imagen

• Usar fórmulas para generar imagen de Componentes Principales

1: Ingresando y testeando fórmulas

Cargar un algoritmo Pseudocolor con fórmulas por defecto1 Clickear el botón de la barra de herramientas View Algorithm for Image

Window .

Aparece una ventana de imagen y la caja de diálogo Algorithm.

2 Clickear el botón Open Algorithm into Image Window .

3 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el textot \examples

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Applications’.5 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Mineral_Exploration’.6 Doble-click sobre el algoritmo llamado ‘Magnetics_Pseudocolor.’

El algoritmo despliega una imagen de datos magnéticos adquiridos desde un avión en Australia. El dato representa la fuerza del campo magnético sobre esta área de la superficie de la tierra. Usando la tabla de colores Pseudocolor, azules corresponden bajos valores del campo magnético y los amarillos y rojos a altos valores del campo magnético.

Introducir una fórmula simple y testear error en la sintaxis

1 Clickear sobre el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

Se abre la caja de diálogo Formula Editor.

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, todas las ventanas de imagenes de ER Mapper deben estar cerradas. Solo el menú principal de ER Mapper debe estar abierto sobre la pantalla.

Objetivos Aprender como introducir fórmulas simples y testear su sintaxis.


Capítulo 10 Usando Fórmulas 1: Ingresando y testeando fórmulas

Notar que la ventana de fórmula genérica contiene el texto “I1” por defecto, y que I1 (Input 1) es asignada a la banda 1 de la imagen en la ventana de relación.

2 En la ventana de la fórmula Generic, editar el siguiente texto:input1 - input3

(Esta fórmula deliveradamente tiene un error de sintaxis para ilustrar como funciona el testeo.)

3 Clickear el botón Apply changes para testear la fórmula.ER Mapper muestra un mensaje de error advirtiendo que esa fórmula tiene un error de sintaxis. (En este caso se intenta restar un valor de ingreso que estaba fuera de secuencia; se debe tener un “input2” antes de usar un “input3.”

Nota: El botón Apply changes testea automaticamente los errores de sintaxis en la fórmula genérica. Se debe hacer la corrección antes de continuar.

Revisión de la fórmula para sustraer un valor1 En la ventana de la fórmula Generic, editar el texto de la fórmula para leer:

input1 - 100

(Esto sustrae 100 de cada pixel en la banda asignada en imput1.)

2 Clickear el botón Apply changes para testear la fórmula.La sintaxis de la fórmula es aprobada y ER Mapper traslada la fórmula genérica en una fórmula específica (desplegada en la ventana inferior).

Borrar la fórmula y el test de sintaxis1 En la ventana de la fórmula genérica, editar la fórmula y remover todo el

texto (seleccionar el texto existente y presionar la tecla Backspace o Delete del teclado).

2 Clickear el botón Apply changes para testear la fórmula.ER Mapper da un mensaje de error en relación a la sintaxisis de la fórmula.

Precaución: ER Mapper no considera las fórmulas con errores de sintaxis. Como mínimo, la ventana de fórmula Genérica debe siempre contener el texto “I1” o “input1” para especificar al menos una banda de imagen como entrada para ser procesada.

3 En la ventana de la fórmula genérica, editar el texto de la fórmula para leer:


Capítulo 10 Usando Fórmulas 2: Creando una fórmula de corte

input1

4 Clickear el botón Apply changes para testear la fórmula.ER Mapper acepta la fórmula.

Consejo: Bajo el menu Edit del Formula Editor, se puede seleccionar Clear para limpiar todo el texto de la ventana de fórmula Generica, o seleccionar Default para restaurar la fórmula por defecto ‘INPUT1.’

2: Creando una fórmula de corte

Ingresar una fórmula de corte simple1 En la ventana de fórmula genérica, editar el texto de fórmula para leer:

if input1 > 100 then input1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si el valor de la imagen es mayor a 100, luego procesar, sino asignarle un valor nulo.” (Cualquier pixel de imagen con un valor nulo asignado es excluido de los procesos posteriores y no aparecen en la imagen final.)

2 Clickear el botón Apply changes.La sintáxis de la fórmula es aprobada, y ER Mapper traduce la fórmula genérica en una fórmula específica. Notar que la banda 1 de la imagen es sustituida por ambas ocurrencias de “input1” en la ventana de fórmula genérica.

3 ER Mapper procesa el algoritmo, el cual ahora incluye la fórmula de corte.Áreas de la imagen con valores de datos mayores que 100 son desplegados en color, mientras que los valores de datos de 0-100 son mostrados sin color (aparecen en negro).

Proceso de fórmula y ver como afecta el rango de datos

1 Clickear en el botón de post-fórmula Edit Transform Limits en el diagrama de flujo de proceso.

Objetivos Aprender como ingresar una simple fórmula inicial y usar una fórmula lógica booleana “if-then-else”. También aprender acerca de los valores de imagen nulo, y como utilizar una variable en una fórmula.


Capítulo 10 Usando Fórmulas 2: Creando una fórmula de corte

Se abre el cuadro de diálogo Transform. Moverlo a una parte abierta de la pantalla.

Notar que el rango Actual Input Data es 101 a 255. Esto es esperado debido a que los valores de datos 0-100 son configurados a nulos (sin valor) por la fórmula y son así excluidos de los siguientes procesos. La forma del histograma también refleja el recorte de los datos al nivel 100.

Substituir una variable para los valores 1001 En la ventana de fórmula Generica, editar el texto de fórmula para sustituir

la palabra “variable1” por el valor 100. En la fórmula se debería leer:if input1 > variable1 then input1 else null

La fórmula ahora incluye una variable que se puede setear en la ventana Relations.

2 Clickear el botón Apply changes.Dos cosas cambian: el botón Variables encima de la ventana Relations se pone activo, y el valor de “variable1” se vuelve cero en la ventana de fórmula Specific.

3 Clickear el botón Variables.La ventana Relations muestra que el valor de “variable1” es configurada en cero.

4 Editar el valor del campo “variable1” para leer 120 luego presionar la tecla Return o Enter en el teclado.Esta vez solo las áreas con valores de datos mayores a 120 son procesados.

5 Cambiar el valor de “variable1” a 80, presionar Return o Enter para ver la nueva imagen de corte.Como se puede ver, usando referencias para las variables en la fórmula (en lugar de los valores actuales) puede ayudar a experimentar.

Consejo: Se pueden tener varias diferentes variables en una fórmula, y nombrarlas como se quiera (por ejemplo corte, ancho, X, y, son válidas también). Estar seguro que los nombres no generan conflictos con las líneas de texto que ER Mapper usa para las funciones estándars.

6 Cuando se finaliza, cerrar los cuadros de diálogos Transform, Formula Editor, y Algorithm clickeando Close en cada uno.


Capítulo 10 Usando Fórmulas 3: Creando y salvando una fórmula

3: Creando y salvando una fórmula

Abrir un algoritmo modelo y cargar una imagen nueva1 En el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples.3 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’.4 Doble-click en el directorio llamado ‘Templates’.5 En el directorio ‘Common’, cargar el algoritmo

‘Single_Band_Greyscale.alg.’ Se despliega una imagen satelital Landsat de San Diego en escala de grises. (También se usará este algoritmo como modelo para desplegar otra imagen en escala de grises).

6 Clickear el botón View Algorithm for Image Window para abrir la ventana Algorithm.

7 En el diagrama de flujo de proceso de la ventana Algorithm, clickear en el

botón Load Dataset .

8 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples.9 Doble-click en el directorio llamado ‘Shared_Data’.10 Cargar la imagen ‘LandsatTM.ers.’

La banda 1 de la imagen satelital Landsat TM muestra un área llamada Ebagoola en el sector norte de Australia. (Más tarde se podrá ajustar el contraste de la imagen para hacerla más brillante).

Ingresar una fórmula cociente de banda

1 Clickear en el botón Edit Formula en el diagrama de flujo del proceso.

Se abre el cuadro de diálogo Formula y muestra la fórmula por defecto “INPUT1.”

2 En la ventana de fórmula Genérica, editar la fórmula para leer:

Objetivos Aprender como ingresar una fórmula relación de bandas, cambiar las bandas de imagen asignada a los números de entrada en la fórmula genérica, y salvar la fórmula al disco para el posterior uso.



input1 / input2

Esta fórmula le dice a ER Mapper dividir la banda de imagen asignada a input1 por la banda asignada a input 2.

3 Clickear el botón Apply changes.Cuando se ingresa una nueva fórmula de entrada múltiple, ER Mapper automaticamente asigna la banda 1 de la imagen al input 1, banda 2 al input 2, y así en adelante.

Asignar bandas de imagen para crear una imagen índice de vegetación1 En la ventana Relations, seleccionar B4:0.83_um de la lista desplegable al

lado de “INPUT1,” y seleccionar B3:0.66_um de la lista desplegable “INPUT2”.La referencia genérica “input1” tiene ahora asignada la banda 4 de la imagen, y el “input2” tiene asignada la banda 3. Cuando se usa con las imágenes Landsat TM, la relación de bandas 4/3 es una simple fórmula índice de vegetación.

La imagen inicialmente aparece negra debido por el pequeño rango generado por la fórmula cociente de banda.

Desplegar la imagen índice de vegetación y ajustar el contraste

1 Clickear el botón post-fórmula Edit Transform Limits en el diagrama de proceso.Notar el Actual Input Limits creado por la fórmula (aproximadamente es de cero a 5).

2 En el diálogo Transform, seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits. El realce de la imagen indice de vegetación muestra áreas vegetadas (Altos valores de cociente) en gris claro, y las áreas no vegetadas en sombras oscuras. Esta combinación de bandas toma ventaja de la alta reflectancia en la banda 4 de la TM (infrarojo cercano) y la baja reflectancia de vegetación en la banda 3 (rojo). Esta es más bien una zona estéril de Australia, por lo que la vegetación (mostrada como sombras grises claras) ocurren principalmente en los lechos de los arroyos como muestra la imagen.

Cambiar las bandas para crear una imagen relación de arcillas1 En la ventana Relations, seleccionar B5:1.65_um para el “INPUT1” y

seleccionar B7:2.215_um para el “INPUT2.”



Usando la misma fórmula Generica, se han elegido ahora la apropiada relación de bandas TM (5/7) para crear una imagen de minerales de arcilla simple.

2 ER Mapper procesa el algoritmo, esta vez usando las bandas 5 y 7. 3 En el diálogo Transform, seleccionar Limits to Actual desde el menu

Limits. 4 En el diálogo Transform, clickear el botón Create autoclip transform

.

El contraste realzado de la imagen relación de arcilla muestra rocas ricas en arcillas (valores de cociente altos) en matices claros de gris, y rocas pobres en arcilla en matices oscuros. Esta combinación de bandas toma ventajas de la alta absorción por los minerales de arcilla en la banda 7 TM y la alta reflectancia en la banda 5 TM.

5 Cerrar el cuadro de diálogo Transform clickeando Close.

Adicionar una descripción y comentarios a la fórmula1 En el diálogo Formula Editor, editar el campo de texto para leer

“Description”:Landsat TM clay minerals ratio

2 Clickear en el botón Comments....Aparece el cuadro de diálogo Formula comments.

3 Tipear algunos comentarios acerca de la fórmula, tales como:

4 Clickear el botón OK para salvar los comentarios y cerrar el diálogo.

Salvar la fórmula relación de mienrales de arcilla al disco1 Desde el menu File (en el Formula Editor), seleccionar Save As....2 Ir al directorio llamado ‘Miscellaneous\Tutorial’ y doble click en él para

abrirlo.

Esta fórmula está diseñada para procesar las bandas 5 y 7de los datos Landsat TM para resaltar las rocas ricas en arcillas.Está basada en la fuerte absorción de los minerales de arcillas en la banda 7 TM y la alta reflectancia en la 5 TM 5.Las rocas ricas en arcilla producen altos valores de cociente, las pobres en arcillas bajos valores.


Capítulo 10 Usando Fórmulas 4: Creando una fórmula máscara poligonal

3 Clickear para ubicar el cursor en el campo de texto Save As:, luego tipear el nombre para el archivo de la fórmula. Usar sus iniciales al comienzo del nombre de archivo, seguido por el texto ‘clay_ratio,’ y separar cada palabra por un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “RK,” tipear el nombre:

RK_clay_ratio

4 Clickear el botón OK para salvar la fórmula a una archivo en disco.

Nota: Debido a que fueron elegidas las bandas 5 y 7 de la imagen como inputs 1 y 2 cuando se salve la fórmula,ellas serán asignadas como las bandas por defecto si se carga la fórmula en el futuro. Como se vió, se puede facilmente cambiar la asignación de bandas.

5 Clickear el botón Close para cerrar el diálogo Formula Editor.

4: Creando una fórmula máscara poligonal

Nota: Este ejercico referencia regiones en la imagen ejemplo que ya han sido definidos usando las herramientas de dibujo vectoriales de ER Mapper. Más información sobre definir regiones es dada en el capítulo sobre Clasificación Supervisada en este manual y en los capítulos sobre sobre Clasificación Supervisada y No Supervisada en la Guía de Usuario ER Mapper.

Cargar el algortimo en escala de grises SPOT Pancromatica1 En el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples.3 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.4 En el directorio ‘Landsat_TM’, cargar el algoritmo ‘Greyscale.alg.’

Se despliega una imagen satelital en escala de grises Landsat TM de San Diego.

Objetivos Aprender como usar la función de ER Mapper “inregion” para referenciar áreas definidas como polígonos vectoriales en una imagen con propósitos de enmascaración


Capítulo 10 Usando Fórmulas 4: Creando una fórmula máscara poligonal

5 Desde el menu View (en el menu principal), seleccionar Quick Zoom, luego seleccionar Zoom In.ER Mapper aumenta un 50% sobre el punto central de la imagen.

Ingresar una fórmula usando la función “inregion”

1 En la ventana algoritmo, clickear el botón Edit Formula .

2 En la ventana fórmula Generica, editar el texto de fórmula para leer:if inregion(region1) then input1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si el área de la imagen está dentro de los límites definidos por la region1, entonces procesarla, sino asignarle nulo”.

3 Clickear el botón Apply changes para verificar la sintáxis de la fórmula.La fórmula genérica es convertida a una fórmula específica. También notar que el botón Regions arriba de la ventana Relation está ahora activo.

Asignar el argumento “region1” al nombre de la región1 Arriba de la ventana Relations, clickear en el botón Regions.

Los contenidos de la ventana Relations cambian para mostrar el argumento de la REGION1 y sus asignaciones por defecto para una región llamada All (la que es simplemente la extensión de la imagen completa).

2 Desde la lista desplegable REGION1, seleccionar Down_Town.Ahora ha seleccionado la región Down_Town para ser asignada a la region1 genérica. (Esta región es simplemente un polígono vectorial previamente dibujado para definir los límites del área urbana de San Diego en esta imagen).

Solamente el área dentro de la región llamada Down_Town es procesada, y al resto de la imagen se le asigan un valor nulo (por lo que aparecen en negro). Por medio de la utilización de la función inregion en la fórmula, se ha creado una “máscara” para procesar solamente datos dentro de ciertas partes geográficas de la imagen.

Desplegar una región diferente en la imagen1 Desde la lista desplegable REGION1, seleccionar Airport.

Se ha seleccionado ahora la región Airport para ser asignada a la region1 genérica. (Airport es un polígono vectorial previamente dibujado para definir los límites del aeropuerto San Diego Lindbergh Field cercano a la ciudad).


Capítulo 10 Usando Fórmulas 5: Generando componentes principales

Solamente el área dentro de la región llamada Airport es procesada, y todas las otras áreas de la imagen tienen asignadas valores nulos (por lo que aparecen en negro). Usando la lista desplegable, se puede facilmente cambiar esta fórmula para procesar cualquier region definida en una imagen.

5: Generando componentes principales

Cargar el algoritmo en escala de grises Landsat TM1 En el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza en \examples.3 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.4 En el directorio ‘Landsat_TM’, cargar el algoritmo ‘Greyscale.alg.’

Se despliega una imagen satelital Landsat de San Diego en escala de grises. Se podrá adicionar una fórmula a este algoritmo para realizar un Análisis de los Componentes Principales.

Cargar una fórmula para calcular la Componente Principal 1

1 En la ventana algoritmo, clickear el botón Open Formula editor .

Se abrirá el diálogo Formula Editor.

2 Desde el menu Principal Components (o en el diálogo Formula Editor), seleccionar Landsat TM PC1. ER Mapper carga la siguiente fórmula dentro de la ventana fórmula Genérica:

SIGMA(I1..I6 | I? * PC_COV(I1..I6 | ,R1 I?, 1))

Esta fórmula le dice a ER Mapper generar la Componente Principal 1 (PC 1) de las bandas 1-5 y 7 de la Landsat TM. Esto usa algunas de las funciones especiales y construcciones que provee ER Mapper, incluyendo la contrucción de sumatoria “SIGMA” y el valor (eigenvector) de la covarianza del componente principal “PC_COV” .

El Análisis de Componentes Principales es estadística de la compresión de datos usualmente utilizado para comprimir el contenido de la información de múltiples bandas de imagen en solamente tres imágenes “componentes principales”. En este

Objetivos Aprender como usar y modificar una fórmula para interactivamente computar imagenes de Componentes Principales.



caso, se está generando la primer componente principal de las bandas TM 1-5 y 7 (la banda 6 no es usualmente utilizada para los cálculos de PC debido a que contiene información termal).

Ajuste del contraste de la imagen PC 1

1 Clickear el botón de post-fórmula Transform en el diagrama de proceso.Notar que el rango de datos creados por la fórmula PC1 es aproximadamente 40 a 520.

2 En el diálogo de Transform, seleccionar Limits to Actual del menu Limits.


La imagen es presentada con realce de contraste. La primera componente principal usualmente contiene la mayoría del total del brillo de la escena, por lo que muestra bien los rasgos del terreno de gran escala.

Editar la fórmula para calcular la Componente Principal 21 En la ventana fórmula Genérica, editar la fórmula para cambiar el último

valor de 1 a 2 como se muestra abajo:

Esta fórmula le dice a ER Mapper generar una Componente Principal 2 (PC 2) de las bandas 1-5 y 7 de la Landsat TM. (La parte I1..I6 parte de la fórmula le dice a ER Mapper incluir seis entradas en el cálculo que son asignadas actualmente a las bandas 1, 2, 3, 4, 5, y 7.)

2 Clickear el botón Apply changes para verificar la sintáxis de la fórmula.3 En la barra de herramientas Estandar, clickear el botón Refresh Image

with 99% clip on limits .

ER Mapper aplica un recorte del 99% a los límites de datos creados por la fórmula PC 2 automáticamente creando una imagen con realce de contraste. La segunda componente principal muestra información muy diferente que la PC 1. Notar como las áreas vegetadas aparecen muy oscuras en la imagen PC 2, y las áraes oceánicas aparecen relativamente claras.

SIGMA(I1..I6 | I? * PC_COV(I1..I6 | ,R1 ,I?, 1))

cambiar a 2



Consejo: El botón de la barra de herramientas Refresh Image with 99% clip on limits es especialmente útil para realizar un realce de contraste automáticamente que

producen rangos de datos escazos o negativos (tales como cocientes, PCs, y otros).

Editar la fórmula para calcular los PC1 de las bandas 1, 4 y71 En la ventana de fórmula Genérica, editar la fórmula para cambiar los

valores como se muestra abajo:

Estos cambios le dicen a ER Mapper generar la Componente Principal 1 a partir de tres bandas de imagen en vez de seis. (A continuación se elegirá cuales bandas usar).

2 Clickear el botón Apply changes para verificar la sintáxis de la fórmula.3 En la ventana Relations, cambiar la INPUT a las asignaciones de bandas

de imagen como sigue:INPUT1 = B1:0.485_um

INPUT2 = B4:0.83_um

INPUT3 = B7:2.215_um

Esto le dice a ER Mapper usar las bandas 1, 4 y 7 como entradas de la fórmula Componente Principales.

4 Clickear Refresh Image with 99% clip on limits en la barra de herramientas Estándar.La imagen se ve nuy similar a la imagen PC 1 que se generá con anterioridad, pero es generada usando solamente las bandas 1, 4 y 7 de la imagen Landsat TM.

Este ejemplo crea un imagen en escala de grises simple, pero se puede facilmente usar la misma fórmula en los algoritmos RGB para crear imágenes PC compuestas color.

SIGMA(I1..I6 | I? * PC_COV(I1..I6 | ,R1 ,I?, 2))

cambiar a 3 cambiar a 1



Cerrar todas las ventanas imágenes y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema de

ventana:• Para Windows, seleccionar Close del menu de control ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu ER Mapper debería estar abierto eb la pantalla.

• Tipear y editar una fórmula, y testear la sintáxis de la fórmula

• Usar referencia genéricas para la entrada, variables, y regiones en una fórmula

• Asignar bandas de imagen, variables, y nombres de regiones a referencias genéricas

• Salvar fórmulas a disco e ingresar comentarios

• Usar fórmulas para procesar áreas de interés (regiones) en una imagen

• Usar fórmulas para generar imágenes de Componentes Principales


Luego de completar estos ejercicios, se sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:




11Geovinculación de

imágenesEsta lección explica como usar los controles de geoposicionamiento de ER Mapper para desplegar imagenes con las mismas extensiones geográficas, y usar los controles de Geovinculación para vincular geográficamente dos o más ventanas imágenes. La Geovinculación es una técnica de visualización muy poderosa que puede ayudar a analizar la misma área geográfica usando una veriedad de imágenes diferentes o técnicas de procesamiento.

Acerca del GeoposicionamientoEn ER Mapper, el término “geoposicionamiento” se refiere a la especificación de la posición y extensión de una imagen en coordenadas geográficas espaciales. Esto puede ser util para crear mapas que cubran un área exacta, por ejemplo. Una vez que la imagen es registrada a una proyección de mapa, su depliegue puede ser controlado usando las opciones de geoposicionamiento de ER Mapper. Si la imagen no está rectificada a una proyección de mapa, sus extensiones pueden ser controladas en terminos de números de filas y columnas de los pixeles de la imagen.


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes Acerca de la Geovinculación

Acerca de la GeovinculaciónEn ER Mapper, el término “geovinculación” se refiere a vincular dos o más ventanas imagen en espacio de coordenadas geográficas. Esto puede ser util para ver la misma área geográfica con diferentes tipos de imágenes o algoritmos de proceso, y otras aplicaciones. Una vez que la imagen es registrada en una proyección de mapa, puede ser geográficamente vinculada con otras ventanas imágenes usando las opciones de geovinculación de ER Mapper. ER Mapper provee los siguientes modos de geovinculación:

Window Vincula dos o más ventanas imagen para mostrar la misma extensión geográfica. Modificando el zoom o relizando un paneo en una ventana se produce la misma operación en la otra ventana vinculada.

Screen Vincula ventanas imagenes a una imagen “master” que actúa como una hoja cartográfica virtual en la pantalla. Las ventanas vinculadas despliegan la extensión geográfica de sus imágenes en forma relativa a la ventana master.

Overview Zoom Vincula ventanas imágenes a una ventana “master” control de visualización. Definir un cuadro de zoom sobre la ventana de control hace que la otra ventana sufra el mismo zoom del área definida.

Overview Roam Vincula ventanas imágenes a una ventana control “master”. Moviendo el mouse para panear en la ventana de control hace que las otras ventanas paneen por lo que sus punto centrales se ajusten a la posición del mouse en la ventana control.

El cuadro de diálogo Algorithm Geoposition ExtentsEl cuadro de diálogo Algorithm Geoposition Extents permite precisamente controlar las extensiones geográficas y la resolución del despliegue de las imágenes, y vincular geográficamente (geolink) dos o más ventanas imágenes todas juntas. Las opciones mostradas en este diálogo cambian dependiendo del modo seleccionado en la fila de las opciones de botones en la parte superior. Los cinco modos y sus funciones son las siguientes:

Zoom Permite utilizar botones para realizar zooms o paneos de la imagen en la ventana predefiniendo cantidad, o zoom de las extensiones de una imagen específica, extensiones de página, o contenidos de página.


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes Ejercicios de manejo

Geolink Permite configurar la geovinculación entre dos o más ventanas imágenes, y configurar el tamaño de la ventana y la resolución de despliegue de cualquier ventana imagen.

Extents Permite visualizar o desplegar extensiones geográficas especificas para una imagen usando Latitud/Longitud, Este/Norte, o valores de imagen X (columna) e Y (filas).

Center Permite vizualisar o especificar el punto central para el despliegue de la imagen usando Latitud/Longitud, Este/Norte, o valores de imagen X (columna) e Y (fila).

Mouse info Muestra una ayuda rápida para utilizar el mouse y el teclado para relizar zooms y paneos.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios lo introducen en muchas de las características básicas del cuadro de diálogo Algorithm Geoposition Extents y como usarlas para controlar las extensiones del despliegue de imágenes y configurar las ventanas entre la geovinculación.

Nota: Las imágenes usadas en los siguientes ejercicios fueron previamente rectificadas al mismo datum y proyección de mapa. Este es un requisito cuando imágenes diferentes son vinculadas en los modos Window, Screen, Overview Zoom, o Overview Pan.

• Desplegar imágenes con las extensiones geográficas exactas y resoluciónes de despliegue

• Vincular ventanas imagen para mostrar la misma extensión geográfica

• Vincular ventanas imagen a una ventana mapa virtual

• Controlar interactivamente las funciones de paneo y zomm de la imagen desde una ventana master

Qué apren-derá...


Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, estar seguro de que todas las ventanas imagen de ER Mapper están cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes 1: Geoposicionando imágenes

1: Geoposicionando imágenes

Cargar y desplegar una imagen Landsat en RGB1 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón Open

Algorithm into Image Window .

Aparecen una ventana imagen y el cuadro de diálogo Open Algorithm.


3 Doble-click en el directorio llamado ‘Applications’.4 En el directorio llamado ‘Land_Information,’ cargar el algoritmo llamado

‘Landsat_TM_23Apr85_rgb_541.alg’Este algoritmo despliga una imagen Landsat TM cubriendo una gran porción de San Diego, área de California como un compuesto color RGB de las bandas 5, 4 y 1. La imagen muestra un área de aproximadamente 40 por 55 kilómetros de tamaño. TMéxico está ubicado en el extremo inferior de la imagen.

5 Hacer la ventana imagen mayor tomando su esquina inferior derecha hasta que llene la mitad izquierda de la pantalla.Notar que la imagen no se expande para llenar la ventana ampliada.

Abrir el Algorithm Geoposition Extents Dialog Box1 Desde el menu View, seleccionar Geoposition....

Aparece el cuadro de diálogo Algorithm Geoposition Extents. Si es necesario, desplazar el diálogo al lado derecho de la pantalla.

Desplegar un área exacta ingrasando valores geográficos1 En la fila superior de los botones de opciones en el diálogo Algorithm

Geoposition Extents, seleccionar la opción Extents.Los contenidos del diálogo cambián para mostrar un grupo de campos de texto para ingresar los valores de las coordenadas.

2 Estar seguro que la opción Fit Window no está seleccionada.

Objetivos Aprender como utilizar los controles de Geoposición para desplegar un área geográfica exacta de una imagen, especificar un punto central de la imagen, y cambiar los tamaños y resoluciones del despliegue.



3 Editar el valor en el campo Latitude bajo la columna Size para leer 0:20. (ER Mapper completa la linea de texto con un valor completo de 0:20.0.0.)

4 Editar el valor en el campo Longitude bajo la columna Size para leer también 0:20.

5 Clickear el botón Apply para aplicar los nuevos valores de extensiones.ER Mapper reprocesa el algoritmo con las nuevas extensiones de imagen e intenta desplegar un área de 20 minutos de Latitud por 20 minutos de Longitud en la ventana imagen. Debería notar que esto incrementa el tamaño de la Latitud desplegada por lo que esto ajusta el tamaño de Longitud dentro de la ventana imagen.

6 Seleccionar la opción Fit Window.7 Editar el valor en el campo Latitude bajo la columna Size para leer 0:20.

(ER Mapper completa el texto al valor completo 0:20.0.0.)8 Editar el valor en el campo Longitude bajo la columna Size para leer

también 0:20.9 Clickear el botón Apply para aplicar los nuevos valores de extensión.

ER Mapper reprocesa el algoritmo con las nuevas extensiones de imagen y modifica el tamaño de la ventana imagen para desplegar un área de 20 minutos de Latitud por 20 minutos de Longitud. La opción Fit Window modifica el tamaño de la ventana imagen de manera que la imagen requerida se ajuste exactamente.

Desplegar una parte exacta de la imagen ingresando valores de celdas1 Editar el contenido de los cuatro campos como se muestra abajo para

desplegar una porción exacta de una imagen usando los valores de las celdas X (columnas) y celdas Y (filas):

Cell X/Top Left = 800Cell Y/Top Left = 1200

Cell X/Bottom Right = 1300

Cell Y/Bottom Right = 1800

2 Clickear el botón Apply para aplicar los nuevos valores.ER Mapper reprocesa el algoritmo con las nuevas extensiones de imagen y despliega un área de 500 pixeles (celdas) de ancho por 400 pixeles de alto. El origen (esquina suoerior izquierda) es en la columna de la celda (X) 800 y en la fila de la celda (Y) 1200.



Centrar la imagen en un punto exacto1 En la fila superior de los botones de opciones, seleccionar la opción

Center.Los contenidos del diálogo cambian para mostrar un grupo de campos de texto para ingresar los puntos centrales de la imagen en valores geográficos o X e Y.

2 Editar los valores del campo Easting para leer 507000 luego presionar Return o Enter para validar los cambios. (Seleccionar todo el texto existente y tipear los nuevos valores; ER Mapper adiciona la “E” por usted cuando lo valida).

3 Editar el valor del campo Northing para leer 3609500 luego presionar Return o Enter para validar el cambio.

4 Clickear el botón Apply para aplicar los valores del nuevo punto central.ER Mapper reprocesa el el algoritmo y centra la imagen en la ubicación que se ha definido (el lago que estaba previamente en la parte superior derecha de la imegn). EL centrado puede ser util para ver el punto central exacto de una imagen, o para focalizar un rasgo de interes en forma exacta en la imagen.

Configurar una resolución de despliegue de imagen exacta1 En la fila superior de los botones de opciones, seleccionar la opción

Geolink.Los contenidos del diálogo cambian para mostrar los botones de opciones de geovinculación y los campos de texto para definir el tamaño de la ventana y resolución de despliegue.

2 Editar el campo Dataset cells per pixel para leer 1 (el valor 1). 3 Clickear el botón Apply para aplicar la nueva resolución de despliegue.

ER Mapper reprocesa el algoritmo en una resolución de despliegue “uno a uno”, por lo que cada celda de imagen en esta parte de la imagen es representada por un pixel en el despliegue en pantalla. (Los valores mayores que uno causan un submuestreo de los vlores de las celdas de la imagen, y valores menores a uno causan sobremuestreo).

Configurar un tamaño exacto para la ventana imagen1 Editar el campo Width in pixels para leer 400 luego presionar la tecla

Return o Enter para validar el cambio. 2 Editar el valor en el campo Height in pixels para leer 500 luego presionar

Return o Enter. 3 Clickear el botón Apply para aplicar el nuevo tamaño de ventana.


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes 2: Vinculando ventanas a extensiones comunes

ER Mapper modifica el tamaño de la ventana a 400 por 500 pixeles y redespliega la imagen.

2: Vinculando ventanas a extensiones comunes

Abrir un algoritmo RGB1 En la barra de herramientos Estandar, clickear en el botón Open

Algorithm into Image Window .


3 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.4 En el directorio ‘Landsat_TM’, cargar el algoritmo llamado “RGB_341.alg.’

Este algoritmo despliega una imagen Landsat TM (30 metros de resolución) de San Diego. La bandas 3, 4 y 1 son deplegadas como un compuesto color RGB, de manera que las áraes vegetadas aparecemn verdes y las áreas urbanas aparecen rosas o grises.

Abrir una segunda ventana y un algoritmo1 En la barra de herramientas Estandar, clickear el botón New Image

Window .

Una segunda ventana imagen se abre en la pantalla.

2 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón Open Algorithm into Image Window .


4 Doble-click en el directorio llamado ‘Data_Types’.5 En el directorio ‘SPOT_Panchromatic’, cargar el algoritmo llamado

“Greyscale.alg’Este algoritmo despliega una imagen SPOT Pancromatica (10 metros de resolución) de la misma área de San Diego.

Objetivos Aprender a vincular ventanas imágenes en el modo Geovinculación “Window”, por lo que cada ventana vinculada despliega las mismas extensiones geográficas.



Modificar el tamaño y posicionar las dos ventanas1 Modificar el tamaño y reposicionar las dos ventanas como se muestra en el

siguiente diagrama. (Se debe ver claramente los contenidos de las dos ventanas).

Debería haber ahora des ventanas imágenes de aproximadamente las mismas dimensiones cercanas una a otra en la parte superior de la pantalla, y el cuadro de diálogo Geoposition por debajo de ellas.

Configurar la ventana imagen TM al modo Geolink Window1 En el diálgo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar Geolink en la

fila de opciones en la parte superior. (Puede llegar a ya estar seleccionada).Los contenidos del diálogo muestran los botobes de opciones ‘Geolink mode’ en el lado izquierdo.

2 Clickear dentro de la ventana imagen Landsat TM para activarla (tres asteriscos *** deberían aparecer al lado del título).

3 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón de opción Window.

4 Clickear el botón Apply. El título de la ventana ahora indica que ahora está configurado el modo geovínculo “WINDOW”.

Configurar la ventana imagen SPOT a modo Geovínculo Window1 Clickear dentro de la ventana imagen SPOT Pan para activarla.2 Seleccionar el botón de opción Window.

Ventana Ventana

Cuadro de diálogo

Landsat TM SPOT Pan

Geoposición



3 Clickear el botón Apply. La ventana SPOT Pan está ahora vinculada a la ventana Landsat TM debido debido a que las dos están configuradas en modo Geolink Window. Cualquier cambio que se haga en las extensiones de una de las ventanas automáticamente se producirán en la otra.

Zoom y panea en ambas imágenes

1 En el menu principal, clickear el botón Zoom Tool en la barra de herrameintas Common Functions.El mouse está ahora configurado para realizar las funciones de zoom y paneo en la ventana imagen.

2 Clickear dentro de la ventana imagen Landsat TM para seleccionarla, y luego con el botón izquierdo del mouse presionado desplazar el puntero hacia abajo para agrandar la porción central de la imagen.Las imágenes en ambas ventanas imágenes automáticamente se amplían para compartir las mismas extensiones.

3 Cambiar clickeando dentro de la ventana imagen SPOT Pan para cambiar el puntero por la mano. Desplazar la imagen a la izquierda. Ambas imágenes se desplazan a la izquierda.

4 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar Zoom en la fila de opciones en la parte superior.

5 Bajo ‘Pan,’ clickear el botón Pan upper-left .

Ambas imágenes panean el 50% de la parte superior izquierda (el punto central previo esta ahora en la esquina inferior derecha de la imagen).

6 Bajo ‘Set extents to,’ clickear el botón Raster Datasets. Ambas se achican a sus extensiones completas (que son las mismas para ambas imágenes).


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes 3: Vinculando ventanas a la pantalla

3: Vinculando ventanas a la pantalla

Configurar ambas ventanas al modo Geolink None 1 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar Geolink en la

fila de opciones en la parte superior. Los contenidos del diálogo muestran los botones de opción Geolink mode en el lao izquierdo.

2 Clickear dentro de la ventana imagen Landsat TM para activarla.3 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón de

opción None.4 Clickear el botón Apply.

Las palabras “WINDOW:geolink” desaparecen del título de la ventana, indicando que la ventana ya no está geovinculada.

5 Clickear dentro de la ventana imagen SPOT Pan para activarla.6 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón de

opción None.7 Clickear el botón Apply.

Consejo: Las ventanas imágenes puedes también ser geovinculadas y desvinculadas usando el menu View/Quick Zoom en la barra de menu principal de ER Mapper.

Modificar el tamaño y posicionar las dos ventanas

1 En el menu principal, clickear la barra de herramientas Hand Tool .

El mouse está ahora configurado como una mano. (Esto previene paneos o zooms accidentales cuande se clickea dentro de una ventana para activarla).

Objetivos Aprender a vincular ventanas imagen en el modo Geovinculo “Screen”, por lo que una ventana imagen “master” se transforma en una virtual hoja cartográfica en la pantalla. La pantalla asume el espacio de coordenadas de la ventana imagen “master”, y las otras ventanas despliegan las extensiones geográficas de sus imágenes en forma relativa a la ventana master.



2 Modificar el tamaño y reposicionar las dos ventanas como se muestra en el siguiente diagrama. (Debe ser posible ver los contenidos claramente de cada ventana).

Debería tener ahora una pequeña ventana ‘Greyescale’ SPOT Pan parcialmente superpuesta a una gran ventana Landsat TM ‘RGB_341’, y el diálogo Algorithm Geoposition Extents en la esquina inferior derecha.

Configurar la ventana imagen TM en el modo Geolink Screen1 Clickear dentro de la gran ventana imagen Landsat TM para activarla.2 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón de

opción Screen.3 Clickear el botón Apply.

El título de la ventana indica que ahora está configurado el modo geovínculo “SCREEN”. Esta es la primer ventana asignada al modo Screen, esta se transforma en ventana “master” y la pantalla entera asume sus cordenadas espaciales (mostrado claramente más adelante).

Configurar la ventana imagen SPOT en el modo Geolink Screen1 Clickear dentro de la ventana imagen SPOT Pan para activarla.2 Seleccionar el botón de opcion Screen.3 Clickear el botón Apply.

La ventana SPOT Pan está ahora vinculada a la ventana “master”, y automáticamente se redibuja para mostrar la su porción de la ventana master TM “hoja cartográfica”.

Ventana “hoja cartográfica”

Ventana

Cuadro de diálo-

Landsat TM

SPOT Pan

go Geoposición



Mover la ventana SPOT Pan sobre la ventana master TM1 Desplazar la ventana SPOT Pan por su barra de título a la porción inferior

izquierda de la gran ventana Landsat TMLa imagen SPOT Pan automaticamente se redibuja para mostrar sus nuevas extensiones en el contexto de la ventana “hoja cartográfica” Landsat. Por comparación de las dos imágenes, se pueden ver claramente la diferencia entre el detalle provisto por los datos de alta resolución de la SPOT Pan (10 metros) sobre los datos de baja resolución (30 metros) de la Landsat TM.

Consejo: Esto ayuda a pensar a la gran ventana “master” como una hoja cartográfica. Cualquier otra ventana superpuesta sobre la hoja cartográfica actúa como una puerta de visualización de una imagen diferente o técnica de procesamiento sobre la misma área geográfica.

Aumentar la ventana SPOT Pan

1 En el menu principal, clickear el botón the ZoomBox de la barra de herramientas.El mouse está nuevament configurado para realizar la función zoom en la ventana imagen.

2 Dentro de la ventana imagen SPOT Pan, dibujar un cuadro de zoom para magnificar parte de la imagen.Las imágenes en ambas ventanas automáticamente se amplían en la misma proporción.

3 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar Zoom en la fila de opciones en la parte superior.

4 Bajo Pan, clickear el botón Pan right .

Ambas imágenes panean el 50% de la derecha (el punto central previo de la imagen ahora está en el lado izquierdo de ambas ventanas).

5 Bajo Zoom, clickear el botón Zoom out 50% .

Ambas imágenes se reducen 50% de su nivel previo de ampliación.

6 Experimentar moviendo o modificando el tamaño de la ventana SPOT Pan para ver los datos SPOT Pan sobre las áreas correspondientes de los datos Landsat TM.


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes 4: Usando el modo Overview Zoom

Cerrar una ventana y desvincular la otra1 Cerrar la ventana SPOT Pan usando los controles del sistema ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra ed título, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Desde el menu View (en la barra de menu principal), seleccionar Quick Zoom, luego seleccionar Set Geolink to None.

4: Usando el modo Overview Zoom

Abrir un algoritmo RGB1 Clickear el botón de la barra de herramientas Open Algorithm into Image

Window .


3 Doble-click en el directorio llamado ‘Applications’.4 En el directorio ‘Land_Information’, cargar el algoritmo llamado

‘Landsat_TM_23Apr85_rgb_541.alg.’Este algoritmo despliega la imagen Landsat TM de San Diego, área de California que se utilizó tempranamente en este capítulo.

Abrir una segunda ventana imagen con el algoritmo Landsat

1 Clickear el botón de la barra de herramientas New Image Window .

Se abre una seguna imagen. Desplazarla a la parte superior derecha de la pantalla.

2 Clickear en el botón Open Algorithm into Image Window .


4 Doble-click en el directorio llamado ‘Applications’.

Objetivos Aprender a vincular ventanas imágenes en modo Geolink “Overview Zoom”, por lo que se podrá definir un área de interés en una ventana de visualización rápida, y otra ventana vinculada automáticamente amplía el área definida.



5 En el directorio ‘Land_Information’, cargar el algoritmo llamado ‘Landsat_TM_23Apr85_rgb_541.alg.’Este es el mismo algoritmo Landsat ya cargado en la otra ventana. Desplazar la segunda ventana a la derecha de la primera.

Consejo: El botón Copy Window and Algorithm de la barra de herramientas permiten crear rapidamente una copia de la ventana actual y del algoritmo. Esto puede ser muy útil si se quiere modificar la técnica de procesamiento y comararla con la original, o para geovincularlas como en este ejemplo.

Abrir una tercer ventana y el algoritmo SPOT Pan1 En la barra de herramientas Estandars, clickear el botón New Image

Window .

Se abre una tercera imagen. Desplazarla hacia la parte inferior derecha de la pantalla.




‘SPOT_Pan.alg.’Este algoritmo despliega una imagen SPOT Pancromatica (10 metros de resolución) de la misma área de San Diego como las dos ventanas Landsat TM.

Modificar el tamaño y posición de las dos ventanas1 Modificar el tamaño y la posición de las tres ventanas como se muestra en

el siguiente diagrama. Hacer la ventana Landsat en la izquierda más ancha



y más alta, y mover las otras dos ventanas a la derecha (sin modificar el tamaño).

Ahora se tienen las dos ventanas imágenes pequeñas cercanas a la ventana mayor, y el diálgo Geoposition por debajo de ellas. Las dos ventaans pequeñas serán utilizadas como ventanas “zoom” para examinar áras en más detalle.

Configurar la ventana Landsat TM en modo Overview Zoom1 En el diálogo Geolink mode, seleccionar Geolink en la fila de opciones de

la parte superior.2 Clickear dentro de la ventana mayor Landsat TM que se encuentra en el

lado izquierdo para activarla (tres estrellas *** deberían aparecer a continuación del título).

3 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón opción Overview Zoom.

4 Clickear el botón Apply. El título de la ventana indica que ya está configurado en modo “OVERVIEW ZOOM”.

Nota: Cuando una ventana es configurada en modo Overview Zoom, cualquier otra ventana imagen conteniendo imágenes en la misma proyección de mapa son automáticamente vinculadas para convirtiendosé en una ventana “zoom” para aquella ventana. (Las ventanas conteniendo imágenes con diferentes proyeciones no son afectadas).

Ventanazoom

Landsat TM

Ventanazoom

SPOT Pan

Cuadro de diálogoGeoposición

Ventana de visualización“control”Landsat TM


Capítulo 11 Geovinculación de imágenes 5: Usando el modo Overview Roam

Definir un área de interés en la ventana mayor TM

1 En el menu principal, clickear el botón ZoomBox Tool en la barra de herramientas Common Functions.Ahora el mouse está configurado para realizar las funciones de zoom en las ventanas imágenes.

2 Dentro de la ventana mayor TM a la izquierda, dibujar un cuadro para definir un área de interés en cualquier parte de la imagen.Las dos ventanas pequeñas automáticamente se amplían odifican el zoom para mostrar la misma área que se definió con el cuadro. La ventana mayor permanece sin cambios debido a que es la ventana de control maestra.

3 Desplazarse para definir otras áraes de interés en la ventana imagen maestra TM.Las dos pequeñas ventanas “zoom” automáticamente modifican el zoom para magnificar el área de interés. Claramente se puede observar la diferencia en resolución espacial entre las imágenes Landsat TM (30m) y SPOT Pan (10m) en sus respectivas ventanas zoom.

Consejo: Overview Zoom permite rápidamente tomar un área sobre una ventana de visualización y examinarla con más detalle en las ventanas zoom. Esta es una técnica de análisis especialmente efeciva cuando se usan diferentes tipos, fechas, o resoluciones de imagen en las ventanas zoom. Se pueden abrir tantas ventanas zoom como sean necesarias.

5: Usando el modo Overview Roam

Desvincular la ventana master Landsat TM1 Clickear dentro de la ventana mayor Landsat TM a la izquierda para

activarla.2 Desde el menu View (en el menu de la barra principal), seleccionar Quick

Zoom, luego seleccionar Geolink None. (También se podría haber elegido

Objetivos Aprender a vincular ventanas imagen en modo Geolink “Overview Roam”, de manera que se pueda desplazar el mouse para realizar un paneo en una ventana de visualización, y que las otras ventanas paneen o “roam” de manera que sus puntos centrales se ajusten a la posición actual del mouse de la ventana de visualización.



la opción None en el diálogo Algorithm Geoposition Extents solapa Geolink y clickear Apply para desvincular la ventana).

Cargar el algoritmo Landsat TM dentro de la ventana SPOT1 Clickear dentro de la ventana imagen conteniendo la imagen en escala de

grises SPOT Pancromatica para activarla.




‘Landsat_TM_23Apr85_rgb_541.alg.’Ahora se tiene el mismo algoritmo cargado en las tres ventanas.

Configurar diferentes resoluciones de despliegue para las dos ventanas zoom1 Clickear dentro de la pequeña ventana Landsat en la parte superior

derecha para activarla.2 Editar el campo Dataset cells per pixel para leer 1 (valor 1). 3 Clickear el botón Apply para aplicar la nueva resolución de despliegue.

ER Mapper reprocesa el algoritmo en una resolución de despliegue “uno a uno”.

4 Clickear dentro de la pequeña ventana Landsat ubicada en la parte inferior derecha para activarla.

5 Editar el campo Dataset cells per pixel para ler 0.33. 6 Clickear el botón Apply para aplicar la nueva resolución de despliegue.

ER Mapper reprocesa el algoritmo en una mayor resolución de despliegue, por lo que la imagn es magnificada tres veces comparada con la imagen en la ventana de resolución uno a uno por encima.

Configurar la mayor ventana Landsat TM a modo Overview Roam1 Clickear dentro de la ventana mayoro Landsat TM ubicada a la izquierda

para activarla.2 En el diálogo Algorithm Geoposition Extents, seleccionar el botón opción

Overview Roam.3 Clickear el botón Apply.



El título de la ventana idica que ahora está configurada en modo “OVERVIEW ROAM”.

Nota: Como con Overview Zoom, cuando una ventana es configurada en modo Overview Roam, cualquier otra ventana imagen conteniendo imágenes en la misma proyección de mapa son automáticamente vinculadas a la ventana master Overview Roam.

Ubicar un área en la ventana mayor TM y presionar el mouse

1 En el menu principal, clickear el botón Hand Tool en la barra de herramientas.El mouse está ahora configurado para realizar las funciones de paneo en la ventana imagen.

2 Dentro de la mayor ventana master TM, ubicar cualquier rasgo de interés y liberar el botón del mouse.Las dos ventanas pequeñas automáticamente panean de manera que sus puntos centrales son los mismos que el área que se está apuntando en la ventana master. Esto permite “desplazarse” a través de la imagen de visualización para facilmente ver cualquier área en detalle. La ventana master permanece sin cambios debido a que es la ventana de control. Notar que cruces aparecen sobre la ventana master para indicar la actual ubicación del puntero del mouse.

Desplazarse lentamente a travéz de la ventana TM mayor para panearla1 Dentro de la ventana master TM mayor, desplazar el mouse lentamente de

una parte de la imagen a otra.A medida que se desplaza, las ventanas pequeñas interactivamente panean de manera que sus puntos centrales son los mismos que la posición actual del puntero en la ventana imagen.

2 Clickear o desplazarse para definir otros rasgos de interés en la ventana master, tales como lagos, áreas urbanas, y más.Las dos ventanas pequeñas automáticamente se desplazan para centrarse en el rasgo de interés. Configurando las dos ventanas pequeñas con magnificaciones diferentes, se pueden ver los diferentes niveles de detalle en el área deseada.



Consejo: Overview Roam es una técnica de visualización efectiva para analizar rápidamente rasgos en una imagen utilizando diferentes resoluciones y/o tipos de imágenes en las ventanas de desplazamiento. Se pueden abrir la cantidad de ventanas de desplazamiento que sean necesarias.

Cerrar todas las ventanas imágenes y la ventana Algorithm Geoposition Extents1 Cerrar todas las ventanas imágenes usando los controles del sistema


• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para los sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en el diálogo Algorithm Geoposition Extents para cerrarlo.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto.

• Desplegar las imágenes con las extensiones geográficas exactas y resoluciones de despliegue

• Vincular ventanas imagen para mostrar las mismas extensiones geográficas

• Vincular ventanas imagen a una ventana hoja cartográfica virtual

• Controlar interactivamente las funciones de zoom y paneo de la imagen de una ventana maestra






12Escribiendo

imágenes al discoEste capítulo explica como enviar resultados de procesamiento de un algoritmo a un archivo de salida raster en disco en vez de a la pantalla de la computadora.

Acerca de Escribir Imágenes a DiscoHasta este punto no se ha necesitado escribir archivos de imágenes al disco debido a que se ha estado realizando todo el proceso interactivamente directamente en pantalla (usando los algoritmos de ER Mapper). En general, se prefiere procesar los datos interactivamente en la pantalla porque es más rápido, fácil, y toma todas las ventajas de la flexibilidad de ER Mapper y el poder de procesamiento de su computadora. De cualquier manera, hay veces que se quiere salvar los resultados de procesamientos en un archivo imagen raster separado en disco.

Por ejemplo, si se está utilizando algoritmos muy complejos, de cómputos intensivos, se puede desear escribir una copia procesada de los datos al disco en algún punto de manera que no sea necesario ser recomputado. Salvando el procesamiento como un dataset o un archivo imagen puede ser también útil si se desea usar la imagen procesada en otro software de aplicación.

Para que ER Mapper envíe la salida de un algoritmo a un archivo en disco, configurar el algoritmo con las capas y procesamientos apropiados, luego seleccionar Save As... del menu File o clickear el bóton Save Algorithm As... de la barra de herramientas.


Capítulo 12 Escribiendo imágenes al disco Ejercicios de manejo

Las capas raster en la ventana Algorithm pueden ser combinadas cuando salen, o pueden ser enviadas como bandas separadas en el archivo imagen de salida. Las capas en la ventana algoritmo Algorithm son procesadas como siguen:

• Capas raster No-Clasificación sin descripción de capa o con la misma descripción de capa son combinadas a la salida.

• Capas raster No-Clasificación con una unica descripción de capa son escritas como una banda separada en la imagen de salida.

• Todas las capas raster Clasificación son procesadas en una banda simple en la imagen de salida.

Ejercicios de manejoEste ejercicio demuestra los procedimientos para enviar un algoritmo a un archivo al disco en lugar de la pantalla.

• Crear un algoritmo para guardarlo como una imagen

• Especificar parámetros de salida y escribir la imagen al disco

• Ver información acerca del archivo de imagen de salida

1: Escribiendo una imágen a disco

Cargar un algoritmo Pseudocolor1 En la barra de herramientas Estandar, clickear el botón View Algorithm for

Image Window .

Aparecen una ventana imagen y el cuadro de diálogo Algorithm.



Antes de empezar...

Antes de comenzar estos ejercicios, estar seguro de que todas las ventanas imagen ER Mapper están cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

Objetivos Aprender como enviar un algoritmo de proceso de salida a un dataset de imagen raster en disco. En este caso, se escribirán tres bandas de un subset de imagen Landsat a disco.


Capítulo 12 Escribiendo imágenes al disco 1: Escribiendo una imágen a disco

2 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón Open Algorithm into Image Window .


4 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.5 En el directorio ‘Landsat_TM’, cargar el algoritmo ‘Greyscale.alg.’

El algoritmo despliega la banda 1 de la imagen Landsat TM de San Diego como una imagen en escala de grises. Deberá ampliar la imagen para definir una pequeña porción de la imagen, y elegir tres de las siete bandas de imagen para escribir en disco.

Ampliar para definir un subset de la imagen

1 Clickear el botón de la barra de herramientas ZoomBox Tool para configurar al mouse para el uso de la herramienta zoom.

2 Posicionar el puntero del mouse en la esquina superior izquierda de la imagen, luego clickear y con el botón presionado desplazarse de manera que el recuadro del zoom cierre la bahía y la gran isla del lado derecho. (Esto debería ser cerca del diez porciento del área de la imagen).

Crear capas para otras dos bandas de imagen de salida

1 En la ventana Algorithm, clickear dos veces el botón Duplicate .

Son adicionadas dos capas Pseudocolor, las cuales ya contiene la imagen ‘Landsat_TM_year_1985’ debido a que ellas son duplicados.

Seleccionar las bandas 1, 4 y 7 y etiquetar las capas1 Clickear en la primer capa Pseudocolor para seleccionarla.

Esta capa ya tiene la banda 1 de la imagen seleccionada.

2 Clickear en el campo de texto de descripción de capa con el botón izquierdo de mouse. El cursor deberá ubicarse en el campo de texto. Tipear la etiqueta de texto TM band 1 luego presionar Enter o Return para validarlo.

3 Clickear la capa Pseudocolor del medio para seleccionarla.4 Desde la lista desplegable Band Selection (en el diagrama de proceso),

seleccionar B4:0.83_um.



5 Clickear en el campo de texto descripción de capa con el botón izquierdo del mouse.El cursor será ubicado en el campo de texto. Tipear la etiqueta de descripción TM band 4 para la capa del medio, luego presionar Enter o Return.

6 Clickear en la capa Pseudocolor inferior para seleccionarla.7 Desde la lista desplegable Band Selection, seleccionar B7:2.215_um.

8 Clickear en el campo de texto descripción de capacon el botón izquierdo del mouse.El cursor deberá ubicarse en el campo de texto. Tipear la etiqueta de descripción TM band 7 luego presionar Enter o Return.Se ha creado un algoritmo que selecciona tres bandas de la imagen original (bandas 1, 4, y 7) para ser escritas en una nueva imagen en disco. Al ampliar, se ha definido una subsección de la imagen. La descripción de capas que se especificaron se transformarán en las etiquetas para cada banda en la imagen de salida.

Nota: El orden de las capas en el algoritmo determina el orden de las bandas en la imagen de salida (la primera capa se transforma en la primera banda de la imagen). En este caso la capa etiquetada ‘TM band 1’ será la banda 1 en la imagen de salida, ‘TM band 4’ será la banda 2, y ‘TM band 7’ será la banda 3.

Especificar un nombre de archivo para la imagen de salida1 En la barra de herramientas Estándar, clickear el botón Save Algorithm

As... .

Aparece el cuadro de diálogo Save Algorithm. Este diálogo permite especificar una ruta y un nombre para el archivo de salida a disco, y el tipo de archivo a ser salvado.

Se pueden salvar las imagenes de salida en cualquiera de los siguientes formatos:


• ER Mapper Virtual Dataset (.ers)



• JPEG (.jpg)

• UDF (Universal Data Format)

El formato en el cual se salve la imagen depende de lo que se vaya a hacer con la imagen. Si se quiere abrir la imagen en otra aplicación, usar el mejor formato que se ajuste a la aplicación. Si se quiere usar la imagen en ER Mapper entonces



debería salvarse la imagen con formato ER Mapper Raster Dataset. El Universal Data Format (UDF) permite que se utilice la imagen en ER Mapper y en otras aplicaciones que usen formatos ESRI BIL y GeoSPOT.

En este ejercicio, salvaremos la imagen en formato ER Mapper Raster Dataset.

2 En el diálogo Save Algorithm, seleccionar ‘ER Mapper Raster Dataset (.ers) en el campo Files of Type:.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza en el texto \examples.

4 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre para el archivo de disco.

Use sus iniciales al comienzo, seguidas por el texto ‘147_TM_subset,’ y separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son "DH," tipee el nombre:

DH_147_TM_subset

7 Clickear OK para cerrar el diálogo selector de archivos y abrir el diálogo Save As ER Mapper Dataset.

Elegir opciones para la imagen de salidaLos otros campos en el diálogo Save As ER Mapper Dataset son:

Data Type es el formato de datos para la nueva imagen de salida. Por ejemplo, si el algoritmo de procesamiento produce puntos flotantes en los datos usando una fórmula, elegir una de las opciones Real para escribir valores de dataset de imagen de salida como números reales.

Null Value especifica el valor de las celdas a las que le serán asignadas valores de 0.0.

Width y Height especifica el ancho y alto de la nueva imagen de salida en pixeles. Se puede ingresar cualquier tamaño y ER Mapper automáticamente remuestrea los datos originales de la imagen para llenar las dimensiones requeridas.

Pixel Width X y Pixel Width Y especifica la magnificación en términos de área de los límites de la imagen por pixel.

Si la imagen ha sido configurada para una página, el cuadro Output What debría haber permitido seleccionar tanto Current View o Entire Page. La Current View salva solamente la parte de la imagen que actualmente está siendo desplegada en la ventana imagen, mientras que Entire Page salva el total de la imagen contenida en la pagina. Debido a que la imagen que está siendo salvada no ha tenido una configuración de página, solamente la Current View puede ser salvada.



1 Clickear el botón Defaults. ER Mapper automaticamente llena los valores apropiados en los campos de las celdas Cells Across y Down examinando las extensiones del área que se ha ampliado, y figura los números correspondientes de los pixeles de imagen actual a ser salvados.

Consejo: Para escribir un pixel imagen de salida para cada pixel imagen de entrada, usar el botón Defaults para configurar las celdas a lo alrgo y a lo ancho con los valores correctos. Cambiar estos valores causa que ER Mapper muestree de más o de menos los datos originales durante el proceso de salida.

2 Seleccionar la opción Delete output transforms.

Nota: Cuando se escriben las imágenes a disco, se debería usualmente borrar las transformaciones de salida para cada capa raster para mantener los rangos de datos nativos de la imágen de entrada. De otra manera, los datos de salida pueden ser escalados o recortados de acuerdo a la actual transformación. (Se puede, de cualquier manera, usar una transformación para reescalar los datos si se desea).

Escribir el archivo de disco de salida1 Clickear OK en el diálogo Save As ER Mapper Dataset.

ER Mapper pregunta si confirma la ruta y el nombre del archivo de salida.

2 Clickear Yes en el diálogo ruta de salidaon para proceder.ER Mapper abre un cuadro de diálogo para mostrar el progreso de escritura al disco, y presenta un diálogo de confirmación cuando el proceso está completo.

3 Clickear OK en el diálogo de confirmación para cerrarlo.

Desplegar la imagen nueva

1 Clickear el botón New Image Window en la barra de herramientas Estandar, luego mover la ventana nueva por debajo de la primera.

2 En la ventana algoritmo Algorithm, clickear en el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.




4 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, cargar su imagen nueva (tendrá una extensión de archivo ‘.ers’).ER Mapper despliega la banda 1 de su imagen nueva.

5 Abrir la lista desplegable Band Selection para ver las tres bandas en la imagen de salida.Notar que las etiquetas de bandas son las mismas que las descripciones de capa que se ingresaron previamente.

Ver la información de la imagen nueva

1 En la ventana Algorithm, clickear en el botón Load Dataset .

2 En el selector de archivos Raster Dataset, clickear el botón Info....Se despliega información sobre la imagen nueva, incluyendo el número de bandas (3), dimensiones, y tamaño de archivo. La imagen nueva también tiene el mismo datum e información de proyección de mapa que la imagen original.

3 Clickear Close para cerrar el diálogo Dataset Information.4 Clickear Cancel para cerrar el diálogo selector de archivo Raster Dataset.

Consejo: Este ejercicio mostró como crear un algoritmo diseñado para escribir una imagen a disco, pero ER Mapper también provee varios algoritmos “modelo” predefinidos para hacer esto fácil. Estos algoritmos están ubicados en los directorios ‘examples\Miscellaneous\Templates’, y todo lo que se necesita es cargar el dataset de imagen deseada y seguir los procedimientos generales descriptos previamente.

Cerrar todas las ventanas imágenes y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control de ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra de título de la ventana, y seleccinoar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierta en pantalla.


Luego de completar estos ejercicios, sabe como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:



• Crear un algoritmo para enviarlo como un dataset de imagen raster en un disco

• Especificar parametros de imagen de salida y escribir la imagen al disco

• Ver información acerca de la imagen de salida


13Datasets Virtuales

Este capítulo explica como crear y utilizar un tipo especial de algoritmo llamado Dataset Virtual. El dataset virtual es una metodología innovadora de ER Mapper que permite trabajar con datos en un estado de procesamiento intermedio sin necesidad de guardar los resultados en un archivo en disco.

Acerca de los datasets virtualesUn Dataset Virtual (“VDS”) es un tipo especial de algoritmo que puede ser utilizado como si fuese un archivo en disco, con la excepción de que los datos son computados cuando es requerido por lo que no necesita espacio adicional en el disco. Los Datasets Virtuales son una extensión del concepto de algoritmo, por lo que se pueden realizar procesamientos sobre una imagen cruda, luego salvar los resultados como un dataset “virtual” para utilizarlo como entrada para otro algoritmo. Guardando los resultados del procesamiento en un Dataset Virtual, se pueden definir “vistas” en los datos que pueden ser utilizados en procesamientos subsecuentes como si ellos fueran imagenes reales en disco.

Los Datasets Virtuales ofrecen muchas ventajas:

• Reducir la complejidad de datos–capas de un proceso de combinaciones de bandas pueden transformarse en una única banda de datos en el dataset virtual.

• Reducir el almacenaje en disco–dataset virtuales son computados cuando es requerido, por lo que no se necesita almacenamiento extra en el disco.

• Mosaicos de imágenes Virtuales–dos o más imagenes adyacentes pueden ser fusionadas y procesadas como si fuesen una imagen simple.


Capítulo 13 Datasets Virtuales Ejercicios de manejo

• Nuevos tipos de datos–datasets de imagenes con diferentes características pueden ser fusionados para crear datasets virtuales híbridos.

Todos estos tipos de operaciones pueden ser salvadas como Datasets Virtuales, haciendo transparente a los usuarios las técnicas de procesaminento para crearlos.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica para crea un Dataset Virtual y comprender como utilizarlos en algoritmos de procesamineto de imágenes subsecuentes.

• Preparar un algoritmo para ser guardado como Dataset Virtual

• Guardar y cargar un Dataset Virtual

• Computar una fórmula de transformación Tasseled Cap en una imagen, y guardar la imagen resultante en un dataset “virtual” Tasseled Cap

• Crear un mosaico de tres imágenes separadas, y salvar los algoritmos como un mosaico de imagen “virtual”

• Crear un dataset virtual referenciando imágenes de resoluciones diferentes, y usarlo para fusionar las dos imágenes.

1: Creando un VDS Tasseled Cap

Acerca de las transformaciones Tasseled Cap: Las tres fórmulas Tasseled Cap utilizadas en este ejemplo son designadas para transformar los datos originales Landsat TM en tres imágenes separadas representando las escena brillo, vegetación



Antes de empezar...

Antes de comenzar estos ejercicios, estar seguro de que todas las ventanas imagen de ER Mapper están cerradas. Solamente el menú principal de ER Mapper deberá permanecer abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender como crear un algoritmo que genera tres imágenes “Tasseled Cap”, luego salvar el algoritmo como un Dataset Virtual para su posterior uso. Este ejemplo muestra como puede ser utilizado un Dataset Virtual para reducir la complejidad en la manipulación de los datos y hacerlos fáciles de utilizar.


Capítulo 13 Datasets Virtuales 1: Creando un VDS Tasseled Cap

verdosa, y el vapor superficial (humedad). La transformación Tasseled Cap (TC) provee infarmación util para aplicacioneas agricolas debido a que permite la separación de los suelos estériles (brillantes) de los suelos vegetados y húmedos.

Abrir un algoritmo Tasseled Cap

1 Clickear el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas. Aparecen una ventana imagen y la ventana Algorithm.

2 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón Open Algorithm into Image Window para abrir el diálogo selector de archivo.


4 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.5 En el directorio ‘Landsat_TM,’ cargar el algoritmo llamado

‘Tasselled_Cap_Transforms.alg.’Este algoritmo genera las tres imágenes transformadas Tasseled Cap, cada una en su respectiva capa pseudocolor. El dataset es una imagen Landsat TM de San Diego, California. La imagen brillante es inicialmente desplegada debido a que su capa esta activada y las capas de humedad y vegetación están desactivadas.

Cargar una imagen TM diferente dentro del algoritmo

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo de proceso. Se abre el selector de archivo Raster Dataset.

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples

3 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.4 Doble-click en el directorio ‘Ers1’ para abrirlo.5 Doble-click en la imagen ‘Landsat_TM.ers’ para cargarla completamente

en las tres capas.Este dataset es una imagen Landsat TM de Holanda que muestra un área de planicie costera bajo varios niveles de cultivación.



Ver las diferentes imágenes Tasselled Cap1 Apagar la capa ‘Brightness’ (seleccionando Turn Off desde el menú Short-

Cut el cual aparece luego de clickear el botón derecho de mouse sobre la capa ‘Brightness’), y prender la capa ‘Greeness’ (seleccionando Turn On desde el menú Short-Cut).La imagen Greeness es desplegada mostrando la ubicación y abundancia relativa de vegetación (los tonos claros es vegetación vigorosa). Esto es similar al índice de vegetación que se generaron en anteriores ejercicios.

2 Apagar la capa ‘Greeness’, y prender la capa ‘Wetness’.La imagen Wetness desplegada es un indicador del vapor de la superficie, de manera que los océanos son mostrados con tonos grises claros, y áreas con escaso vapor son mostradas con tonos oscuros (tierras estériles, playas, y pistas de aterrizaje de aeropuertos).

Ver la fórmulas utilizadas para crear las imágenes TC1 Prender las tres capas.2 Clickear la capa ‘Brightness’ para seleccionarla.

3 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso para abrir el diálogo Formula Editor.La fórmula utilizada para generar la imagen Tasselled Cap Brightness es mostrada. Como se indicó, esta imagen es generada por la multiplicación de las bandas 1-5 y 7 por coeficientes de ponderación. (Para conseguir mejores resultados en cualquier parte del mundo, estos coeficientes deben ser ajustados a las condiciones locales. De cualquier manera, los coeficientes estándares generalmente proveen en la mayoría de los casos buenos indicadores de los tres parámetros).

4 Clickear el botón Move to next Pseudocolor layer en el diálogo Formula Editor para desplegar la fórmula utilizadad para generar la imagen ‘Wetness’.

5 Clickear el botón Move to next Pseudocolor layer nuevamente para desplegar la fórmula utilizada para generar la imagen ‘Greeness’.Cuando se salva el algoritmo como un Dataset Virtual, ER Mapper realizará estos tres conjuntos de cálculos automaticamente.

6 Clickear Close en el diálogo Formula Editor para cerrarlo.



Nota: Antes de guardar un algoritmo como un Dataset Virtual, estar seguro de que todas las capas del algoritmo estan prendidas. Las capas que están apagadas no será utilizadas en el Dataset Virtual.

Guardar el algoritmo como un Dataset Virtual1 Del menu File, seleccionar Save As....

Aparece el cuadro de diálogo Save Algorithm.

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Virtual Dataset (.ers).3 Del menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\examples.

4 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre para el archivo de

Dataset Virtual. Use sus iniciales al comienzo, seguido por el texto ‘Tasseled_Cap_VDS,’ y separar cada palabra con un subrrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son "DB," tipear el nomnbre:

DB_Tasseled_Cap_VDS

7 Clickear OK para guardar el Dataset Virtual y cerrar el diálogo selector de archivo.

Borrar las transformaciones de las tres capas del algoritmo1 Clickear Yes en el diálogo de consulta de ER Mapper acerca de borrar las

transfomaciones de salida.Esto asegurará que los rangos de datos originales creados por las fórmulas Tasselled Cap no son reescaladas de ninguna forma utilizando una transformación cuando la imagen ha sido salvada como un Dataset Virtual. (En este algoritmo, cada capa tiene un realce de contraste para realzar la presentación visual).

El Dataset Virtual es actualmente guardado como un pequeño archivo de texto ASCII que describe el procesamiento y el dataset de la imagen en cada capa (muy similar a un algoritmo). Debido a esto, no consume practicamente espacio adicional en disco.



Consejo: Siempre es útil anexar el texto “VDS” al final del nombre que se ha asignado al Dataset Virtual. Esto ayuda a determinar facilmente que la imagen es virtual, y no un archivo dataset actual en disco.

Abrir un algoritmo modelo RGB para desplegar el Dataset Virtual1 En la barra de herramientas Estándar, clickear en el botón Open

Algorithm into Image Window para abrir el diálogo slector de archivos.

2 Del menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples.

3 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ y luego en el directorio ‘Templates’.

4 En el directorio ‘Common,’ cargar el algoritmo llamado ‘RGB.alg.’Es desplegado el algoritmo modelo RGB con una aerofotografía.

Cargar y desplegar el Dataset Virtual

1 En la ventana Algorithm, clickear en el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

2 Del menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples.

3 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, cargar la imagen Dataset Virtual Tasselled Cap creada (tendrá una extensión ‘.ers’).

4 En el diagrama de proceso, seleccionar las siguientes bandas para cada capa: Blue = B1: Wetness, Green = B2:Greenness, and Red = B3:Brightness.ER Mapper computa los cálculos Tasseled Cap desde los datos originales TM en disco.

5 Abrir la lista desplegable Band Selection en el flujo de proceso para ver las tres vandas en el Dataset Virtual.Notar que este Dataset Virtual tiene tres bandas: Brightness, Greeness, and Wetness. Salvando el algoritmo Tasseled Cap como un Dataset Virtual, se ha reducido la complejidad de los datos, y no es necesario utilizar más en futuros algoritmos las fórmulas Tasseled Cap para generar estas imágenes.



Ajustando las transformaciones para las capas RGB para incrementar el contraste

1 Clickear en el botón post-fórmula Edit Transform Limits .

2 Del menu Limits, seleccionar Limits to Actual.ER Mapper configura los límites del eje X (entrada) ajustandolos a los rangos de datos creados por la fórmula Tasseled Cap Brightness.

3 Clickear el botón Move to next Green layer , y seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits para la capa Verde.

4 Clickear el botón Move to next Blue layer , y seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits para la capa Azul.

5 Para cada capa, clickear el botón Create autoclip transform .

(Moverse entre ellos utilizando los botones , y ).

La imágen compuesta color RGB resultante muestra información acerca de los varios estados en la imágen de los campos cultivados. Áreas brillantes (arena, tierras estériles) aparecen en rojo, campos con cultivos aparecen en verde o cyan, campos sin cultivos aparecen castaños, y áreas de agua son azul brillante. Esta es la forma tradicional de desplegar las tres imágenes Tasseled Cap como una imagen color compuesta RGB, y es especialmente útil para determinar los estados de cultivo en áreas agícolas.

6 Clickear Close para cerrar el cuadro de diálogo Transform.

Ver información sobre el Dataset Virtual

1 En la ventana Algoritmo, clickear el el botón Load Dataset .

2 En el selector de archivo Raster Dataset, clickear el botón Info....El diálogo Dataset Information indica que el dataset de la imagen es Virtual. Debido a que no es una imagen en disco, no puede ser editada utilizando el editor de headers de dataset.

3 Clickear Close para cerrar el diálogo Dataset Information.4 Clickear Cancel para cerrar el diálogo selector de archivo Raster Dataset.


Capítulo 13 Datasets Virtuales 2: Creando un Mosaico Virtual

2: Creando un Mosaico Virtual

Abrir una algoritmo RGB que despliegue tres imágenes adyacentes

1 Clickear el botón Open Algorithm into Image Window de la barra de herramientas.


3 Doble-click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.4 Doble-click en el directorio ‘Airphoto’ para abrirlo.5 En el directorio ‘3_Balancing’, cargar el algoritmo llamado

‘ADAR_mosaic.alg.’Este algoritmo despliega un compuesto color RGB de tres diferentes escenas ADAR 5000 cubriendo una porción de Del Mar, área de California cercana a San Diego. (Estos datos son adquiridos por medio aéreo por el sistema multiespectral ADAR).

6 Expandir la ventana imagen un 50% hacia abajo para hacerla mayor.7 Desplazarse a través de las capas en la lista de capas en la ventana

Algorithm.Notar que hay nueve capas en el algoritmo debido a que cada imagen es desplagada en su propio set de capas RGB. También, cada capa tiene una descripción que indica la banda de los datos de imagen cargados en ella.

Salvar los algoritmos como un Dataset Virtual1 Desde el menú File, seleccionar Save As....

Aparece el cuadro de diálogo Save Algorithm.

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Virtual Dataset (.ers)’.3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\examples.

4 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.

Objetivos Aprender como salvar un mosaico de tres imágenes como un mosaico “virtual” que puede usarse como si fuese una imagen simple.


Capítulo 13 Datasets Virtuales 2: Creando un Mosaico Virtual

6 En el campo de texto Save As: , tipear un nombre utilizando sus iniciales seguidas por el texto ‘image_mosaic_VDS,’ y separar cada palabra por un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son "SN," tipear en el nombre:

SN_image_mosaic_VDS

7 Clickear OK para salvar el Dataset Virtual y cerrar el diálogo selector de archivos.

8 Clickear No en el diálogo de consulta para remover las transformaciones de salida.El Dataset Virtual es actualmente salvado en disco como un pequeño archivo de texto ASCII que describe el procesamiento y el dataset de la imagen en cada capa (muy similar a un algoritmo). Debido a esto, casi no consume espacio adicional en disco.

Nota: En este caso, no se borrarán las transformaciones de cada capa antes de salvar el algoritmo como un Dataset Virtual. El realce de contraste es deseable en este caso porque sirve para balancear el brillo entre las tres imágenes y hacer las líneas de union menos aparentes.

Abrir un algoritmo modelo para desplegar el propio Dataset Virtual

1 Clickear el botón New Image Window en la barra de herramientas Estandar, luego ubicar la nueva ventana por debajo de la primera.

2 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón Open Algorithm into Image Window para abrir el diálogo selector de archivo.



5 En el directorio ‘Common,’ cargar el algortimo llamado ‘RGB.alg.’Se despliegan un algoritmo RGB con una imagen aerofotográfica.

Cargar el Dataset Virtual dentro del algoritmo RGB



Capítulo 13 Datasets Virtuales 3: Creando una imagen VDS múltiple


3 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, cargar su nuevo mosaico Dataset Virtual (tendrá una extensión de archivo ‘.ers’).Las tres imágenes son desplegadas como si fuesen una sola, pero los datos están actualmente siendo computados desde las tres imágenes originales ADAR en disco.

4 Abrir la lista desplegable Band Selection en el flujo de proceso para ver las tres bandas en su Dataset Virtual.La banda “virtual” 1 se referencia con los datos de la banda 1 de cada uno de los tres archivos de imágenes ADAR originales, y también para las bandas 2 y 3. Se puede ahora manipular las tres imágenes como si fuesen una simple imagen, por ejemplo para modificar el contraste, aplicar filtros, y más.

Nota: En el algoritmo original (abierto en la otra ventana para referencia), cada una de las capas Rojas desplegaron la banda 1 de sus imágenes. Como cada banda Roja tienen la misma descripción de capa (B1:0.850_um), ER Mapper las fusiona en una banda sola “virtual” con esa etiqueta cuando el algoritmo fué salvado como un Dataset Virtual. Cualquier capa dentro de un algoritmo con la misma descripción que otra capa será referenciada como una capa simple en el Dataset Virtual.

Cerrar ambas ventanas imagen1 Cerrar ambas ventanas imagen usando los controles del sistema ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el control de menu de la ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

3: Creando una imagen VDS múltiple

Abrir una ventana y un algoritmo modelo en escala de grises1 Clickear el botón de la barra de herramientas Open Algorithm into Image

Window .

Objetivos Aprender como salvar y referenciar imágenes múltiples como un Dataset Virtual. En este caso, se tendrán imágenes SPOT XS y SPOT Pancromatica en un VDS, y se usarán en un algoritmo de procesamiento para fusionar las dos imágenes.



Aparecen una nueva ventana imagen y el selector de archivos Open Algorithm.



4 En el directorio ‘Common,’ cargar el algoritmo llamado ‘Single_Band_Greyscale.alg.’

Cargar la imagen SPOT XS



3 En el directorio ‘Shared_Data’, cargar el archivo ‘SPOT_XS.ers.’Esta imagen es la banda 1 de una imagen satelital multiespectral SPOT XS. (El contraste de la imagen no es relevante en este punto por lo que no es necesario ajustarlo).

4 Abrir la lista desplegable Band Selection en el flujo de proceso.Notar que la imagen SPOT XS tiene tres bandas espectrales.

Borra las transformaciones de la capa Pseudocolor


2 Desde el menu Edit en el diálogo Transform, seleccionar Delete this transform.ER Mapper borra las transformaciones post-fórmula de la capa. (Como se realizarán posteriormente cálculos sobre el Dataset Virtual, se deberá borrar la transformación para evitar que los datos originales sean reescalados).


Duplicar la capa Pseudocolor tres veces1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Duplicate tres veces para crear

tres copias de la capa original.2 Si es necesario, hacer la ventana de la lista de capas levemente mayor

hasta que se puedan observar las cuatro capas juntas de una vez.



Seleccionar bandas y etiquetas para las tres capas inferiores1 Clickear en la primera capa (superior) para seleccionarla.2 Ingresar la descripción de capa SPOT XS1 para la primer capa. (Debería

tener seleccionada por defecto la banda 1).3 Seleccionar la segunda capa, eligiendo B2:0.645_um desde la lista

desplegable Band Selection, e ingresar la descripción de capa SPOT XS2.4 Seleccionar la tercer capa, elegir B3:0.84_um en la lista deplegable Band

Selection, e ingresar la descripción de capa SPOT XS3.Se deberían tener ahora las bandas 1, 2 y 3 de la imagen cargadas en la 1, 2 y 3 capa del algoritmo respectivamente, y cada capa debería estar etiquetada concordantemente.

Cargar la imagen Pancromática SPOT en la cuarta capa1 Clickear en la cuarta capa (inferior) para seleccionarla.

2 En el diagrama de proceso, clickear el botón Load Dataset para abrir el diálogo selector Raster Dataset.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con ele texto \examples.

4 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.5 Clickear una vez sobre la imagen ‘SPOT_Pan.ers’ para seleccionarla,

luego clickear el botón OK this layer only.ER Mapper carga la imagen solamente en la capa Pseudocolor actual del algoritmo. (Si se ha utilizado OK o Apply, la imagen debería ser cargada en las cuatro capas que es lo que no se quiere en este caso).

6 Ingresar la descripción SPOT Pan para la cuarta capa.Se ha preparado un algoritmo para grabarlo en un Dataset Virtual que tendrá cuatro bandas. Las bandas Virtuales 1, 2 y 3 serán referencia de las bandas 1-3 en la imagen SPOT XS, y la banda 4 referenciará a una imagen Pancromática SPOT separada. (La primer capa en el algoritmo se convierte en la banda 1 en el Dataset Virtual).

Salvar el algoritmo como Dataset Virtual

1 Clickear el botón de la barra de herramientas Save Algorithm As .

Aparece el cuadro de diálogo Save As....

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Virtual Dataset (.ers)’.



3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto examples.

4 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el campo de texto Save As:, ingrese sus iniciales seguidas por el texto

‘SPOT_XS_and_Pan_VDS,’ y separar cada palabra por un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “JM,” tipear en el nombre:

JM_SPOT_XS_and_Pan_VDS

7 Clickear OK para salvar el Dataset Virtual, y luego Yes para borrar las transformaciones de salida.Las dos imágenes son salvadas en un Datset Virtual simple, por lo que pueden ser referenciadas como si fuesen uns sola imagen en disco.

Consejo: A esta altura, se podría querer salvar las capas con las que se trabajaron como un archivo algoritmo normal (usando File/Save As) para poder utilizarlo como modelo para crear otros Dataset Virtuales SPOT XS y Pancromática en el futuro. Esto ahorra el problema de construir y etiquetar las capas nuevamente.

Abrir un algoritmo modelo RGB para procesar el Dataset Virtual creado

1 Clickear en el botón Open Algorithm into Image Window de la barra de herramientas.



4 En el directorio ‘Common,’ cargar el algoritmo llamado ‘RGB.alg.’

Cargar el Dataset Virtual SPOT XS y Pan

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.


3 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, cargar el Dataset Virtual SPOT XS and Pan creado por usted (aparecerá con una extensión de archivo ‘.ers’).



Doble-click en el nombre de la imagen o usar los botones OK o Apply para cargar la imágen en las tres capas de una vez.

4 Clickear el botón Band Selection en el diagrama de flujo de proceso.Notar que su Dataset Virtual tiene cuatro bandas. Bandas 1-3 referencian las bandas de la imágen SPOT XS, y la banda 4 referencia la imáge SPOT Pancromática.

Ingresar una fórmula en la capa Roja para fusionar las imágenes1 Clickear en la capa Red para seleccionarla.

2 Clickear en el botón Edit Formula en el diagrama de flujo de proceso para abrir el cuadro de diálogo Formula Editor.

3 En la ventana de fórmulas Genericas, editar el texto de la fórmula para leer :

input1 * input2 / 255

Esta fórmula le dice a ER Mapper multiplicar la banda de la imagen asignada a la entrada 1 por la banda asignada a la entrada 2, y luego dividir el resultado por 255.

4 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.5 En la ventana Relations, seleccionar B3:SPOT_XS3 para “INPUT1” y

seleccionar B4:SPOT_Pan para “INPUT2.”Esta fómula simple fusionará la banda 3 de la imagen SPOT XS con la imagen SPOT Pan para crear una imagen fusionada con el color de la imagen multiespectral SPOT XS y la alta resolución de la imagen SPOT Pancromática.

Ingresar fórmulas similares en las capas Verde y Azul

1 Clickear el botón Move to next Green layer .

2 Ingresar la misma fórmula Genérica (input1 * input2 / 255) y clickear el botón Apply changes para validarla.

3 En la ventana de relaciones, seleccionar B2:SPOT_XS2 para “INPUT1” y seleccionar B4:SPOT_Pan para “INPUT2.”

4 Clickear el botón Move to next Blue layer .

5 Ingresar la misma fórmula Genérica (input1 * input2 / 255) y clickear el botón Apply changes para validarla.

6 En la ventana de relaciones, seleccionar B1:SPOT_XS1 para “INPUT1” y sleccionar B4:SPOT_Pan para “INPUT2.”



Capítulo 13 Datasets Virtuales 4: Creando un VDS ajustado por niebla

Ajustar las transformaciones para las capas RGB para incrementar el constraste


2 Para cada capa en el algoritmo, seleccionar Limits to Actual desde el menu Limits.

3 Para cada capa en el algoritmo, clickear el botón Histogram Equalize .

ER Mapper despliega la imagen con el realce final, la cual es una fusión de la imagen multiespectral SPOT XS (20 metros de resolución) con la imagen Pancromática SPOT (10 metros de resolución).

Este ejemplo muestra como el utilizar el Dataset Virtual permite realizar operaciones matemáticas entre dos o más imágenes separadas sin tener que remuestrearlas a una misma resolución y escribirlas en una única imagen primero. Dataset Virtuales de imágenes múltiples pueden ayudar a simplificar las técnicas de procesamiento para muchas aplicaciones, incluyendo detección de cambios, fusion de imágenes, y más.

ER Mapper provee algoritmos predefinidos que se pueden utilizar como modelos para crear tipos comunes de Dataset Virtuales. Estos algoritmos son guardados en el directorio ‘\examples\Miscellaneous\Templates\Virtual_Datasets’.

Consejo: Ocacionalmente encontrará de utilidad editar un Dataset Virtual, por ejemplo cambiar una fórmula, filtro u otro elemento. Para hacer esto, abrir el VDS en el algoritmo original usando File/Open from Virtual Dataset. Luego editar el algoritmo como se necesite, y volver a salvarlo a un VDS usando File/Save As Virtual Dataset.

4: Creando un VDS ajustado por niebla

Acerca de la correción por niebla y ajustes de histogramaLas bandas con longitud de onda corta (visibles) de las imágenes satelitales ópticas tales como las Landsat TM y SPOT XS son afectadas por la dispersión atmosférica y la niebla, la cual tiende a introducir brillo a la imagen en aquellas bandas. Un

Objetivos Aprender como realizar un ajuste simple de primer orden por dispersión atmosférica y niebla en una imagen Landsat, y salvar la imagen ajustada como un Dataset Virtual. Este es un buen ejemplo para crear un VDS que realiza un paso pre-procesamiento, por lo que puede ser utilizado como entrada en subsiguientes algoritmos.



resultado es que las bandas con longitudes de ondas visibles usualmente tienen valores mínimos más altos, por lo que no ocupan la parte inferior del posible rango dinámico de 0-255. Cuando se realiza el análisis cuantitativo de los datos, es usulamente deseable primero realizar un ajuste de “correción por niebla” al rango de brillo en todas las bandas.

Cuando se produce un cambio de detección entre dos imágenes, este mismo tipo de correlación debería ser realizada para normalizar sus niveles brillos en un rango común para que puedan ser comparadas con precisión. (Diferencias en la elevación del sol, condiciones atmosféricas y otros factores durante la adquisición de dos imágenes hacen que tengan rangos diferentes de valores en cada banda).

Una forma simple de realizar la corrección por niebla es la técnica histogram adjustment. Este método asume que la diferencia entre el valor mínimo posible (cero) y el valor mínimo actual en cada banda es la contribución de la dispersión atmosférica. Sustrayendo el valor mínimo actual de cada banda, los histogramas son movidos hacia la izquierda por lo que los valores ceros aparecen en los datos, lo que algunas veces minimiza los efectos de la dispersión atmosférica. (Ver un texto de referencia de sensores remotos para una más completa descripción y ténicas de correlación más precisas y sofisticadas).

Nota: Ver la sección “Consejos adicionales para Datasets Virtuales” al final de este capítulo para mayor información sobre el uso de un VDS para cambio de detección.

Abrir una ventana nueva y cargar una imagen Landsat TM

1 En el menu principal, clickear el botón New Image Window .

2 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Shared_Data’, luego doble-click en la imagen

‘Landsat_TM_year_1991.ers’ para cargarla.5 Se despliega una Banda de una imagen Landsat TM de 1991 de San

Diego.6 Clickear la solapa Surface, luego seleccionar greyscale desde la lista

‘Color Table’.7 Clickear la solapa Layer nuevamente.



Visualizar y analizar el histograma de la banda 11 En el diálogo Algorithm, clickear elbotón de post-fórmula Edit Transform

Limits en el diagrama de proceso.

2 En el diálogo Transform, examinar el histograma de la banda 1 (azul visible). Notar que los límites actuales de entrada son 80-255, por lo que no hay valores en la parte inferior del rango dinámico 0-255. Este vacío entre cero y el valor mínimo actual es considerado la contribución aproximada de la disperción atmosférica a la señal recibida por el sensor satelital..

Visualizar histogramas y valores mínimos para otras bandas1 Elegir B2:0.56_um de la lista Band Selection en el diagrama de proceso.2 Aparece el histograma para la banda 2 TM (verde visible). Notar que el

valor mínimo (aproximadamente 27) es menor que la banda 1, pero aún sobre cero.

3 Elegir B3:0.66_um desde la lista Band Selection.4 Aparece el histograma para la banda 3 TM (rojo visible), y su valor mínimo

es 22.5 Elegir B4:0.83_um desde la lista Band Selection.6 Aparece el histograma para la banda 4 TM (infrarojo cercano), y su valor

mínimo es cercano a cero (aproximadamente 11).7 La disperción atmosférica en las longitudes de onda visibles incrementan el

brillo en las bandas 1, 2 y 3 TM. La banda 1 TM (azul) es más afectada por tener las longitudes de onda más cortas. (Este efecto también es notorio en la banda azul de las fotos aéreas naturales). En contraste, los valores de pixeles de las bandas con mayor longitud de onda (bandas 4, 5 y 7 de IR cercano y medio) son reducidos por la absorción por lo que sus valores

aproximación del aumento de brilloa los valores de la banda 1 por dispersión en la atmósfera



mínimos son o están cerca de cero. En general, cuanto más corta la longitud de onda de la banda, más se alejan los valores de los pixeles de cero.

8 Elegir B1:0.485_um desde la lista Band Selection.9 Sustrayendo el valor mínimo de cada banda, se podrá realizar una

correción de primer orden para los efectos producidos por la dispersión atmosférica.

Adicionar una fórmula para sustraer automáticamente el valor mínimoUna forma de sustraer el valor mínimo de todos los pixeles de una banda de imagen es usar una fórmula como input1 - 40 (la que sustrae 40 de cada valor de pixel). De cualquier manera, esto requiere que se determine manualmente el valor mínimo, y tipear el número, que será diferente para cada banda. Aquí se usará una fórmula que simplifica esto por sustracción el valor mínimo automáticamente.

1 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso para abrir el diálogo Formula Editor.

2 Editar el texto de fórmula para leer:input1 - RMIN(,R1,I1)

Esta fórmula le dice a ER Mapper tomar el valor mínimo para la banda 1 y sustraerlo de todos los píxeles de la imagen. (‘RMIN’ es la función de región mínima que obtiene el valor mínimo de la imagen desde la estadística almacenada en el archivo ‘.ers’. Las designaciones ‘R1’ y ‘I1’ se refieren a la región y a la banda).

3 Clickear el botón Apply changes para verificar la sintáxis de la fórmula.4 Clickear el botón Inputs (arriba de la ventana Relations), y seleccionar

B1:0.485_um desde la lista ‘INPUT1’ (si no está ya seleccionada).5 Clickear el botón Regions (arriba de la ventana Relations), y seleccionar

All desde la lista ‘REGION1’ (si no está ya seleccionada).6 Estas configuraciones le dice a la función RMIN usar los valores mínimos

de la banda 1 calculado por estadística en la imagen completa (la región ‘All’).

7 En el diálogo Transform, notar que el histograma de la banda 1 se ha movido hacia la izquierda hacia el origen, y los límites actuales de entrada son ahora 0-175. Sustrayendo el valor mínimo (80) de todos los píxeles, se varía el histograma desplazandose hacia la izquierda por lo que valores de



cero ahora se presentan en la imagen. Esto minimiza los efectos de la disperción atmosférica.

Nota: Antes de usar esta fórmula, se debe haber calculado la estadística para la imagen, de otra manera se recibirá un mensaje de error. Se puede hacer esto usando Process / Calculate Statistics. Se recomienda que se utilice un conjunto de sub-muestras de 1 por lo que las estadísticas son calculadas para cada pixel en la imagen (para asegurar que los valores mínimos verdaderos son guardados en las estadísticas).

8 Clickear Close en el diálogo Formula Editor.

Borrar las transformaciones y etiquetar las capas 1 Desde el menu Edit (en el diálogo Transform), seleccionar Delete this

transform.2 ER Mapper borra las transformaciones post-fórmula transform de la capa.

(Esto asegura que el rango de datos ajustados del nuevo histograma será salvado con el Dataset Virtual).

3 Clickear Close en el cuadro de diálogo Transform.4 Cambiar la etiqueta de la ‘Pseudo Layer’ a TM1 histo adjusted y

presionar Enter o Return.

Duplicar la capa cinco veces

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Duplicate cinco veces para crear cinco copias de la capa original.

Histograma original (min = 80) Histograma ajustado (min = 0)



Ahora se tienen cinco capas adicionales para realizar los mismos procesos de ajustes de histograma en las bandas Landsat 2-5 y 7. (Se puede saltear la banda 6 TM debido a que generalmente no se usa). Como fueron copiadas desde la primera, ellas ya contienen la fórmula de ajuste y tienen las transformaciones borradas.

Cambiar la banda y etiquetar las bandas copiadas1 Seleccionar la segunda capa, elegir B2:0.56_um desde la lista Band

Selection en el diagrama de proceso, luego cambiar la etiqueta a TM2 histo adjusted.

2 Seleccionar la tercera capa, elegir B3:0.66_um desde la lista Band Selection, luego cambiar la etiqueta a TM3 histo adjusted.

3 Seleccionar la cuarta fórmula, elegir B4:0.83_um desde la lista Band Selection, luego cambiar la etiqueta a TM4 histo adjusted.

4 Seleccionar la quinta capa, elegir B5:1.65_um desde la lista Band Selection, luego cambiar la etiqueta a TM5 histo adjusted.

5 Seleccionar la sexta capa, elegir B7:2.215_um desde la lista Band Selection, luego cambiar la etiqueta a TM7 histo adjusted.

6 Clickear el icono ‘[Ps]:Surface 1’ en la lista de capa para mostrar los diagramas de proceso para las seis capas (si es necesario, hacer el diálogo Algorithm más grande para ver las seis a la vez).El algoritmo debería verse como este:

etiquetas apropiadas banda correcta concordante transformacionescon la etiqueta borradas



Salvar el algoritmo como un Dataset Virtual

1 En el menu principal, clickear el botón Save Algorithm As .

2 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Virtual Dataset (.ers)’.3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.

4 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.5 Abrir el directorio ‘Tutorial’ .6 En el campo de texto Save As:, ingresar sus iniciales seguidas por el texto

TM_hist_adjust_VDS y separar cada palabra con un subrayado (_). 7 Clickear OK para salvar el Dataset Virtual, y Yes para remover las

transformaciones de salida.8 Las bandas 1-5 y 7 de la imagen Landsat tiene realizado un ajuste de

histograma y son salvados en un Datset Virtual.

Abrir una nueva ventana y cargar el VDS1 Seleccionar New desde el menu File para abrir una ventana imagen nueva

y vacía.2 Llevarla por debajo de la primera.


4 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.5 Abrir el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, luego doble-click en la imagen

creada por usted ‘TM_hist_adjust_VDS.ers’ para cargarla y desplegarla.6 Clickear la solapa Surface, seleccionar greyscale desde la lista ‘Color

Table’, luego clickear la solapa Layer nuevamente.

Visualizar el histograma de la banda 1 corregida por bruma1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón de post-fórmula Edit Transform

Limits en el diagrama de proceso.

2 En el diálogo Transform, notar que el histograma de la banda 1 se movió a la izquierda hacia el origen y el valor mínimo de la banda 1 es cero (en ‘Actual Input Limits’).

3 Seleccionar bandas diferentes para ver sus histogramas y valores mínimos.



4 Todas las bandas deberían ahora tener mínimos valores de cero, por lo que deben haber tenido un ajuste de primer orden por los efectos de la dispersión atmosférica. (Un valor mínimo de cero puede no siempre aparecer debido al submuestreo de datos abarcando el tamaño de la ventana imagen, de cualquier manera la operación está aún siendo reliazada correctamente).

Consejo: Puede utilizar su algoritmo de ajuste de histograma como modelo para aplicar rápidamente el mismo procesamiento a cualquier otra imagen Landsat TM. Solo calcular la estadística para la imagen TM, cargarla en el algoritmo, estar seguro que las bandas correctas están seleccionadas, y salvarlo como un VDS.



Cerrar la ventana imagen y el diálogo Algoritmo1 Cerra ambas ventanas imagen usando los controles del sistema ventana:

• Para Windows, clickear el botón Close en la esquina superior derecha de la ventana.

• Para los sistemas Unix, seleccionar Close o Quit desde el menu de control de la ventana en la esquina superior izquierda (para los sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en el diálogo Algorithm.Solamente deberá aparecer abierto en la pantalla el menu principal de ER Mapper.

• Preparar un algoritmo para ser salvado como un Dataset Virtual

• Computar la fórmula de transformación Tasseled Cap en una imagen, y salvar la imagen resultante en un dataset “virtual” Tasseled Cap

• Crear un mosaico de tres imágenes, y salvar el algoritmo como un mosaico imagen “virtual”

• Crear un Dataset Virtual referenciando dos imágenes con diferente resoluciones espaciales, y usarlas para fusionar las dos imágenes

• Crear un Dataset Virtual que realice una simple corrección por bruma, de manera que pueda ser utilizado como entrada para un procesamiento cuantitativo subsecuente o detección de cambio de imagen


Luego de completar estos ejercicio, se sabe como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:




14Visualización en

perspectiva 3DEste capítulo explica como ver y manipular imágenes en perspectiva 3D para obtener un mejor entendimiento de los rasgos del terreno, sus relaciones y otros aspectos de los datos. ER Mapper deja cambiar rápidamente entre vistas en 2D y 3D de los datos, establecer superficies múltiples en una sola vista, generar transparencias entre superficies y muchas otras características.


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D Visión en perspectiva

Visión en perspectiva

Observar imágenes en perpectiva tridimencional es una herramienta muy importante que nos ayuda a potenciar la compresión de las caracyterísticas y las relaciones en las imágenes. Muchos tipos de imágnes relacionadas con las ciencias de la tierra pueden ser integradas para crear vistas en 3D que muestren las características, rasgos sobresalientes o anomalías de una manera mucho mas clara y evidente que la observada en las vistas tradicionales en dos dimenciones. Para crear una vista en 3D, simplemente se debe agregar una capa de altura al algoritmo en 2D que contiene una imagen con elevación (tal como un modelo digital del terreno), luego se puede cambiar el modo de vista a perpectiva en 3D o a un vuelo en 3D.

La capacidad de visualización en 3D de ER Mapper son muy amplias y fáciles de usar, incluyen:

• Vista de cualquier imagen en 3D, y un cambio rápido de vistas entre 2D and 3D

• Uso de perspectiva estática en 3D o vuelo a tiempo real

• Establece superficies múltiples en una simple vista

• Genera vistas transparentes entre las superficies para observar datos infrayacentes

• Incorporar datos vectoriales en 3D, tal como caminos o datos culturales

• Genera impresiones de pares estereoscópicos

vista en dos dimensiones (planimétrica) Vista perspectiva en tres dimensiones


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios le darán práctica en el manejo de los algoritmos para visualización en 3D y también para la manipulación de imágenes usando los controles de despliegue y visualización en ER Mapper.

• Preparar un algoritmo para visualización 3D por adición de una capa de altura

• Cambiar el punto de vista, nivel de zoom, y otros parámetros de vista 3D

• Uso del modo de visualización de vuelo

• Establecer superficies múltiples en 3D vista, superpocisión y transparencia de superficies

• Fusión de algoritmos separados dentro de superficie en un único algoritmo

1: Visualización basica 3D

Abrir un algoritmo Landsat TM RGB1 Sobre el menú principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window

Aparece una ventana de imagen y la caja de diálogo de selección Open.


Después de completar estos ejercicios, sabrá como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:

Antes de empezar...

Antes de comenzar con estos ejercicios, asegúrese que todas las ventanas de imagen de ER Mapper esten cerradas. Solo debería estar abierto en la pantalla el menú principal de ER Mapper..

Objetivo Aprender a crear un algoritmo para visualización en 3D por medio de la adición una capa de Elevación que contenga los datos de altitudes deseados. También usar el modo de visualización en perspectiva 3D, el control del punto de vista y el despliegue de parámetros de la escena 3D.

clickear paraabrir unalgoritmo


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D 1: Visualización basica 3D

2 Del menú Directories, seleccione la ruta \examples.3 Doble-click sobre el directorio ‘Applications’ para abrirlo.4 Abrir el directorio ‘Land_Information’, luego doble-click sobre el algoritmo

‘Landsat_TM_23Apr85_rgb_541.alg’ para abrirlo.Este algoritmo despliega una imagen satelital Landsat TM de San Diego, California. Son desplegadas las bandas 5, 4 y 1 en RGB de modo tal que la vegetación aparece en varios tonos de verde y marrón.

Zoom en la parte superior derecha de la imagen

1 Clickear el botón ZoomBox Tool del menú principal.

2 Seleccione una ventana en el sector superior izquierdo indicada mas abajo.

Este es el área que se desplegará en perspectiva 3D. (Se puede seleccionar una subescena de una área para el desplieque 3D simpemente haciendo un Zoom.)

Adicionar una capa de altura y cargar una imagen DTM1 Sobre el menú principal, seleccione Algorithm desde el menú View.2 Desde el menú Edit (sobre el diálogo Algorithm), seleccione Add Raster

Layer, y luego Height.ER Mapper agrega una nueva capa vacía de altura al algoritmo. La capa esta inactiva porque la vista actual de la imagen esta en modo de visualización en 2D.

zoom sobre elarea definidapor la caja



3 Con la ‘capa de altura’ seleccionada, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de procesos.

4 Del menú Directories (sobre el diálogo Raster Dataset), seleccinar la ruta \examples.

5 Abrir el directorio ‘Shared_Data’, luego doble-click sobre la imagen ‘Digital_Terrain_Model_20m.ers’ para abrirla.Esto es una imagen del Modelo Digital del Terreno (DTM) del area norte de San Diego con una grilla de resolución de 20 metros. (or posting). Los valores de la imagen son en metros sobre el nivel del mar. esta es la imagen que se usará para agregarle el componente de altura al algoritmo que permitirá visualizar la imagen landsat en una perpectiva 3D.

Nota: En el diálogo Algorithm, note que la capa de altura tiene una transformación

postfórmula “Histogram only” . Esta es automáticamente insertada para nuevas capas de altura porque obliga a usar el rango entero de valores en el DTM y evita que el datos sean reescalados. (usando una transformación omite el dato, por ejemlo un autoclip de 99% sobre una capa de altura creará usualmente un aplanamiento de los datos de altura de la imagen 3D. Si se duplicara una capa existente y se cambiara a altura, borrar la transformación para usar el rango completo de datos para la componente elevación.

Seleccionar el modo perspectiva 3D para visualizar la imagen en 3D1 Del menú ‘View Mode’ (en el diálogo Algorithm), seleccionar 3D

Perspective.ER Mapper despliega un mensaje avisando que la imagen está siendo procesada, luego despliega una vista en perspectiva 3D de la Imagen Landsat en color. Aparece el mensaje “Regenerating Terrain” en la ventana de la imagen, ER Mapper realiza interacciones para incrementar la resolución (detalles) en la imagen 3D.

La vista en perspectiva provee una clara definición de la topografía del área, la cual puede agregar significativa información para mejorar la interpretación de imágenes de satélites y de otros tipos.

Consejo: Si un algoritmo no contiene una capa de altura, ER Mapper automaticamente usa una capa de Intensidad (si hay una presente) como una capa de elevación cuando se cambia al modo de visualización 3D Perspective.



Apagar la opción de iluminación (iluminación artificial)1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa 3D View.

La página de 3D View provee un modo de dibujo, detalle de terreno, iluminación y otras opciones.

2 Apagar la opción Lighting.La imagen se regenera sin iluminación de una fuente de luz.

Consejo: Cuando se despliegan imágenes que contienen sombras naturales (tales como fotografías aéreas o imágenes ópticas satelitales como las Landsat), la imagen 3D aparece mucho más natural cuando la opción Iluminación está apagada (esta opción será discutida más adelante).

Inclinar la imagen hacia delante y hacia atrás1 Apoye el puntero en el margen inferior de la imagen 3D y arrastre

suavemnete hacia abajo.La imagen se mueve hacia una perspectiva más elevada y regenera los detalles cuando libera el botón del mouse.

2 Apoye el puntero en el margen inferior de la imagen 3D y arrastre suavemnete hacia arriba.La imagen cambia a una visión más aplanada, una perspectiva lateral. Arrastre la imagen hacia arriba y hacia abajo inclinando el modelo 3D hacia delante y hacia atrás (rotándolo alrededor de su eje x).

Consejo: Si accidentalmente cambia el modo 3D demasiado, clickear en la solapa 3D View en la caja de diálogo Algorithm, luego clickear el boton Reset View. Este procedimiento resetea la imagen a una vista estandar por defecto.

Rotar la imagen alrededor de su punto central1 Apoye el puntero en el margen inferior de la imagen 3D y arrastre

suavemete hacia la derecha.La imagen rota hacia la derecha alrededor de su punto central.

2 Apoye el puntero en el margen inferior de la imagen 3D y arrastre suavemete hacia la izquierda.



La imagen rota hacia la izquierda alrededor de su punto central. Arrastrando la imagen hacia la derecha y hacia la izquierda le permitirá observarla desde un ángulo ladeado (rotado alrededor del eje de la z).

Haciendo Zoom In y Zoom Out1 Arrastre la equina de la ventana para hacerla un 50% mas grande.

La visión 3D permanece con el mismo tamaño dentro de la ventana

2 Ubicar el puntero en el centro de la imagen. Luego presionar el boton derecho de mouse y arrastrar suavemente hacia arriba.A medida que arrastra el ratón, ERMapper realiza un zoom out de manera tal que regenera la imagen en un tamaño más pequeño.

3 Ubicar el puntero en el centro de la imagen otra vez, presionar el boton derecho del mouse y arrastrar suavemente hacia abajo.ER Mapper realiza un zoom in de manera tal que la imagen se regenera y se dibuja en un tamaño más grande.

El arrastre hacia arriba a derecha o izquierda reduce la imagen (zooms out); El arrastre hacia abajo a derecha o izquierda magnifica la imagen (zooms in).

4 Arrastrar a la derecha para establecer un zoom extents, de manera tal que toda la imagen ocupa la ventana.

Rotar la imagen hacia ambos lados1 Ubicar el puntero en el centro de la imagen. Primero presionar el botón

izuierdo y luego el botón derecho y mantener apretado simultáneamnete, luego arrastre suavemente hacia la derecha (hold down both).ER Mapper rota la imagen hacia la derecha.

2 Ubicar el puntero en el centro de la imagen otra vez, presionar el botón izquierdo y luego el derecho del mouse y arrastrar suavemnete hacia la izquierda.La imagen rota hacia la izquierda. Presionar el boton izquierdo luego el derecho y arrastrar a la izuierda o derecha de esta manera se produce un efecto de rotación de un lado para otro (alrededor de su eje Y).

Panear la imagen dentro de la ventana1 Ubicar el puntero en el centro de la imagen. Primero presionar el botón

derecho, luego el botón izuierdo (hold down both), luego arrastrar suavemente hacia arriba.



ER Mapper panea la imagen hacia arriba sin cambiar la perspectiva.

2 Ubicar el puntero en el centro de la imagen otra vez, presionar el botón derecho luego el izuierdo, y arrastrar hacia adentro de la ventana.La imagen se repocisiona de la forma en que se arrastra. El paneo en 3D es muy útil cuando se quiere realizar un reposicionamiento de la imagen en la ventana sin producir cambios en el factor de zoom o en la perspectiva de visualización.

Resumen de los procedimientos de movimientos en 3D• Para inclinar la imagen hacia atrás o hacia delante, presionar el botón izquierdo del

mouse y arrastrar hacia la parte superior de la ventana de la imagen (para inclinar hacia atrás) o inferior (para inclinar hacia adelante).

• Para inclinar la imagen de un lado a otro, presionar el boton izquierdo del mouse seguido por el botón derecho y arrastrar hacia la izquierda (para inclinar hacia la izquierda) o hacia la derecha (para inclinar hacia la derecha).

• Para realizar aumento o disminución de zoom, presionar el botón derecho del mouse y arrastrar hacia la parte inferior de la ventana de la imagen (agrandar) o hacia la parte superior (achicar).

• Para rotar la imagen alrededor de su eje central, presionar el botón izquierdo y arrastrar hacia el lado derecho o izquierdo de la imagen (o caja) hasta el límite de la ventana de la imagen.

• Para mover o panear toda la imagen dentro de la ventana (sin cambiar el tamaño o perspectiva de la misma), presionar el botón derecho seguido por el botón izquierdo, luego arrastrar suavemente a la ubicación deseada en la ventana de la imagen.

Aumentar la exageración vertical de la imagen1 Con la solapa 3D View seleccionar (en el diálogo Algorithm), clickear el

botón Reset View.La imagen 3D en perspectiva se resetea al tamaño inicial por defecto y al punto inicial de visualización.

2 En el diálogo Algorithm, seleccionar la solapa Surface.La solapa Surface contiene controles para aplicar a la superficie entera (tal como Color Mode), y también controles para perspectivas en 3D.



3 Mover el cursor de la barra Z scale hasta aproximarse a su punto medio

La imagen se redespliega con incremento en la exageración vertical, de manera tal que las elevaciones y las depresiones del relieve en la imagen se vuelven más evidentes.

4 Realizar diferentes exageraciones verticales moviendo el cursor de Zscale a la derecha y a la izquierda.

5 Cambiar el valor en el campo Zscale a 300, luego presionar Enter/Return.

La imagen 3D se despliega a 3 veces su exageración vertical normal.

Nota: ERMapper interpreta los valores de alturas como que son de las mismas unidades de distancia en los ejes x e y. Por ejemplo, si los valores de distancia estan medidos en metros (como en este caso) y su juego Z scale(%) está en 100, el valor de MTD de 10 es interpretado como 10 metros (de modo tal que la elevación se situa en una escala geografica verdadera). Sin embargo, cuando la exageración vertical es muy alta, frecuentemente se necesita sacarle sutiles detalles topográficos en areas de poco relieve como en este ejemplo de San Diego.

Aplicar diferentes modos de presentación para las imagen en 3D1 Seleccionar la solapa 3D View en el diálogo Algorithm.

La solapa 3D View provee en modo dibujo, detalle del terreno, iluminación y otras opciones. Estas herramientas afectan la totalidad de la imagen 3D (la cual puede contener superficies múltiples como se verá mas adelante).

2 De la lista Draw Mode, seleccionar WireFrame.ER Mapper redespliega la imagen como una malla conectada a una grilla de líneas. Wireframe es el modo de presentación más rápido, de modo tal que la imagen se regenera rápidamente.

Deslizando la barra ala derecha aumenta laexageración vertical ala izquierda, disminuye

Cambiar a 300



3 Para Draw Mode, seleccionar Textured.ER Mapper redespliega la imagen en bloques o cuadros usando un algoritmo de textura. (Para que la presentación sea más rápida, la PC debe tener intalada una buena tarjeta gráfica, el video y el sonido que viene incorporado en el motherboard funciona también pero la presentación es muy lenta.)

4 Para Draw Mode, seleccione Smooth Shaded otra vez.ER Mapper redespliega la imagen con un relleno sólido y suave.

Use la caja de opciones Lighting and Bounding1 Encienda la opción Lighting.

La imagen se redibuja con una iluminación artificialmente a partir de una fuente de luz de modo tal que la imagen adquiere una calidad “brillante”.

2 Apague la opción Lights nuevamente.La imagen se redibuja sin efectos de sobreado a partir de la fuente de iluminación. (La opción iluminación se recomienda emplearla cuando se trabaja con imágenes digitales o geofísicas en capas de colores debido a que estas no tienen sombras naturales).

Consejo: Se puede controlar la cantidad de brillo al igual que las cualidades del material usado para la opción Lights con la selección de la solapa 3D Properties.

3 Prender la opción Bounding Box.La imagen se despliega con una caja rodeándola. La caja muestra la extensión de la imagen en las direcciones X, Y y Z (vertical).

4 Apagar la opción Bounding Box.

Ajuste de la cantidad de detalle del terreno1 Mover la barra de desplazamiento Terrain Detail hacia la derecha hasta

leer “3 Mb of memory required for 509 x 509 terrain detail” dentro de la barra.

La imagen se despliega con aumento de detalle del terreno.

2 Mover la barra de desplazamiento Terrain Detail todo a la izquierda.



La imagen se redespliega con bajo detalle (128 x 128).

Terrain Detail se refiere a la resolución, o cantidad de detalle, en el cual la imagen puede ser presentada. A medida que se incrementa el detalle, el tiempo de presentación, el número de interacciones de regeneración y la cantidad de memoria del sistema necesario, también se incrementan. Se recomienda comenzar con una configuración de niveles de bajo detalle y luego ir suavemente incrementando el detalle para obtener mayor precisión y alta resolución en la imagen. Este manejo puede ser también importante cuando se realizan impresiones en papel brillante en 3D, donde frecuentemente se desea usar la mayor capacidad de las herramientas para lograr imágenes con más detalle.

Salvar el algoritmo 3D1 Ajuste del punto de visual de la imagen a una posición adecuada.2 En el diálogo Algorithm, cargar en el campo de texto Description:

San Diego Landsat RGB=541 in 3D perspective

3 En el menú principal, clickear el botón azul Save Algorithm As .

4 En tipo de archivo: field (en el diálogo Save Algorithm), seleccionar ‘ER Mapper Algorithm (.alg)’.

5 Del menú Directories, seleccionar la ruta \examples.6 Abrir ‘Miscellaneous’ y luego el directorio ‘Tutorial’.7 En Save As: En el campo de texto, entre sus iniciales seguido del siguiente

texto Digital_terrain_3D y separando cada palabra por un guión bajo (_).

8 Clickear OK para salvar el algoritmo.El algoritmo en perspectiva 3D se encuentra ahora guardado como un archivo .alg (algoritmo) en el disco rígido. La próxima vez que se abra la imagen, ésta automáticamente se desplegará en 3D con el mismo punto de visualización (o punto de observación) y parámetros de representación.


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D 2: 3D flythrough básico

2: 3D flythrough básico

El modo Flythrough fue ideado de modo tal que la tierra permanezca estacionaria y usted pueda moverse alrededor de ella explorando el terreno. Apretar el botón del mouse para iniciar el vuelo a traves de la imagen y en el área donde posiciona el cursor del mouse controla la dirección y velocidad de su vuelo.

Abrir un algoritmo estadar en perspectiva1 En el menú principal, clickear el boton Open Algorithm into Image

Window .

2 En el menú Directories (sobre el diálogo Open), seleccione la ruta \examples.

3 Doble_click en el directorio ‘Functions_And_Features’ para abrirlo, luego abrir el directorio ‘3D’.

4 Doble-click sobre el algoritmo ‘Landsat_over_DTM.alg’ para abrirlo.Este agoritmo despliega una pequeña imagen Lansat TM de San Diego en perspectiva 3D (con Lights prendida).

Seleccionar el modo 3D Flythrough para moverse a traves de la imagen en 3D1 En el menú ‘View Mode’ (sobre el diálogo Algorithm), seleccionar 3D

Flythrough.La imagen se despliega nuevamente desde un lugar de observación.

Volar a traves de diferentes direcciones y velocidadesPara volar a través de la imagen, apretar el botón izquierdo del mouse y puntear en un sector de la ventana de la imagen para controlar la dirección y la velocidad del vuelo. Cuando vuela a través de la imagen el terreno aparecerá como moviéndose en sentido contrario a su movimiento.

1 Apoyar el puntero en el centro inferior de la ventana de la imagen y presione el botón izquierdo del mouse.Volará hacia atrás de la imagen y los detalles se regenerarán cuando deje de apretar el botón del mouse.

Objetivo Aprender a visualizar una imagen en el modo 3D Flythrough y controlar los parámetros del punto de observación y de vuelo



2 Apoyar el puntero en el centro superior de la ventana de la imagen y presione el botón izquierdo del mouse.Volará hacia delante en la imagen.

3 Apoyar el puntero en el centro derecho de la ventana de la imagen y presione el botón izquierdo del mouse.Volará hacia la derecha en la imagen.

4 Apoyar el puntero en el centro izquierdo de la ventana de la imagen y presione el botón izquierdo del mouse.Volará hacia atrás del lugar izquierdo de la imagen.

5 Apoyar el puntero en la esquina inferior derecha de la ventana y presione el botón izquierdo del mouse.Volará hacia atrás del lugar derecho de la imagen.

6 Apoyar el puntero un poco arriba del punto central de la ventana y presione el botón izquierdo del mouse.

• Volará hacia adelante lentamente dentro de la ventana de la imagen.

Consejo: Para volar suavemente, puntear cerca del centro de la ventana. Para volar en forma más rápida puntear un poco más cerca de los márgenes de la ventanas.

Cambiar la altitud del punto de observación1 Apoyar el puntero en el centro de la imagen, presionar el botón derecho del

mouse y arrastre lentamente hacia arriba.La altitud se incrementa de manera tal que se puede ver con mayor altura en la imagen 3D.

2 con el botón derecho presionado, arastrarlo suavemente hacia abajo.Arrastrar hacia arriba y abajo permitirá cambiar el punto de altitud de observación..

Consejo: Con un poco de práctica se podrá controlar con precisión la ruta y la altitud de vuelo. Si se pierde en el vuelo, clickear en el botón Reset View para volver al punto de observación por defecto.



Resumen de los controles de 3D Flythrough• Para volar hacia adelante o atrás, presionar el botón izquierdo del mouse en la mitad

superior de la ventana de la imagen (para volar hacia atrás) o en la mitad inferior de la ventana de la imagen (para volar hacia delante).

• Para volar a izquierda o derecha presionar el botón izquierdo del mouse en la mitad izquierda de la ventana de la imagen (para volar hacia la izquierda) o en la mitad derecha de la ventana de la imagen (para volar hacia la derecha).

• Para cambiar la altitud de observación presionar el botón derecho del mouse y arrastrarlo hacia arriba y hacia abajo.

• Para controlar la velocidad del vuelo, ubique el puntero cerca del centro de la ventana para disminuir la velocidad y un poco más lejos del centro, aproximándose progresivamente hacia los bordes de la ventana, para incrementar la velocidad.

Nota: En el modo 3D Flythrough también se puede agregar “niebla”a la imagen desplegada. Solo es necesario seleccionar la solapa 3D Properties. La niebla sólo está disponible en el modo 3D Flythrough.

Agegar niebla a la vista 3D flythroughLa opción niebla es un set de herramientas ubicado en la solapa 3D Properties en la caja de diálogo Algorithm.

1 En el diálogo algorithm, seleccionar la solapa 3D Properties. esta solapa solo esta activada en el modo 3D Flythrough

2 Elección del color de la niebla. Clickear sobre Fog Color y usar el Color Chooser para seleccionar el color.

3 Selección del tipo de niebla:

Densidad de la niebla.

4 Seleccionar la caja Fog para prenderla.La imagen es desplegada con la niebla seleccionada.

Default crea un manto de niebla el cual cubre la totalidad de la ventana.

Linear Crea condiciones de niebla que se incrementan gradualmente con la distancia. La niebla es más delgada en las partes más bajas a diferencia de las partes altas donde es menos densa.

Exponential incrementa la niebla 10 veces con la distancia.


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D 3: Puntero de análisis en 3D

3: Puntero de análisis en 3DSe puede usar el cursor 3D para desplazarlo sobre la imagen 3D y leer las coordenadas correspondientes a los puntros de la superficie.

1 En el barra de herramientas de ER Mapper clickear sobre el botón Pointer Tool.

2 Apoyar el cursor sobre la imagen y presionar el botón del mouse. Desplazar el cursor sobre la imagen.El cursor se convertirá en una cruz 3D que se apoya sobre el terreno, y se desplaza sobre el terreno en la medida que se mueva el cursos. un barzo de la cruz mencionada presenta una flecha la cual apunta para el norte en imágenes georreferenciadas. Con superficies multiples existe una línea vertical a través del centro del cursor de modo tal que se pueden ordenar o poner en fila las características de las diferenctes superficies.

Nota: La imagen debe regenerarse completamente antes que aparezca la cruz del cursor

3 Asegurarse que la capa de altura esta activada en el diálogo Algorithm.4 Desde el menú principal ER Mapper Clikear el menú View, seleccionar Cell

Coordinate.... Aparece una ventana donde se verá el valor de altitud en el visor Terrain Height a medida que se apoya el cursor sobre la imagen y se clickea.

5 Para acmbiar el color del cursor 3D, seleccionar la solapa 3D View en el diálogo Algorithm y clickear el botón 3D Cursor.

4: Visualizando superficies múltiples en 3D

Hasta ahora se han creado algoritmos que solamente contienen una sola superficie. Se puede considerar que cada superficie funciona como una imagen separada, o una visualización separada de sus datos. Se ha visto el uso de un algoritmo para crear un determinado tipo de imagen, también se puede copiar o combinar diferentes tipos de algoritmos como superficies separadas en un solo y establecer las imágenes en una simple visualización 3D. Al crear superficies múltiples dentro de una visualización 3D permitirá observar rápidamente las relaciones entre las imágenes en 3D.

Objective Aprender a visualizar dos o mas superficies en perspectiva 3D y controlar la superposición, tranparencia y otros parámetros de la vista.


Capítulo 14 Visualización en perspectiva 3D 4: Visualizando superficies múltiples en 3D

Abrir un algoritmo color DTM 3D1 En el menú principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 En el menú Directories (sobre el diálogo Open), seleccionar la ruta \examples.

3 Doble_click en el directorioe ‘Functions_And_Features’ para abrirlo, luego abrir el directorio ‘3d’.

4 Doble-click sobre el algoritmo ‘Digital_Terrain_Map_Colordrape.alg’ para abrirlo.Este algoritmo despliega un DTM del area del conurbano de San Diego. La misma imagen se usa tanto en las capas de altura como de pseduo color de manera tal que los datos del DTM sean mostrados con relieve y también como una imagen con códigos de colores (los colores rojos corresponden a los relieves altos, azules corresponden a los relieves bajos)..

Consejo: Se puede usar cualquier tipo de dato en la capa de altura de un algoritmo. Por ejemplo, una imagen con el índice de vegetación podría crear elevaciones en la imagen 3D donde la vegetación sea más abundante.

Abrir un algoritmo Landsat 3D como segunda superficieSe puede agregar facilmente una superficie a un algoritmo existente por medio abriendo otro algoritmo dentro de este como una superficie separada (tranferir sus capas al algoritmo en uso).

1 En el menú principal, seleccionar Open into New Surface desde el menú File.Se abre el diálogo Open into New Surface.

2 Del menú Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Functions_And_Features’, luego abrir el directorio ‘3D’.4 Doble-click sobre el algoritmo ‘Landsat_over_DTM.alg’ para abrirlo.



ER Mapper carga el algortimo en una segunda superficie y presenta la imagen abajo de la imagen color DTM 3D. El nuevo algoritmo muestra la imagen Landsat TM bandas 5, 4 y 1 en RGB. El algortimo ahora tiene dos superficies:

Notar que las dos superficies tienen diferentes modos de color (indicados en el nombre de la superficie [Ps] para Pseudocolor y [RGB] para rojo verde y azul). Cada superficie puede tener su propio modo color, tabla de color u otras caracteristicas independientes.

Cambiar el Z Offset para desplazar la superficie en el espacio 3D

1 Clickear el botón Hand Tool (si es necesario), luego volcar la imagen 3D levemente hacia arriba para verla más desde su parte frontal (de esta manera la diferencia entre superficies es más aparente).

2 En el diálogo Algorithm, seleccionar el ícono de la superficie inferior Landsat ([RGB:Landsat TM]) en la estructura de datos del diagrama, luego seleccionar la solapa Surface.

3 Mover la bara de deslizamiento Z Offset al extremo derecho.

Primera superficie(del algoritmo color

segunda superficie(ageragda desde el

DTM original)

algoritmo Landsat 3D)

Seleccionar superficie, clickear en la solapa Surface



La imagen Landsat creada por la superficie inferior de desliza hacia arriba de la imagen DTM.

4 Mover la barra de deslizamiento Z Offset al extremo izquierdo.La imagen Landsat se desliza abajo de la imagen colo DTM otra vez. Para mover una superficie relativa a otra en un algoritmo, seleccionar la superficie en el diagrama de la estrutura de datos, luego mover la barra de deslizamiento Z Offset. (También se puede seleccionar la superficie superior y moverla arriba y abajo con relación a la superficie inferior.)

Cambiar la transparencia de la superficie superior1 Inclinar la imagen 3D hacia abajo suevemente hasta que cubra

mayormente a la suprerficie inferior.2 Seleccionarla superficie superior ‘[Ps]:Default Surface’ en el diagrama de

proceso.3 Mover la barra de deslazamiento Transparency a su punto medio.

El color de la imagen DTM se vuelve semi-transparente de modo tal que el color de la imagen Landsat que está debajo se ve a través de ella.

Los rangos de Transparency varían desde 0 a 100 para especificar cuanto la imagen es “mezclada” con la otra superficie en la ventana de la imagen. El punto cero despliega la totalidad de la imagen, 50% crea un 50 por ciento de transparencia y 100% convierte a la imagen invisible. Cada superficie puede tener sus propios valores de transparencia independientemente el uno del otro.

4 Mover la barra de desplazamientoTransparency al extremo izuierdo para hacer la imagen completamente visible.



Prender y apagar las superficies individuales1 Clikear el botón derecho sobre el icono de la superficie superior y luego

seleccione Turn Off.:

ER Mapper presenta solo la superficie inferior (the Landsat image).

2 Prenda la superficie superior otra vez.Ambas superficies estas otra vez presentadas.

Borrar la superficie inferior del algoritmo1 Seleccionar la superfice inferior en el diagrama de la estrutura de datos,

luego clickear el botón Cut (arriba del diagrama) para borrarla

ER Mapper presenta solo la imagen color DTM.

Clikear el botónderecho yseleccionar Turn Off

seleccione superficie,luego clikearCut



Abrir una segunda ventana imagen y algoritmo

1 En el menú principal, clickear el botón New Image Window .

Arrastre la nueva ventana hacia abajo.

2 En el menú principal, clickear el botón Open Algorithm into Image Window .

3 En el menú Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Functions_And_Features’ , luego abrir el directorio ‘3d’.5 Doble-click sobre el algoritmo ‘Landsat_over_DTM.alg’ para abrirlo.

Este es el mismo algoritmo usado anteriormente.

Copiar y pegar la superficie en el primer algoritmo1 Seleccionar el icono de la superficie del algoritmo Landsat 3D, luego

clickear el botón Copy (arriba del diagrama de estructura de datos).

La superficie y sus capas son copiadas en el clipboard.

2 Activar la ventana imagen color DTM 3D .

3 Clickear el botón Paste .

La superficie y sus capas se han pegado en el algortimo DTM como una segunda superficie.

(En este caso la configuración Z Offset son tales que los niveles inferiores o más bajos de la imagen DTM están oscurecidos o enmascarados por los datos Landsat 3D).

Consejo: Para agregar superficies a un algoritmo que ya existe elegir Open into New Surface del menú File, o copiar y pegar superficies dentro de la ventana imagen. Se puede también copiar y pegar capas o superficies con el mismo algoritmo y modificaras luego como se desee, o una nueva superficie vacía y cargar ymágenes

y precesos específicos que se necesiten (usinando Edit/Add New Surface o sobre el diálogo Algorithm).

Cerrar ambas ventanas imagen y el diálogo algorithm1 Cerrar ambas ventanas imagen usando los sitemas de control de ventanas:



• Para Windows, clickear en el botón Close en la esquina superior derecha.

• Para Unix, seleccionar Close or Quit (para sitemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close sobre el diálogo Algorithm.Solamente el menú principal de ER Mapper main quedará abierto en la pantalla.

• Preparar un algoritmo para visión 3D adicionando una capa Height

• Cambiar el punto de visualización, el nivel de “zoom” y otros parámetros de visualización 3D.

• Usar el modo de visualización 3D Flythrough.

• Establecer superficies múltiples en una visualización 3D y establecer superficies de impresión y transparencia.

• Realizar mezclas de algoritmos separados dentro de superficies en un único algoritmo.

Información general sobre visualización 3D e impresión

Notas acerca de la velocidad de presentación en 3DER Mapper puede presentar archivos muy grandes en forma rápida en 3D debido a su tecnología de presentación progresiva (comenzando con una baja resolución progresivamente incrementando el detalle con subsecuentes interacciones en los procesos). Sin embargo, los archivos grandes pueden tomar mucho más tiempo para la presentación especialmente en la configuración de detalles de terreno y al usar el modo de dibujo “Texturado”. La velocidad de presentación en 3D es proporcional a la velocidad de procesamiento de su PC y a la aptitudes de su tarjeta de Video.

Las características del visualizador 3D de ERMapper fueron diseñadas para trabajar con las mejores placas de video 3D. Si su placa de video tienen aceleración 3D las imágenes se rendearan más rápido. Si su tarjeta de video posee aceleración, las imágenes se presentan mucho mas rápido cuando usa los modos de visualización en 3D. Asegurarse de abilitar la aceleración en 3D de su tarjeta gráfica si se tiene la opción.


Qué se aprendió luego de completar estos ejercicios, se aprendió como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:



Área de cobertura de la capa de alturaSi la imagen de la capa de altura cubre solo una parte del área de las capas de colores, no representará relieve en las áreas que la imagen en color sin cobertura de la capa de altura (ella estará plana). Si la capa de imagen de altura cubre una superficie mayor que la imagen de color, El dato de altura fuera de la imagen no es presentada en una imagen en 3D.

Impresión de imágenes en 3DERMapper tiene la capacidad de imprimir imágenes de muy alta resolución que son mucho mejores que aquellas que usualmente se observan desplegadas en el monitor de su pantalla. Para imprimir una imagen en 3D, simplemente seleccionar File/Print o clickear en el botón Print mientras la imagen esta desplegada en la ventana activa. La configuración de Higher Terrain Detail produce produce mas detalle en su salida de impresión y generalmente deseable cuando se imprimen imágenes muy grandes para obtener el detalle mas completo posible del dato. Sin embargo, configurar High Terrain Detail a veces no es necesario e incrementa el tiempo de impresión significativamente.

Cuando se usa la opción LightsCuando usa iluminación para visualizaciones en perspectiva para datos de geofísica tales como mediciones magnéticas o radiométricas y/o datos de terreno digitales, los mejores resultados se obtienen usando la iluminación encendida. Esto se debe a que estas imágenes no tienen sombras de manera tal que la iluminación artificial mejora el detalle. Las imágenes satelitales o de fotos aéreas lucen mejor con iluminación apagada debido a que estas imágenes tienen luz natural y por ende sombras en los datos.

Anotación de las imágenes 3DNo se puede dibujar anotaciones directamente sobre una imagen en 3D Perspective o en modo 3D Flythrough. Estas son dos opciones para hacerlo:

• Guardar la visualización 3D como un algoritmo, luego desplegar la imagen 3D como un objeto de mapa de algoritmo incrustado sobre otra imagen usando la característica de composición de mapa.

• Genere un archivo de ploteo en ERMapper y luego despliegue la imagen resultante de tres bandas en un algoritmo RGB. Para el ‘Output Name’ en el diálogo Print, seleccione ‘ER_Mapper.hc’ en el directorio ‘\hardcopy\Graphics’ . Una vez desplegado el algoritmo RGB, se podrá luego dibujar sobre la imagen pero no podrá cambiar la prespectiva de la vista.


15Componiendo

mapasEste capítulo explica como utilizar el Page Setup de ER Mapper y las herramientas Map Composition para crear mapas-imágenes cartográficos de alta calidad. Se aprenderá a configurar el tamaño de página y las extensiones para el mapa, como adicionar objetos al mapa tales como grillas de coordenadas, barra de escala, flechas norte, y las consideraciones para imprimir el archivo en el disco rígido.

Acerca de la composición de mapaER Mapper provee un set completo de herramientas para la composición de mapas que permiten facilmente transformar imágenes en un mapa de alta calidad. Los mapas pueden incluir objetos comunes de los mapas tales como grillas de coordenadas, barra de escala, leyendas, norte, y más. Se pueden utilizar las herramientas de anotación para dibujar lineas, texto, polígonos sombreados, y otros objetos vectoriales. Los mapas también pueden incluir otras capas para adicionar datos vectoriales desde sistemas GIS, datos tabulares, u otros datos externos.

La composición de mapa de ER Mapper también tiene un diseño abierto y es posible configurarlo por el usuario. Se puede adicionar los propios objetos de mapas en formato Postscript a la librería de objetos de mapa de ER Mapper, tales como los logos de las compañías o flechas norte, incluyendo archivos externos y texto, y muchos otros tipos de datos. También se pueden modificar los atributos por defecto de los objetos de mapa y salvarlos bajo otros nombres para su posterior uso.


Capítulo 15 Componiendo mapas Ejercicios de manejo

El siguiente diagrama muestra los procedimientos generales para crear e imprimir un mapa en ER Mapper:

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica en la configuración de un algoritmo para crear un mapa, definir los parámetros de Page Setup, y compner el mapa adicionando objetos de mapa y otras anotaciones.

• Definir los parámetros de Page Setup para un algoritmo

• Desplegar datos vectoriales GIS sobre una imagen raster de fondo



Procesa-

Configu-

Componer

Salvar el

Crear la imagen deseada usando el procesamiento de

Especificar los parámetros de configuración de la

Componer el mapa tomando y desplazando objetos

Salvar el archivo vectorial composición de mapa, luego

algoritmo y cualquier superposición de capas tabular o vectorial de link dinámico a ser incluido.

página del algoritmo para definir su posición enuna página de salida, márgenes, color de fondo, etc.

de mapa, especificando atributos de objetos, yanotaciones tales como líneas y texto.

ImprimirImprimir el mapa en el disco rígido, o salvarlo en un

mapaformato de archivo externo (TIFF, CGM, etc.).

algoritmosalvar el algoritmo conteniendo la capa composiciónannotation/map y las capas raster.

miento deimagen

Páginaración de

Mapa


Capítulo 15 Componiendo mapas 1: Configurando la página

• Adicionar una capa Annotation/Map Composition a un algoritmo

• Dibujar objetos de anotación (lineas, texto, poíigonos, etc.) en el mapa

• Ubicar objetos de mapa (grillas, barra de escala, etc.) en el mapa

• Especificar color y otros atributos para objetos de anotación y de mapa

1: Configurando la página

ER Mapper tiene dos formas de configurar una página. Se puede utilizar tanto el cuadro de diálogo Page Setup o el Page Setup Wizard. Ambos métodos logran los mismos resultados, pero el Page Setup Wizard lleva secuancialmente a través de los parámetros requeridos. Ambos métodos son descriptos.

Desplegra un algoritmo fusión IHS Landsat/SPOT

1 Click en el boton Open Algorithm into Image Window de la barra de herramientas. Aparecen una ventana imágen y el cuadro de diálogo Open Algorithm.


3 Doble_click en el directorio ‘Functions_And_Features’ para abrirlo.4 En el directorio ‘Data_Fusion’, abrir el algoritmo llamado

‘Landsat_TM_and_SPOT_Pan_IHS_merge.alg.’Este algoritmo despliega las bandas 3, 2 y 1 de la fusión de la imagen Landsat TM con la imágen Pan SPOT de alta resolución como una RGB compuesta “color natural”. La imágen cubre el área de San Diego, California. Esta es la imagen que se utilizará como la base para el mapa.

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, estar seguro de que todas las ventanas ER Mapper están cerradas. Solamente el menú principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender a usar las opciones del Page Setup de ER Mapper para definir la posición de una imágen en una página de salida, y especificar otras opciones tales como los parámetros de escala y el color de fondo.



Consejo: ER Mapper realiza la técnica de fusión IHS (Intensity-Hue-Saturation) interactivamente, de manera de poder facilmente “ajustar finamente” la saturación de la imagen o la intensidad en tiempo real utilizando las transformaciones de post-fórmula para aquellas capas de algoritmo. (Esta técnca también es conocida como HSI).

Abrir el cuadro de diálogo Page SetupSi se prefiriese utilizar el Page Setup Wizard, ir directamente a “Abrir el asistente Page Setup” en la página 269.

1 Desde el menu File, seleccionar Page Setup.... Se abre el cuadro de diálogo Page Setup. Este diálogo provee los controles para posicionar la imagen en una página de salida, especificar la escala del mapa, el color de fondo y más.

El área blanca muestra el tamaño de área de impresión de salida en rojo (la “extensión de página”), y en azul el tamaño y posición de la imagen en la página (la “extensión del contenido”).

Especificar como pueden ser escalados la página o el mapaLa lista desplegable Constraints permite especificar cómo los objetos de mapa son escalados relativamente en la página de salida. Para cualquier mapa, hay tres constantes que afectarán como se ve el mapa.

Estos son:

• Tamaño final para el mapa

• Escala de la imágen principal en el mapa

• Tamaño de borde entre la imagen principal en el mapa y los bordes de la página

Por lo tanto si se especifican dos de los tres parámetros, el tercero será automáticamente actualizado por ER Mapper para asegurar que se ajuste. Por ejemplo, si se utiliza un tamaño de página de 8.5"x11", y se ha fijado una escala de imagen 1:100,000, por lo tanto solamente podrá haber una medida de tamaño de bordes que se ajuste a estos requerimientos.

Por lo tanto,en el page setup de ER Mapper, se especifica cual de las tres constantes va a ser autovariada (esto es, calculada automáticamente) por ER Mapper. Se controlan las otras dos constantes.

• Si se conoce el tamaño de la página de salida, y la escala a la que se desea imprimir, seleccionar Auto Vary:Borders.



• Si se conoce la escala a la que se desea imprimir, y el tamaño de los bordes que se deasea tener, seleccionar Auto Vary:Page.

• Si se conocen los tamaños de borde que se quieren tener, y el tamaño de página de salida, seleccionar Auto Vary:Scale.

Tipicamente se necesita decidir cuales parámetros son más importantes para el mapa: un tamaño de página fijo, bordes fijos, o una escala de mapa fija.

1 Desde la lista desplegable Constraints, seleccionar Auto Vary:Borders.Esto le dice a ER Mapper que puede automáticamente cambiar el tamaño de los márgenes de la página para acomodar cualquier cambio en la escala del mapa o tamaño de página. Se utilizará esta opción para crear un mapa a escala 1:100,000 en una página de tamaño US Letter (8.5 x 11 pulgadas). (Otras opciones Constraints automáticamente modificarán el tamaño de página o la escala de mapa si otros parámetros son modificados).

Ajustar a la extensión del algoritmo actual1 Click en el boton Snap Shot.

ER Mapper actualiza los valores en el campo Contents Extents. Por ejemplo si se tenía una zona ampliada o un zoom out en el algoritmo, Snap Shot actualiza la extensión del contenido para ajustarla a la extensión del despliegue actual en el algoritmo.

Consejo: Se debería usar Snap Shot aún si no se ha relizado un zoom o movido la imágen para estar seguro que las extensiones del contenido se ajustan a las extensiones del actual algoritmo.

Especificar el tamaño de página de salida1 Desde la lista desplegable Size, seleccionar US Letter.

ER Mapper entra los valores correspondientes en los campos Page Width y Height, y actualiza los tamaños de los nuevos márgenes.

También notar que la forma de la extensión de página (en rojo) se ajusta a las proporciones de una página de tamaño US Letter. La extensión de los contenidos (en azul) son ubicados por defecto en la parte superior-izquierda de la página.

Especificar la escala de salida del mapa1 En el campo de texto Scale - 1:, ingresar el valor 100000 luego presionar

Enter o Return para validarlo.



ER Mapper configura los contenidos de la página (el tamaño físico de la imagen en la página) para imprimir el mapa a una escala 1:100,000 y actualiza proporcionalmente el tamaño relativo de los contenidos en el tamaño de página US Letter.

Ubicación de los contenidos en la página1 Click en el botón Horz Center.

ER Mapper centra los contenidos de la página horizontalmente.

2 Click en el botón Vert Center.ER Mapper centra los contenidos de la página verticalmente. La imagen está ahora configurada para imprimirse exactamente en el centro de la página de salida.

3 En el área Border de el diálogo, editar el valor en el campo Top: para leer 50, luego presionar Enter o Return para validarlo.ER Mapper cambia el contenido de la página subiéndolo levemente en la página. Se pueden ajustar los valores de Border para posicionar la imagen como se desee al momento de crear un mapa.

Configurar el color de fondo a blanco1 Seleccionar el texto en el campo Background Color, tipear white, y

presionar Enter o Return para validarlo.ER Mapper configura el color de fondo de la página como blanco (las áreas de la página que rodea al contenido de la página). Si se imprimirá en un periférico que tiene el fondo blanco, es a menudo útil configurar como blanco el color de fondo mientras se está componiendo el mapa para tener una mejor idea de la salida final. (También se puede utilizar el botón Set Color para elegir cualquier color de fondo arbitrario).

Salvar el algoritmo con los parámetros del Page Setup1 Click OK en el diálogo Page Setup para salvar las configuraciones y

cerrarlo.2 De el menu File, seleccionar Save As... para salvar el algoritmo con su

nombre.3 Seleccionar ER Mapper Algorithm (.alg) para el campo Files of Type:.4 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto

\examples.

5 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.6 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.



7 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre utilizando sus iniciales al comienzo, seguido por el texto ‘San_Diego_map.’ Separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “JR,” tipear en el nombre:

JR_San_Diego_map

8 Click OK para salvar el algoritmo, que ahora incluye los parámetros de configuración de página.

Abrir el asistente Page SetupEste es un método alternativo para configurar la página. Si ya se ha configurado la página usando el cuadro de diálogo Page Setup, como se decribió arriba, puede ir directamente a “2: Definiendo objetos de anotación” en la página 272.

1 Desde el menu File, seleccionar Page Setup Wizard.... 2 Seleccionar la opción Algorithm displayed in current image window en

la página ’Introduction’ del wizard, y clickear en el botón Next>.3 En la página ‘Use a template’, seleccionar Define new values with this

wizard y clickear en el botón Next >.

Configurar el color de fondo como blanco1 Seleccionar el texto en el campo Background Color, tipear white.

ER Mapper configura el color de fondo como blanco (las áreas de la página que rodean el contenido de la página). Si imprimirá en un periférico que tiene el fondo blanco, es a menudo útil configurar el color de fondo como blanco mientras se está componiendo el mapa para tener una mejor idea de la salida final. (También se puede utilizar el botón Set Color para elegir un color de fondo arbitrario).

2 Configurar las unidades en Metric (mm) y clickear en el botón Next >.

Configurar las extensiones de los contenidos1 Seleccionar Snapshot from current zoom, y clickear en el botón Next >.

ER Mapper actualiza las extensiones de los contenidos para ajustar las extensiones del despliegue actual del algoritmo.

Consejo: Tipicamente se debería utilizar Snapshot aún si no se ha ampliado o movido la imágen para asegurar que las extensiones de los contenidos se ajustan a las extensiones actuales del algoritmo.



Configurar el parámetro autovariableEl wizard de página Set autovary parameter permite especificar como los objetos de mapa son escalados relativamente a la página de salida.

Para cualquier mapa, hay tres constantes que afectarán la forma en que se visualiza el mapa.

Estos son:

• Tamaño de página para el mapa final

• Escala de la imagen principal en el mapa

• Tamaño de borde entre la imagen principal en el mapa y los bordes de la página

Por lo tanto si se especifican dos de los tres parámetros, el tercero será automáticamente actualizado por ER Mapper para asegurar que se ajuste. Por ejemplo, si se utiliza un tamaño de página de 8.5"x11", y se ha fijado una escala de imagen 1:100,000, por lo tanto solamente podrá haber una medida de tamaño de bordes que se ajuste a estos requerimientos.

Por lo tanto,en el page setup de ER Mapper, se especifica cual de las tres constantes va a ser autovariada (esto es, calculada automáticamente) por ER Mapper. Se controlan las otras dos constantes.

• Si se conoce la escala a la que se desea imprimir, y los tamaños de los bordes que se desean tener, seleccionar Set scale and borders (page size varies).

• Si se conoce el tamaño de papel de salida, y la escala a la que se desea imprimir, seleccionar Set scale and page size (borders vary).

• Si se conoce el tamaño de borde que se quiere tener, y el tamaño de papel de salida, seleccionar Set borders and page size (scale varies).Tipicamente es necesario decidir cuales parámetros son más importantes para el mapa: un tamaño de papel fijo, bordes fijos, o una escala de mapa fija.

1 Seleccionar Set scale and page size (borders vary), y clickear en el botón Next >.Esto le dice a ER Mapper que puede cambiar automáticamente el tamaño de los márgenes del papel para acomodar cualquier cambio en la escala del mapa o en el tamaño de página. Se usara esta configuración para crear un mapa a escala 1:100,000 en una pagina de tamaño US Letter (8.5 x 11 pulgadas). (Otras opciones automáticamente cambiarán el tamaño de página o la escala del mapa si otros parámetros son cambiados).

Especificar el tamaño de página de salida1 Seleccionar Choose from standard portrait sizes, y clickear en el botón

Next >.



2 Desde la lista desplegable Size, seleccionar US Letter, y clickear en el botón Next >

Posición de los contenidos en la página1 Seleccionar Center Horizontally.

ER Mapper centra los contenidos de la página horizontalmente en la página.

2 Seleccionar Center Vertically, y clickear en el botón Next >. ER Mapper centra el contenido de la página verticalnente en la página. La imagen es ahora configurada para imprimirse exactamente en el centro de la página de salida.

Especificar la escala del mapa de salida1 Seleccionar Type in the scale, y clickear el botón Next >.

2 En el campo de texto Scale - 1: , ingresar el valor 100000 y clickear en el botón Next >.ER Mapper configura los contenidos de la página (la medida física de la imagen en la página) para imprimir el mapa a escala 1:100,000 y actualiza la medida relativa de los contenidos proporcionalmente sobre la página de tamaño US Letter.

Adicionar una capa vector para superponer un archivo de caminos1 Seleccionar Add a vector layer.

2 Click sobre el botón Vector File: Load Dataset .

El cuadro de siálogo se abre Select File para permitir cargar un archivo de formato vectorial.


4 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.Notar que los nombres de archivos desplegados tienen una extensión de archivo ‘.erv’. Esto indica que estos archivos están en formato vectorial ER Mapper (en contraste con los archivos raster que tienen una extensión de archivo ‘.ers’).

5 Desplazarse hasta ver el archivo ‘San_Diego_roads.erv’ luego doble click en él para cargarlo en una capa vector.ER Mapper adiciona al algoritmo una nueva capa etiquetada ‘Annotation Layer’.


Capítulo 15 Componiendo mapas 2: Definiendo objetos de anotación

Salvar el algoritmo con los parámetros del Page Setup1 Seleccionar Save algorithm to disk.

2 Clickear en el botón Save as: Load Dataset .


4 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre usando sus iniciales al

comienzo, seguido por el texto ‘San_Diego_map’. Separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “JR,” tipear en el nombre:

JR_San_Diego_map

7 Clickear OK para salvar el algoritmo, el cual ahora incluye los parametros del Page Setup.

8 Clickear en el botón Finish para cerrar el Page Setup Wizard.

2: Definiendo objetos de anotación

Abrir el cuadro de diálogo Geoposition1 Configurar el View Mode en el diálogo Algoritmo como Page Layout.

La ventana imagen despliega toda la página con la imagen en modo Page Layout. Si selecciona el Normal View Mode, solamente desplegará la imagen.

2 Desde el menu View, seleccionar Geoposition....Se abre el cuadro de diálogo Algorithm Geoposition Extents dialog box. Moverlo a la porción inferior derecha de la pantalla.

3 Seleccionar la solapa Zoom para desplegar los botones para realizar zooms y paneos.

Objetivos Aprender a utilizar la herramientas de Anotación de ER Mapper para desplegar datos vectoriales desde sistemas GIS, y dibujar objetos de anotación tales como lineas, polígonos, y texto. También aprender a realizar un zoom de ampliación o reducción de la imagen a la extensión de página o contenido de la página.



Zoom a la Extensión de Página y Contenidos de la Página1 En el diálogo Geoposition, clickear el botón Page Extents.

La imagen se reduce a la extensión proporcional de la página definida para el algoritmo, y la imagen (el contenido de la página) aparece en un fondo blanco. Notar que hay un área vacía en el sector derecho (el diseño rayado) debido a que el tamaño de página US Letter es más alto que ancho.

2 Expandir la ventana imagen para acerla aproximadamente dos veces más alta y 50% ancha (por lo que la forma toma aproximadamente las extensiónes del área de la página blancas).Podrá utilizar este despliegue posteriormente para ubicar objetos de mapa en la página.

3 En el diálogo Geoposition, clickear el botón Page Contents.La imagen se ajusta en la extensión de los contenidos de página (la extensión misma de la imagen). Primero se dibujarán algunas anotaciones en la imagen en este modo de despliegue.

Adicionar una capa vector para superponer un archivo de caminos1 Clickear el boton de la barra de herramientas View Algorithm for Image

Window para abrir la ventana Algorithm.

Nota: Si se utiliza el Page Setup Wizard para configurar la página, como se describió arriba, ya se ha adicionado la capa vector. Por lo tanto se puede ir directamente al paso 7.

2 En la ventana Algorithm, clickear en el botón Edit/Add Vector Layer para desplegar su lista, luego seleccionar Annotation/Map Composition.ER Mapper adiciona al algoritmo una nueva capa etiquetada ‘Annotation Layer’. Notar que esta capa tiene solamente tres botones en el flujo de proceso porque es diseñada para desplegar y editar datos vectoriales, no para realizar procesamiento de imagen sobre imágenes raster.

3 En la ventana Algorithm, clickear en el boton Load Dataset en su proceso de diagrama. Se abre el cuadro de diálogo Load Map Composition File para permitir cargar un archivo con formato vectorial.




5 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.Notar que los archivos desplegados tienen una extensión ‘.erv’. Esto indica que estos archivos están en formato vectorial ER Mapper (en contraste con los archivos raster que tienen una extensión de archivo ‘.ers’).

6 Desplazar para ver el archivo ‘San_Diego_roads.erv’ luego doble-click en él para cargarlo en la capa vector.

7 En la ventana Algorithm, clickear el botón Edit Layer Color en el diagrama de proceso de la capa de anotación.

8 Seleccionar un color azul claro, luego clickear OK para cerrar el selector de color.ER Mapper dibuja el archivo vectorial de caminos como una superposición azul.

9 Cambiar la descripción de capa de la capa vectorial de ‘Annotation Layer’ a ‘Downtown roads’ y presionar Enter o Return.Este es un simple ejemplo de como desplegar datos vectoriales desde un sistema externo en ER Mapper. (Esta imagen de caminos fue importada y traducida al formato vectorial ER Mapper utilizando el comando del menu Utilities/Import Vector and GIS Formats.) ER Mapper también tiene una unión directa con GIS.

Consejo: Para editar vectores (caminos en este caso), se podría clickear en el boton Open Annotation editor en el diagrama de procesos de las capas. (El uso de esta herramienta es descripto en la sección siguiente).

Adicionar una segunda capa para anotación de mapa1 Desde el menu Edit (en el menu principal), seleccionar Annotate Vector

Layer.... Se abre el cuadro de diálogo Open Map Composition e indica que el algoritmo ya tiene la capa vector (mostrando la imagen de caminos). Podría elegir editar esta capa, o adicionar una nueva capa de anotación.

2 En el diálogo Open Map Composition, clickear el boton New.Se abre el díalogo New Map Composition para permitir elegir cual tipo de anotación vectorial se quiere crear o con cual tipo se quiere trabajar.

3 Clickear la opción Vector File bajo ‘Mode,’ luego clickear OK en el diálogo New Map Composition para cerrarlo.



ER Mapper abre el cuadro de diálogo Tools conteniendo la anotación vectorial y las herramientas de composición de imagen. También notar que una segunda capa vectorial llamada ‘Annotation Layer’ ha sido adicionada a la lista de capas en laventana Algorithm. Esta es la capa que se utilizará para adicionar las anotaciones y las composiciones de mapa a la imagen.

4 Click Close en la ventana Algorithm (no la necesitará en lo que queda de este ejercicio).

Dibujar dos polilineas en la imagen

1 En el diálogo Tools, clickear el boton Polyline .

2 Buscar un rasgo linear en la imagen (tal como un camino). Luego dibujar una línea sobre el rasgo clickeando una vez en cada punto, luego doble-click para finalizar la línea.Una línea azul aparece en la imágen para resaltar el rasgo lineal. (El color azul por defecto de la línea viene de el color de la capa anotación). Notar que aparecen marcadores sobre la línea en cada nodo para indicar que la línea está “seleccionada”.

3 Ubicar otro rasgo lineal dentro de la imágen y dibujar una segunda línea clickeando una vez en cada punto, luego doble-click para finalizar la línea.Aparece una segunda línea azul, y ahora está seleccionada.

Modificar los atributos de las polilíneas

1 En el diálogo Tools, doble-click en el boton Polyline .

Se abre el cuadro de diálogo Line Style para permitirle elegir los atributos para las polilíneas.

2 Clickear el boton Set Color, elegir un color rojo brillante, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.El color de la línea en la imagen cambia a rojo.

3 Elegir 2.0 desde la lista desplegable Width para incrementar el ancho de línea.

4 Clickear un estilo de línea cortada bajo Line Pattern para seleccionar un estilo de línea.Los atributos para la polilínea seleccionada cambian interactivamente.



5 En el diálogo Tools, clickear en el boton Select/Edit Points Mode , luego clickear en la primer polilínea (azul) sobre la imagen para seleccionarla. Notar que los contenidos del diálogo Line Style cambian para mostrar los atributos de la línea actualmente seleccionada (un colora azul y así en más).

6 Clickear Close en el diálogo Line Style.7 Dibujar una tercer polilinea sobre la imagen (esta es seleccionada cuando

se finaliza).

8 En el diálogo Tools, clickear el botón Delete Object .

El objeto polilínea desaparece de la imagen. Seleccionando un objeto y clickeando Delete Object es como se borra cualquier objeto de anotación.

Consejo: Para crear curvas suaves, redondeadas desde polilíneas hechas de segmentos lineales rectos, se puede aplicar la función dibujar curva a la línea activando el atributo Curved luego de dibujarla. Esto es especialmente útil cuando se trazan caminos y otros rasgos lineales que varían levemente.

Dibujar un polígono sombrado alrededor de la isla

1 En el diálogo Tools, clickear el botón Polygon .

2 Posicionar la gran isla en la parte inferior de la imagen. Luego dibujar un polígono alrededor de la isla clickeando una vez en cada punto, luego doble-click para cerrar el polígono.El objeto polígono aparece rodeando la isla, y es seleccionado por defecto. (Si el polígono no está seleccionado, selecciónelo ahora). Ahora cambiará su color y especificará un diseño de sombreado para el relleno.

3 En el diálogo Tools, doble-click en el botón Polygon .

Se abre el cuadro de diálogo Line Style para permitir configurar los atributos del polígono.

4 Clickear el botón Set Color, elegir un color amarillo brillante, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.

5 Bajo Fill Pattern, clickear uno de los diseños de relleno lineales en diagonal.El diseño seleccionado aparece en la ventana Current Fill en el diálogo. El polígono se pone amarillo y es rellenado por un diseño de sombreado diagonal.



6 Clickear Close en el diálogo Line Style.

Dibujar un ovalo sombreado y moverlo y modificar su tamaño

1 En el diálogo Tools, clickear en el botón Oval .

2 Ubicarse en cualquier lugar de la imagen, tomar una forma oval y liberarla.Aparece un ovalo amarillo sombreado. Por defecto, el ovalo esta seleccionado (marcas azules aparecen en las cuatro esquinas que definen la extensión del óvalo).

3 En el diálogo Tools, clickear el botón Select and Move/Resize Mode .

Select and Move/Resize Mode permite mover y/o modificar el tamaño del objeto seleccionado. Notar que las marcas de selección cambian –ahora hay ocho marcas de color amarillo.

4 Clickear manteniendo el boton presionado dentro del óvalo, y desplazarlo a una nueva ubicación.Desplazando el objeto (no por una marca de selección), se puede moverlo dentro de la imagen.

5 Clickear manteniendo el botón presionado una de las marcas de las esquinas y desplazarla para incrementar el tamaño de rectángulo proporcionalmente.

6 Clickear manteniendo el botón presionado una de las marcas laterales y desplazarla para estirar o comprimir el óvalo.

Dibujar, modificar y posicionar líneas de texto

1 En el diálgo Tools, clickear el botón Text Object .

Se abre el cuadro de diálogo Text Style.

2 Clickear en el área oscura cerca a la parte inferior izquierda de la imagen (oceano).Una pequeña caja con cuatro marcas de selección aparece–esto es donde su texto aparecerá en la imagen.

marcas esquinas–para modificar el tamaño proporcionalmentre

marcas laterales–para estiraro comprimir objetos



3 En el diálogo Text Style, clickear en el campo Text en la parte inferior para posicionar el curso, luego tipear Pacific Ocean. Presionar Return o Enter para validarlo.El texto aparece en la imagen mientras escribe.

4 En el cuadro de diálogo Text Style, seleccionar los siguientes atributos de texto:Size: 14.0

Color: elegir cualquier color brillante

Font: Helvetica-Bold

Notar que el objeto texto automáticamente se actualiza cuando se cambian los atributos.

5 Clickear en el área oscura oceánica en la parte inferior derecha de la imagen.

6 En el diálogo Text Style, clickear en el campo Text para posicionar el cursor, luego tipear San Diego Bay. Presionar Return o Enter para validarlo.

7 Desde la lista desplegable Angle (deg), seleccionar 315.0.El texto “San Diego Bay” rota 315 grados en sentido horario, por lo que ahora apunta hacia abajo y a la derecha.

8 En el diálogo Tools, clickear el botón Select and Move/Resize Mode .

9 Clickear manteniendo el botón presionado el bloque de texto, y desplazarlo a una posición adecuada dentro del área oscura de la bahía en la parte inferior derecha de la imagen.Ahora se ha aprendido como dibujar y modificar objetos de anotaciones simples tales como líneas, polígonos, y texto. A continuación adicionará objetos de mapa en la página.

Consejo: Los textos dibujados como anotaciones pueden ser configurados para que siempre se impriman en el mismo tamaño de letra (la opción Fixed Text), o aumentar o disminuir la escala con la página cuando esta es impresa (la opción Page Relative).


Capítulo 15 Componiendo mapas 3: Definiendo objetos de mapa

3: Definiendo objetos de mapa

Realizar un zoom a la Extensión de Página para ver página de mapa completa1 En el diálogo Geoposition, clickear el botón Page Extents.

La imagen se reduce a la extensión de la página definida para el algoritmo, y los objetos de anotación son redibujados en su tamaño proporsional. Ahora se puede adicionar objetos de composición en la página.

2 Clickear Close en el diálogo Algorithm Geoposition Extents para cerrarlo.

3 En el diálogo Tools, clickear en el botón Map Rectangle .

Se abren los cuadro de diálogo Map Object Select y Map Object Attributes en el lado derecho de la pantalla.

Estos cuadro de diálogo permiten tomar y liberar objetos de mapa dentro de la página en la ventana imagen, y especificar atributos para los objetos.

Arreglo de los tipos y posiciones de los objetos de mapaAntes de crear un mapa, es una buena idea determinar cuales tipos de objetos de mapa se quieren usar, y sus relativos tamaños y posiciones en la página. En este ejercicio, se creará un mapa simple con los siguientes objetos:

Objetivos Aprender a utilizar las herramientas Map Composition tools de ER Mapper para ubicar y modificar los objetos de mapa tales como barras de escala, grillas de coordenadas, flechas norte, y otras.



Se definirán estos objetos en la página de dos maneras:

• dibujar un cuadro de límite y tomar y liberar el objeto dentro del cuadro; o

• Tomar y liberar el objeto en la página y modificar el cuadro de límite posteriormente

Utilizar el diagrama de arriba como guía para el tamaño y la posición de los cuadros de límite para los objetos de mapa que va a crear en las siguientes secciones.

Adicionar una barra de escala centrada debajo de la imagen1 Ubicar el área por debajo de la imagen en la página, y generar un cuadro

de límite bajo y ancho centrado por debajo (ver el diagrama previo para el tamaño y la posición).Cuando se libera el mouse, el cuadro es seleccionado y las marcas aparecen en las esquinas. Estos cuadros definirán las extensiones del objeto barra de escala en la página. (El cuadro aparece en el color que se eligió tempranamente para la capa vector).

2 En el diálogo Map Object Select, seleccionar Scale Bar desde la lista desplegable Category.Aparece una lista de íconos representando varios tipos de objetos de mapa barra de escala. El nombre del objeto es mostrado en la línea de estado en la parte inferior del diálogo cuando se para sobre él.

3 Ubicarse sobre el ícono llamado Scale_Bar/Tick, tomarlo y desplazarlo hasta el cuadro de límite que se definió en la ventana imagen, y liberarlo.

Image(page contents)

Título

Logo de laCompañía

Barra de escala

Flecha denorte

Grilla

sobre laimagen

Este/Norte



El objeto barra de escala es “tirado” en el cuadro de límite y es dibujado unos pocos segundos después. La extensión del cuadro de límites es ahora indicado por las marcas de selección amarillas. Los atributos por defecto para la barra de escala aparece en el cuadro de diálogo Map Object Attributes.

4 En el diálogo Map Object Attributes, cambiar los siguientes atributos para la barra de escala:Start Scale at Zero: Yes

Number of Divisions: 4 (presionar Enter o Return posteriormente)

Show Scale: No

Left Align Scale Bar: No

Notar que el objeto barra de escala automáticamente se actualiza a medida que se cambian los atributos. Desactivando la alineación izquierda se centra la barra de escala dentro del cuadro.

Adicionar una flecha norte en la parte inferior derecha1 En el diálogo Map Object Select, seleccionar North Arrow desde la lista

desplegable Category.Aparece una lista de íconos representando varios tipos de flechas norte.

2 Tomar la flecha norte (North_Arrow/Compass), y deplazada a la posición justo a la derecha de la barra de escala.El objeto flecha norte cae sobre la página y dibujada unos pocos segundos luego en el tamaño por defecto. Si se desea, hacer la flecha más pequeña tomando la marca inferior derecha para modificar el tamaño del cuadro de límite.

Consejo: Las flechas norte de ER Mapper son “inteligentes” y siempre apuntarán al norte en una imagen rectificada.

Adicionar el logo de una compañía en la parte inferior izquierda1 En el diálogo Map Object Select, seleccionar Logo desde la lista

desplegable Category.Aparece una lista de íconos mostrando algunos ejemplos de logos de compañías.

2 Tomar el ícono del logo de ER Mapper, y desplazarlo hasta estar a la izquierda de la barra de escala.El objeto logo cae sobre la página.



Consejo: Se pueden adicionar los logos propios de las compañías como archivos Postscript y acceder a ellos desde la categoría Logos estándar utilizada aquí.

Adicionar un título principal arriba de la imagen1 Dibujar un cuadro de límite centrado en la parte superior de la ventana

imagen (dejar algo de espacio por debajo, ver el diagrama previo para el tamaño y la posición).

2 En el Map Object Select dialog, seleccionar Title desde la lista desplegable Category.

3 Tomar el ícono llamado Title/Outline, desplazarlo hacia el cuadro de límite que se definió por encima de la imagen.

4 En el diálogo Map Object Attributes, cambiar el siguiente texto y atributos para el título:Title: San Diego Image Map (presionar Enter o Return posteriormente)

Font Color: rojo

El objeto título automáticamente se actualiza a medida que se modifican los atributos.

Definir una grilla Este/Norte sobre la imagen1 En el diálogo Map Object Select, seleccionar Grid desde la lista

desplegable Category.2 Tomar el ícono Grid/EN, desplazarlo sobre la imagen.

El objeto de mapa grilla se dibuja con la posición y atributos por defecto en la página.

3 En el diálogo Map Object Attributes, clickear el botón Fit Grid.ER Mapper modifica el tamaño y la posición de la grilla para ajustarla exactamente a la extensión de la imagen en la página. (Si se desea, se puede modificar el tamaño y posición manualmente).

4 En el diálogo Map Object Attributes, activar la opción Fast Preview.Fast Preview le dice a ER Mapper no actualizar el objeto interactivamente a medida que se cambian los atributos. (Debido a que la grilla es un objeto complejo, primero se deben cambiar todos los atributos deseados, luego actualizarlos todos de una vez para ahorrar tiempo).

5 En el diálogo Map Object Attributes, cambiar los siguientes atributos para la grilla (usar los por defecto para todos los otros):



Grid Style: Full Grid

Grid Spacing X: 2,500 meters (2.5 km)

Grid Spacing Y: 2,500 meters (2.5 km)

Top labels orientation: Horizontal Right

6 En el diálogo Map Object Attributes, desactivar la opción Fast Preview.El objeto de mapa grilla es presentado utilizando los atributos definidos por el usuario.

Ajustar el tamaño o posición de cualquier objetoSi se desea, se puede facilmente modificar el tamaño o posición de cualquier objeo de mapa moviendo o modificando el cuadro de límite que los contiene.

1 En la paleta de diálogo Tools, clickear el botón Select and Move/Resize Mode .

2 Clickear en cualquier objeto de mapa para seleccionarlo (las marcas de selección aparecerán), y desplazar el cuadro de límite para reposicionarlo o cambiar el tamaño desplazando las marcas.

Salvar el archivo composición de anotación/mapa al disco

1 En la paleta de diálogo Tools, clickear el botón Save As .

Se abre el cuadro de diálogo Map Composition Save As.

2 Seleccionar Vector File para la opción Save As y clickear sobre el botón

File Chooser para abrir el diálogo Save Map Composition File.


4 Doble-click en el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el cuadro de texto Save As: , ingresar un nombre utilizando sus

iniciales al principio, seguidas por el texto ‘map_composition.’ Separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son "KG," tipear el nombre:

KG_map_composition

7 Clickear OK para salvar el archivo de anotación al disco.



El archivo de anotación contiene todos los objetos que se definieron, líneas vectoriales, textos y polígonos que se dibujaros sobre la imagen, también como los objetos de composición de mapa, sus atributos, y posición y tamaño en la página.

8 Clickear Close en los diálogos Map Object Attributes, Map Object Select, yTools para cerrarlos.

Salvar el algoritmo para actualizar los cambios1 En el menu principal, clickear el botón Save Algorithm de la barra de

herramientas.2 Cuando pregunte confirmar sobreescribir, clickear OK.

El algoritmo puede ser ahora impreso utilizando el botón Print de la barra de herramientas o seleccionando Print desde el menu File.

Nota: Es importante recordar salvar el algoritmo luego de definir los objetos de mapa. De otra manera el archivo de anotación no será parte del algoritmo cuando se intente imprimir posteriormente.

Características adicionales de la Composición de MapaEl precedente ejemplo simple cubre solamente lo básico de usar la Composición de Mapa de ER Mapper, y a continuación hay algunas características adicionales. Para información completa ver el capítulo sobre crear mapas en la Guía de Usuario ER Mapper.

• Si se desplaza un objeto dentro de un cuadro de límites que ya contiene un objeto, el objeto viejo es reemplazado por el nuevo. Esta es una manera fácil para intentar varias flechas norte, por ejemplo.

• Los objetos que son tomados y liberados para reemplazar un objeto actual automáticamente heredan cualquier atributo común del objeto previo. Por ejemplo, si se tiene una flecha norte roja en un cuadro de límite y luego se lleva una barra de escala, la barra de escala automáticamente hereda el color rojo (debido a que ambos objetos tienen en común el atributo “Color”).

• Se puede automáticamente modificar los atributos por defecto de los objetos de mapa y salvarlos bajo sus propios nombres (usando Save As en el diálogo Map Object Attributes).

• Se puede dibujar otro algoritmo de proceso de imagen que se haya creado como objeto de mapa en la página (usando Category: Algorithm en el diálogo Map Object Select).



• Se pueden plotear objetos desde archivos externos como TIFF, EPS, o Targa (usando Category: Image en el diálogo Map Object Select)

• Se puede importar texto directamente desde archivos de texto ASCII y ploterlo en la página del mapa (usando Category: Text en el diálogo Map Object Select)

Page Relative y objetos de mapa Unit RelativeLos objetos de mapa vectoriales que se definieron en este ejercicio tienen su posición y tamaño especificados relativos a la página, más que a las unidades de mapa (tales como Latitud Longitud). Esto permite crear hojas de mapas estándars con objetos que permanecen en un tamaño y posicion fijos en la página, independientemente de como es escalada la página o al cambiar las extensiones de la imágenes utilizadas en los contenidos de página.

Se puede también especificar la posición de los objetos de mapa en unidades de coordenadas geográficas. La posición de cada objeto está atada a la ubicación geográfica particular y el tamaño de hoja.

Para especificar un objeto de mapa como unidades de mapa relativas, desactivar la opción Page Relative en el cuadro de diálogo Map Object Attribute. Los atributos relativos de la página pueden ser asignados tanto antes o luego de que el objeto es desplazado y liberado sobre la página. Ver para más información la Guía de Usuario ER Mapper.

Imprimiendo el mapaCuando se desea imprimir el algoritmo final del mapa (usando File/Print o el

botón Print ), ER Mapper pregunta por el nombre del algoritmo. Cuando la operación de impresión comienza, ER Mapper automaticamente ubica, procesa y presenta todas las imágenes utilizadas en el algoritmo en una imagen de impresión final. En este caso, el algoritmo de mapa usa cuatro imagenes –una imagen raster Landsat, una imagen raster SPOT, una imagen vectorial de caminos, y una imagen vectorial anotación de mapa (que se ha creado).

ImagenLandsat

ImagenSPOT Pan

Imagen vector

Imagen comp

Algoritmo mapa

Impresora

Archivo (TIFF,Postscript, etc)

o

de caminos

de mapa

de San Diego



Debido a que el algoritmo de mapa esta hecho en varias capas (e imágenes), facilmente puede cambiarse. Por ejemplo, para imprimir la imagen sin la red de caminos, simplemente apagar esa capa en el algoritmo, volver a salvarlo, e imprimirlo.

Cerrar todas las ventanas imágenes y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imágenes usando los controles del sistema

ventanas:• Para Windows, seleccionar Close del menu de control de la ventana.


2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

• Definir los parámetros de Configuración de Página para un algoritmo

• Desplegar datos vectoriales GIS sobre una imagen raster de fondo

• Adicionar una capa Annotation/Map Composition a un algoritmo

• Dibujar objetos anotaciones (lineas, polígonos, etc.) en el mapa

• Ubicar objetos de mapa (grillas, barra de escalas, etc.) en el mapa

• Especificar color y otros atributos para objetos de mapa y anotación




16Capas temáticas

rasterEste capítulo explica como se puede crear una capa raster en ER Mapper para desplegar datos temáticos con colores sólidos o trasparentes con fondo de imágenes. Se aprenderá como usar fórmulas, capas de clasificación, y otras aplicaciones. Se puede usar estos ejemplos simples como la base para desarrollar aplicaciones de modelados espaciales raster mas complejos en ER Mapper.

Capas temáticasEl procesamiento de algoritmos con ER Mapper ayudará a una extracción (o de múltiples imágenes) y desplegar el resultado en color sobre otra imagen utilizada como fondo. Este tipo de despliegues son comunmente utilizados para resaltar áreas encontradas mediantes ciertos criterios en el contexto de la imagen utilizada como fondo para mostrar una vista completa del área. Se puede también definir regiones en scatergramas e iluminar o resaltar esos pixels en color en una imagen.

Los datos para la capa en color puede ser derivados interactivamente de una imagen aislada o de múltiples imágenes cuando se utilizan imágenes virtuales. Por ejemplo, se puede derivar un índice de sensitivdad basado en pendientes y aspectos de una imagen DEM y coberturas/tipos de vegetación de una imagen Landsat, y desplegar el resultado en color sobre una imagen en escala de grises SPOT Pancromática utilizada como fondo. Cualquiera de los parámetros pueden ser luego ajustados para modificar el criterio y desplegar la imagen actualizada.


Capítulo 16 Capas temáticas raster Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios le darán práctica en la utilización de Clasificación y otros tipos de capas raster para desplegar capas de color de datos temáticos. Los datos temáticos pueden ser extraídos de una o más imágenes raster utilizando fórmulas, filtros, y otros medios.

.

• Desplegar datos temáticos raster en colores sólidos sobre imágenes.

• Desplegar datos temáticos raster en colores trasparentes sobre imágenes

• Utilizar fórmulas para definir criterios para desplegar capas temáticas superpuestas

• Definir una región de valores de datos en un scatergrama e iluminarla en la imagen.

• Desplegar los tres tipos de clases en tres superficies.

1: Capas de umbral simples (“ threshold ”)

Desplegar un algoritmo Landsat TM RGB 1 En la barra de herramientas Standard, clickear el botón Open Algorithm

into Image Window .

Aparecerán una ventana imagen y la caja de diálogo Open Algorithm.


3 Doble click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.

Que se apren-erá...

Luego de completar estos ejercicios, se aprenderá a realizar las siguientes tareas con ER Mapper:

Antes de. comenzar...

Antes del comienzo de estos ejercicios, asegurarse que todas las ventanas de imagen de ER Mapper han sido cerradas. Sólo el menú principal de ER Mapper debe estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender como agregar una Clasificación en un algoritmo para desplegar una característica definida por un umbral en una banda de una imagen, o dato derivado de multiples bandas como relación de bandas. En este caso, se derivará información temática sobre áreas con agua y vegetación en una imagen Landsat TM y se iluminará como capas de color.


Capítulo 16 Capas temáticas raster 1: Capas de umbral simples (“ threshold ”)

4 En el directorio llamado ‘Landsat_TM,’ cargar el algoritmo llamado ‘RGB_321.alg.’Este algoritmo despliega una composición en color compuesto RGB de las bandas 3, 2 y1 de una imagen Landsat TM cubriendo una porción de California, area metropolitana de San Diego. Las áreas oscuras en la parte baja son océano.

5 Clickear el el botón View Algorithm for Image Window para abrir la ventana Algorithm.

Agregar una capa Classification y cargar la imagen Landsat.1 En la ventana Algorithm, seleccionar Classification del menú Edit/Add

Raster Layer.Es adicionada una capa Clasificación a la lista de capas

2 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo del proceso para la nueva capa para abrir el diálogo selector de directorios.


4 En el directorio llamado ‘Shared_Data’, cargar la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers’.Esta es la misma imagen cargada en las capas del algoritmo RGB. Se utilizará una fórmula para definir el umbral en una banda de la imagen, y desplegar los resultados como una capa colorida.

5 Apagar la capa “Classification” haciendo click el botón derecho del mouse sobre ella, y seleccionando Turn Off.La clasificación activa cubre la imagen con una capa toda blanca. Apagarla por el momento para hacer visible la imagen.

Determine los valores de umbral para las áreas de océanoLuego se utilizará la extracción de un perfil transversal para determinar los valores umbrales entre área de tierra y océano en la imagen, utilizando los datos de la banda 5 del Landsat. Se utilizará esta información para iluminar las áreas de océano en color utilizando capas de clasifiación.

1 Del menú View, seleccionar Traverse....Se abrirán los diálogos New Map Composition y Traverse.

2 En el díalogo New Map Composition, asegúrarse que la opción Vector File está seleccionada, luego clickear OK.



Aparecerá un mensaje de advertencia de ER Mapper y la paleta de herramientas Tools de anotaciones . Se utilizarán las herramientas vector de anotación para dibujar líneas de perfiles en la imagen.

3 Clickear Close en el mensaje de advertencia para cerrarlo. (cuando se utilicen herramientas de anotación para otros propósitos, el modo Fixed Page asignado por defecto no es recomendado, pero está bien para este ejercicio.)

4 En el diálogo Tools, clickear el botón Annotation: Poly Line .

5 Como se muestra en el diagrama siguiente, defina un perfil con una línea comenzando desde el área oscura del océano en la parte baja y extendiento a través del área de tierra por encima. (Click una vez en el punto de inicio, otra en el punto final, luego doble-click para terminar la definición de la línea).

Una línea de perfil para la banda 1 aparece dentro de la caja de diálogo ER Mapper Traverse.

6 En el díalogo ER Mapper Traverse, clickear el botón Bands: .

7 En el díalogo Traverse Band Selection, presionar el botón Ctrl del teclado, luego clickear en B5:1.65_um en la lista para seleccionarla.

8 Clickear OK en el diálogoTraverse Band Selection.



Un perfil simple para la banda 5 aparece. Observar que el valor en banda 5 muestra menos que 20 en todas las áreas de oceano, y salta por encima de 20 en áreas de tierra. La banda 5 del TM captura infrarrojo reflectivo medio, que es típicamente muy bajo en área de agua debido a la alta absorción de la luz infrarroja. Se utilizará este valor de 20 como umbral en su fórmula para iluminar áreas de océano.

Consejo: Se puede utilizar también la función Cell Values Profile del menú View para determinar este umbral

9 Clickear Close en el diálog ER Mapper Traverse para cerrarlo, luego clickear Close en el diálogo Tools para lo mismo

10 Cuando es pregunado si salva la anotación corriente, clickear No.

Definir una fórmula para separar agua de tierra. 1 Enciender la capa Classification haciendo click el botón derecho y

seleccionando la opción Turn On.2 Con la capa de Classification seleccionada, clickear el botón Edit Formula

en el diagrama de flujo del proceso para abrir el diálogo Formula.

3 En la ventana fórmula Generic, editar la fórmula con el texto que sigue:if input1 < 20 then 1 else null

Esta fórumla le dice a ER Mapper “si los valores de la imagen en la banda seleccionada son menores que 20, entonces torne el valor a 1, el resto tórnelo a nulo.” Los pixels con valores menores que 20 son considerados agua, y 20 o superior son considerados tierra.

4 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.5 En la ventana Relations, seleccione B5:1.65_um de la lista INPUT1.

La fórmula de umbral ahora se refiere a la banda 5 de la imagen Landsat.


Elejir el color y nombre del “overlay”y despliegue la imagen1 En el diagrama de flujo del proceso, clickear el botón Edit Layer Color

.

2 Elejir el color azul, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.


Capítulo 16 Capas temáticas raster 2: Capas de color trasparentes

3 En el campo de texto de descripción de la capa Classification (sobre la parte izquierda), escriba la descripción áreas de agua y presione Enter o Return.Las áreas de océano en la imagen son iluminadas con una máscara azul (áreas donde los valores de la banda 5 encuentra el criterio de ser menores que 20) Otras áreas que no siguen este criterio son asignadas a valores nulos en la fórmula, entonces el color compuesto de la imagen creada en las capas RGB son trasparentes a traveés de la máscara azul en esas áreas.

Nota: Se puede agregar capas adicionales de clasificación para desplegar en otros colores siguiendo otros criterios. Las capas de clasificación de arriba de la lista tendrán prioridad en el despliegue sobre otras clasificaciones por debajo. Por ejemplo, si dos capas clasificación tiene zonas de superposición, el color de la capa de arriba cubre el color de la capa de abajo donde las dos superponen. El color de la capa de abajo sólo es visible donde no hay superposición (las capas de clasificación siempre cubre otros tipos de capas raster, observando su posición relativa respecto de esas capas)

2: Capas de color trasparentes

El concepto aquí es muy similar a la utilización de capas Classification, pero el superpuesto de color puede ser transparente en vez de opaco. Esta técnica esta basada en el concepto de colordraping (cubierto en otro capítulo) excepto que se esté sólo mostrando colores en áreas para encontrar un criterio de aplicación.

Despliegue un algoritmo SPOT Pancromática en escala de Grises, en una nueva (segunda) superficie

1 Clickear el botón derecho en la primer superficie.Aparece un atajo (short-cut) al menú.

2 En el Short-cut menu seleccionar la opción Turn Off (apagar) y apagar la primer superficie.

3 En la ventana principal, seleccionar Open into New Surface del menú File.

Objetivos Aprender a utilizar las capas Intensity con capas Red, Green, Blue, o Pseudocolor para crear superposiciones de color trasparentes que llevará a mostrar los rasgos ordenados a través del color (por oposición a las capas de color sólido utilizadas antes.



4 Se abre el diálogo Open into New Surface.5 Del menú Directories menu, seleccionar la ruta que termina con el texto

\examples.6 Doble click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.7 En el directorio llamado ‘SPOT_Panchromatic,’ cargue el algoritmo llamado

‘Greyscale.alg.’Este algoritmo despliega una imagen SPOT Pacromática de alta resolución del área de la bahía de San Diego en escala de grises.

Realce de Contraste de la imagen SPOT Pan 1 En la ventana Algorithm, clickear el botón de post-fórmula Edit Transform

Limits .

2 En el diálogo Transform, clickear el botón Gaussian Equalize .

ER Mapper aplica un realce de ecualización Gaussiana a la imagen, entonces aparece mas detalle en áreas oscuras y la imagen aparece en general mas brillante.


Cambiar la capa Pseudocolor a Intensity1 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa Pseudo Layer.

Aparece un menú reducido (short-cut)

2 Sobre el menu reducido seleccione Intensity La capa Pseudocolor cambia a capa Intensidad. se utilizará esta capa para crear una imagen de fondo en escala de grises para sus transparencias coloridas (“overlays”).

La imagen no cambia por desplegar los datos en la capa Intensity por si misma, luce exactamente igual que desplegada en Pseudocolor con una LUT de escala de grises.

Cambiar el Color Mode a Red Green Blue1 Clickear en la solapa Surface

Aparece la configuración de una segunda superficie

2 De la lista Color Mode, seleccionar Red Green Blue.Se estará adicionando una nueva capa Green, pero se necesitará utilizar el modo de color Red Green Blue para activarla (dado que las capas Green no son válidas en modo de color Pseudocolor)



Agregar una capa Green y cargar la misma imagen Landsat1 Sobre la ventana Algorithm, seleccionar Green del menú Edit/Add

Raster Layer.Una capa Green es agregada a la lista de capas

2 Clickear la solapa Layer sobre la ventana AlgorithmEl diagrama de flujo del proceso de la capa aparece

3 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo para la nueva capa abrir el diálogo de selección de archivo.

4 Del menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples

5 En el directorio llamado ‘Shared_Data’, cargar la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers.’

6 En el campo de texto de descripción de la capa Green layer’s, escribir el siguiente texto: green vegetation y presione Enter or Return.

Definir una fórmula para resaltar la vegetación verde

1 Con la capa Green seleccionada , clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso para abrir el diálogo Formula .

2 Del menú Ratios, seleccione Landsat TM NDVI.ER Mapper carga el índice de vegetacón normalizado diferencial (NDVI) con su fórumla para datos Landsat TM en la ventana Generic formula.

3 En la ventana Generic formula, edite el texto de la fórmula para leer:if (i1 - i2)/(i1 + i2) > threshold then 1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si los valores de los datos generados por el NDVI son mayores que la variable llamada ´threshold,´ entonces ponga el valor en 1, el resto a nulo”. Ud. puede ahora fijar el valor para ser usado como variable ´threshold´ (umbral).

4 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula .5 Sobre la ventana Relations, clickear el botón Variables.

El valor corrientemente asignado a la variable llamada ‘threshold’ (umbral), que es cero, es desplegado en la ventana Relations.

6 Editar el valor en el campo de texto ‘threshold’ para leer: 0.4 y presionar Return or Enter.


Capítulo 16 Capas temáticas raster 3: Capas superpuestas de pendientes y aspectos

Desplegar la imagen con la capa trasparente superpuesta Las áreas con los valores de NDVI excedentes de 0.4 son iluminadas en un color verde trasparente. Area con valores DNVI altos son generalmente parques, campos de golf, u otras áreas con césped irrigados u otra vegetación vigorosa.

Note los rasgos superficiales mostrados a través de las áreas coloreadas, pero Ud. todavía puede ver la estructura subyacente. Este tipo de técnica de despliegue puede ser útil para resalta rasgos en color y todavía poder analizar áreas de interés por debajo de ellas. Esto es a veces menos distrayente o de mejor resultado visual para identificar rasgos utilizando colores trasparentes que usando colores opacos (sólidos).

Consejo: Cuando se utiliza esta técnica, rasgos oscuros subyacentes de las áreas coloridas pueden no ser visibles como rasgos brillantes. Se puede querer ajustar la trasformada capa Intensity para incrementar el brillo y la visibilidad de estos rasgos.

Reducir el umbral de la variable del NDVI en la fórmula1 En el diálogo Formula Editor, editar el valor ‘threshold’ en su campo de

texto para leer: 0.3 y presionar Return or Enter.Las áreas con valoress de NDVI excedentes de 0.3 son iluminadas ahora, entonces mas área marginales y áreas con vegetación menos vigorosa o de malezas son también desplegadas en verde. Si bien este ejemplo es simple, dá una idea de cómo utilizando variables puede ser utilizado interactivamente y probar y desarrollar modelizaciones espaciales raster.

2 Pruebe otros valores de umbral entre cero y 0.5 si lo desea.3 Clickear Close en el diálogo Formula Editor para cerrarlo.

3: Capas superpuestas de pendientes y aspectos

Cargar una imagen DTM dentro de una nueva (tercera) superficie1 Clickear el botón derecho del mouse en la segunda superficie.

Aparece el menú short-cut.

Objetivos Aprender como crear capas superpuestas que realcen rangos específicos de pendientes y aspectos en un modelo digital del terreno (DTM). También aprender a utilizar filtros para generar imágenes de pendientes y aspectos.



2 Sobre el menú Short-cut seleccionar la opción Turn Off y apagar la segunda superficie

3 En la ventana Algorithm, clickear sobre el botón Add New Surface y agregar una nueva superficie.

4 Clickear sobre el signo + de la nueva superficie.5 Aparece una superficie Pseudo Layer inactiva. 6 Clickear en el Pseudo Layer inactivo.

7 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo del proceso para la nueva capa para abrir el diálogo selector de archivos.

8 Del menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples

9 En el directorio ‘Shared_Data’ doble click sobre el archivo llamado ‘Digital_Terrain_Model.ers’ y cargar la imagen DTM en la capa Pseudo Layer.ER Mapper despliega la imagen DTM de San Diego.

Crear una imagen colordrape 1 Duplicar la capa Pseudo Layer de la imagen ‘Digital_Terrain_Model.ers’

haciendo click en el botón Duplicate de la ventana Algorithm.

2 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa Pseudo Layer duplicada.

3 Aparece el menú short-cut.4 Seleccione Intensity en el menú short-cut para cambiar el Pseudo Layer a

Intensity.El layer Pseudocolor cambia a layer Intensity. Se utilizará este layer para crear la imagen colordrape.

5 Iluminar el layer Intensity.

6 En la ventana Algorithm, clickear el botón Edit Realtime Sunshade en el diagrama de flujo.



Se abre la caja de diálogo Edit Sun Angle para permitir especificar los efectos de sombreado del relieve en la capa Intensity.

7 Encender la opción Do sun-shading.ER Mapper despliega la imagen colordrape ‘Digital_Terrain_Model.ers’ del DTM de San Diego.

La iluminación solar Sun Angle sombreada esta ahora activa en la capa Intensity,

y el botón Edit Realtime Sunshade en el diagrama de flujo del proceso lo indica así.

Agregar una capa Classification y cargar la imagen DTM 1 En la ventana Algorithm, selecionar Classification del menú Edit/Add

Raster Layer.Una capa Classification esa agregada a la lista de capas.

2 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo para la nueva capa para abrir el diálogo selector de archivos.

3 Del menú Directories, seleccione la ruta que termina con el texto \examples.

4 En el directorio llamado ‘Shared_data’, cargar la imagen llamada ‘Digital_Terrain_Model.ers’ haciendo click en el botón OK this layer only sobre el menú del diálogo selector de archivos Raster Dataset.

clickear para encender o apagar el sobreado

arrastrar el íconopara cambiar azimuth y

escribir en valoreso clickear flechitaspara incrementar

diagrama mostrandoposición del solrelativa al horizonte(circulo externo) onadir (centro)

elevación solar



Esta es la misma imagen cargada en las capas Pseudocolor e Intensity del algoritmo. Luego se cargará un filtro para calcular las pendientes a partir del DTM de San Diego, y entonces se utilizará una fórmula para desplegar un rango específico de pendientes como un overlay de color.

Cargar un filtro para calcular las pendientes en grados 1 Con la capa Classification seleccionada, clickear en el botón pre-fórmula

Edit Filter (Kernel) en el diagrama de flujo . (El botón pre-formula filter está a la izquierda del botón Formula.)

2 Del menú File (en el diálogo Filter), seleccionar Load.... Aparece el diálogo selector de archivos Load filter .

3 Del menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \kernel.4 Doble-click en el directorio ‘filters_DEM’ para abrirlo.5 Doble-click en el filtro filter ’slope_degrees.ker’ para cargarlo.

El seteo de los filtros son desplegados en la caja de diálogo. Como se ha indicado, este filtro 3 x 3 está escrito en lenguaje C, no utilizando un arreglo de convolución pesado.

Slope (pendiente) es una medida del escalonamiento del terreno, o del cambio de la componente vertical en los datos DTM. Este filtro de pendiente genera valores en grados desde el horizontal, entonces, el rango de valores va de 0 (terreno llano) a 90 grados (terreno vertical). (ER Mapper también provee un filtro para calcular las pendientes en porcentaje.)

6 Clickear Close en el diálogo Filter para cerrarlo.Desde que el cálculo de pendientes es generado con un filtro pre-fórmula, se puede ahora utilizar una fórmula para aislar un rango específico de pendientes para su overlay temático.

Entrar una fórmula para mostrar pendientes mayores que 30 grados

1 Clickear el botón Open Formula editor (abre el diálogo Formula ).

2 En la ventana Generic formula, editar la fórmula para leer:if i1 > slope then 1 else null

(si input1 es mayor que la pendiente, entonces 1, resto nulo).

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si los valores calculados por el filtro de pendientes son mayores que la variable llamada ´slope´, entonces ponga el valor en 1, el resto póngalo en nulo.”



3 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.4 Sobre la ventana Relations, clickear el botón Variables.5 Editar el valor en el capo de ‘slope’ para leer 30 y presionar Return o

Enter.6 Clickear Close en el díalogo Formula Editor para cerrarlo.

Especificar una capa de color y nombre, y desplegar la imagen. 1 En el diagrama de flujo del proceso, clickear el botón Edit Layer Color

.

2 Elegir el color amarillo, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.

3 En el campo de texto de descripción de la capa Classification (en el costado izquierdo),tipear la descripción: slopes > 30 degrees y presionar Enter or Return.Los alrededores de las áreas de San Diego con Pendientes mayores que 30 grados serán iluminadas en amarillo. (Este son las áreas escalonadas del terreno tales como escarpas.) Note que esta imagen tiene 15 m. de resolución, entonces la estimación de la pendiente está generalizada.

4 Si se desea, se puede probar valores diferentes entre 0 y 90 para su variable ‘slope’ en la fórmula, para iluminar diferentes rangos de pendientes.

Agregar una capa Clasificación para mostrar laderas mirando al Sur1 Con la capa Clasificación seleccionada, clickear el botón Duplicate en la

ventana Algorithm.Una copia de la primera capa Classification es agregada a la lista de capas.

2 Clickear el botón Edit Layer Color , elegir un color rojo, luego clickear OK para cerrar el selector de color.

3 Cambiar el texto de descripción de la capa para leer SE-SW aspects.

Cargar un filtro para calcular aspectos1 Con la capa Classification seleccionada, clickear el botón pre-fórmula Edit

Filter (Kernel) en el costado izquierdo del diagrama de flujo del proceso.

2 Del menú File (en el diálogo Filter), seleccionar Load... (Cargar...).



Aparece el diálogo Load filter para seleccionar el filtro.

3 Del menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \kernel.4 Doble-click en el directorio ‘filters_DEM’ para abrirlo.5 Doble-click en el filtro ’aspect.ker’ para cargarlo.

El seteo del filtro es desplegado en el campo de la caja de diálogo. Como se indicó, este filtro 3 x 3 está también escrito en lenguaje C.

Aspect es una medida de brújula de la dirección hacia la cual miran las laderas. Este filto de aspectos genera valores en grados en sentido horario partiendo del Norte, entonces los rangos de valores van de 0 a 360 grados. (un valor de 361 grados es también generado por una superficie plana sin aspecto). Las pendientes mirando al Este tienen un aspecto de 90 grados, al Sur de 180 grados, y al Oeste de 270 grados. (Aspect es similar al término azimuth pero refiere directamente a la orientación de las pendientes.)

6 Clickear Close en el diálogo Filter para cerrarlo.

Entrar una fórmula para mostrar las pendientes de cara al sur-este al sur-oeste

1 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de flujo para abrir el diálgo Formula.

2 En la ventana Generic formula, edite el texto de la fórmula para leer: if i1 > aspect1 and i1 < aspect2 then 1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si los valores calculados por el filtro aspecto son mayores que la variable llamada ‘aspect1’ y menores que la variable llamada ‘aspect2,’ entonces ponga el valor en 1, luego ponga el resto nulo.”

3 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.4 Sobre la ventana Relations, clickear Variables.5 Editar el valor en el campo de texto ‘aspect1’ para leer 135 y presionar

Return or Enter, y editar luego el valor ‘aspect2’ para leer 225 y presionar Return or Enter.Estos valores 135 y 225 corresponden al sureste y suroeste en la escala de aspectos de 0 a360, entonces la fórmula despliega las pendientes que encuadra entre esas dos direcciones de brújula.


Capítulo 16 Capas temáticas raster 4: Desplegar algoritmos en varias superficies y aplicando

6 Clickear Close en el diálogo Formula Editor para cerrarlo.7 Apagar la otra capa Classification que despliega pendientes.

El algoritmo ahora incluye su capa en Color de aspectos.

Los alrededores de San Diego con pendientes entre sureste y suroeste son iluminadas en rojo. Como se puede ver, este tipo de capas y fórmulas provee herramientas poderosas y flexibles para aplicaciones en modelado espacial.

8 Si lo desea, puede probar diferentes valores de umbrales entre 0 y360 para la variable ‘aspect’ en la fórmula para iluminar diferentes rangos de aspecto.

4: Desplegar algoritmos en varias superficies y aplicando transparencia

1 Clickear el botón derecho del mouse sobre la primer superficie Aparece el menú reducido (short-cut menu)

2 Sobre el short-cut menú seleccionar la opción Turn On para encender la primer superficie.

3 Clickear el botón derecho del mouse sobre la segunda superficieAparece el menú reducido (short-cut menu)

4 Sobre el short-cut menú seleccione la opción Turn On sobre la segunda superficie.

5 Clickear el botón derecho del mouse sobre la tercer superficieAparece el menú reducido

6 Sobre el short-cut menú seleccionar la opción Turn On sobre la tercer superficie..

Objetivo Aprender a utilizar la opción transparencia y aplicarla en diferentes superficies

0

90

180

270

225(SW)

135(SE)


Capítulo 16 Capas temáticas raster 5: Superposición de regiones en los gráficos de dispersión

Nota: Las tres superficies están encendidas.

7 Seleccionar la primer superficie y hacer click en su solapaAparece el seteo de la primer superficie

8 Ajustar la transparencia al 50% para la primer superficieLa imagen en la primer superficie con 50% de transparencia es desplegada sobre la imagen de la segunda superficie. Ajusta la opción Transparency(%) y observar como afecta la transparencia entre la primer y segunda superficie.

5: Superposición de regiones en los gráficos de dispersión

Abrir un algoritmo Landsat TM RGB

1 Clickear en el botón Open Algorithm into Image Window de la barra de herramientas.


3 En el directorio llamado ‘Data_Types’/ ‘Landsat_TM’, cargar el algoritmo llamado ‘RGB_321.alg.’Este algoritmo despliega las bandas 3, 2 y1 de una imagen del satélite Landsat TM del área de San Diego como una imagen en color compuesto.

Visualizar el escatergrama de los datos de imagen1 Del menú View, seleccionar Scattergrams....

Se abren los diálogos Scattergram y New Map Composition .

(Si el modo del algoritmo page setup está como‘fixed page,’ Ud. deberá observar un tercer diálogo advirtiendo (warning) que la anotación será hecho en ese modo. Si es así, click Close para cerrarlo.

Objetivos Aprender a definir una región (cluster) de valores de datos en un scatergrama (histograma de bandas espectrales) para iluminar esos pixels en una capa de color sobre su correspodiente ventana de imagen .



2 Clickear Cancel sobre el diálogo New Map Composition para cerrarlo (no lo necesitará para este ejercicio).El diálogo Scattergram automaticamente se refiere a la imagen activa en la ventana activa (‘Landsat_TM_year_1985’). Por defecto, los valores de la banda 1 son mostrados en el eje X , y la banda 2 en el eje Y.

Revisar las bandas y límites del escatergrama1 En el diálogo Scattergram, clickear el botón Setup....

Se abre el diálogo Scattergram Setup.

2 De la lista Y Axis , seleccionar B5:1.65_um.3 Clickear el botón Limits to Actual y poner el eje X eY límites a los actuales

límites de los rangos de las bandas 1 y 5.El escatergrama es redesplegado para completar la ventana. Las bandas 1 y 5 del TM no están fuertemente correlacionadas, como se indica por la expandida dispersión de los puntos.

Dibujar un cuadro-región en el escatergrama para iluminar el océanoNotar que el escatergrama muestra un denso agrupamiento de valores cercano al origen de los ejes en el rincon inferior-izquierdo, esto representa las áreas de océano de la imagen. Las áreas de océano tienen típicamente bajos valores de reflectancia respecto de la áreas de tierra, y allí hay un agrupamiento (cluster) denso porque esta imagen contiene significantes áreas de océano.

1 En el diálogo Scattergram, apuntar sobre el cluster denso y arrastrar para definir una prequeña caja alrededor de él.

arrastre un cuadro sobre el cluster denso



Cuando se deje el mouse, ER Mapper corre el algoritmo nuevamente y entonces dibuja un color sólido sobre los pixels de la ventana de imagen cuyos valores caen dentro de los límites definidos en el cuadro del escatergrama. Por defecto el overlay es desplegado en rojo.

Observar también en la ventana Algorithm que ER Mapper ha agregado una capa Classification al algoritmo, llamado ‘Scatter region.’ Fué agregado automaticamente y entrada la fórmula para definir los límites especificados en el cuadro dibujado.

Retocar el cuadro-región del escatergramaNotar que el pequeño cuadro en el diálogo Scattergram está seleccionado (tiene “handles” en sus cuatro esquinas). Se puede mover o redimensionar el cuadro utilizando el mouse.

1 En el diálogo Scattergram Setup, encender la opción Defer Display. Esto le dice a ER Mapper que demore la actualización del scattergram hasta que se hayan finalizado los cambios de las opciones deseadas (mover o redimensionar el cuadro en este caso).

2 En el diálogo Scattergram, redimensionar el cuadro-región arrastrando un ´handle´, o mover el cuadro clickeando adentro y arrastrándolo hasta una nueva ubicación.

3 Luego de revisar la caja, clickear el botón Display en el diálogo Scattergram Setup. ER Mapper redibuja el cuadro y actualiza el overlay de color sobre la imagen para reflejar estos nuevos pixels que caen dentro de los límites dibujados.

4 Cambiar la ubicación del cuadro o su tamaño para iluminar otros clusters o pixels del escatergrama, luego clickear Display para iluminarlos dentro de la ventana imagen.

Borrar la región del escatergrama1 Con el cuadro seleccionado , clickear Delete Region en el diálogo

Scattergram Setup.ER Mapper borra esta región del scattergram, y borra la capa Classification del algoritmo.

Cerrar los diálogos del scattergram1 Apagar la opción Defer Display.



2 Clickear Close sobre Scattergram Setup para cerrarlo, luego clickear Close para cerra el diálogo Scattergram.

3 Cuando se le pregunta sobre borrrar la capa escatergrama del algoritmo actual, clickear Yes.

Cerrar todas las ventanas de imagen y diálogos 1 Cerrar todas las ventanas de imagen utilizando los controles del sistema :• Para Windows, seleccionar Close de la ventana de menu de control.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccione Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Sólo el menú principal de ER Mapper debería estár abierto en la pantalla.

• Desplegar datos raster temáticos en colores sólidos sobre imágenes

• Desplegar datos raster temáticos en colores transparentes sobre imágenes

• Utilizar fórmulas para definir criterios de despliegue de overlays temáticos en color

• Desplegar algoritmos multi-superficies y aplicar transparencias en capas superiores

• Definir una región de valores sobre un scattergram e iluminarlos sobre la imagen


Luego de completar estos ejercicios, se debe saber como realizar las siguientes tareas con ER Mapper:




17Creando mosaicos

imagenEste capítulo explica como crear algoritmos para desplegar y procesar dos o más datasets de imágenes separadas como mosaicos. Se aprenderá como ER Mapper aproxima el concepto de mosaico y como construir un algoritmo de mosaico imagen.

ER Mapper 6.0 cuenta con el Image Display and Mosaicing Wizard y el Color Balancing Wizard for Airphotos los cuales simplifican el mosaicado de imágenes para una gran extensión. Los ejercicios en etse capítulo muestran como mosaicar y balancear imágenes manualmente y por medio de asistentes. Los ejercicios manuales son incluidos para dar un conocimiento básico y pueden ser salteados.

Acerca de crear mosaicos En el contexto de percepción remota, un mosaico es un ensamble de dos o más imágenes adyacentes o con superposición para crear una representación continua del área cubierta por imágenes. Se puede, por ejemplo, crear un mosaico de varias escenas satelitales con superposición o fotos aéreas para cubrir una gran área geográfica. El proceso de crear mosaicos imagen es muy simple en ER Mapper una vez que las imágenes están rectificadas en la mismas coordenadas espaciales. Cualquier número de imágenes co-registradas usadas en el mismo algoritmo de procesamiento son automáticamente desplegadas en sus posiciones geográficas correctas relativas para cada una.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen Acerca de crear mosaicos

Requerimientos de imagen para crear mosaicosPara crear un mosaico en ER Mapper, cada una de las imágenes debe tener las siguientes cosas en común:

• deben estar registradas con el mismo datum geográficos

• deben estar registradas con la misma proyección de mapa

• deben estar rotadas la misma cantidad con respecto al norte (si es usada la rotación).

Más tarde se aprenderá como rectificar imágenes a datums y proyecciones de mapa.

Ventajas del mosaico ER Mapper Aparte de tener un datum común y proyección de mapa, se pueden crear mosaicos que contienen muchos tipos diferentes de datos. Un mosaico imagen puede ser construido con datasets que tengan:

• diferentes números de bandas (por ejemplo, siete para la Landsat TM versus tres para la SPOT XS)

• diferentes formatos de datos (por ejemplo, formato byte versus formato de punto flotante)

• diferente resolución o tamaño de celda (por ejemplo, 30 metros versus 10 metros).

Prioridad de despliegue de imagenCambiando el orden de las capas de algoritmo conteniendo los diferentes datasets, se puede controlar la prioridad del despliegue de dataset (qué imagen aparece en la parte superior de las otras en el evento de superposición). Imágenes cargadas en la parte más superior de cualquier tipo siempre aparecen por encima de cualquier otra imagen que están en las capas por debajo donde la superposición ocurre entre ellas.

Imágenes cargadas en las capas inferiores de cualquier tipo siempre tienen la prioridad de despliegue inferior y solamente serán visible en áreas donde no hay superposición de datasets en capas por encima de ellas. Por ejemplo, si se está mosaicando una imagen con alta resolución con una de baja resolución, se puede desplegar la extensión completa de la imagen de alta resolución poniendo su capa(s) en la parte superior de la lista de capas en el algortimo.

Nota: La prioridad de capa solamente se aplica a las capas raster; las capas vectoriales siempre aparecen en la parte superior de las capas raster sin importar su posición en la lista de capas del algoritmo.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios muestran como crear algoritmos de mosaico imagen en escala de grises y en RGB, y como usar el ajuste de histograma y el atenuamiento para realizar el contraste de balance de imagen y la mezcla de las lineas de sutura.

• Crear un mosaico imagen contruyendo un algoritmo conteniendo dos o mas conjuntos de capas del mismo tipo

• Especificar diferentes procesamientos para cada imagen en el mosaico

• Especificar la prioridad de imagen en el mosaico (cuales imágenes aparecen por encima de las otras en el evento de superposición)

• Usar el ajuste de histograma y el atenuamiento para minimizar la zona de sutura del mosaico

1: Creando un mosaico imagen en escala de grises

Nota: Las imágenes ejemplo utilizadas en los siguientes ejercicios fueron previamente rectificadas a la misma proyección de mapa, por lo que pueden ser desplagadas juntas en un mosaico.

Seleccionar archivos para desplegar y mosaicar1 En la barra de herramientas Common Functions, clickear el botón the

Image Display and Mosaicing Wizard .

La página Select files to display and mosaic del Despliegue de Imagen y Asistente de Mosaicado se abren



Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, estar seguro que todas las ventanas imagen de ER Mapper están cerradas. Solamente el menu principal debería estar abierto en pantalla.

Objetivos Aprender como deplegar varias imágenes superpuestas en diferentes Pseudolayers para crear un mosaico imagen, y aprender a especificar la prioridad de imagen en las áreas de superposición.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 1: Creando un mosaico imagen en escala de grises

2 Clickear en el botón Load Image .

Se abre el diálogo Select File.

3 Desdeel menu Directories (en el diálogo Select File), seleccionar la ruta \examples.

4 Doble_click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.5 Doble_click en el directorio ‘Airphoto’.6 Abrir el directorio ‘3_Balancing’.7 Doble-click en el dataset de imagen ‘ADAR_Del_Mar_1.ers’ para

seleccionarla.Este dataset es una imagen de alta resolución que cubre una porción de Del Mar, California cerca a San Diego. Este dataset es una imagen multiesplectral adquirida por un sistema ADAR 5000 montado sobre un avión. Los valores de datos representan reflectancia de la luz en tres diferentas longitudes de ondas (similar a una imagen satelital multiespectral).

8 Seleccionar las siguientes opciones en la página del asistente:

Display image in 2D La imagen será desplegada en modo 2D.

Manually set display methodPermite configurar cómo será desplegada la imagen. Si no se selecciona esta opción, el asistente la configurará el método de despliegue.

Mosaic all files of this typeEl asistente buscará por archivos del mismo tipo y automáticamente los mosaicará.



Manually set mosaic methodPermite configurar como las imágenes serán mosaicadas. Si no se selcciona esta opción, el asistente configurará el mosaicado

9 Clickear en el botón Next> para ir a la siguiente página del asistente.

Seleccionar tipos de Archivos para el mosaicoEsta página permite especificar las características y ubicación de las archivos de imágenes que el asistente deba buscar para mosaicar con la imagen ya seleccionada.

1 Seleccionar la opción Manually set mosaic properties. No seleccionar las otras opciones de la página.

Todas las imágenes a ser mosaicadas tienen el mismo tamaño de celdas, tipos de datos y número de bandas. También están en el mismo directorio.


Seleccionar propiedades de mosaicoEsta página permite especificar las propiedades de la imagen mosaicada.

1 Seleccionar la opción Feather blend mosaic between images. No seleccionar las otras dos opciones.



Para simplificar el ejercicio, no se definirán ni usarán regiones de unión.


Seleccionar el método de despliegueEsta página permite especificar como se quiere desplegar la imagen mosaicada.

1 Seleccionar la opción de despliegue Greyscale y las propiedades Manually select display method.

2 Clickear en el botón Next> para ir a la siguiente página de asistente.

Seleccionar despliegue de bandaEsta página permite seleccionar la banda de la imagen a desplegar en escala de grises.

1 Seleccionar banda B1 del menu desplegable.

2 Clickear en el botón Next> para ir a la siguiente página de asistente.

Mosaico y despliegue de imágenesEl asistente explora el directorio actual y mosaiquea y despliega las siguientes imágenes:

• ADAR_Del_Mar_1.ers



1 Por el momento, dejar la página abierta Image wizard has finished.



2 Desplazar el borde inferior de la ventana imagen hacia abajo aproximadamente un 50%.

3 Clickear el botón derecho del mouse en la ventana imagen, seleccionar Quick Zoom, luego Zoom to All Datasets.ER Mapper reduce las imágenes para mostrar la extensión completa de las tres imágenes ADAR.

Debido a que esta imagen mosaico es más alta que ancha, incrementar el ancho de la imagen crearía una gran área sin relleno en el lado derecho. Esto es un ejemplo de moldear la ventana al mejor ajuste de un despliegue de imagen particular.

4 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window .

Se abre el cuadro de diálogo Algorithm.

Ahora se tiene un algoritmo de despliega la banda 1 de cada dataset como un mosaico imagen en escala de grises.

5 Si es necesario, usar los botones Move Up y Move Down para ordenar las capas de manera que estén como lo mostrado en el diagrama de arriba.

Prender y apagar la imagen central 1 Clickear el botón derecho del mouse en la capa del medio ‘Pseudo Layer’ y

seleccionar Turn Off.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 2: Creando un mosaico imagen RGB

Solamente se despliegan las imágenes superior e inferior (debido a que la imagen central está apagada).

2 Clickear con el botón derecho del mouse en la capa del medio ‘Pseudo Layer’ y seleccionar Turn On.La imagen central es redesplegada nuevamente en su posición geográfica. Cualquier imagen en un mosaico puede ser mostrada o no prendiendo o apagando sus capas.

Aumento del Zoom a las extensiones geográficas de cualquier dataset de imagen1 Hacer más ancha la ventana imagen2 Seleccionar la capa superior ‘Pseudo Layer’ (‘ADAR_Del_Mar_1’) en el

algoritmo.3 Clickear con el botón derecho del mouse la ventana imagen, seleccionar

Quick Zoom, luego Zoom to Current Dataset.ER Mapper aumenta el zoom a la extensión completa del dataset ‘ADAR_Del_Mar_1’ (pero también despliega parte del dataset que ocupa las mismas extensiones).

Zoom to Current Dataset permite instantáneamente ampliar o reducir las extensiones de cualquier dataset(s) de imagen raster en la capa actualmente seleccionada, por lo que es muy útil para los algoritmos mosaico.

2: Creando un mosaico imagen RGB

Usamos el Image Display y Mosaicing wizard para redesplegar la imagen mosaicada en escala de grises existente como una imagen RGB.

La página final del asistente debería estar aún abierta del ejercicio previo.

Objetivos Aprender como desplegar varias imágenes con superposición en diferentes conjuntos de capas raster rojo, verde, y azul para crear un mosaico imagen RGB.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 2: Creando un mosaico imagen RGB

Cambiar el método de despliegue de imágen1 Seleccionar el botón Back to Change display method de la página de

asistente Image Wizard has finished aún abierta.

2 En la página Select display method, seleccionar la opción Red Green Blue.

3 Clickear en el botón Next> para ir a la siguiente página del asistente.4 Seleccionar RGB 123 como el modo de despliegue Red Green Blue.

Esta opción asigna la banda 1 al Red, banda 2 al Green y banda 3 al Blue.

5 Clickear en el botón Next> para mosaicar y desplegar las imágenes, y para ir a la página final del asistente.El asistente desplegará ahora la imagen mosaicada en modo RGB.

6 Clickear en el botón del asistente Finish para salir del asistente. No cerrar aún la ventana imagen.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 3: Balance de Color del mosaico

3: Balance de Color del mosaico

Abrir el Color Balancing Wizard for Airphotos

1 Clickear en el botón Color Balancing Wizard for Airphotos en la barra de herramientas Common Functions para abrir el asistente.El asistente procesa la ventana imagen actualmente activa que se dejó abierta desde el ejercicio previo


Analisis de imágenes para el balanceEl asistente requiere que las imágenes sean analizadas antes de que sean balanceadas. La información del análisis es almacenada en el archivo header del dataset de imagen. Si las imágenes no han sido aún analizadas, el asistente lo hará ahora.

1 Clickear en el botón Next> para que el asistente analice las imágenes.El asistente calculará las estadísticas para las tres imágenes ADAR y escribirá la información en sus respectivos archivos header.


Objetivos Aprender como utilizar el asistente Color Balancing Wizard for Airphotos para el balance color de las imágenes balanceadas de manera que puedan unirse sin suturas entre ellas.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 3: Balance de Color del mosaico

Seleccionar como balancear las imágenesAdemás del balance color, se tiene un número de opciones para recortar la imagen. Estas son descriptas abajo:

1 Seleccionar las opciones Remove black edges from airphotos y Automatically create clip regions.

Remove black edges from airphotos

Despliega la imagen(es) balanceada y remueve los bordes negros.Es preferible no seleccionar esta opción cuando se balancean la imágenes que tienen agua muy oscura, cerca de los bordes de la imagen. El asistente de balance de color para Aerofotografías puede seleccionar demasiado de la imagen como bordes negros a ser removidos.

Automatically create clip regions

Cuando se mosaiquean imágenes, desplegarlas balanceadas sin los bordes negros, y computar las regiones de corte para esconder los bordes entre las imágenes. (El asistente recomputa las regiones de corte cada vez que se corre).Por defecto, el asistente de balance de color para aerofotografías activa el atenuamiento cuando balancea con las regiones de corte, y lo desactiva en todos los otros casos.

Show clip regions as a vector overlay

Como arriba, pero también crea una capa vector con las regiones de corte definidas.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 4: Creando manualmente un mosaico imagen en escala de grises

2 Clickear en el botón Next> del asistente para balancear las imágenes e ir a la página final.El asistente balanceará y recortará la imagen. Luego la desplegará en la ventana de despliegue de imagen como el algoritmo balance-temporal.

3 Clickear en el botón Finish para salir del asistente Color Balancing Wizard for Airphotos.

Cerrar la ventana imagen y el diálogo Algoritmo1 En el menu principal, seleccionar Close desde el menu File para cerrar la

ventana imagen.2 Clickear Close en el diálogo Algorithm.

Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

• Crear un mosaico imagen usando el Image Display y Mosaicing Wizard

• Usar el Color Balancing Wizard for Airphotos para balancear las imágenes mosaiqueadas .

4: Creando manualmente un mosaico imagen en escala de grises

El resto de los ejercicios en este capítulo involucra utilizar métodos manuales para el mosaiqueo de imágenes en lugar de utilizar el asistente. Recomentamos que se utilice los asistentes cuando sea posible. Estos ejercicios han sido incluidos para información básica , y pueden saltearse si se desea.

Nota: Las imágenes ejemplos usadas en los siguientes ejercicios fueron previamente rectificadas a la misma proyección de mapa, por lo que pueden ser desplegadas juntas en un mosaico.

Que se aprendió


Objetivos Aprender como desplegar varias imágenes con superposición en diferentes Pseudolayers para crear un mosaico imagen, y aprender a especificar la prioridad de la imagen en áreas de superposición.



Abrir una nueva ventana imagen y el diálogo Algoritmo1 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window

.

Se abre una ventana imagen y el cuadro de diálogo Algorithm.

2 Clickear la solapa Surface (en el diálogo Algorithm), y seleccionar greyscale desde la lista ‘Color Table’.

3 Clickear nuevamente la solapa Layer para desplegar el diagrama de proceso.

Cargar un dataset dentro del Pseudo layer

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.Se abre el diálogo Raster Dataset – moverlo debajo de la ventana imagen (de manera que la ventana imagen y los diálogos Algorithm sean visibles).

2 Desde el menu Directories (en el diálogo Raster Dataset), seleccionar la ruta \examples.

3 Doble_click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.4 Doble_click en el directorio ‘Airphoto’.5 Abrir el directorio ‘3_Balancing’.6 Clickear una vez en el dataset ‘ADAR_Del_Mar_1.ers’ para seleccionarlo,

luego clickear el botón Apply.ER Mapper carga el dataset dentro de la capa Pseudo layer y deja el diálogo Raster Dataset abierto (se lo usará más tarde para cargar datasets adicionales).

Este dataset es una imagen de alta resolución que cubre una porción de Del Mar, California cercana a San Diego. Este dataset es una imagen multiespectral adquirida por el sistema ADAR 5000 montado en un avión. Los valores de datos representan reflectancia de la luz en tres diferentes longitudes de ondas (similar a una imagen satelital multiespectral). La Banda 1 de las tres bandas del dataset es deplegada por defecto.



Crear un mosaico adicionando un segundo dataset adyacente

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Duplicate .

A copy of the Pseudo layer is added to the layer list.

2 En el diálogo Raster Dataset, clickear una vez en el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2.ers’ para seleccionarlo, luego clickear el botón Apply this layer only.ER Mapper carga el dataset solamente dentro de la capa Pseudo layer y deja el diálogo Raster Dataset abierto.

Nota: Debido a que las dos Pseudo layers inicialmente contienen el mismo dataset, Apply o OK debería haber cargado el dataset ‘Del_Mar_2’ en ambas capas. Cuando se duplican capas, usar Apply this layer only para cargar solamente en la capa seleccionada.

Una porción de la segunda imagen se despliega por debajo de la primera.

Reducir para ver las extensiones de ambas imágenes1 Clickear el botón de la derecha del mouse en la ventana imagen,

seleccionar Quick Zoom, luego Zoom to All Datasets.ER Mapper reduce la imágen para mostrar las extensiones completa de ambas imágenes ADAR.

Consejo: Cuando se construyen mosaicos imagen, Zoom to All Raster Datasets permite reducir la imagen para observar las extensiones completas de todas las imágenes del mosaico. Para realizar un zoom a las extensiones de un específico dataset en el mosaico, seleccionar la capa del dataset y luego usar Zoom to Current Dataset.

Adicionar un tercer dataset al mosaico

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Duplicate .

Botón Duplicate



Una copia de la segunda Pseudo layer es adicionada a la lista de capas.

2 En el diálogo Raster Dataset, clickear una vez en el dataset ‘ADAR_Del_Mar_3.ers’ para seleccionarlo, luego clickear el botón OK this layer only.ER Mapper carga el dataset solamente dentro de la tercer capa Pseudo layer y cierra el diálogo Raster Dataset.

Consejo: Como se mostró aquí, si se planea cargar datasets múltiples en un algoritmo, es siempre más fácil dejar el diálogo Raster Dataset abierto hasta que se haya finalizado. Esto ahorra el tiempo de abrir el selector de archivos cada vez.

3 Desplazar el borde inferior de la ventana imagen hacia abajo aproximadamente un 50% para que el mosaico imagen se ajuste en la ventana.Como este mosaico imagen es más alto que ancho, incrementar al ancho de la ventana crearía una gran área sin relleno en el lado derecho. Este es un ejemplo de como moldear la ventana para un mejor ajuste de un despliegue de imagen particular.

Ahora se tiene un algoritmo que despliega la banda 1 de cada dataset como un mosaico imagen en escala de grises.



Prender y apagar la imagen central 1 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa del medio ‘Pseudo

Layer’ y seleccionar Turn Off.Solamente se despliegan las imágenes superior e inferior (debido a que la imagen central esta apagada).

2 Clickear el botón derecho del mouse sobre la capa del medio ‘Pseudo Layer’ y seleccionar Turn On.La imagen central se redespliega en la posición geográfica adecuada nuevamente. Cualquier imagen en un mosaico puede ser desplegada o no prendiendo o apagando sus capas.

Aumentando el brillo de la imagen central para realzar las líneas de sutura1 Seleccionar la capa del medio ‘Pseudo Layer’ conteniendo el dataset

‘ADAR_Del_Mar_2’.

2 Clickear el botón de post-fórmula Edit Transform Limits en el diagrama de proceso.


La imagen central del mosaico se despliega con más contraste entre áreas claras y oscuras que las imágenes inferior y superior, y las líneas de sutura se vuelven claramente visibles. (Esto es útil para entender la prioridad del despliegue de imagen en la siguiente sección).

4 Clickear Close en el diálogo Transform.

Cambiar la prioridad de despliegue de la imagen central1 Seleccionar la capa del medio ‘Pseudo Layer’ (‘ADAR_Del_Mar_2’), luego

click en el botón Move Up .

La capa conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’ se mueve hacia arriba, por lo que ahora es la capa superior (y tiene la prioridad de despliegue sobre los datasets de las capas por debajo de ella).

La imagen central ‘ADAR_Del_Mar_2’ se despliega por encima de los otros dos datasets donde ocurre la superposición.

2 Clickear con el botón izquierdo del mouse sobre la capa superior ‘Pseudo Layer’ (‘ADAR_Del_Mar_2’), y desplazarla hasta la parte inferior de la lista de capas.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 5: Creando un mosaico RGB manualmente

La capa conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’ ahora tiene la prioridad de despliegue mínima.

La imagen central ‘ADAR_Del_Mar_2’ se despliega por debajo de los otros dos datasets donde ocurre la superposición.

Nota: Cuando se depliega dos o más imágenes en un algoritmo mosaico, la imagen en la capa superior en el diálogo Algorithm aparece por encima de las otras cuando el algoritmo es procesado. La imagen en la capa inferior tiene la más baja prioridad y solamente será visible en las áreas donde no hay superposición con otros datasets en capas por arriba de esta. Ajustando el orden de las capas, se puede configurar cuales datasets aparecen por encima de otros en áreas donde ellos se superponen.

Ampliación a las extensiones geográficas de cualquier dataset de imagen1 Seleccionar la capa ‘Pseudo Layer’ (‘ADAR_Del_Mar_1’) en el algoritmo.2 Clickear con el botón derecho del mouse en la ventana imagen,

seleccionar Quick Zoom, luego Zoom to Current Dataset.ER Mapper amplía el dataset ‘ADAR_Del_Mar_1’ a sus extensiones completas (pero también despliega parte del dataset inferior que ocupa la misma extensión).

Zoom to Current Dataset permite instantaneamente reducir o ampliar a las extensiones de cualquier dataset(s) de imagen raster en la capa actualmente seleccionada, por lo que es muy util para algoritmos de mosaicos.

5: Creando un mosaico RGB manualmente

Cuando se crea un algoritmo de mosaico en Modo Color Red Green Blue (RGB), el orden de las capas se hace algo más compleja pero sigue funcionando de la misma manera como para la simple Pseudo layers que se utilizó previamente. En este caso, las capas RGB actúan todas juntas como grupo, por lo que normalmente se quiere mantenerlas agrupadas en la lista de capa en el diálogo Algorithm.

Objetivos Aprender como desplegar varias imágenes superpuestas en diferentes capas raster rojo, verde, y azul para crear un mosaico imagen RGB.



Cargar un algoritmo modelo RGB1 En el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.4 Abrir el directorio ‘Templates’, luego abrir el directorio ‘Common’.5 Doble-click en el algoritmo ‘RGB.alg’ para abrirlo.

Este algoritmo es un modelo para desplegar datasets en Modo Color Red Green Blue (RGB). El dataset existente es una fotografía aérea de San Diego.

Cargar una imagen ADAR en las capas RGB


2 Desde el menu Directories (en el diálogo Raster Dataset), seleccionar la ruta \examples.

3 Doble_click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.4 Doble_click en el directorio ‘Airphoto’.5 Abrir el directorio ‘3_Balancing’, luego doble-click en el dataset

‘ADAR_Del_Mar_1.ers’ para abrirlo.ER Mapper carga el dataset ‘ADAR_Del_Mar_1’ en las tres capas. (Debido a que inicialmente contenían el mismo dataset de aerofotografía, doble-click, OK o Apply carga los nuevos dataset en las tres automáticamente). Por defecto, la banda 1 es cargada en la capa Red, la banda 2 en la Green, y la banda 3 en la Blue.

Este dataset ADAR es la misma imagen que se desplegó anteriormente, pero ahora está desplegada como un compuesto falso color RGB. El dataset de la banda 1 (reflectancia infrarojo cercano) es desplegada en la capa roja, la banda 2 (reflectancia roja) en el canal verde, y la banda 1 (greflectancia verde) en azul. La vegetación aparece roja, las contrucciones aparecen azul o verde, y los suelos estériles aparecen blancos.

clickear para abrir el algoritmo



Adicionar un segundo grupo de capas RGB nuevas1 Seleccionar ‘Red Layer’ en la lista de capas.2 Desde el menu Edit (en el diálogo Algorithm), seleccionar Add Raster

Layer, luego Blue.ER Mapper adicionar una nueva capa Blue por debajo de la capa Red. (Debido a que no hay dataset cargado, la capa está apagada).

3 Desde el menu Edit, seleccionar Add Raster Layer, luego Green.4 Desde el menu Edit, seleccionar Add Raster Layer, luego Red.

Ahora se tiene un segundo conjunto de capas RGB que se pueden usar para adicionar una segunda imagen al algoritmo mosaico RGB.

Cargar un dataset ADAR adyacente en las nuevas capas RGB1 Con la capa Red (inferior) seleccionada, clickear el botón Load Dataset

en el diagrama de proceso.

2 Desde el menu Directories (en el diálogo Raster Dataset), seleccionar la ruta \examples\Application\Airphoto.

3 Abrir el directorio ‘3_Balancing’, luego doble-click en el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2.ers’ para cargarlo.El dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’ es cargado dentro de las tres capas nuevas RGB. (Si un conjunto de capas RGB no tienen dataset, ellas son tratadas de la misma manera que un conjunto que tiene el mismo dataset cuando se cargan los datos).

4 Prender las nuevas capas Green y Blue clickeando el botón derecho del mouse sobre ellas y seleccionando Turn On. Cuando se carga un dataset en un nuevo conjunto de capas RGB que todavía no tenían ninguno, solamente la capa seleccionada (Red en este caso) es prendida por defecto. Se debe prender por lo tanto las capas como se mostró aquí.

Seleccionar las bandas para las nuevas capas Green y BlueLas tres nuevas capas RGB contienen la banda 1 del dataset debido a que esa banda es seleccionada por defecto cuando se carga un nuevo dataset en una capa vacía.



1 Seleccionar la capa Green conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’, luego seleccionar B2:0.650_um desde la lista Band Selection en el diagrama de proceso.

2 Clickear en la capa Blue conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’, luego seleccionar B3:0.550_um desde la lista Band Selection.Ahora se tienen dos grupos de capas Red, Green, y Blue. Cada grupo contiene diferentes dataset pero la misma asignación de números de bandas en los tipos de capas (por ejemplo, la banda 1 es cargada en ambas capas Red, la banda 2 en ambas Green, y así en más).

3 Clickear con el botón derecho del mouse en la ventana imagen, seleccionar Quick Zoom, luego Zoom to All Datasets.ER Mapper reduce para desplegar la extensión completa de ambas imágenes en el mosaico RGB. Se podría continuar este proceso para adicionar capas RGB adicionales para otros datasets en el algoritmo mosaico compuesto color.

Creando múltiples conjuntos de capas RGBHay varias maneras alternativas de adicionar conjuntos de capas RGB en un algoritmo. Tres de estas alternativas son:

• Adicionar una nueva capa Blue (Edit/Add Raster Layer/Blue), cargar el nuevo dataset dentro, luego duplicarla dos veces y cambiar las capas duplicadas a capas Green y Red.

• Ctrl-click tres capas RGB conteniendo el mismo dataset para seleccionarlas, clickear Copy , luego clickear Paste . Esto crea un nuevo conjunto de capas RGB dentro de la misma superficie que contiene el dataset original, por lo que luego se puede cargar el nuevo.

• Utilizar File/Add into Current Surface para adicionar las capas desde un algoritmo RGB existente dentro de la superficie seleccionada del algoritmo actual.

seleccionar la banda 2 para la segundacapa Green


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 6: Usando el ajuste de histograma

6: Usando el ajuste de histograma

Histogram matching es el proceso para modificar automáticamente la línea(s) de transformación para uno o más datasets para forzar que sus histogramas de salidas se ajusten al histograma de salida del dataset referencia. Esta es una técnica estandar utilizada para el balance del brillo a través del dataset de un mosaico para ayudar a minimizar suturas y hacer que parezcan ser una imagen continua.

Ver el mosaico RGB que se creó en la parte 2 y notar la diferencia de color entre las dos imágenes. Esto es debido al debilmente diferente rango y distribución de los valores de datos en los dos datasets. Se usará el ajuste de histograma para alterar las transformaciones de las capas conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_1’ para ajustar los histogramas de salida de las capas conteniendo el dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’.

Abrir el cuadro de diálogo Transform1 Seleccionar la capa Red inferior en el algoritmo (para ‘ADAR_Del_Mar_2’).

2 Clickear el botón post-fórmula Edit Transform Limits en el diagrama de proceso.Se despliega el histograma para la capa Red del dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’.

Si es necesario, mover el diálogo Transform para que no cubra el diálogo Algorithm o la ventana imagen.

Ajuste de Histograma de las capas rojas

1 En el diálogo Transform, clickear el botón Histogram match .

Un diálogo aparece explicando los efectos de la función ajuste de histograma y preguntando la confirmación de que se quiere continuar.

2 Clickear Yes para continuar con la operación ajuste de histograma.

Objetivos Aprender como usar el ajuste de histograma de ER Mapper para ayudar a realizar el contraste de balance entre imágenes múltiples en un mosaico.

Botón Histogram match


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 6: Usando el ajuste de histograma

3 Clickear el botón Move to next red layer en el diálogo Transform.

La siguiente capa Red (para la banda 1 of ‘ADAR_Del_Mar_1’) es seleccionada y su histograma es desplegado. Notar que este tiene una compleja linea de transformación prudente –esta fue automaticamente creada por ER Mapper para hacer el ajuste de histograma de salida el histograma de salida de la capa Red del dataset ‘ADAR_Del_Mar_2’.

Ajuste de Histograma de las capas Green1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la capa Green para el dataset

‘ADAR_Del_Mar_2’ (la inferior de las dos capas Green).Su histograma aparece en el diálogo Transform.


La línea de transformación para la otra capa Green es modificada para ajustar el histograma de salida por la actual capa Green. Notar la forma del histograma de salida (la misma en este caso que el histograma verde sólido o de entrada debido a que la linea de transformación linear por defecto es utilizada).

3 Clickear el botón Move to next green layer en el diálogo Transform.

Es seleccionada la capa Green para ‘ADAR_Del_Mar_1’. Notar que la forma del histograma de salida (el histograma delineado) aproximadamente ajusta la forma del histograma de salida en la otra capa Green. Esto es lo que el ajuste de histograma trata de cumplir.

Ajuste de Histograma de las capas Blue1 En el diálogo Algorithm, seleccionar la capa Blue para el dataset

‘ADAR_Del_Mar_2’ (la inferior de las dos capas Blue).Su histograma aparece en el diálogo Transform.


La línea de transformación para la otra capa Blue es modificada para ajustar su histograma de salida al histograma de salida de la capa Blue actual.

3 Clickear el botón Move to next blue layer en el diálogo Transform.

El histograma para la capa ‘ADAR_Del_Mar_1’ y su línea de transformación modificada son desplegados.


Capítulo 17 Creando mosaicos imagen 7: Usando el atenuamiento de sutura de mosaico

Las diferencias de brillo entre los dos datasets son minimizadas y ellas aparecen más cercanas en color y contraste. Esta misma técnica puede ser utilizada para ajustar histogramas de muchas imágenes diferentes a una imagen de referencia. En este caso, ‘ADAR_Del_Mar_2’ fue la imagen de referencia, y las transformaciones de las capas ‘ADAR_Del_Mar_1’ fueron ajustadas al histograma de ella.

4 Clickear Close en el diálogo Transform.Se pueden aplicar otras opciones de modificación de contraste tales como autorecorte o Ecualización de Histograma a las primeras capas de referencias, y luego utilizar el ajuste de histograma para ajustar las otras capas a estas modificadas. Esto es probablemente lo deseable en la mayoría de los casos. (En este caso la transformación linear por defecto fue utilizada para las capas de referencias para simplificar la explicación).

Nota: El ajuste de histograma afecta a todas las capas contenidas en la misma superficie. Por ejemplo, si se tienen seis conjuntos de capas RGB, las otras cinco capas Red serás ajustadas a la capa Red de referencia. El ajuste de histograma no afecta las capas en otras superficies de un algoritmo.

7: Usando el atenuamiento de sutura de mosaico

Feathering es el proceso de mezclar los valores de datos en las áreas donde dos datasets se superponen de manera de lograr una transición gradual (o “feather”) de una a otra. Feathering puede ayudar a reducir el efecto visual de las suturas entre dos o más imágenes para que parezcan ser una imagen continua. Feathering es una opción del diálogo Algorithm. Está solamente disponible cuando se tiene más de un mismo tipo de capa en el algoritmo (lo que es necesario para crear un mosaico imagen).

Cargar el mosaico de un algoritmo de cuatro datasets1 En el menu principal, clickear el botón Open Algorithm into Image

Window .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Functions_And_Features’, luego abrir el directorio

‘Data_Mosaic’.

Objetivos Aprender a utilizar la función atenuamiento de mosaico de ER Mapper para realizar la union de áreas con superposición para disimular las lineas de sutura entre imágenes en un mosaico.



4 Doble-click en el algoritmo ‘Interactive_mosaic_of_4_datasets.alg.’Este algoritmo es un mosaico en escala de grises de cuatro datasets con diferentes resoluciones espaciales–una imagen Landsat TM, una imagen SPOT XS, y una imagen SPOT Pan, y una fotografía aérea digitalizada.

Aumentar una línea de sutura entre dos datasets

1 Clickear el botón ZoomBox Tool en el menu principal.

2 Dibujar un cuadro de zoom en la imagen para aumentar la línea de sutura vertical entre las imágenes Landsat y SPOT XS en el mosaico (ver abajo):

Se debería ver claramente la linea de sutura y la diferencia entre la resolución espacial entre las dos imágenes (la imagen SPOT XS en la izquierda tiene más alta resolución).

Prender la opción feathering de mosaicoEl atenuamiento funciona mezclando, o promediando, los valores de datos entre dos imágenes en la zona donde ellos se superponen:

aumentar sobre el área donde hay superposición de imágenes

100% imagen A

100% imagen B

50/50 promedio deimágenes A & B

Imagen A Imagen B

zonade

super-posi-ción



1 En el diálogo Algorithm, activar la opción Feather.

La línea de sutura entre las dos imágenes es mezclada para crear una suave transición entre ellas. El atenuamiento trabaja progresivamente mezclando los valores de datos en los dos datasets en el área donde ocurre la superposición. Debido a que los cómputos del atenuamiento se realizan de izquierda a derecha, trabaja mejor en suturas verticales como en este caso.

El atenuamiento también puede ser efectivo para esconder pequeños desalineamientos entre rasgos de imágenes adyacentes. (Igualmente los desalineamientos groseros crearán una visión borrosa, y se debería considerar rectificar una o ambas imágenes para mejorar esto).

Cerrar la ventana imagen y el diálogo Algorithm1 En el menu principal, seleccionar Close desde el menu File para cerrar la

ventana imagen.2 Clickear close en el diálogo Algorithm.

Solamente debería estar abierto en pantalla el menu principal de ER Mapper.



activar la opción Feather

feathering off feathering on



• Crear un mosaico imagen construyendo un algoritmo conteniendo dos o más conjuntos de capas del mismo tipo

• Especificar diferentes procesos para cada imagen en el mosaico

• Especificar la prioridad de imagen para el mosaico (cual imagen aparece por encima de las otras en el evento de superposición)

• Usar el ajuste de histograma y el atenuamiento para minimizar las suturas en el mosaico.


18Clasificación no

supervisadaEste capítulo explica como utilizar la clasificación no supervisada CLASES IGUALES de ER Mapper para agrupar datos de imágenes multiespestrales en clases de información temática. Se aprenderá a definir parámetros de agrupamiento, realizar una clasificación no supervisada, y asignar a las clases categorías y colores.

Acerca de la clasificación no supervisadaLa clasificación no supervisada es uno de los dos métodos utilizados para transformar datos de imágenes multiespestrales en clases de información temática (siendo la otra la clasificación supervisada). Este procedimiento tipicamente asume que las imágenes de una área geográfica específica están cubiertas por varias regiones del espectro electromagnético, por ejemplo imágenes satelitales multiespectrales Landsat TM o SPOT XS. (La clasificación también puede ser efectiva usando otros tipos de imágenes. Por favor remitir a algún libro de texto apropiado de referencia para información completa sobre clasificación).

Con la clasificación no supervisada, el programa de clasificación busca agrupamientos naturales o agrupar las propiedades espectrales de los pixeles, y asigna cada pixel a una clase basada en los parámetros de grupos iniciales que se definieron. Tipicamente, se le pide a ER Mapper que agrupe los datos de imagen en un número específico de clases espectrales y se le da parámetros para cuando las


Capítulo 18 Clasificación no supervisada Ejercicios de manejo

clases deben ser divididas o fusionadas mientra que busca grupos en los datos de la imagen. Luego de que la clasificación es terminada, se le asigna a cada clase “espectral” información temática o rasgo de clase (tales como agua, urbano, etc.) y un color para el despliegue de la clase. ER Mapper usa el algoritmo ISOCLASS para realizar el agrupamiento de los datos de la imagen durante una clasificación no supervisada. Para información sobre como funciona el programa ISOCLASS, ver el manual de Referencia de ER Mapper.

Un típico procedimiento para realizar una clasificación no supervisada es el siguiente:

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica en el uso de la Clasificación no Supervisada de CLASES IGUALES de ER Mapper.

• Especificar parámetros de agrupamiento y realizar una clasificación no supervisada.

• Asignar colores y nombre de clases a la imagen clasificada

• Desplegar una imagen clasificada usando una capa Class Display



Corre el programa ISOCLASS para agrupar los

Desplegar la imagen clasificada y asignar a

Agruparlos datos de

imagen

Asignarnombres de clase y color

Evaluar laprecisión de la

clasificación

datos de imagen en un número de clases espectralesdefinidas por el usuario

cada clase espectral un nombre y un colorcorrespondientes a las clases temáticas

Evaluar la precisión de la clasificación mediante lasuperposición de clases o utilizando mediasestadísticas, fusión de clase si es necesario, etc.


Capítulo 18 Clasificación no supervisada 1: Agrupando los datos de la imagen

• Comparar una imagen clasificada con una imagen de referencia

1: Agrupando los datos de la imagen

Desplegar la imagen Landsat a ser clasificada


Aparecen una ventana imagen y el selector de archivos Open.

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Data_Types’, luego abrir el directorio ‘Landsat_TM’.4 Doble-click en el algoritmo ‘RGB_741.alg’ para abrirlo.

Esto depliega las bandas 7, 4 y1 de la imagen Landsat TM sobre la cual se realizará la clasificación no supervisada. (No es necesario desplegar la imagen que se quiere clasificar, pero será utilizada para comparación con posterioridad).

Abrir el cuadro de diálogo Clasificación no Supervisada1 Desde el menu Process, seleccionar Classification, luego seleccionar

ISOCLASS Unsupervised Classification.Se abre el cuadro de diálogo Unsupervised Classification. Este diálogo permite especificar la imagen raster de entrada y las bandas a ser utilizadas, el nombre de salida de la imagen, las clases iniciales a ser utilizadas, y los parámetros para el agrupamiento de los datos de la imagen.

Especificar la imagen de entrada y las bandas a ser utilizadas

1 Clickear el botón selector ‘Input Dataset’ .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, debe estar seguro de que todas las ventanas imagen ER Mapper esten cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender como usar la clasificación no supervisada de CLASES IGUALES de ER Mapper para agrupar los datos de imágenes multiespectrales en varias clases espectrales en una imagen de salida.



3 Abrir el directorio ‘Shared_Data’, luego doble-click en la imagen ‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para cargarla.

4 Clickear el botón selector ‘Bands to use’ .

Aparece el cuadro de diálogo Band Selection que permite elegir cuales de las bandas de la imagen se utilizarán para la operación de agrupamiento.

5 Desplazarse a través de las siete bandas listadas para seleccionarlas, luego Ctrl-click en la banda etiquetada 6:11.45_um para deseleccionarla.Las bandas 1-5 y 7 deberían estar seleccionadas. (Como la banda 6 del Landsat TM contiene datos en la longitud de onda termal, no es comunmente incluida en las clasificaciones).

6 Clickear OK para cerrar el diálogo Band Selection.Las bandas 1-5 y 7 ahora aparecen en el campo ‘Bands to use’.

Especificar un nombre para la imagen clasificada de salida

1 Clickear el botón selector ‘Output Dataset’ .

2 De el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.4 Abrir el directorio ‘Tutorial’.5 En el campo Save As , tipear sus iniciales seguidas por el texto

10_class_ISOCLASS y separar cada palabra cun un subrayado (_).6 Clickear OK para validar el nombre de archivo.

Especificar los parámetros de agrupamiento de la ISOCLASS1 En el ‘Maximum number of classes field,’ ingresar el valor 10 y presionar

Return o Enter.Esto le dice a ER Mapper agrupar los datos de la imagen en un máximo de 10 clases espectrales. (Notar que este ejemplo está simplificado, y se podría seleccionar un mayor número de clases).

Todos los otros valores por defecto en el diálogo son apropiados para este ejercicio. ER Mapper usará las bandas 1-5 y 7 en la imagen, y generará una clase inicial automaticamente (si se desea se pueden utilizar para empezar clases de otras imágenes clasificadas). El agrupamiento terminará cuando un máximo de 10 clases son creadas (aunque menos son posibles) y el 98% de los grupos permanecen sin cambio.


Capítulo 18 Clasificación no supervisada 2: Asignando colores y nombres a las clases

Realizar una clasificación no supervisada1 Clickear OK en el diálogo Unsupervised Classification para comenzar el

proceso de agrupamiento.El cuadro de diálogo Processing Status aparece para mostrar el progreso. ER Mapper corre a través de varias interacciones para agrupar los datos de la imagen en clases, y divide y fusiona las clases como se especificó en los parámetros ingresados.

Cuando el 98% de los parámetros sin modificar ha sido alcanzado, la clasificación finaliza con 10 clases. ER Mapper luego genera estadística multivariancia para cada clase.

2 Cuando el diálogo aparece indicando que se ha completado con éxito, clickear OK.

3 Clickear Cancel en el diálogo Unsupervised Classification para cerrar ambos.La salida de la clasificación es una imagen de una banda. Cada pixel en la imagen tiene un valor que varía de 1 a 10 (el número de clases que fueron generados). A continuación se podrá desplegar la imagen de salida y asignar colores y nombres a las clases.

Nota: Si la estadistica no ha sido aún generada en la imagen raster de entrada, será generada primero al comenzar con la clasificación (la cual puede tomar unos pocos minutos dependiendo del tamaño de la imagen).

2: Asignando colores y nombres a las clases

Abrir un algoritmo modelo para desplegar una imagen clasificada


Una nueva ventana imagen aparece-desplazarla por debajo de la otra ventana.


3 Del menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.

Objetivos Aprender como ver una imagen clasificada en una capa Despliegue de Clasificación, y asignar colores y nombres a los números de clases.



5 Abrir el directorio ‘Templates’, luego abrir el directorio ‘Common’.6 Doble-click en el algoritmo ‘Classified_data.alg’ para abrirlo.

Se despliega una imagen clasificada de San Diego. Este es un algoritmo modelo que se puede utilizar para desplegar la imagen clasificada que se generó.

Cargar la imagen clasificada que se creó

1 Click sobrel botón View Algorithm for Image Window .

En el diálogo Algorithm, notar que este algoritmo tiene una capa del tipo ‘Class Display.’ Esta capa Class Display está diseñada para desplegar imágenes creadas con las funciones de clasificación de ER Mapper.

2 Click sobre el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

3 Del menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.5 Abrir el directorio ‘Tutorial’, luego doble-click sobre la imagen

‘10_class_ISOCLASS’ para abrirla.La imagen inicialmente se despliega por defecto en varios tonos de gris. A continuación se creará un esquema de color para la imagen clasificada.

6 Clickear Close en el diálogo Algorithm.

Auto-generar un esquema color para las clases1 Del menu Edit, seleccionar Edit Class/Region Color and Name....

Se abre el cuadro de diálogo Edit Class/Region Detail. Este diálogo lista cada clase en la imagen por número, y provee campos de texto para asignar nombres y un botón para seleccionar colores.

2 Agrandar el diálogo hasta que las 10 clases puedan ser observadas conjuntamente.

3 Clickear el botón Auto-gen colors....Se abre el cuadro de diálogo Auto-generate colors. Este diálogo permite automáticamente generar un esquema de color para la imagen clasificada que simula el color del despliegue de una imagen RGB. Por defecto, es elegida una combinación de bandas RGB=321, pero puede ser cambiada a una combinación de bandas RGB=741.

4 Cambiar el valor de ‘Red Band’ a 7, y el valor de ‘Green Band’ a 4.5 Clickear el botón Auto-gen.



La nueva asignación de color para cada clase aparece en el botón Set color... al lado del número de clase en el diálogo Edit Class/Region Details.

6 Clickear Save en el diálogo Edit Class/Region Details, y cuando pregunte sobreescribir el archivo clickear Yes.El nuevo esquema de color para la imagen clasificada es ahora guardado en el archivo header de la imagen (‘.ers’).

7 Cargar nuevamente la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.

Notar que la asignación del color de clase hace que la imagen aparesca similar a la imagen RGB=741 en la otra ventana. Se puede utilizar la opción Auto-gen colors para simular el esquema de color de cualquier combinación típica de bandas RGB.

8 Clickear Close en el diálogo Auto-generate colors.

Nota: Para desplegar cambios en el esquema de color, se deben guardar los cambios y luego volver a llamar la imagen (para re-leer el archivo header actualizado con los nuevos colores). La forma más rápida para volver a llamar la imagen es clickeando

el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard .

Cerrar la ventana imagen RGB Landsat TM1 Cerrar la ventana imagen ‘RGB_741’ usando los controles del sistema de

ventanas:


• Para sistemas Unix, seleccionar Close o Quit desde el menu de control de la ventana en la esquina superior izquierda (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

clickear para volver a cargar laimagen



2 Mover la ventana imagen ‘Classified_data’ a la parte superior izquierda de la pantalla.

Encontrar la clase que representa al océano y colorearla de azul1 Del menu View, seleccionar Cell Values Profile.

Aparece el cuadro de diálogo Cell Values Profile. Esto ayudará a determinar el número de clase de los pixeles en varias áreas de la imagen clasificada.

2 Activar solamente la opción Values.

3 En el menu principal, clickear el botón Set Pointer mode .

4 Desplazar el mouse a través de las áreas oscuras cercanas a la parte inferior de la imagen clasificada, y notar los valores que aparecen en el diálogo Cell Values Profile .Estas son áreas oceánicas que fueron generalmente agrupadas en la clase 1.

5 En el campo Name para la clase 1 (en el diálogo Edit Class/Region Details), cambiar el texto ‘1: unlabelled’ por Ocean/water.

6 Clickear el botón Set color... para la clase 1, elegir azul, luego clickear OK.

Como se muestra arriba, también se puede definir el color de clase ingresando el nombre del color y clickeando Enter o Return.

7 Clickear Save en el diálogo Edit Class/Region Details, y cuando sea preguntado sobreescribir el archivo clickear Yes.

valor de pixel etiqueta de clase actual(número de clase)

definición del color de clase etiqueta definida para el númeroingresando el nombre de color o Set Colorde clase



8 Volver a cargar la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.Los píxeles asignados a la clase 1 (los que fueron interpretados como océano) están de color azul.

Asignando nombres y colores a las otras nueve clases1 Asignar nombres y colores como se desee a las otras nueve clases en la

imagen utilizando los pasos previos 4 a 6 (utilizar la guía siguiente). Generalmente se deberá utilizar el diálogo Cell Values Profile para determinar el número de clase de un rasgo característico sobre la imagen, y luego poner un nombre para la clase y elegir el color deseado. Esto requiere algo de interpretación subjetiva, y se deberían recorrer y ampliar las diferentes áreas cuando sea necesario.

Otra forma de hacer esto es tomar un color brillante para una clase, guardarlo, y luego ver que áreas son resaltadas. Esto puede ayudar a determinar que nombre se le asigna a la clase en el contexto de las otras clases.

Consejo: Para ampliar utilizando el mouse, recordar setear el mouse como Zoom Tool

para ampliar, y volver nuevamente a Pointer Tool para observar los valores de celdas.

Rapidamente, las siguientes asignaciones de clases son generalmente correctas para esta imagen (los colores son elegidos en forma puramente subjetiva, elegir cualquiera que se prefiera):

Class Name Color

1 Oceanos/agua azul

2 Playa/suelo arenosos bronceado

3 Urbano/industrial magenta

4 Vegetación natural verde oscuro

5 Residencial 1 rojo

6 Residencial 2 rosa

7 Mezcla de vegetación verde claro


Capítulo 18 Clasificación no supervisada 3: Superponiendo resultados de clasificación

Consejo: Los valores actuales de color (números) son valores RGB que representan un color específico. Se puede rápidamente cambiarlos a los colores de arriba tipenado el nombre del color y presionando Return o Enter (sin utilizar el botón Set Color).

2 Cuando esté terminado, clickear Save en Edit Class/Region Details, luego Yes para sobreescribir el archivo.

3 Volver a cargar la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.

4 Clickear Close en el diálogo Cell Values Profile.5 Clickear Close en el diálogo Edit Class/Region Details.

3: Superponiendo resultados de clasificación

Abrir el algoritmo Landsat TM 321 en una nueva superficie1 En el menu View, seleccionar Algorithm para abrir el diálogo Algorithm.2 En el menu File (en el menu principal), seleccionar Open into New

Surface.3 En el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Data_Types’, luego abrir el directorio ‘Landsat_TM’.5 Doble-click en el algoritmo ‘RGB_321.alg’ para abrirlo.

Es adicionado un algoritmo (y sus capas) como una segunda superficie en el algoritmo actual. (Esto despliega la imagen Landsat TM image en “color natural “ o RGB=321.)

8 Parques/cancha de golf

verde

9 Asfalto/alquitrán marrón

10 Cemento/tierra estéril blanco

Objetivos Aprender como desplegar una imagen clasificada utilizando transparencia sobre una imagen de referencia, y utilizar una fórmula y la capa Clasificación para desplegar clases individualmente.



Configurar la transparencia para la imagen clasificada1 Seleccionar la primer superficie ‘[RGB]:Default Surface’ en el algoritmo.

Como la imagen clasificada está en la parte superior de la imagen RGB, se debe setear la transparencia de ésta para poder ver la imagen RGB por debajo.

2 Clickear la solapa Surface.3 Setear la opción ‘Transparency’ a su punto medio.

Las dos imágenes son mezcladas y los colores de ambas imágenes son visibles.

4 Ajustar la opción ‘Transparency’ en diferentes puntos.Cambiando la transparencia a diferentes niveles, rápidamente se puede observar como los colores naturales de la imagen que se encuentra por debajo se corresponden con las clases y colores de la imagen clasificada. Esta puede ser una forma efectiva de comparar los resultados de la clasificación con la imagen referencia.

Adicionando una capa Clasificación a la superficie de la imagen Landsat1 Clickear la solapa Layer en el diálogo Algorithm para desplegar el

diagrama de proceso.2 Clickear el botón derecho en la parte superior de la superficie

‘[RGB]:Default Surface,’ y seleccionar Turn Off.La superficie de la imagen clasificada es apagada, por lo que no será mostrada.

3 Seleccionar la superficie inferior ‘[RGB]:Landsat TM’ en el algoritmo.4 En el diálogo Algorithm, abrir el menu Edit, seleccionar Add Raster

Layer, luego Classification.Una capa Clasificación es adicionada a la lista de capas del algoritmo.

5 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

6 En el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.7 Abrir el directorio “Miscellaneous”.8 Abrir el directorio ‘tutorial’, luego doble-click en la imagen

‘10_class_ISOCLASS.ers’ para cargarla.

9 En el diagrama de proceso, clickear el botón Edit Layer Color .

10 Elegir color amarillo, luego clickear OK en el diálogo selector de Color.



Adicionando una fórmula para desplegar pixeles en clases individuales

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

2 En la ventana de fórmulas Genéricas, editar la fórmula que dice:if input1=1 then 1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “los pixeles que tiene un valor de 1 (clase 1) en la imagen, asignarles un valor de 1 al desplegarlos, si no asignarles valor nulo”.

3 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.Las áreas oceánicas (clase 1) se despliega en color amarillo sobre la imagen RGB.

Despliegue de otras clases sobre la imagen de fondo1 En la ventana de fórmula Genérica, editar la fórmula que dice:

if input1=4 then 1 else null

Esto desplegará la clase 4 en amarillo.

2 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.Las áreas de vegetación natural (clase 4) se muestra en amarillo sobre la imagen RGB de fondo. Esta es otra forma de ayudar a identificar la clase representada por un particular agrupamiento (número de clase), o determinar la precisión de una clasificación.

3 (Opcional). Si se desea, editar la fórmula para desplegar cualquier otro número de clase cambiando input1=x a valores entre 1-10. Elegir el color que se desee.



Cerra la ventana imagen y el diálogo Algoritmo1 Cerrar la ventana imagen utilizando los controles del sistema de la



2 Clickear Close en el diálogo Algorithm.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

• Especificar los parámetros de un agrupamiento específico y realizar una clasificación no supervisada.

• Asignar colores y nombres a las clases de la imagen clasificada

• Desplegar una imagen clasificada utilizando una capa Despliegue de Clase

• Compara una imagen clasificada con una imagen de referencia






18Clasificación no

supervisadaEste capítulo explica como utilizar la clasificación no supervisada CLASES IGUALES de ER Mapper para agrupar datos de imágenes multiespestrales en clases de información temática. Se aprenderá a definir parámetros de agrupamiento, realizar una clasificación no supervisada, y asignar a las clases categorías y colores.

Acerca de la clasificación no supervisadaLa clasificación no supervisada es uno de los dos métodos utilizados para transformar datos de imágenes multiespestrales en clases de información temática (siendo la otra la clasificación supervisada). Este procedimiento tipicamente asume que las imágenes de una área geográfica específica están cubiertas por varias regiones del espectro electromagnético, por ejemplo imágenes satelitales multiespectrales Landsat TM o SPOT XS. (La clasificación también puede ser efectiva usando otros tipos de imágenes. Por favor remitir a algún libro de texto apropiado de referencia para información completa sobre clasificación).

Con la clasificación no supervisada, el programa de clasificación busca agrupamientos naturales o agrupar las propiedades espectrales de los pixeles, y asigna cada pixel a una clase basada en los parámetros de grupos iniciales que se definieron. Tipicamente, se le pide a ER Mapper que agrupe los datos de imagen en un número específico de clases espectrales y se le da parámetros para cuando las


Capítulo 18 Clasificación no supervisada Ejercicios de manejo

clases deben ser divididas o fusionadas mientra que busca grupos en los datos de la imagen. Luego de que la clasificación es terminada, se le asigna a cada clase “espectral” información temática o rasgo de clase (tales como agua, urbano, etc.) y un color para el despliegue de la clase. ER Mapper usa el algoritmo ISOCLASS para realizar el agrupamiento de los datos de la imagen durante una clasificación no supervisada. Para información sobre como funciona el programa ISOCLASS, ver el manual de Referencia de ER Mapper.

Un típico procedimiento para realizar una clasificación no supervisada es el siguiente:

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica en el uso de la Clasificación no Supervisada de CLASES IGUALES de ER Mapper.

• Especificar parámetros de agrupamiento y realizar una clasificación no supervisada.

• Asignar colores y nombre de clases a la imagen clasificada

• Desplegar una imagen clasificada usando una capa Class Display



Corre el programa ISOCLASS para agrupar los

Desplegar la imagen clasificada y asignar a

Agruparlos datos de

imagen

Asignarnombres de clase y color

Evaluar laprecisión de la

clasificación

datos de imagen en un número de clases espectralesdefinidas por el usuario

cada clase espectral un nombre y un colorcorrespondientes a las clases temáticas

Evaluar la precisión de la clasificación mediante lasuperposición de clases o utilizando mediasestadísticas, fusión de clase si es necesario, etc.



• Comparar una imagen clasificada con una imagen de referencia

1: Agrupando los datos de la imagen

Desplegar la imagen Landsat a ser clasificada


Aparecen una ventana imagen y el selector de archivos Open.

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Data_Types’, luego abrir el directorio ‘Landsat_TM’.4 Doble-click en el algoritmo ‘RGB_741.alg’ para abrirlo.

Esto depliega las bandas 7, 4 y1 de la imagen Landsat TM sobre la cual se realizará la clasificación no supervisada. (No es necesario desplegar la imagen que se quiere clasificar, pero será utilizada para comparación con posterioridad).

Abrir el cuadro de diálogo Clasificación no Supervisada1 Desde el menu Process, seleccionar Classification, luego seleccionar

ISOCLASS Unsupervised Classification.Se abre el cuadro de diálogo Unsupervised Classification. Este diálogo permite especificar la imagen raster de entrada y las bandas a ser utilizadas, el nombre de salida de la imagen, las clases iniciales a ser utilizadas, y los parámetros para el agrupamiento de los datos de la imagen.

Especificar la imagen de entrada y las bandas a ser utilizadas

1 Clickear el botón selector ‘Input Dataset’ .

2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, debe estar seguro de que todas las ventanas imagen ER Mapper esten cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender como usar la clasificación no supervisada de CLASES IGUALES de ER Mapper para agrupar los datos de imágenes multiespectrales en varias clases espectrales en una imagen de salida.



3 Abrir el directorio ‘Shared_Data’, luego doble-click en la imagen ‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para cargarla.

4 Clickear el botón selector ‘Bands to use’ .

Aparece el cuadro de diálogo Band Selection que permite elegir cuales de las bandas de la imagen se utilizarán para la operación de agrupamiento.

5 Desplazarse a través de las siete bandas listadas para seleccionarlas, luego Ctrl-click en la banda etiquetada 6:11.45_um para deseleccionarla.Las bandas 1-5 y 7 deberían estar seleccionadas. (Como la banda 6 del Landsat TM contiene datos en la longitud de onda termal, no es comunmente incluida en las clasificaciones).

6 Clickear OK para cerrar el diálogo Band Selection.Las bandas 1-5 y 7 ahora aparecen en el campo ‘Bands to use’.

Especificar un nombre para la imagen clasificada de salida

1 Clickear el botón selector ‘Output Dataset’ .

2 De el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.3 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.4 Abrir el directorio ‘Tutorial’.5 En el campo Save As , tipear sus iniciales seguidas por el texto

10_class_ISOCLASS y separar cada palabra cun un subrayado (_).6 Clickear OK para validar el nombre de archivo.

Especificar los parámetros de agrupamiento de la ISOCLASS1 En el ‘Maximum number of classes field,’ ingresar el valor 10 y presionar

Return o Enter.Esto le dice a ER Mapper agrupar los datos de la imagen en un máximo de 10 clases espectrales. (Notar que este ejemplo está simplificado, y se podría seleccionar un mayor número de clases).

Todos los otros valores por defecto en el diálogo son apropiados para este ejercicio. ER Mapper usará las bandas 1-5 y 7 en la imagen, y generará una clase inicial automaticamente (si se desea se pueden utilizar para empezar clases de otras imágenes clasificadas). El agrupamiento terminará cuando un máximo de 10 clases son creadas (aunque menos son posibles) y el 98% de los grupos permanecen sin cambio.



Realizar una clasificación no supervisada1 Clickear OK en el diálogo Unsupervised Classification para comenzar el

proceso de agrupamiento.El cuadro de diálogo Processing Status aparece para mostrar el progreso. ER Mapper corre a través de varias interacciones para agrupar los datos de la imagen en clases, y divide y fusiona las clases como se especificó en los parámetros ingresados.

Cuando el 98% de los parámetros sin modificar ha sido alcanzado, la clasificación finaliza con 10 clases. ER Mapper luego genera estadística multivariancia para cada clase.

2 Cuando el diálogo aparece indicando que se ha completado con éxito, clickear OK.

3 Clickear Cancel en el diálogo Unsupervised Classification para cerrar ambos.La salida de la clasificación es una imagen de una banda. Cada pixel en la imagen tiene un valor que varía de 1 a 10 (el número de clases que fueron generados). A continuación se podrá desplegar la imagen de salida y asignar colores y nombres a las clases.

Nota: Si la estadistica no ha sido aún generada en la imagen raster de entrada, será generada primero al comenzar con la clasificación (la cual puede tomar unos pocos minutos dependiendo del tamaño de la imagen).

2: Asignando colores y nombres a las clases

Abrir un algoritmo modelo para desplegar una imagen clasificada


Una nueva ventana imagen aparece-desplazarla por debajo de la otra ventana.


3 Del menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.

Objetivos Aprender como ver una imagen clasificada en una capa Despliegue de Clasificación, y asignar colores y nombres a los números de clases.



5 Abrir el directorio ‘Templates’, luego abrir el directorio ‘Common’.6 Doble-click en el algoritmo ‘Classified_data.alg’ para abrirlo.

Se despliega una imagen clasificada de San Diego. Este es un algoritmo modelo que se puede utilizar para desplegar la imagen clasificada que se generó.

Cargar la imagen clasificada que se creó

1 Click sobrel botón View Algorithm for Image Window .

En el diálogo Algorithm, notar que este algoritmo tiene una capa del tipo ‘Class Display.’ Esta capa Class Display está diseñada para desplegar imágenes creadas con las funciones de clasificación de ER Mapper.

2 Click sobre el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.

3 Del menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.5 Abrir el directorio ‘Tutorial’, luego doble-click sobre la imagen

‘10_class_ISOCLASS’ para abrirla.La imagen inicialmente se despliega por defecto en varios tonos de gris. A continuación se creará un esquema de color para la imagen clasificada.

6 Clickear Close en el diálogo Algorithm.

Auto-generar un esquema color para las clases1 Del menu Edit, seleccionar Edit Class/Region Color and Name....

Se abre el cuadro de diálogo Edit Class/Region Detail. Este diálogo lista cada clase en la imagen por número, y provee campos de texto para asignar nombres y un botón para seleccionar colores.

2 Agrandar el diálogo hasta que las 10 clases puedan ser observadas conjuntamente.

3 Clickear el botón Auto-gen colors....Se abre el cuadro de diálogo Auto-generate colors. Este diálogo permite automáticamente generar un esquema de color para la imagen clasificada que simula el color del despliegue de una imagen RGB. Por defecto, es elegida una combinación de bandas RGB=321, pero puede ser cambiada a una combinación de bandas RGB=741.

4 Cambiar el valor de ‘Red Band’ a 7, y el valor de ‘Green Band’ a 4.5 Clickear el botón Auto-gen.



La nueva asignación de color para cada clase aparece en el botón Set color... al lado del número de clase en el diálogo Edit Class/Region Details.

6 Clickear Save en el diálogo Edit Class/Region Details, y cuando pregunte sobreescribir el archivo clickear Yes.El nuevo esquema de color para la imagen clasificada es ahora guardado en el archivo header de la imagen (‘.ers’).

7 Cargar nuevamente la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.

Notar que la asignación del color de clase hace que la imagen aparesca similar a la imagen RGB=741 en la otra ventana. Se puede utilizar la opción Auto-gen colors para simular el esquema de color de cualquier combinación típica de bandas RGB.

8 Clickear Close en el diálogo Auto-generate colors.

Nota: Para desplegar cambios en el esquema de color, se deben guardar los cambios y luego volver a llamar la imagen (para re-leer el archivo header actualizado con los nuevos colores). La forma más rápida para volver a llamar la imagen es clickeando

el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard .

Cerrar la ventana imagen RGB Landsat TM1 Cerrar la ventana imagen ‘RGB_741’ usando los controles del sistema de

ventanas:


• Para sistemas Unix, seleccionar Close o Quit desde el menu de control de la ventana en la esquina superior izquierda (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

clickear para volver a cargar laimagen



2 Mover la ventana imagen ‘Classified_data’ a la parte superior izquierda de la pantalla.

Encontrar la clase que representa al océano y colorearla de azul1 Del menu View, seleccionar Cell Values Profile.

Aparece el cuadro de diálogo Cell Values Profile. Esto ayudará a determinar el número de clase de los pixeles en varias áreas de la imagen clasificada.

2 Activar solamente la opción Values.

3 En el menu principal, clickear el botón Set Pointer mode .

4 Desplazar el mouse a través de las áreas oscuras cercanas a la parte inferior de la imagen clasificada, y notar los valores que aparecen en el diálogo Cell Values Profile .Estas son áreas oceánicas que fueron generalmente agrupadas en la clase 1.

5 En el campo Name para la clase 1 (en el diálogo Edit Class/Region Details), cambiar el texto ‘1: unlabelled’ por Ocean/water.

6 Clickear el botón Set color... para la clase 1, elegir azul, luego clickear OK.

Como se muestra arriba, también se puede definir el color de clase ingresando el nombre del color y clickeando Enter o Return.

7 Clickear Save en el diálogo Edit Class/Region Details, y cuando sea preguntado sobreescribir el archivo clickear Yes.

valor de pixel etiqueta de clase actual(número de clase)

definición del color de clase etiqueta definida para el númeroingresando el nombre de color o Set Colorde clase



8 Volver a cargar la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.Los píxeles asignados a la clase 1 (los que fueron interpretados como océano) están de color azul.

Asignando nombres y colores a las otras nueve clases1 Asignar nombres y colores como se desee a las otras nueve clases en la

imagen utilizando los pasos previos 4 a 6 (utilizar la guía siguiente). Generalmente se deberá utilizar el diálogo Cell Values Profile para determinar el número de clase de un rasgo característico sobre la imagen, y luego poner un nombre para la clase y elegir el color deseado. Esto requiere algo de interpretación subjetiva, y se deberían recorrer y ampliar las diferentes áreas cuando sea necesario.

Otra forma de hacer esto es tomar un color brillante para una clase, guardarlo, y luego ver que áreas son resaltadas. Esto puede ayudar a determinar que nombre se le asigna a la clase en el contexto de las otras clases.

Consejo: Para ampliar utilizando el mouse, recordar setear el mouse como Zoom Tool

para ampliar, y volver nuevamente a Pointer Tool para observar los valores de celdas.

Rapidamente, las siguientes asignaciones de clases son generalmente correctas para esta imagen (los colores son elegidos en forma puramente subjetiva, elegir cualquiera que se prefiera):

Class Name Color

1 Oceanos/agua azul

2 Playa/suelo arenosos bronceado

3 Urbano/industrial magenta

4 Vegetación natural verde oscuro

5 Residencial 1 rojo

6 Residencial 2 rosa

7 Mezcla de vegetación verde claro



Consejo: Los valores actuales de color (números) son valores RGB que representan un color específico. Se puede rápidamente cambiarlos a los colores de arriba tipenado el nombre del color y presionando Return o Enter (sin utilizar el botón Set Color).

2 Cuando esté terminado, clickear Save en Edit Class/Region Details, luego Yes para sobreescribir el archivo.

3 Volver a cargar la imagen clickeando el botón Refresh Image en la barra de herramientas Standard.

4 Clickear Close en el diálogo Cell Values Profile.5 Clickear Close en el diálogo Edit Class/Region Details.

3: Superponiendo resultados de clasificación

Abrir el algoritmo Landsat TM 321 en una nueva superficie1 En el menu View, seleccionar Algorithm para abrir el diálogo Algorithm.2 En el menu File (en el menu principal), seleccionar Open into New

Surface.3 En el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.4 Abrir el directorio ‘Data_Types’, luego abrir el directorio ‘Landsat_TM’.5 Doble-click en el algoritmo ‘RGB_321.alg’ para abrirlo.

Es adicionado un algoritmo (y sus capas) como una segunda superficie en el algoritmo actual. (Esto despliega la imagen Landsat TM image en “color natural “ o RGB=321.)

8 Parques/cancha de golf

verde

9 Asfalto/alquitrán marrón

10 Cemento/tierra estéril blanco

Objetivos Aprender como desplegar una imagen clasificada utilizando transparencia sobre una imagen de referencia, y utilizar una fórmula y la capa Clasificación para desplegar clases individualmente.



Configurar la transparencia para la imagen clasificada1 Seleccionar la primer superficie ‘[RGB]:Default Surface’ en el algoritmo.

Como la imagen clasificada está en la parte superior de la imagen RGB, se debe setear la transparencia de ésta para poder ver la imagen RGB por debajo.

2 Clickear la solapa Surface.3 Setear la opción ‘Transparency’ a su punto medio.

Las dos imágenes son mezcladas y los colores de ambas imágenes son visibles.

4 Ajustar la opción ‘Transparency’ en diferentes puntos.Cambiando la transparencia a diferentes niveles, rápidamente se puede observar como los colores naturales de la imagen que se encuentra por debajo se corresponden con las clases y colores de la imagen clasificada. Esta puede ser una forma efectiva de comparar los resultados de la clasificación con la imagen referencia.

Adicionando una capa Clasificación a la superficie de la imagen Landsat1 Clickear la solapa Layer en el diálogo Algorithm para desplegar el

diagrama de proceso.2 Clickear el botón derecho en la parte superior de la superficie

‘[RGB]:Default Surface,’ y seleccionar Turn Off.La superficie de la imagen clasificada es apagada, por lo que no será mostrada.

3 Seleccionar la superficie inferior ‘[RGB]:Landsat TM’ en el algoritmo.4 En el diálogo Algorithm, abrir el menu Edit, seleccionar Add Raster

Layer, luego Classification.Una capa Clasificación es adicionada a la lista de capas del algoritmo.


6 En el menu Directories, seleccionar la ruta \examples.7 Abrir el directorio “Miscellaneous”.8 Abrir el directorio ‘tutorial’, luego doble-click en la imagen

‘10_class_ISOCLASS.ers’ para cargarla.


10 Elegir color amarillo, luego clickear OK en el diálogo selector de Color.



Adicionando una fórmula para desplegar pixeles en clases individuales

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

2 En la ventana de fórmulas Genéricas, editar la fórmula que dice:if input1=1 then 1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper “los pixeles que tiene un valor de 1 (clase 1) en la imagen, asignarles un valor de 1 al desplegarlos, si no asignarles valor nulo”.

3 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.Las áreas oceánicas (clase 1) se despliega en color amarillo sobre la imagen RGB.

Despliegue de otras clases sobre la imagen de fondo1 En la ventana de fórmula Genérica, editar la fórmula que dice:

if input1=4 then 1 else null

Esto desplegará la clase 4 en amarillo.

2 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.Las áreas de vegetación natural (clase 4) se muestra en amarillo sobre la imagen RGB de fondo. Esta es otra forma de ayudar a identificar la clase representada por un particular agrupamiento (número de clase), o determinar la precisión de una clasificación.

3 (Opcional). Si se desea, editar la fórmula para desplegar cualquier otro número de clase cambiando input1=x a valores entre 1-10. Elegir el color que se desee.



Cerra la ventana imagen y el diálogo Algoritmo1 Cerrar la ventana imagen utilizando los controles del sistema de la



2 Clickear Close en el diálogo Algorithm.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en la pantalla.

• Especificar los parámetros de un agrupamiento específico y realizar una clasificación no supervisada.

• Asignar colores y nombres a las clases de la imagen clasificada

• Desplegar una imagen clasificada utilizando una capa Despliegue de Clase

• Compara una imagen clasificada con una imagen de referencia






19ClasificaciónSupervisada

Este capítulo explica como utilizar la función clasificación supervisada de ER Mapper para transformar datos de imágenes multiespectrales en información temática definida por el usuario. Se aprenderá a definir regiones, realizar una clasificación supervisada, y asignar colores a las clases.

Acerca de la clasificación supervisadaLa clasificación supervisada es uno de los dos métodos utilizados para transformar datos de imagen multiespectrales en clases de información temática (la otra es la clasificación no supervisada). Este procedimiento tipicamente asume que la imagen de un área geográfica específica es registrada en regiones múltiples del espectro electromagnético, por ejemplo las imágenes satelitales multiespectrales Landsat TM o SPOT XS. (La clasificación también puede ser efectiva para otros tipos de imágenes. Ver un texto apropiado de referencia para una información más completa sobre clasificación).

En la clasificación supervisada, la identidad y la ubicación de las clases o tipos de cubierta (urbana, agua, bajos, etc.) son conocidas previamente a través de trabajos de campo, análisis de fotografías aéreas, o por otros medios. Tipicamente se identifican áreas específicas en la imagen multiespectral que representan los tipos deseados de rasgos conocidos, y usa las características espectrales de estas áreas conocidas para “ordenar” el programa de clasificación para asignar cada pixel de la


Capítulo 19 Clasificación Supervisada Acerca de la clasificación supervisada

imagen a una de estas clases. Parámetros estadísticos multivariables tales como la media, desviación estándar, y matrices de correlación son calculados para cada región de instrucción, y cada pixel es evaluado y asignado a la clase con la cual tiene la mayor probabilidad de ser parte (de acuerdo al método de clasificación elegido).

Un procedimiento simplificado para realizar una clasificación supervisada es el siguiente:

Seleccionarregiones deinstrucción

Calcularestadísticade región

Evaluarfirmas de clases

Clasifcar laimagen

Desplegar yevaluar la clasificación

Usar herramientas para dibujar polígonos definiendoregiones de instrucción en la imagen (áreas concaracterísticas conocidas o clases de cubierta)

Calcular estadisticas para los pixeles en cadaregión de instrucción (mínimo, máximo, valoresmedios, desviación estándar, etc.)

Ver y evaluar las estadísticas de las regiones de instrucción en formato tabular o gráfico usando histogramas o gráficos de dispersión

Seleccionar un tipo de clasificación (regla de decisión),y realizar la clasificación para asignar cada pixela una clase

Desplegar la imagen de salida clasificada, asignandocolores a las clases, y superponer las clases o usarmedias estadísticas para determinar la precisión


Capítulo 19 Clasificación Supervisada Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica definiendo regiones de instrucción y utilizando la función de ER Mapper Supervised Classification para realizar una clasificación.

• Dibujar polígonos para definir regiones de instrucción para la supervisación clasificada

• Ver estadísticas, histogramas, y diagramas de dispersión para cada región de instrucción

• Realizar una clasificación supervisada

• Desplegar una imagen clasificada usando un tipo de capa Class Display

1: Definiendo regiones de instrucción

Acerca de las regiones: Las Regiones son polígonos vectoriales que definen un área de interés en una imagen. Las regiones pueden ser usadas para procesar o desplegar partes de una imagen separadamente de otras, enmascarar partes de una imagen para el mosaicado, definir sitios de instrucción como se hará aquí, y otros propósitos. La definición de cada región es almacenada en al archivo header de la imagen raster.

Crear una imagen de práctica

1 Clickear el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas. Aparecen una ventana imagen y la ventana Algorithm.


Luego de completar estos ejercicios, se sabrá como realizar estas tareas en ER Mapper:


Antes de comenzar estos ejercicios, estar seguro que todas las ventanas imagen de ER Mapper están cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

Objetivos Aprender a usar las herramientas de anotación vectorial de ER Mapper para definir regiones de instrucción (polígonos) representando los rasgos o clases de cubierta de tierra en una imagen.


Capítulo 19 Clasificación Supervisada 1: Definiendo regiones de instrucción

2 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo de proceso para abrir el selector de archivo. El cuadro de diálogo Raster Dataset que es el selector de archivo aparece.


4 En el directorio ‘Shared_Data’, cargar la imagen llamada ‘Landsat_MSS_notwarped.ers.’

5 La banda 1 MSS (MSS1) será cargada dentro de la Pseudolayer.Si la imagen está muy oscura, no hacer nada por ahora.

6 En la ventana Algorithm clickear el botón de duplicado tres veces y duplicar la Pseudolayer con la MSS1 tres veces. Ahora se tienen 4 Pseudo Layers con la banda MSS1.

7 Usar el botón Load Dataset en la ventana Algorithm y cargar en la MSS1 (B1:0.55_um) en la primer Pseudo Layer, MSS2 (B2:0.65_um) en la segunda Pseudo Layer, MSS3 (B3:0.75_um) en la tercer Pseudo Layer y MSS4 (B4:0.95_um) en la cuarta Pseudo Layer.

8 Apagando tres capas al mismo tiempo, desplegar cada banda individualmente.

9 Editar las descripciones de banda y tipear dentro para la banda 1 (B1:0.55_um), para la banda 2 (B2:0.65_um), para la banda 3 (B3:0.75_um) y para la banda 4 (B4:0.95_um).

10 Prender las cuatro capas. 11 Desde el menu File en el menu principal seleccionar Save As....

Seleccionar ER Mapper Raster Dataset (.ers) como el tipo de archivo y salvarlo en el directorio examples\Miscellaneous\Tutorial como ‘Landsat_practice.ers’.

Consejo: Para mantener el rango dinámico original de la imagen, seleccionar la opcion de borrar transformaciónes cuando se la salve.

Cargar la imagen de práctica y desplegarla como un compuesto RGB

1 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo de proceso para abrir el selector de archivo.




3 Abrir el directorio ‘Miscellaneous’.4 En el directorio ‘tutorial,’ doble-click en la imagen llamada

‘Landsat_practice.ers’.5 En el menu principal clickear el botón Image Display and Mosaicing

Wizard .

Se abre el cuadro de diálogo Image Display and Mosaicing Wizard.

6 Seleccionar Change display in this window, y click en el botón Next>.

7 Seleccionar Red Green Blue, y clickear el botón Next>.Una ventana de estado desplegará el progreso a medida que la imagen ’Landsat_practice’ es desplegada como un compuesto RGB.

8 Clickear en el botón Finish para cerrar el Asistente de Imagen.9 Tomar y desplazar la ventana imagen por su esquina inferior derecha para

acerla un 50% más grande.10 Clickear con el botón de la derecha sobre la imagen y seleccionar Zoom to

All Datasets desde el menu Quick Zoom.ER Mapper redibujará la imagen para ajustarla a la ventana agrandada.

A continuación se dibujarán polígonos para definir varias clases de rasgos en la imagen.

Adicionar una capa vector para la definición de regiones en el algoritmo1 Desde el menu Edit, seleccionar Edit/Create Regions....

Se abre el cuadro de diálogo New Map Composition.

2 En el diálogo New Map Composition, notar que la opción Raster Region está seleccionada.

Nota: La opción Raster Region le dice a ER Mapper que la capa anotación será utilizadad para crear regiones en una imagen raster (para ser usada en este caso en seleccion de sitios de instrucción).

3 Clickear OK en el cuadro de diálogo New Map Composition.



4 ER Mapper abre el cuadro de diálogo de la paleta Tools conteniendo las herramientas de anotación vectorial. También notar que una nueva capa vector llamada ‘Region Layer’ ha sido adicionada a la lista de capas en la ventana Algorithm.

5 Desde el menu File (en el menu principal), seleccionar Save As... para salvar el algoritmo bajo su propio nombre con la nueva información de extensión de página.


7 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para seleccionarlo.8 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.9 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre usando sus iniciales al

comienzo, seguido por el texto ‘land_use_regions.’ Separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “KA,” tipear el nombre:

KA_land_use_regions

10 Clickar OK o Save para salvar el algoritmo, el cual ahora incluye los parametros del Page Setup.

11 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.

Abrir el cuadro de diálogo Geoposition1 Desde el menu View, seleccionar Geoposition....

El cuadro de diálogo Algorithm Geoposition Extents se abre. Moverlo a la derecha de la pantalla.

2 Seleccionar los botones de opción de display Zoom para realizar zooms y paneos.Se usarán estas opciones para ayudar a aumentar y reducir áreas mientras se definen los polígonos de las regiones de instrucción.

Definir regiones de instrucción en la imagen1 Usar los siguientes diagramas como guía de ayuda para ubicar regiones de

instrucción en la imagen. Se le consulta como definir estas regiones en los siguientes pasos.



Definir una región para representar áreas oceánicas

1 En el diálogo de la paleta Tools, clickear el botón ZoomBox Tool .

2 Aumentar el cuarto inferior izquierda de la imagen.La gran porción de área azul oscuro es en esta escena océano.

3 En el diálogo de la paleta Tools, clickear en el botón Polygon .

4 Ubicarse en un área oceánica y dibujar un polígono clickeando una vez en cada punto, luego doble click para cerrar el polígono. (Hacer el polígono más vale grande para obtener una buena muestra).

vegetación natural

tierrasestériles

áreasurbanas

áresoceánicas

pasto yparques

áreasresidenciales



El polígono es seleccionado por defecto cuando se lo cierra. Debido a que está seleccionado, se pueden adicionar atributos de color y texto para darle un nombre al polígono.

5 En el diálogo Tools, doble-click en el botón Polygon para abrir el cuadro de diálogo Line Style.

6 En el cuadro de diálogo Tools, clickear el botón Display/Edit Object Attributes para abrir el cuadro de diálogo Map Composition AttributePosicionar los diálogos Line Style y Map Composition Attribute en una posición conveniente sobre la pantalla. Se dejarán estos diálogos abiertos mientras se definen las regiones para poder asignar un color y un nombre a cada región a medida que se avanza. (Los colores que se asignan se transforman en los colores por defecto de la clase en la imagen clasificada de salida).

7 En el diálogo Line Style, clickear el botón Set Color, elegir el color azul, y clickear el botón OK para cerrar el selector de color.

8 En el diálogo Map Composition Attribute, ingresar el texto Ocean en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.El texto “Ocean” está ahora definido como el nombre o atributo de texto del polígono.

Se tiene ahora una definida región de instrucción representando áreas aceánicas en la imagen. Cuando posteriormente se calculen las estadísticas para esta imagen, las estadísticas de los pixeles dentro de esta región será utilizado como una “firma” para clasificar otras áreas oceánicas de la imagen.

Definir una región para representar vegetación natural1 En el diálogo Geoposition, clickear All Datasets para volver a sacar el

zoom.


3 Hacer un Zoom en el cuarto superior derecho de la imagen.Las áreas marrón oscuro en la parte superior de la imagen son áreas con vegetación natural.

4 Clickear el botón Polygon .

5 Dibujar un polígono para definir un gran área de vegetación natural (clickear una vez en cada punto, luego doble-click para cerrar el polígono).El polígono queda seleccionado cuando se cierra.



6 En el diálogo Line Style, clickear Set Color, elegir el color verde oscuro, y clickear OK para cerrar el selector de color.

7 En el diálogo Map Composition Attribute, ingresar el texto Natural vegetation en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.Sa ha definido una región de instrucción representando vegetación natural.

Definir una región para representar pasto y áreas parquizadas1 En el diálogo Geoposition, clickear All Datasets para volver al zoom

anterior.


3 Realizar un Zoom de ampliación en una de las pequeñas áreas, rojo brillante (hay una en el valle del río que corre de este a oeste). Ampliar lo suficiente de manera que el área rojo brillante llene la mayoría de la ventana imagen.Estos son parques, canchas de golf, u otras vegetaciones artificialmente irrigadas.

4 Clickear en el botón Polygon y digitalizar un polígono alrededor del borde del área parquizada rojo brillante.

5 En el diálogo Line Style, clickear Set Color, elegir un color verde brillante, y clickear OK para cerrar el selector de color.

6 En el diálogo Object Attribute, ingresar el texto Grass and parks en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.Se ha definido una región de instrucción representando áreas parquizadas y con pasto.

Definir una región para representar áreas urbanas1 En el diálogo Geoposition, clickear All Datasets para volver al zoom

completo.


3 Realizar un Zoom ampliando las áreas grises cercanas al centro de la imagen.Estas son áreas urbanas desarrolladas.

4 Clickear el botón Polygon y digitalizar un polígono alrededor del borde del área urbana gris (no incluir áreas vegetadas rojas en los bordes).



5 En el diálogo Line Style, clickear Set Color, elegir el color gris, y clickear OK para cerrar el selector de color.

6 En el diálogo Map Composition Attribute, ingresar el texto Urban areas en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.Ahora se tiene una región de instrucción representando un área urbana.

Definir un área para representar áreas residenciales1 En el diálogo Geoposition, clickear All Datasets para volver al zoom total.


3 Realizar un Zoom para ampliar una de las áreas rosadas en la parte norte de la península como se mostró en el diagrama previo.Esta área es primariamente de casas residenciales, por lo que tiene tanto edificios (casas) y áreas vegetadas (pasto y árboles).

4 Clickear en el botón Polygon y digitalizar un polígono alrededor de las áreas rosas descriptas.

5 En el diálogo Line Style, clickear Set Color, elegir el color rojo, y clickear OK para cerrar el selector de color.

6 En el diálogo Map Composition Attribute, ingresar el texto Residential areas en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.

Definir una región para representar áreas de tierra estériles1 En el diálogo Geoposition, clickear All Datasets para volver al zoom total.


3 Ampliar por medio del Zoom el cuarto inferior derecho de la imagen.Hay varias áreas de tierras estériles que aparecen blanco en la imagen (debido a que ellas tienen alta reflectancia en las tres bandas de la MSS).

4 Clickear en el botón Polygon y digitalizar un polígono alrededor del borde de una de las áreas blancas estériles (no incluir otras áreas en los bordes).

5 En el diálogo Line Style, clickear Set Color, elegir un color marrón claro, y clickear OK para cerrar el selector de colores.



6 En el diálogo Map Composition Attribute, ingresar el texto Barren land/cement en el campo de texto en la parte inferior, luego clickear el botón Apply.Ahora se tiene definidas las regiones representando océano, vegetación natural, pasto/parques, áreas urbanas y residenciales, y áreas de tierras estériles.

Consejo: Para definir polígonos múltiples para ser utilizados como regiones estadísticas simples, asignar a todos los polígonos el mismo nombre de atributo de texto. ER Mapper combina las estadísticas para cualquier región con el mismo nombre automáticamente.

Salvar las regiones en la imagen Landsat MSS de práctica

1 En el diálogo de la paleta Tools, clickear el botón Save As .

Aparece el selector de diálogo Map Composition Save As.


3 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.4 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.5 Clickear en la imagen llamada ‘Landsat_practice’ para seleccionarla, luego

click OK.6 Cuando se pregunte confirmar sobreescribir el archivo, click OK para

continuar. Luego el siguiente diálogo indica que todas las regiones nuevas fueron adicionadas, click Close para cerrarlo.Las definiciones y los nombres son salvados al archivo header de la imagen ‘Landsat_practice’. Se puede ahora calcular las estadística para los pixeles en cada región.

7 Clickear Close en los diálogos de la paleta Tools y Geoposition para cerrarlos.

Calcular las estadísticas para las nuevas regiones1 Desde el menu Process, seleccionar Calculate Statistics.

Aparece el cuadro de diálogo Calculate Statistics.

La imagen ‘Landsat_practice’ debería estar seleccionada por defecto debido a que es la imagen utilizada en el actual algoritmo. (Si no está seleccionada, cargarla desde el directorio ‘tutorial’).


Capítulo 19 Clasificación Supervisada 2: Ver las estadísticas de instrucción

2 Configurar el Subsampling Interval en 1.3 Seleccionar la opción Force Recalculate stats (para calcular estadísticas

nuevamente en caso de que ya hayan sido previamente calculadas).4 Clickear OK para empezar los cálculos estadísticos.5 Cuando los cálculos hayan terminados, clickear OK en el diálogo que

indica el éxito del proceso, luego cerrar los otro diálogos estadísticos con Close o Cancel.

2: Ver las estadísticas de instrucción

Ver estadística tabular para las regiones de instrucción1 Desde el menu View, seleccionar Statistics, luego seleccionar Show

Statistics.El cuadro de diálogo Statistics Report aparece. La imagen ‘Landsat_practice’ debría estar seleccionada por defecto. Se puede elegir ver la estadística para las regiones seleccionadas o bandas en la imagen, o para todas las regiones y bandas.

2 Clickear OK para desplegar estadísticas para todas las regiones que se definieron.Se abre el diálogo Statistics de imagen mostrando las estadísticas para todas las regiones en las cuatro bandas de la imagen Landsat MSS.

3 Desplazarse a través de la lista para ver las estadísticas de las regiones de instrucción (hacer el diálogo más grande si es necesario).(La última región listada llamada ‘All’ es la imagen entera. Esta región esta presente todos los archivos header de imagen).

4 Cuando se finalice de ver las estadísticas, clickear Cancel en el diálogo Statistics Report para cerrar ambos diálogos.

Adicionar una capa Classification y cargar la imagen Landsat

1 Clickear el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas para abrir la ventana Algorithm.

Objetivos Aprender a ver estadísticas para las regiones de instrucción en formato tabular, ver histogramas de valores de datos en las regiones de las clases de instrucción, y ver la media de las clases y las elípses de 95 % de probalibilad sobre el diagrama de dispersión.



2 Clickear en la capa ‘Region Layer’ para seleccionarla, luego click Delete para borrar la capa. (No se necesita más en este ejercicio).

3 Desde el menu Edit/Add Raster Layer, seleccionar Classification.Una capa Classification es adicionada a la lista de capas del algoritmo.


5 Elegir el color amarillo brillante, luego clickear OK para cerrar el selctor de color.



8 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirla.9 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.10 Doble-click en la imagen ‘Landsat_practice’ para cargarla.

Ahora se puede utilizar la capa Classification para desplegar una región de instrucción en amarillo sobre la imagen y mostrar su histograma y cualquier banda.

Ingresar una fórmula para desplegar una región

1 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso para abrir el diálogo Formula Editor.

2 En la ventana de fórmula Generic, editar el texto de la fórmula para leer:if inregion(region1) then input1 else null

Esta fórmula le dice a ER Mapper continuar y desplegar los datos dentro de la región elegida como región 1 en amarillo sobre la imagen.

3 Clickear el botón Apply changes.Notar que los botones Inputs y Regions encima de la ventana Relations están ahora activas. La banda 1 de la imagen es asignada por defecto a la entrada genérica 1.

4 Clickear el botón Regions, seleccinar Grass/Parks desde la lista desplegable al lado de ‘REGION1.’La región Grass/Parks es desplegada en amarillo sobre la imagen RGB.



Ver los histogramas para las regiones Grass/Parks

1 Clickear en el botón de post-fórmula Edit Transform Limits para abrir el cuadro de diálogo Transform. Moverlo de manera que no se superponga con la ventana imagen o el diálogo Formula.

2 Desde el menu Limits, seleccionar Limits to Actual.El histograma para los píxeles en la banda 1 de la región de instrucción ‘Grass/Parks’ aparece en la ventana histograma.

3 En el diálogo Formula, clickear el botón Inputs, luego sleccionar B3:0.75_um de la lista desplegable ‘INPUT1’ .

4 Desde el menu Limits, seleccionar Limits to Actual.

Nota: Debido a que el rango de datos es diferente para cada rango y región, se necesita usar Limits to Actual cada vez que cambia de banda o región. De otra manera el nuevo histograma podría no desplegarse completamente debido a la configuración de límites del histograma previo.

El histograma para los pixeles en la banda 3 de la región de instrucción ‘Grass/Parks’ aparece en la ventana histograma. Cambiando las asignaciones en la ventana Relation, se puede ver el histograma para cualquier banda y combinación de regiones en la imagen. El histograma provee importante información acerca de la distribución y rango de valores de datos en las regiones de instrucción.

5 Si se desea, se pueden ver histogramas de otras regiones y/o combinaciones de bandas utilizando la lista de pasos previa.

6 Cuando se termine, clickear Close en el diálogo Formula Editor, y Close en la ventana Algorithm.

Ver un diagrama de dispersión para la imagen MSS1 Desde el menu View, seleccionar Scattergrams....

Se abren los cuadros de diálogos Scattergram y New Map Composition. Notar que el diálogo New Map Composition ya tiene seleccionadas Raster Regions y el nombre de la imagen ingresada.

2 Clickear OK en el diálogo New Map Composition.Se abre el diálogo de anotación Tools y el diálogo Scattergram automáticamente relaciona la imagen en la ventana imagen activa (‘Landsat_practice’). Notar también que los polígonos regiones son mostrados sobre la imagen en sus colores asignados.



Configurar el gráfico de dispersión de bandas y los limites1 En el diálogo Scattergram, clickear el botón Setup....2 En el diálogo Scattergram Setup, seleccionar la banda 2 para el campo

del X Axis, y la banda 4 para el campo Y Axis.3 Clickear el botón Limits to Actual para configurar los límites de los ejes X

e Y al rango actual de datos de las bandas 2 y 4.El gráfico de dispersión para las bandas 2 (luz roja) y 4 (luz infraroja cercano) de la imagen es redesplegada para cubrir toda la ventana. La gran dispersión de puntos en el gráfico indica que la información en estas dos bandas no esta fuertemente correlacionada.

Desplegar la media y las elipses de probabilidad para las regiones de instrucción1 En el diálogo Scattergram Setup, prender la opción From current

selection.Esto le dice a ER Mapper que se quiere desplegar el valor medio y la elipse de 95% de probabilidad para el polígono región actualmente seleccionado en la imagen.

2 En el diálogo Tools, clickear el botón Select and Edit Points Mode .

3 En la imagen, seleccionar el polígono gris definiendo la región de instrucción de la clase ‘urban’ (clickear sobre un segmento linear).Aparece un elipse gris sobre el gráfico de dispersión mostrando el umbral de probabilidad de 95% y el valor medio (el punto central de la elipse) para la clase ‘urban’ en las bandas 2 y 4. (La extensión de la elipse representa la probabilidad que un pixel desconocido sea parte de esa clase con un nivel de confianza del 95%).

4 En la imagen, seleccionar el polígono verde definiendo la región de instrucción de clase ‘grass’.Aparece una elipse verde sobre el gráfico de dispersión. Como se indicó, la vegetación verde muestra una gran respuesta en las banda 4 (infrarojo cercano) de la MSS, pero baja respuesta en la banda 2.

5 Presionar la tecla Shift, luego clickear sobre el polígono verde oscuro ‘natural vegetation’ en la imagen.Los elipses para ambas regiones ‘grass’ y ‘natural vegetation’ aparecen sobre el diagrama de dispersión, por lo que pueden ser facilmente comparados.Comparar medias de regiones y elipses es una excelente manera de evaluar la separabilidad de las firmas de clases.


Capítulo 19 Clasificación Supervisada 3: Clasificando la imagen

Consejo: Para seleccionar polígonos múltiples, mantener presionada la tecla Shift mientras se clickea.

Cerrar los diálogos del diagrama de dispersión1 Clickear Close en el diálogo de anotación Tools para cerrarlo.2 Clickear Close en el diálogo Scattergram Setup para cerrarlo, luego

clickear Close para cerrar el diálogo Scattergram.

3: Clasificando la imagen

Abrir el cuadro de diálogo Supervised Classification1 Desde el menu Process, seleccionar Classification, luego seleccionar

Supervised Classification. Se abre el cuadro de diálogo Supervised Classification. La imagen ‘Landsat_practice’ ya está seleccionada como la imagen de entrada por defecto. El diálogo también permite elegir cuales bandas de la imagen usar para la clasificación, y el tipo de clasificación (o regla de desición) a usar.

2 Clickear el botón selector Output Dataset .

Objetivos Aprender como utilizar las estadísticas de las regiones de instrucción para realizar una clasificación supervisada en la imagen entera que asigne cada pixel a uno de las seis clases de rasgos que se definieron.

región ‘grass’

región‘natural vegetation’




4 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.6 En el campo Save As, tipear un nombre utilizando sus iniciales al

comienzo seguidas por el texto ‘max_like_class,’ y separar cada palabra con un subrayado (_). Por ejemplo, si sus iniciales son “SC,” tipear en el nombre:

SC_max_like_class

7 Clickear OK o Save para validar el nombre y cerrar el diálogo selector de archivos.

Configurar el tipo de clasificación y los parámetros1 Clickear la opción desplegable Classification Type para ver la lista.

ER Mapper provee clasificaciones por Maximum Likelihood Enhanced, Minimum Distance, Minimum Distance con una desviación estandar, Parallelopiped, y Mahalanobis.

2 Desde el menu Classification Type/Maximum Likelihood Enhanced, seleccionar Maximum Likelihood Standard.

3 Clickear el botón Setup.Se abre el cuadro de diálogo Supervised Classification Setup. Este diálogo permite configurar las opciones usadas para la clasificación, incluyendo cuales regiones de instrucción utilizar (de esta u otras imágenes), asignar probabilidad de clases, y otras opciones. Por defecto, las cinco regiones en la imagen de práctica son desplegadas.

4 Clickear el botón Close para cerrar el cuadro de diálogo Supervised Classification Setup.

Clasificar la imagen1 Clickear el botón OK para comenzar la clasificación.2 Cuando se consulte confirmar el exito del proceso, clickear OK. Luego

clickear Close y Cancel en los otros dos diálogos para cerrarlos.La salida de la clasificación es una imagen de banda simple. Cada pixel en la imagen tiene en rango de valor desde 1 a 6 (el número de regiones de instrucción que se especificaron).



Abrir una segunda ventana y un algoritmo modelo

1 Clickear el botón New Image Window de la barra de herramientas.

Aparece una ventana imagen.

2 Desplazar la nueva ventana por debajo de la que despliega la imagen Landsat image.



5 En el directorio ‘Miscellaneous\Templates\Common,’ cargar el algoritmo llamado ‘Classified_data.alg.’Se despliega una imagen clasificada de San Diego displays. Este es un algoritmo modelo que se utilizará para desplegar la imagen clasificada.

Cargar la imagen clasificada que se creó previamente

1 Clickear el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas.Notar que este algoritmo tiene una sola capa del tipo Class Display. La capa Class Display está diseñada para desplegar imágenes creadas con la función de clasificación de ER Mapper.



4 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 En el directorio ‘Tutorial,’ doble-click en la imagen ‘max_like_class’ que se

ha creado previamente para cargarla.Cada pixel en la imagen original Landsates asignada a una de las seis clases de instrucción que se definieron tempranamente. Los colores de las clases son aquellos que se definieron para los polígonos regiones de instrucción.

6 Desde el menu Edit (en el menu principal), seleccionar Edit Class/Region Color and Name. Se abre el diálogo Edit Class/Region Details mostrando el nombre y color asignado a cada clase. Si se desea, podría cambiarse aquí.

7 Clickear Cancel en el diálogo Edit Class/Region Details para cerrarlo.



Cerrar todas las ventanas imágenes y los cuadros de diálogo1 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.2 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control de la ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para los sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

3 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

• Dibujar polígonos para definir regiones de instrucción para una clasificación supervisada

• Ver estadísticas, histogramas, y diagramas de dispersión para cada región de instrucción

• Realizar una clasificación supervisada

• Desplegar una imagen clasificada utilizando una capa de tipo Class Display






20Conversión de raster

a vectorEste capítulo introduce el concepto de conversión de raster a vector y brinda práctica en el uso de las características de estas funciones en ER Mapper’.

Acerca de la conversión raster a vectorLa conversión de raster a vector, algunas veces llamada vectorización, permite convertir desde una estructura de datos raster a una estructura de datos vector. Por ejemplo, rasgos o clases temáticas definidas por procesamiento de una imagen de satélite puede ser convertida a polilíneas o polígonos, y luego importarlas directamente como vector en productos basados en SIG o usados para futuros procesamientos de datos raster. La conversión de raster a vector es una característica importante para extraer información desde una imagen de satélite para rapidamente actualizar información basada en vectores almacenada en un producto SIG.

En la conversión de raster a vector, ER Mapper analiza los bordes de los rasgos especificados en la imagen raster, luego traza polilíneas o polígonos cerrados alrededor de los rasgos. Tipicamente se necesita primero realizar algún tipo de procesamiento para extraer los rasgos de interés, tal como una clasificación o limitado por máscaras o destacar un rasgo particular. Después vectorizando los


Capítulo 20 Conversión de raster a vector Ejercicios de manejo

rasgos de interés, las polilíneas o polígonos pueden ser salvadas como un archivo de formato vector ER Mapper, regiones en un archivo raster, una covertura ARC/INFO GIS, o exportado como otro formato vector tal como DXF.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios darán práctica en creación de algoritmos resaltando un rasgo en una imagen raster, y luego convertir el rasgo en una representación vectorial. En este caso, se creará un polígono vectror desde clases en una imagen previamente clasificada, y generar una imagen binaria Tierra/agua y crear una representación vectorial de la linea de costa.

• Aplicar smoothing a una imagen clasificada para remover los pixeles aislados

• Extraer clases desde una imagen clasificada y convertir luego a polígonos vector

• Procesar una imagen de satelite para crear una imagen binaria tierra/agua

• Vectorizar la imagen binaria para extraer polilineas de la línea de costa

1: Vectorizar un rasgo

Desplegar una imagen Landsat clasificada1 Clickear el botón de la barra de herramientas Open Algorithm into Image

Window .

Aparecerá una ventana de imagen y la caja de diálogo Algorithm.

2 Desde el menú Directories, selecionar la ruta que termina con el texto \examples.


Despues de completar estos ejercicios, se podrá conocer como realizar esta tarea en ER Mapper:


Antes de comenzar este ejercicio, todas las ventanas de imágenes de ER Mapper deben estar cerradas. Solamente el menú principal de ER Mapper debe estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender a preparar un algoritmo desplegando una imagen clasificada para extraer y vectorizar un rasgo de interés clasificado, y realizar la conversión de raster a vector.


Capítulo 20 Conversión de raster a vector 1: Vectorizar un rasgo

3 Doble click en el directorio ‘Functions_And_Features’ para abrirlo.4 En el directorio ‘Classification,’ abrir el algoritmo

‘ISOCLASS_Landsat_TM_year_1985.alg.’ER Mapper corre un algoritmo desplegando una imagen desplegada del área San Diego, California. Esta iamgen fue previamente generada desde una imagen Landsat TM de 1985 usando ISOCLASS Unsupervised Classification de ER Mapper. Hay 10 clases en esta imagen representando agua, vegetación, áreas de terreno árido y otras clases.

Zoom en área de parque cerca del centro de la imagen1 Ligeramente a la derecha del centro de la imagen hay una área casi

rectangular conteniendo en su mayoría vegetación (sombras de verde y verde claro). Este área es el Balboa Park de San Diego. Clickear el botón

ZoomBox Mode y arrastrar una caja de zoom rodeando las áreas verdes definidas el el borde del parque.Esta imagen puede mostrar mayormente pixeles verdes oscuros y verdes brillantes (vegetación) con posibilidad de algunos píxeles magenta (áreas urbanas) a lo largo de los bordes externos. Se creará una representación vectorial de las áreas con vegetación.

Aplicar un filtro mediano para generalizar la clasificaciónNotar que en la clasificación hay muchos grupos pequeños de pixeles aislados con áreas de un solo color. Es una buena idea incorporar estos pixeles aislados dentro de la clase antes de proceder a la conversión de raster a vector. Con este método, se vectorizará solo los rasgos mayores en la imagen y se minimizará el número de los pequeños polígonos que serán creados.

1 En el diagrama de proceso, clickear en pre-formula el botón Edit Filter (Kernel) . (Elegir el botón a la izquierda del botón Formula.)

2 Sobre el diálogo Filter, clickear el botón Filter filename .

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \kernel.

4 En el directorio ‘filters_ranking,’ cargar el filtro ‘median_5x5.ker.’Este es un filtro 5 por 5 que asigna al pixel central el valor promedio de todos los pixeles en la ventana de 5 por 5. Este y otros filtros tal como ‘majority.ker’ son comunmente usados para generalizar las imágenes clasificadas.

5 ER Mapper corre el algoritmo con el filtro de suavizado mediano.



Notar que la mayoría de los pixeles aislados son mezclados dentro del rasgo de la clase dominante, suavizando la imagen.

6 Clickear Close en el diálogo Filter para cerrarlo.

Entrar una fórmula y agregarle dos clases de vegetaciónNotar que hay dos clases de vegetación en esta parte de la imagen representadas en verde y verde brillante (las áreas verde brillantes son un campo de golf y los verdes oscuros otro tipo de vegetación). Para este ejercicio, se agregará esto dentro de una clase representando toda la vegetación antes de vectorizarlo. (Se puede también vectorizar cada verde con su propio polígono si se desea.)

1 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

2 En la ventana de la fórmula genérica, editar el txto de la fórmula como se lee:

if input1=3 or input1=5 then 5 else input1

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si el pixels tiene un valor de 3 (clase 3) o 5 (clase 5) en la imagen, asignarle a ambos un valor de 5, los otros no los cambie.”

3 Clickear el boton Apply changes para validar la fórmula.ER Mapper corre el algoritmo y une las dos clases.

Ambas clases de vegetación son asignadas con el mismo valor (5), entonces las dos aparecen en color verde brillante. Esta área verde brillante está en una porción de la imagen que se convertirá en una representación vectorial.

4 Clickear Close para cerrar el diálogo Formula Editor.

Savar el algoritmo como un dataset virtualPara correr la conversión de raster a vector, es necesario salvar el algoritmo como un dataset virtual (VDS). El VDS contendrá todo el procesamiento, incluyendo el zoom seleccionado, el filtro suavizado y la fórmula de unión de las clases.

1 Desde el menu File, seleccionar Save as....2 Seleccionar ER Mapper Virtual Dataset (.ers) para el campo Files of

Type:.3 Desde el menu Directories menu, seleccione la ruta que termina con el

texto \examples.

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.5 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.



6 En Save As: campo de texto, tipear un nombre usando sus iniciales al principio, seguido por el texto ‘raster_classes_VDS,’ y separar cada palabra con el guión bajo (_). Por ejemplo, si sus iniciales son "CJ," tipear en el nombre:

CJ_raster_classes_VDS

7 Clickear OK para salvar el dataset virtual.8 Clickear sobre el botón Yes en la caja de diálogo Delete output

transforms....

Conversión de las celdas raster en polígonos vector1 Desde el menu Process, seleccionar Raster Cells to Vector Polygons....

Se abre la caja de diálogo Raster to Vector Conversion. Este diálogo contiene opciones para vectorizar una banda esprecífica o valores de celda en una imagen, crear polígonos, polilineas, polígonos rellenos, o suavizado (interpolación) de vectores.

2 Clickee el botón Input Raster Dataset .

3 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples Luego abrir el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ y cargar la imagen que se ha creado ‘raster_classes_VDS.ers’ .

4 Habilitar la opción Fill Polygons (para crear polígonos en cambio de polilíneas)

Consejo: Para bordes suavizados del polígono habilitar la opción Smooth.

5 Clickear el botón Output Vector Dataset .

6 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples. Luego abrir el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ y tipear un nombre en el campo de texto Save As: como sigue, luego clickear OK para cerrarlo. Por ejemplo, si sus inicales son "JT," tipear en el nombre:

JT_vegetation_polygons

7 Editar el valor en el campo Cell Value para leer 5 luego presione Enter o Return.Esto le dice a ER Mapper vectorizar todos los pixeles (cells) con el valor 5 en el Dataset Virtual (Las áreas de vegetación de la casificación). por defecto, ER Mapper creará polígonos.

8 Clickear OK para comenzar la conversión de raster a vector.



ER Mapper despliega un diálogo de estatus indicando el progreso, luego despliega un diálogo de confirmación cuiando la conversión ha sido completada.

9 Clickear OK para cerrar el diálogo de confirmación, luego clickear Close y Cancel para cerrar las otros dos diálogos raster a vector.Ahora se ha creado un archivo vectorial conteniendo polígonos representando las áreas de vegetación de la imagen clasificada.

Desplegar el polígono sobre la imagen clasificada1 En la ventana de algoritmo, seleccionar Annotation/Map Composition

desde el menú Edit/Add Vector Layer.Una nueva capa es adicionada al algoritmo.

2 Clickear el botón Edit Layer Color en el diagrama de proceso para elegir un color de despliegue del vector.

3 Seleccionar un color rojo, y clickear OK para cerrar el Color Chooser.


5 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termine con el texto \examples.

6 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial,’ doble-click sobre la imagen creada ‘vegetation_polygons.erv’ para cargarla.ER Mapper primero procesa el dato raster, luego dibuja el polígono en rojo.

Notar que el vector sigue estrechamente el contorno de las áreas verdes de la imagen.

Desplegar solo el vector polígono1 Apagar la capa conteniendo la imagen ISOCLASS.

ER Mapper dibuja el polígono vector en rojo sobre un fondo de imagen vacío (negro) con este fondo se puede ver mas claramente. Como puede verse, la vectorización de un dato raster de esta manera puede ahorrar horas o días de digitalización manual, entonces este proceso tiene especial valor para la actualización de la información vectorial para uso de productos SIG.


Capítulo 20 Conversión de raster a vector 2: Vectorización de una imagen binaria

2: Vectorización de una imagen binaria

Desplegar un algoritmo lansat en escala de grises



3 Doble_click sobre el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.4 En el directorio ‘Landsat_TM,’ abrir el algoritmo ‘Greyscale.alg.’

ER Mapper corre un algoritmo desplegando la banda 1 de una imagen de satélite Landsat TM del área San Diego, California. Esta imagen contiene una area significante de oceano en su porción inferior, y una bahía artificial recreativa en la porcion izquierda superior (Mission Bay). Se creará una imagen binaria para separar tierra de agua, luego se vectorizará la linea de costa.

Entrar una fórmula para enmascarar la tierra del aguaLas imágenes binarias son frecuentemente creadas en el procesamiento de imágenes en ciencias de la tierra para enmascarar o aislar los rasgos mayores entre si. Las imágenes binarias tierra/agua son especialmente comunes a causa de que los analistas frecuentemente solo estan interesados en trabajar en uno de los dos rasgos y desean enmascarar el otro. Para realizar esto hay un camino simple, cuando es posible, definir los límites de separación entre los rasgos.

1 Clickear el botón Edit Formula en el diagrama de proceso.

2 En la ventana de la fórmula genérica, editar el texto de la fórmula como se lee:

if input1 < 20 then 1 else 2

Esta fórmula le dice a ER Mapper “si los píxeles en la banda seleccionada para el input1 tiene un valor mas bajo que 20, asignarle entonces un valor de 1, a todos los otros valores asignarle el valor de 2.” Despues de esta fórmula cada pixel en la imagen será reasignado valores de 1 o 2 (una imagen binaria).

3 Clickear el botón Apply changes para validar la fórmula.4 En la ventana Relaciones, clickear en la lista desplegable ‘INPUT1’ y

seleccionar B5:1.65_um.

Objetivos Aprender a preparar un algoritmo para crear una imagen binaria (Tierra y agua en este caso), y el procedimiento de conversión de raster a vector para extraer una polilinea definiendo la línea de costa.



Ahora esta fórmula usa un límite de 20 en la banda (Infrarojo medio) y separa tierra de agua. La banda infrarroja es útil para separar tierra de agua a causa que el agua absorve casi toda la radiación infrarroja incidente.

Nota: El valor límite de 20 para esta imagen fué determinado en un ejercicio anterior usando Traverse Extraction de ER Mapper. Este valor puede ser diferente para cada imagen.

Inicialmente la imagen aparece negra a causa que los limites de transformación necesitan ser ajustados.

5 Clickear Close para cerrar el diálogo Formula Editor.

Ajuste de la tabla de colores y transformación para esta imagen binaria1 Desde la lista desplegable Color Table, seleccionar unique.

‘Unique’ es una tabla de colores especial con colores fuertemente diferentes uno del otro (es apropiado para enfatizar pequeñas diferencias en los valores del dato).

2 Clickear el botón en post-formula Edit Transform Limits para abrir la caja de diálogo Transform.

3 Sobre el diálogoTransform, clickear el botón Create default linear transform para resetear la linea de transformación.

4 Desde el menu Limits, seleccionar Limits to Actual.La imagen es desplegada en dos colores–gris para el área de agua (un valor de 1) y rojo para el área de tierra (un valor de 2). La tierra y el agua son generalmente bien separadas una de otra.

Salvar el algoritmo binario como un dataset virtual1 Clickear Close para cerrar el diálogo Transform.2 Desde el menú File, seleccionar Save as....3 Seleccionar ER Mapper Virtual Dataset (.ers) del campo Files of Type:.4 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto

\examples.

5 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’ para abrirlo.6 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Tutorial’ para abrirlo.



7 En el campo de texto Save As:, tipear un nombre usando sus inicales al principio, seguido por el texto ‘binary_image_VDS,’ y separando cada palabra con la barra baja (_). por ejemplo, si sus iniciales son “BP,” tipear:

BP_binary_image_VDS

8 Clickear OK para salvar el Dataset Virtual.9 Contestar Yes a la consulta Delete output transforms for virtual dataset.

Se ajustó la transformación, entonces la imagen binaria puede ser desplegada sobre la pantalla. Antes de vectorizar la imagen binaria, es necesario borrar la transformación entonces el rango de datos 1-2 no es transformado a 0-255.

Convertir las celdas raster en vectores polilíneas1 Desde el menú Process, seleccionar Raster Cells to Vector Polygons....

Se abre la caja de diálogo Raster to Vector Conversion.

2 Clickear el botón Input Raster Dataset .

3 Desde el manú Directories, seleccionar la ruta que termina con el trexto \examples. Luego abrir el directorio ‘Tutorial’ y cargar la imagen antes creada ‘binary_image_VDS.ers’.

4 Clickear el botón Output Vector Dataset .

5 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termina con el texto \examples. Luego abrir el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ y tipear un nombre en el campo de texto Save As: como sigue, luego clickear OK para cerrarlo. Por ejemplo, si sus iniciales son “MJ,” tipear en el nombre:

MJ_vector_coastline

6 Editar el valor en campo Cell Value leer 1 luego presionar Enter o Return.Esto le dice a ER Mapper vectorizar todos los pixeles (celdas) con el valor 1 en el dataset virtual (las áreas de agua en la imagen).

7 Prenda la opción Polylines (creará polilineas en cambio de polígonos).8 Clickear OK para comenzar la conversión de raster a vector.

ER Mapper despliega el diálogo de estatus del progreso, luego despliega el diálogo de confirmación cuando la conversión ha sido completada.

9 Clickear OK para cerrar el diálogo de confirmación, luego clickear Close y Cancel para cerrar los otros dos diálogos raster to vector.Se ha creado un archivo vectorial conteniendo polilíneas que representan la linea de costa (límite tierra/agua) en la imagen Landsat TM.



Desplegar el vector sobre la imagen Landsat


2 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que termine con el texto \examples.

3 Doble_click sobre el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.4 En el directorio ‘Landsat_TM,’ abrir el algoritmo ‘Greyscale.alg.’

Esta es la misma imagen Landsat TM usada para crear el VDS binario.

5 En la ventana de algorimo, seleccionar Annotation/Map Composition desde el menú Edit/Add Vector Layer.una nueva capa es adicionada al algoritmo.

6 Clickear el botón Edit Layer Color en el diagrama de proceso para elegir un color para desplegar el vector.

7 Seleccionar un color amarillo, y clickear OK para cerrar Color Chooser.



10 En el directorio ‘\Miscellaneous\Tutorial,’ doble-click sobre la imagen creada ‘vector_coastline.erv’ .ER Mapper primero procesa el dato raster, luego dibuja el vector polilíneas en amarillo. Notar que el vector sigue muy ajustado al límite tierra/agua de la imagen.

Cerrar todas las ventanas de imagen y cuadros de diálogo1 Cerrar todas las ventanas usando los sistemas de control de Windows:• Para Windows, seleccionar Close desde la ventana de control-menu.

• Para sistema Unix, presione el botón derecho del mouse, y seleccione Close o Quit (para sistema con ambas opciones, seleccione Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solo el menú principal de ER Mapper debe quedar abierto en la pantalla.

• Aplicar suavizado (smoothing) a una imagen clasificada para remover los pixeles asilados


Después de completar estos ejercicios, se conocerá como proceder en las siguientes tareas en ER Mapper:



• Extraer clases de una imagen clasificada y convertir luego en un vector polígono

• Procesar una imagen de satélite para crear una imagen binaria tierra/agua

• Vectorizar la imagen binaria para extraer polilíneas de la linea de costa




21Datos Vectoriales y

TabularesEste capítulo explica como usar ER Mapper para adicionar capas de superposición con datos vectoriales y tabulares desde fuentes y productos externos.

Acerca de datos vectoriales y Uniones DinámicasAdemás de dibujar los propios gráficos utizando las herramientas de dibujo de ER Mapper, también se puede desplegar datos vectoriales importados desde otras aplicaciones, y unir directamente datos en formatos externos sin traducción. Estas funciones pueden ser útiles para superponer interpretaciones geológicas almacenadas en formato vectorial, o unir y desplegar datos tabulares (tales como ubicación de pozos) o datos vectoriales (tales como límites de campos) en formatos externos.

Los datos vectoriales pueden provenir de productos GIS o archivos con formatos externos tales como DXF o Postscript. Los usos típicos de las Uniones Dinámicas incluyen despliegue de interpretaciones geológicas de subsuelo, geología de superficie, o datos culturales tales como límites de campos o redes de caminos.

Los datos tabulares pueden provenir de archivos de datos tabulares o bases de datos. ER Mapper puede desplegar datos tabulares (puntos) como círculos coloreados de varios tamaños. Esta capacidad es útil para aplicaciones tales como ploteos de ubicaciones de pozos, sitios de perforación, sitios de muestreo, y más.


Capítulo 21 Datos Vectoriales y Tabulares Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios lo introducen en las características básicas para desplegar datos vectoriales y tabulares en ER Mapper.

Nota: Estos ejercicios utilizan imágenes de satélite como la imagen raster de referencia para la superposición de los datos vectoriales y tabulares, pero el mismo concepto se aplica a la utilización de datos sísmicos u otros tipos de datos geofísicos.

• Adicionar capas de anotación para desplegar y editar datos vectoriales almacenados en formato ER Mapper.

• Adicionar capas de Datos Tabulares para desplegar datos almacenados en formato tabular.

• Adicionar capas para desplegar datos almacenados en formato vectorial GIS externo.

1: Superponiendo datos vectoriales

Cargar un algoritmo imagen satelital en escala de grises1 Clickear el botón de la barra de herramientas View Algorithm for Image

Window .

Aparecen una ventana imágen y el cuadro de diálogo Algorithm.

2 Clickear el botón de la barra de herramientas Open Algorithm into Image Window .



Antes de empezar...

Antes de comenzar estos ejercicios, esté seguro que todas las ventanas imagen ER Mapper están cerradas. Solamente el menú principal ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.

Objetivos Aprender a adicionar capas a un algoritmo para desplegra datos vectoriales importados desde un formato externo. En este caso superpondrá vectores de una red de caminos previamente importada utilizando la utilidad importar vectores de ER Mapper.


Capítulo 21 Datos Vectoriales y Tabulares 1: Superponiendo datos vectoriales

3 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples\Data_Types.

4 Doble-click en el directorio llamado ‘SPOT_Panchromatic’.5 Doble-click en el algoritmo llamado ‘Greyscale.alg.’

El algoritmo despliega una imagen satelital de San Diego, área de California en los US, tomada desde el sistema satelital SPOT. La imagen tiene 10 metros de resolución, por lo que provee buenos detalles y es a menudo utilizada en aplicaciones de mapeo básico.

Adicionar una capa de Anotación y cargar una imágen vectorial de caminos1 En la ventana Algorithm, seleccionar Annotation/Map Composition

desde el menu Edit/Add Vector Layer.Una capa Anotación es adicionada a la lista de capas del algoritmo.

2 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de flujo de proceso para abrir el diálogo selector de archivos en la nueva capa.


4 En el directorio llamado ‘Shared_Data’, cargar el archivo llamado ‘San_Diego_roads.erv.’Esta es una imagen vectorial de caminos en el área de San Diego. Fué previamente importada desde un archivo con formato Gráfico Lineal Digital (DLG) usando la utilidad de importación de ER Mapper que lo convierte en un archivo vectorial ER Mapper (con una extensión de archivo “.erv”).


6 Elegir el color rojo, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.ER Mapper corre el algoritmo nuevamente y depliega la red caminera vectorial como una superposición en color rojo. Si se desea, se pueden editar los vectores para adicionar vectores, borrarlos o modificarlos. (El uso de las herramientas de anotación es tratado en el capítulo Composición de Mapa).

7 En el campo de texto de la descripción de capa, tipear el nuevo texto descriptivo San Diego roads y presionar Enter o Return.


Capítulo 21 Datos Vectoriales y Tabulares 2: Superponiendo datos tabulares

2: Superponiendo datos tabulares

Apagar la capa vectorial de caminos1 En la ventana Algorithm, apagar la capa vectorial ‘San Diego roads’

clickeando el botón derecho sobre el nombre y seleccionando Turn Off.(Esto hará más fácil la visualización de los datos tabulares donde se superpongan).

Adicionar una capa de Datos Tabulares y cargar los datos de muestra1 Desde el menu Edit/Add Vector Layer (en la ventana Algorithm),

seleccionar Tabular Data, luego seleccionar Table of data shown as Outline Circles.Una capa de Datos de Tabla es adicionada a la lista de capas del algoritmo.

2 Con la capa Datos de Tabla seleccionada, clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso.


4 En el directorio llamado ‘Data_Types\Spot_Panchromatic’, cargar el archivo llamado ‘San_Diego_Fire_Stations.tbl.’Este es un dataset conteniendo la ubicación de los cuarteles de bomberos en el área de San Diego.


6 Elegir el color cyan (azul claro), luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.ER Mapper corre el algoritmo nuevamente y despliega la ubicación de cada cuartel de bomberos con un círculo cyan. (Para desplegar los circulos, ER Mapper está accediendo a datos en un archivo externo con los valores Norte y Este para cada ubicación y otra informacíon).

7 En el campo de texto de la descripción de capa, tipear el nuevo texto descriptivo fire stations y presionar Enter o Return.

Objetivos Aprender a adicionar capas a un algoritmo para desplegar datos puntuales almacenados en formato tabular. (Los ejemplos utilizados aquí son ubicaciones de cuarteles de bomberos, pero podrían ser tranquilamente ubicaciones de pozos sobre una superficie de tiempo interpretada).


Capítulo 21 Datos Vectoriales y Tabulares 3: Superponiendo datos vectoriales GIS

3: Superponiendo datos vectoriales GIS

Apagar la capa de Datos Tabulares1 En la ventana Algorithm, apagar la capa tabular ‘fire stations’ clickeando el

botón derecho sobre el nombre de la capa y seleccionando Turn Off.(Esto hará más fácil la visualización de los datos GIS donde sea superpuesto).

Adicionar una capa ARC/INFO1 Desde el menu Edit/Add Vector Layer (en la ventana Algorithm),

seleccionar ARC/INFO Coverage.Una capa ARC/INFO es adicionada a la lista de capas del algoritmo.

2 Con la capa ARC/INFO seleccionada, clickear el botón Dynamic Link Chooser en el diagrama de proceso.

El cuadro de diálogo ARC/INFO Chooser se abre permitiendo elegir la cubierta que se quiere unir. (Notar que el botón es diferente del botón Load Dataset porque no se está cargando un archivo con formato raster o vectorial ER Mapper, sino directamente se lo está uniendo a un archivo que no tiene formato ER Mapper).

3 En el diálogo ARC/INFO Chooser, clickear el botón Workspace .

Se abre el diálogo ARC/INFO Workspaces permitiendo especificar la ubicación de los archivos con cubierta ARC/INFO en el sistema.

4 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto examples\Shared_Data.

5 Clickear una vez sobre el directorio llamado ‘arc_info_workspace’ para seleccionarlo, luego clickear el botón Select.El diálogo ARC/INFO Chooser ahora muestra el espacio de trabajo seleccionado, y la lista desplegable de las Cubiertas muestra las cubiertas vectoriales GIS disponibles.

Objetivos Aprender a adicionar capas a un algoritmo para desplegar datos vectoriales almacenados en formatos externos GIS (en este caso ARC/INFO). En este caso, desplegará una red de caminos almacenadas en un archivo con formato ARC/INFO.



Elegir una cubierta, grosor de línea y color de línea1 En el diálogo ARC/INFO Chooser, seleccionar lajollards desde la lista

desplegable Coverage.Este archivo de cubierta contiene la red de caminos para el área de La Jolla de San Diego (cubriendo la porción norte de esta imágen satelital SPOT).

2 Seleccionar 1.0 desde la lista desplegable Line Width.3 Clickear OK en el diálogo ARC/INFO Chooser para cerrarlo.

ER Mapper corre el algoritmo nuevamente y despliega una red de caminos en el área de La Jolla. Se accedieron a estos datos directamente desde un archivo de cubierta ARC/INFO, por lo que no fue necesario la traducción para desplegarlos. (También se pueden editar cubiertas ARC/INFO y guardarlas al formato de la cubierta).

4 Clickear el botón Edit Layer Color en el diagrama de proceso de la capa ARC/INFO.

5 Elegir el color amarillo, luego clickear OK para cerrar el diálogo Color Chooser.ER Mapper corre el algoritmo nuevamente y despliega la red en amarillo.

6 En el campo de texto de la descripción de capa, tipear el nuevo texto descriptivo La Jolla roads y presionar Enter o Return.

Prender las tres capas color1 Prender las tres capas color clickeando el botón de la derecha en sus

nombres y seleccionando Turn On.

Nota: Las capas Vectoriales siempre aparecen en la parte superior sobre cualquier capa raster en un algoritmo, sin relación de su posición en la lista de capas. Relativo a cada una, la capa vectorial o tabular mas superior tiene prioridad de despliegue donde hay una superposición espacial con otras capas vectoriales o tabulares.

2 Clickear en la capa ‘fire stations’ para seleccionarla, luego clickear el botón

Move Up .

La capa tabular ‘fire stations’ se mueve hacia arriba de las otras dos capas vectoriales, por lo que ahora tiene la más alta prioridad de despliegue.

Los círculos representando los cuarteles de bomberos ahora aparecen en la parte superior de la superposición de caminos vectoriales.



Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema


• Para sistemas Unix, seleccionar Close o Quit desde el menu de control de la ventana en la esquina superior izquierda (para los sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper deberá estar abierto en la pantalla.

• Adicionar capas de anotación para desplegar y editar datos vectoriales almacenados en formato ER Mapper.

• Adicionar capas de Datos Tabulares para desplegar datos almacenados en formato tabular.

• Adicionar una capa para desplegar datos almacenados en un formato vectorial externo GIS






22Grillado

El asistente Gridding de ER Mapper usa datos espaciados irregularmente para crear una imagen raster grillada. Esto se realiza colocando una grilla con espaciamiento regular sobre toda el área y calculando un valor para cada celda en la grilla. La exactitud de ese cálculo depende del método usado y de la densidad y espaciamiento de los datos de entrada.

El asistente Gridding de ER Mapper extracta archivos raster grillados regularmente a partir de la combinación de todos o algunos de los siguientes tipos de datos.

• Datos lineales aleatorios• Datos de contornos con fallas, drenajes, líneas de crestas o elevaciones y líneas de

fracturas.• Datos de puntos aleatorios • Datos lineales regulares • Archivo raster grillado regularmente

Los datos de salida son un archivo raster (ers.) con una sola o varias bandas conteniendo grillas espaciadas regularmente.

ER Mapper soporta dos técnicas de grillado.

• Triangulación

• Mínima Curvatura Bajo Tensión

Estas son descritas en el capítulo 36 “Gridding”, en la Guía de Usuario de ER Mapper.


Capítulo 22 Grillado Creando una imagen raster grillada

Creando una imagen raster grilladaPuede usar el asistente Gridding de ER Mapper para generar una imagen raster de de una banda o multibanda a partir de una o más fuentes de entrada de datos. Los datos a ingresar pueden ser en algunos de los siguientes formatos:

• ASCII XYZ Genérico

• DXF

• Formato de contorno USGS (DLG-3)

• Algunos de los formatos raster que puede leer directamente ER Mapper (incluyendo .ers)

• Formato ER Mapper .erv

Ejercicios de manejoEstos ejercicios darán práctica para usar el asistente Gridding para crear una imagen raster grillada.

1: Crear una imagen grillada a partir de archivos de texto.

Abrir el asistente Gridding1 Clickear el botón Gridding Wizard en la barra de tareas Common

Functions

Antes de comenzar..

Antes de comenzar los ejercicios estar seguro que todas las ventanas imagen estén cerradas . Solamente debe estar abierto el menú principal en la pantalla.


Capítulo 22 Grillado 1: Crear una imagen grillada a partir de archivos de texto.

Se abre el diálogo del asistente Gridding con la solapa 1)Introduction seleccionada.

2 Seleccionar la opción New grid project.Notar que el campo Grid project file: no está habilitado. Esto es a causa de que se está creando un archivo de un proyecto nuevo. Por lo tanto no se tiene que especificar uno existente.

3 Clickear sobre el botón Next> o seleccionar la solapa 2) Data Sources.Ambas acciones conducirán al próximo paso para abrir la solapa Data Sources

Selecionando la fuente de datos de entrada.

Esta solapa permite entrar una o más fuentes de datos para el grillado. La fuente de datos puede de la misma área o de áreas adyacentes. Para este ejemplo vamos a elegir un número de archivos de texto como fuente de datos.

La lista de fuentes de datos debería estar vacía debido a que todavía no hemos entrado ninguno.

lista de fuente de datos



1 Clickear sobre el botón Add... para entrar una fuente de datos Se debería abrir un diálogo selector de archivo .

2 En el campo Files of Type del diálogo selector, seleccionar AsciiXYZtext(.txt).

3 Desde el menú Directories , seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples

4 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Functions_And_Features’ y luego sobre el directorio ‘Gridding’.El directorio tiene cuatro archivos de texto, proporcionados con el permiso del Geological Survey of Western Australia, que lista los valores de las muestras geoquímicas en sus ubicaciónes específicas en coordenadas Este/Norte.Un resumen del archivo ‘Peak_Hill_Al203.txt’ listando muestras de óxido de aluminio es mostrado abajo

La información contenida en el archivo es conocida como datos ASCIIXYZ. Los componentes X Y son las coordenadas de ubicación y la componente Z es el óxido de aluminio leído en cada una de las ubicaciones X Y.

Los otros tres archivos son ‘Peak_Hill_CaO.txt’, ‘Peak_Hill_Fe203.txt’ y ‘Peak_Hill_MgO.txt’ los cuales corresponden a las trazas de óxido de calcio, óxido de cobre y óxido de magnesio respectivamente.

En este ejercicio se usará el asistente Gridding para crear una imagen raster grillada con bandas separadas, cada una mostrando las concentraciones de óxido de aluminio, óxido de calcio, óxido de cobre y óxido de magnesio.

5 Clickear sobre el archivo llamado ‘Peak_Hill_Al203.txt, y luego clickear Apply.

#Easting Northing Al203

679346 7186699 11

675848 7182842 10.4

675882 7180203 7.22

680312 7182703 8.76



Se debería abrir el cuadro de diálogo Ascii Projection Details .

6 Compruebe que los detalles de proyección son mostrados como en la figura de arriba y luego clickear sobre el botón OK para retornar al selector de fuente de datos.Si los detalles de proyección no son como los mostrados arriba, use el botón

selector de archivo en los campos Geodetic datum y Geodetic projection para seleccionar ‘AGD66’ para el datum, y ‘TMAMG50’ desde la lista de proyección ‘tranmerc’. Configurar Coordinates en ‘Easting/Northing’.

7 Repita los pasos 5 y 6 para agregar los siguientes archivos a la lista fuente de datos:

• Peak_Hill_CaO.txt

• Peak_Hill_Fe203.txt

• Peak_Hill_MgO.txt

Click OK en lugar de Apply después de seleccionar el último archivo.

(Los nombres de los archivos aparecerá en el cuadro de lista de fuente).

8 Click sobre el botón Next> para ir a la solapa 3) Output Bands.



Definir las bandas de salida

La imagen raster grillada de salida puede tener una o más bandas de información. La solapa “Output Bands’ permite especificar como la fuente de entrada va a ser mapeada en estas bandas de salida. Hay tres opciones principales:

1 Seleccionar la opción por defecto Create a separate band from each data source.El cuadro de listado mostrará :

No se podrá editar las entradas en el cuadro de listado.

Crear una banda separada de cada fuente de datos

Cada fuente de datos es asignada a una banda separada. Este crea una imagen de salida grillada con multiples bandas como capas temáticas superpuestas.

Mosaico de toda la fuente de datos en una banda simple

Todos las fuente de datos son asignadas, por ejemplo mosaiqueadas, en una sola banda. Este crea una imagen grillada de salida con una sola banda.

Custom Habilita el botón de la barra de herramientas para que se configure la salida. Se puede especificar el número de bandas y sus descripciones, y luego asignar para las bandas de salida fuentes de entrada inviduales o combinadas.

Output bandGridded Data:1Gridded Data:2Gridded Data:3Gridded Data:4

Data sourcePeak_Hill.Al203.txtPeak_Hill.MgO.txtPeak_Hill_Fe203.txtPeak_Hill.CaO.txt



2 Clickear en el botón Next> para ir a la solapa 4) Grid Type.

Seleccionar el método de grillado

Hay dos métodos de grillado disponibles: Triangulación y Mínima Curvatura. La Triangulación es más simple y trabaja mejor con datos uniformemente distribuídos. La Mínima Curvatura tiene un número de parámetros con los cuales puede ajustar los datos de entrada.

La solapa ‘Grid Type’ permite configurar el método de grillado para las bandas de salida colectivamente o individualmente.

Se configurarán todas las bandas a Triangulación.

1 Clickear en el botón All Triangulation (TIN) para configurar el método de grillado en Triangulación.Se podría haber seleccionado Triangulation desde la lista desplegable al lado de cada descripción de banda.

Notar que el botón Advanced... no se encuentra habilitado. Esto es a causa de que no tiene configurado ningún parámetro para Triangulación.

2 Click sobre el botón Next> para ir a la solapa 5) Create Grid.



Crear la imagen grillada

La solapa ‘Create Grid’ permite especificar el nombre del archivo y definir las Extensiones, Proyección y Atributos de celda del archivo grillado de salida. También se puede seleccionar como se desea que la imagen grillada sea desplegada.

1 Click sobre el botón Selector de Archivo para abrir el cuadro de diálogo selector Gridding Wizard Output File.


3 Doble-click en el directorio llamado “Miscellaneous’.4 Doble-click en el directorio llamado ‘Tutorial.’5 Ingresar ‘minerals_triangulated_grid_<sus iniciales>’ en el campo Save as:

del selector, y clickear el botón OK .El nombre con su ruta y una extensión ‘.ers’ será insertado en el campo File: de la solapa ‘Create Grid’. Cuando se crea la imagen grillada ésta será salvada con ese nombre de archivo.

6 Clickear sobre el botón Set Projection... para abrir el diálogo Grid Output Coordinate Space .



Este diálogo permite seleccionar un datum Geodésico, proyección Geodésica y tipo de Coordenadas para la imagen grillada de salida. Para este ejemplo se usarán los valores por defecto .

7 Clickear en el botón Defaults para seleccionar los valores por defecto.8 Clickear en el botón OK para retornar al Asistente Gridding.9 Clickear en el botón Edit Extents... para abrir el cuadro de diálogo Grid

Output Extents.

Este cuadro de diálogo permite especificar el área (extensiones) a ser incluída en la imagen grillada de salida. Si selecciona la opción Maximum extents, la imagen de salida inclurá las extensiónes completas de todas las fuentes de datos. Si selecciona la opción Custom extents, puede ingresar las coordenadas superior izquierda e inferior derecha de la imagen grillada en las unidades especificadas en el diálogo Grid Output Coordinate Space . Generalmentes esta es Este/Norte Longitud/Latitud o metros. Esto posibilita que se puedan limitar las extensiónes de una imagen grillada a un área de interés.

10 Seleccionar la opción Maximum extents.11 Clickear en el botón OK para volver al Asistente Gridding.12 Comprobar que los números de celdas y líneas en el cuadro Cell

attributes muestra valores razonables. 13 Si el tamaño de archivo de salida es mayor que 12 Mb, aumente los valores

Cell size X: y Cell Size Y: hasta que el tamaño sea menor que 12Mb.



Los valores Cell size de 150 deberían resultar en el tamaño de archivo mostrado abajo.

14 Selecionar la siguiente opción de despliegue. • Desplegar la imagen grillada con superposición de la entrada como puntos

Se podrían también haber seleccionado las siguientes opciones pero, para el propósito de este ejercicio, solamente seleccionaremos el primero.

• Desplegar la imagen grillada

• Desplegar la imagen grillada con sunshading

15 Selecionar el botón Save Grid Project File para abrir el diálogo selector.Todas las fuentes de datos de grilla y configuraciones son almacenados en un archivo de proyecto el que puede ser salvado y vuelto a usar.

16 Desde el menú Directories, selecionar la ruta que finaliza con el texto \examples

17 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’.18 Doble-click sobre el dirctorio llmado ‘Tutorial.’19 Ingresar ‘grid_project_1_<sus iniciales>’ en el campo Save as: del selector,

y clickear en el botón OK.El archivo de proyecto es salvado con el nombre de archivo y una extensión ‘.egp’ .

20 Clickear en el botón Finish para generar la imagen grillada y cerrar el Asistente GriddingUn diálogo de Estado indicará el progreso del grillado. Una vez concluido, ER Mapper desplegará una ventana imagen desplegando el siguiente algoritmo;

• La imagen grillada en una capa pseudo layer y una capa vectorial de puntos de los datos fuente de la grilla.

21 Clickear sobre el botón Close para cerrar el diálogo Status .

Ver un algoritmo con la imagen grillada1 Clickear sobre la barra de título de la ventana imagen para activarla .



2 Abrir el diálogo Algoritmo clikeando sobre el botón View Algorithm for Image Window de la barra de herramientas Common Functions.

El algoritmo tiene una superficie con una capa PseudoLayer y una capa vectorial Grid Datasource Points.

3 Seleccionar la Pseudo layerEsta capa contiene la banda B1 Gridded Data:1 de la imagen raster creada. Este muestra el conjunto de trazas de óxido de aluminio grillada a partir de la fuente de datos ‘Peak_Hill_Al203.txt’

4 Seleccionar las bandas B2 a B4.

La ventana imagen desplegará la traza grillada del mineral asociado con la banda.

5 Selecionar la capaGrid Datasource Points.Notar que esta capa es un Vínculo Dinámico del Archivo de Proyecto creado. Este muestra la ubicación de los puntos para los valores de las muestras de la capa 1 (óxido de aluminio).

6 Clickear sobre el botón Dynamic Link Chooser en el diagrama de proceso de la capa para abrir el cuadro de diálogo de puntos Display grid datasource.

7 Seleccionar ‘Gridded Data:2’ de la lista desplegabla Grid Layer ,y clickear sobre el botón Finish para salir del diálogo.

La ventana de imagen mostrará las ubicaciónes de los puntos para los valores de las muestras de la capa 2 (óxido de calcio) .


Capítulo 22 Grillado 2: Crear una imagen grillada usando Mínima Curvatura

Cerrar todas las ventanas imagenes y cuadros de diálogo1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema


• Para los sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit). Solamente el menú principal de Er Mapper debería estar abierto en pantalla.

2: Crear una imagen grillada usando Mínima Curvatura

En este ejercicio, crearemos la misma imagen grillada como hicimos previamente. En lugar de usar Triangulación para todas las bandas usaremos ahora la Mínima Curvatura para dos de ellas. También se le darán a las bandas nombres más significativos.

Abrir el Asistente Gridding

1 Clickear en el botón Gridding Wizard sobre la barra de herramientas Common Functions . Se abre el diálogo del Asistente Gridding con la solapa 1)Introduction seleccionada.

2 Seleccionar la opción Existing grid project .



3 Seleccionar el archivo de proyecto previamente salvado ‘grid_project_1_<sus iniciales>.egp’ desde el directorio ‘\examples\Miscellaneous\Tutorial’ .

4 Clickear sobre el botón Next> del Gridding Wizard o seleccionar la solapa 2) Data Sources.Ambas acciones lo llevarán al próximo paso abriendo la solapa ‘Data Sources’

5 La lista de las fuentes de datos debería mostrar los cuatro archivos de texto ‘Peak_Hill’ seleccionados en el ejercicio previo.Dejar las fuentes de datos sin cambios.

6 Clickear sobre el botón Next> para ir a la solapa 3) Output Bands .

Definir las bandas de salida

1 Seleccionar la opción Custom.Esta debería ser la selección por defecto porque estamos usando un existente Archivo de Proyecto. El botón de la barra de herramientas ahora estará visible.

Se desea dar a las bandas de salida nombres más significativos.

2 Seleccionar la entrada ‘Gridded Data:1’ abajo de Output band.

3 Clickear sobre el botón Edit output band description .

Se abrirá el diálogo descripción de banda Edit..



4 En el campo Band description , colocar el texto “Al203 - triangulated”. Estar seguro que la fuente de datos ‘Peak_Hill_Al203.txt’ es asignada esta banda de salida. Si no, cambie el nombre acordemente.

5 Clickear sobre el botón OK para volver al Asistente Gridding.El nombre de la banda de salida habrá cambiado por “Al203 - triangulated”.

6 Repetir los dos pasos previos y renombrar las otras bandas , “CaO - triangulated”, “Fe203 - MinC” and “MgO - MinC”.Ahora debería tener los siguientes datos en la lista :

7 Clickear sobre el botón Next> para ir a la solapa 4) Grid Type.

Seleccionar el método de grillado

Colocaremos dos bandas para Triangulation, y las otras para Mínima Curvatura.

1 Seleccionar Triangulation desde la lista desplegable al lado de ‘Al203 - triangulated’ y ‘CaO - triangulated’.



2 Seleccionar Minimum Curvature desde la lista desplegable al lado de ‘Fe203 - MinC’ y ‘MgO - MinC’.

3 Clickear sobre el botón Advanced... al lado de la entrada ‘Fe203 - MinC’ para abrir el diálogo Minimum Curvature Parameters .

4 Use el dispositivo deslizante para configurar Boundary tension(%) e Interior tension(%) en 25.

Nota: Dejar los otros parámetros en los valores por defecto. Es aconsejable no cambiarlos a menos que tenga una buena razón para hacerlo y si se sabe es lo que se está haciendo. Para mayor información sbre estos parámetros ver “Gridding Method”en la página 532 de la guía de usuario de ER Mapper .

Esto creará la banda ‘Fe203 - MinC’ con Mínima Curvatura bajo tensión, y la banda‘MgO - MinC’ con Mínima Curvatura.

5 Clickear sobre el botón OK para cerrar el diálogo y retornar al Asistente Gridding.

6 Clickear sobre el botón Next> para ir a la solapa 5) Create Grid.



Crear la imagen grillada

La solapa ‘Create Grid’ le permite especificar el nombre de archivo y definir las Extensiones, Proyección y atributos de celda del archivo grillado de salida. También se puede seleccionar como se desea desplegar la imagen grillada.

1 Clickear sobre el botón Selector de Archivo para abrir el cuadro de diálogo Gridding Wizard Output File .

2 Desde el menú Directories, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples

3 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Miscellaneous’ y luego seleccionar el directorio ‘Tutorial’.

4 Entre ‘minerales_MinC_grid_<sus iniciales>’ en el campo Save as: del selector, y presione sobre el botón OK.El nombre con su ruta y una extensión ‘.ers’ será insertada en el campo File: de la solapa ‘Create Grid’. Cuando se crea la imagen grillada, ésta será guardada con ese nombre de archivo.

5 Seleccionar todas las opciones de despliegue :• Desplegar la imagen grillada

• Desplegar la imagen grillada con sunshading

• Desplegar la imagen grillada con superposición de la entrada como puntos

La imagen será desplegada en tres ventanas imagen separadas.

6 Seleccionar el botón Save Grid Project File... para abrir el dialogo selector.Todas las fuentes de datos de grilla y parámetros entrados son almacenados en un archivo de proyecto que puede ser guardardo y usarse nuevamente.




8 Doble-click sobre el directorio llamado ‘Tutorial.’9 Ingresar ‘grid_project_2_<sus iniciales>’ en el campo Save as: del selector,

y clickear sobre el botón OK .El archivo de proyecto es salvado con el nombre de archivo y extensión ‘.egp’.

10 Clickear sobre el botón Finish para generar la imagen grillada y cerrar el Asistente GriddingUn diálogo de Estado indicará el progreso del grillado.

Una vez concluído , ER Mapper desplegará tres ventanas imagen desplegando los siguientes algoritmos;

• La imagen grillada en una pseudo layer

• La imagen grillada en una pseudo layer y una capa intensidad con sunshading activado.

• La imagen grillada en una pseudo layer y una capa vectorial grid datasource points.;

Ver un algoritmo con la imagen grillada1 Clickear sobre la barra de título de la ventana imagen ‘pseudo layer’ para

activarla.2 Abrir el diálogo Algorithm clickeando sobre el botón View Algorithm for

Image Window en la barra de herramientas Common Functions .

El algoritmo tiene una superficie con una Pseudo layer.

3 Seleccionar la Pseudo layerEsta capa contiene la banda B1:Al203 - triangulated de la imagen raster creada. Esta muestra el conjunto de trazas de óxido de aluminio grillada a partir de la fuente de datos ‘Peak_Hill_Al203.txt’.

4 Seleccionar la banda B3:Fe203 - MinC desde la lista desplegable .



La ventana imagen desplegará ahora el conjunto de trazas de óxido de hierro grillada a partir de la fuente de datos ‘Peak_Hill_Fe302.txt’ usando el método de Mínima Curvatura .

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogo1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menú de control ventana.

• Para los sistemas Unix , presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana y seleccionar Close o Quit (Para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit). Solamente el menú principal de ER Mapper deberá estar abierto en pantalla.

• Usar el Asistente Gridding para crear una imagen multibanda grillada a partir de archivos de texto.

• Seleccionar algunas de las bandas de salida para usar grillado Triangular, y otras para usar Mínima Curvatura y Mínima Curvatura bajo tensión.


Luego de completar éstos ejercicios, se sabe como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:


23Contornos

Los ‘vínculos dinámicos de Contornos’ analizan los datos raster y dibujan los contornos a partir de los valores. Por ejemplo, se podría querer generar contornos de datos digitales del terreno, o datos sísmicos o magnéticos. Se pueden ver los contornos en pantalla en 2D e imprimirlos. También se pueden salvar como un archivo vectorial separado si se quieren ver en 3D o exportar el archivo a otra aplicación.

El contorneado en ER Mapper tiene las siguientes características:

• las imágenes, algoritmos e imágenes virtuales pueden ser contorneadas

• solamente se necesita seleccionar la fuente de los datos (imagen) y la banda, y ER Mapper creará automáticamente los contornos

• se puede dejar que ER Mapper configure los parámetros o pueden ser especificados por uno mismo

• se pueden ver los valores del contorno inicial y el intervalo, etiquetas de contorno y color de contorno, estilo de línea y ancho de línea

• se pueden adicionar contornos a la imagen entera o a parte de la imagen.

Adicionando y configurando una capa de contornos

Los contornos son adicionados a un algoritmo utilizando una capa Contours dynamic link layer. Cualquier número de capas Contours dynamic link layers pueden ser incluidos en un algoritmo.


Capítulo 23 Contornos Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica contorneando una imagen con datos de magnetismo (imágenes, algoritmos y datasets virtuales pueden ser contorneados)

1: Dibujar contornos sobre una imagen

Abrir una ventana imagen y la ventana Algorithm1 Clickear en el botón View Algorithm for Image Window en la barra de

herramientas Common Functions.

Se abren una ventana imagen y el diálogo Algorithm.

2 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el lado derecho del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 4 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.5 Doble-click en la imagen llamada ‘Newcastle_Magnetics.ers’ para

cargarla.La imagen es cargada en la capa Pseudocolor.

6 Desde el menu Edit en el diálogo Algorithm, seleccionar el submenú Add Vector Layer y clickear en Contours.

Antes de empezar...

Antes de empezar estos ejercicios, estar seguro que todas las ventanas imagen ER Mapper estén cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.


Capítulo 23 Contornos 1: Dibujar contornos sobre una imagen

7 Una capa de Contornos es adicionada al diagrama de estructura de datos en la parte izquierda del diálogo Algorithm.

Abrir el asistente Contouring

1 En el diálogo Algorithm, clickear el botón selector.

Se abre el diálogo Contouring Wizard.



2 En el campo File: en el diálogo Contouring Wizard seleccionar el archivo ‘Newcastle_Magnetics.ers’ en el directorio ‘\examples\Shared_Data’

Nota: Datasets Virtuales y algoritmos también pueden ser contorneados.

3 Elegir la banda a contornear. (Newcastle_Magnetics.ers tiene solamente una sola banda)

4 Seleccionar las opciones Make contours multi-color y Label contours.

5 Clickear en el botón Next > para ir a la página Set contours style del asistente.

Configurar el estilo de contornos.

1 Seleccionar elevation desde la lista desplegabla en el campo Multi-color table.

Band: Elegir la banda de la imagen a contornear. La banda 1 es selccionada por defecto.

Make contours multi-color

Seleccionar esta opción para que las líneas de contornos tengan colores de una tabla de color específica. De otra manera ellas tendrán un color simple.

Label contours Seleccionar esta opción si se desea etiquetar las líneas de contornos.



2 Ingresar 10 para el First contour level, 30 para el Contour interval, y para Contour line width 0.5 puntos.

3 Ingresar 4 para Every Nth contour is a primary contour.4 Seleccionar la opción Make primary contours thicker.5 Seleccionar el número 17 de la lista Secondary contour style.

Todas las cuartas líneas serán sólidas y más gruesas que las otras líneas, las que serán de trazo discontinuo.

Nota: Si se dejan las opciones como están serán utilizadas las opciones por defecto.

6 Clickear Next para ir la página Set labels style del asistente.

First contour level El valor en el que el primer contorno es dibujado. Si se deja el valor como 0, ER Mapper automáticamente elegirá un valor.

Contour interval La distancia entre contornos. Si se deja el valor como 0 la distancia entre contornos será automáticamente elegida por ER Mapper.

Contour line width Especifica el ancho de las líneas de contorno en puntos. El valor por defecto es 0.5 puntos.

Every Nth contour is a primary contour

La línea de contorno en el intervalo específicado será un contorno primario al que se le puede aumentar el grosor. Dejar el valor por defecto 0 o 1 para no tener contornos primarios.

Make primary contours thicker

Seleccionar esta opción para hacer más gruesas las líneas de contornos primarios que el especificado en el campo Contour line width.Esta opción no tiene efecto si no hay contornos primarios; por ejemplo si se ingresa 0 o 1 en el campo Every Nth contour is a primary contour.

Secondary contour style Seleccionar desde la lista el estilo de línea para los contornos secundarios.Notar que solamente se tendrán contornos secundarios si se seleccionó tener contornos primarios. Por lo tanto ER Mapper no usará el estilo de contornos secundarios si se ingresó 0 o 1 en el campo Every Nth contour is a primary contour.



Configurar el estilo de etiquetas

1 Seleccionar la opción Label contours.La opción de Etiqueta de contornos debería ya estar activada porque ya se la seleccionó en la primera página del asistente.

2 Dejar Label font color, Label font size y Label font style con los valores por defecto de rojo, 10 y Helvetica respectivamente.

3 Configurar Label every Nth contour line: con 2 para que haya una etiqueta cada dos lineas.

4 Clickear en Finish para salir del Contouring Wizard.ER Mapper dibujará la imagen con las lineas de contorno.

Nota: También se podría haber utilizado el botón Save as... en el Contouring Wizard para salvar los contornos como un archivo Dataset Vectorial ER Mapper (.erv). Esto es necesario solamente si se quiere utilizar los contornos en alguna otra aplicación. La capa Contours de ER Mapper re-dibujará los contornos cada vez que se llame el algoritmo.

Cerrar todas las ventanas imagen y los cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema





2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla.Solamente el menu principal de ER Mapper debría estar abierto en pantalla.

• Definir y dibujar contornos en una imagen.






24Creando Tablas de

ReferenciaEste capítulo explica como crear tablas de referencia que transformarán valores digitales de imágenes raster a colores en capas pseudocolor.

Acerca de las Tablas de ReferenciaLos archivos Tabla de Referencia son archivos de texto, cada uno tiene un arreglo de 256 lineas con cuatro columnas cada una. La primer columna es el valor de referencia del pixel y va de 0 a 255 en forma descendente a lo largo del arreglo. Las otras tres entradas son los valores Rojo, Verde y Azul con rangos entre 0-65535 (16 bit) que serán utilizados para desplegar aquel valor de pixel.

Una variedad de tablas de referencias son provistas con ER Mapper. Además, se pueden crear tablas propias que se ajusten a las necesidades particulares.

Los archivos Tabla de Referencia Color están ubicados en el directorio ‘lut’. Se puede adicionar cualquier Tabla de Referencia nueva en este directorio para que aparezca en el menu Color Table en el cuadro de diálogo Algorithm de ER Mapper.


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia Seleccionar una Tabla de Referencia

Seleccionar una Tabla de Referencia1 En el cuadro de diálogo Algorithm, seleccionar la solapa Surface.2 Seleccionar ‘Pseudocolor' desde la lista desplegable Color Mode. 3 Seleccionar la Tabla de Referencia deseada desde la lista desplegable

Color Table.

Crear una nueva Tabla de Referencia Color Linear

Para incluir la tabla de referencia en el menu Color Mode, asegurarse que el archivo está en el directorio ‘lut’ y que tiene una extension `.lut' .

Si la tabla de referencia color consiste en una gradación linear de un color a otro, se puede utilizar el utilitario `makelut' provisto por ER Mapper que ayuda a generarla. El `makelut' crea una Tabla de Referencia Color que ajusta un valor especifico a otro, y envía la Tabla de Referencia Color a la ruta de salida estándar del `makelut'.

Generar una Tabla de Referencia Color:1 PC - Abrir la ventana de comandos del DOS.

Unix - Usar el menu Workspace para abrir una ventana terminal X.

2 Tipear en ERMapper60\bin\win32> prompt: el comandomakelut -n "nombre_CLUT" iR iG iB nR nG nB > ERMAPPER\lut\nombredearchivo_CLUT.lut

Donde:

-n "nombre_CLUT" es el nombre de la tabla de referencia que será mencionada en el archivo nombredearchivo_CLUT.lut.

iR iG iB son los valores de Rojo Verde y Azul de la tabla de referencia inicial

nR nG nB son los valores de Rojo Verde y Azul de la nueva tabla de referencia

ERMAPPER\lut es el directorio de la Tabla de Referencia Color de ER Mapper. El archivo de la tabla de referencia CLUT_nombredearchivo.lut creada será guardado en ese directorio.

nombredearchivo_CLUT es el nombre de la tabla de referencia color y será mostrada (sin la extensión .lut) en la lista desplegable Color Tablet en la ventana Algorithm.


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia Ejercicios de manejo

Los valores de referencia de pixel son especificados en el rango de 0-255 en la primer columna, y el utilitario ‘makelut' genera correctamente los valores RGB en el rango 0-65535 (16 bit) en las columnas 2da, 3ra y 4ta.

Consejo: Para descubrir los valores de los colores en la tabla de referencia, cargar el archivo nombredearchivo_CLUT.lut en cualquier Editor de Texto. El archivo nombredearchivo_CLUT.lut mostrará todas las variaciones del Rojo Verde y Azul a sus valores de unidades correspondientes.

Ejercicios de manejoEstos ejercicios enseñan como crear tablas de referencias bicolor y multicolor.

• Crear tablas de referencia bicolor y multicolor

• Seleccionar combinaciones de valores de Rojo Verde y Azul de cualquier color que se quiera utilizar en la tabla de color de referencia que se va a crear

• Crear una tabla de referencia con combinaciones de color y escala de grises

• Aplicar la tablas de referencia creadas a las imágenes raster

1: Creando una tabla de referencia bicolor

Desplegar una imagen en modo Pesudocolor1 En la barra de herramientas Estándar, clickear en el botón View Algorithm

for Image Window .





Antes de comenzar estos ejercicio, estar seguro que todas las ventanas imagen de ER Mapper estén cerradas. Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

Objetivos Aprender a crear una tabla de referencia bicolor y utilizarla para desplegar una imagen raster


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia 1: Creando una tabla de referencia bicolor

2 Clickear en la solapa Layer para ver la configuración de la capa.

3 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el sector izquierdo del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset.

4 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 5 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.6 Doble-click en la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para

cargarla.La banda 1 de la imagen es cargada en la capa Pseudocolor.

7 En la ventana Algorithm clickear en la solapa surface. Por defecto el Color Mode es Pseudocolor. Si no, cambiarlo a modo Pseudocolor. Desde la lista desplegable Color Table elegir ‘pseudocolor’.La ventana imagen muestra la banda 1 de la imagen con la tabla de referencia ‘pseudocolor’.

Encontrando la combinación de valores Rojo Verde Azul para un color particular1 En el menu principal clickear en el menu File y de la lista desplegable

seleccionar Page Setup...2 Aparece el cuadro de diálogo Page Setup.3 En el cuadro de diálogo Page Setup seleccionar el botón Set Color....4 Aparece el cuadro de diálogo Color. 5 Desde Basic colors: elegir el color azul brillante y notar los valores

inferiores de Red = 0, Green = 0 y Blue =255.6 Desde Basic colors: elegir rojo brillante y notar los valores inferiores Red

= 255, Green = 0 y Blue =0.

Creando una tabla de referencia color azul_rojo1 Abrir la ventana de comandos MS-DOS. En \bin\win32>cursor tipear lo

siguientemakelut -n “azul->rojo" 0 0 255 255 0 0> C:\ERMAPPER\lut\azul_rojo.lut

Nota: Se asume que en C:\ERMAPPER es donde está instalado ER Mapper. Cambiar el comando para ajustarlo a su caso particular.

• makelut = comando para crear una tabla de referencia


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia 1: Creando una tabla de referencia bicolor

• -n = modificador para incluir el nombre “azul->rojo” en el archivo azul_rojo.lut file

• “azul->rojo” = Nombre de la tabla de referencia que aparece en el archivo azul_rojo.lut

• 0 0 255 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Azul

• 255 0 0 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Rojo

• > = crea el archivo azul_rojo.lut en el directorio definido

• C:\ERMAPPER\lut\azul_rojo.lut = La ruta definida del directorio y el nombre de archivo a ser salvado

2 El archivo tabla de referencia azul_rojo.lut es creada y es salvada en el directorio C:\ERMAPPER\lut.

Desplegar una imagen utilizando la tabla de referencia color azul_rojo.lut creada.1 Salir de ER Mapper y abrirlo nuevamente.

Nota: Para permitir que ER Mapper reconozca la tabla de referencia que se ha creado, es necesario salir de ER Mapper y abrirlo nuevamente.

2 En la barra de herramientas Estandar, clickear en el botón View Algorithm for Image Window .


3 Clickear en la solapa Layer para ver las configuraciónes de la capa.

4 En la ventana Algorithm, clickear el botón Load Dataset en el lado izquierdo del diagrama de flujo de proceso.Aparece el cuadro de diálogo selector de archivo Raster Dataset.


cargarla.La banda 1 de la imagen es cargada en la capa Pseudocolor.

8 En la ventana Algorithm clickear en la solapa surface. Por defecto el Color Mode está en Pseudocolor. Si no, cambiarlo al modo Pseudocolor.

9 Desde la lista desplegable Color Table elegir ‘azul_rojo’ - la tabla de referencia que se ha creado.


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia 2: Creando una tabla de referencia multicolor

La ventana imagen despliega la banda 1 de la imagen con la tabla de referencia color azul_rojo que se ha creado.

2: Creando una tabla de referencia multicolor

Encontrando la combinación de valores de Rojo Verde Azul para cinco colores1 Desplegar una imagen raster en modo Pseudocolor.2 En el menu principal clickear en el menu File y desde la lista desplegable

seleccionar Page Setup...3 Aparece el cuadro de diálogo Page Setup.4 En el cuadro de diálogo Page Setup seleccionar el botón Set Color....5 Aparece el cuadro de diálogo Color. 6 Desde Basic colors: elegir color negro y notar los valores inferiores de

Red = 0, Green = 0 and Blue =0.7 Desde Basic colors: elegir el color azul brillante y notar los valores

inferiores de Red = 0, Green = 0 and Blue =255.8 Desde Basic colors: elegir el color verde brillante y notar los valores

inferiores de Red = 0, Green = 255 and Blue =0.9 Desde Basic colors: elegir el color rojo brillante y notar los valores

inferiores de Red = 255, Green = 0 and Blue =0.10 Desde Basic colors: elegir el color blanco y notar los valores inferiores de

Red = 255, Green = 255 and Blue =255.

Creando una tabla de referencia Negro_azul_verde_rojo_Blanco1 Abrir la ventana de comandos MS-DOS. En \bin\win32> tipear lo siguiente

y luego presionar Enter.makelut -n "Negro->Azul->Verde->Rojo->Blanco" 0 0 0 0 0 255 0 255 0 255 0 0 255 255 255 > C:\ERMAPPER\lut\Neg_azl_vr_rj_bla.lut

Nota: Se asume que C:\ERMAPPER es donde está instalado ER Mapper. Cambiar el comando para ajustarlo a la situación particular.

• makelut = comando que crea la tabla de referencia

• -n = modificador que hace que se incluya el nombre “Negro->Azul->Verde->Rojo->Blanco” en el archivo Neg_azl_vr_rj_bla.lut


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia 2: Creando una tabla de referencia multicolor

• “Negro->Azul->Verde->Rojo->Blanco” = Nombre de la tabla de referencia que aparece en el archivo Neg_azl_vr_rj_bla.lut

• 0 0 0 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Negro

• 0 0 255 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Azul

• 0 255 0 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Verde

• 255 0 0 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Rojo

• 255 255 255 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Blanco

• > = crea el archivo neg_azl_vr_rj_bla.lut en el directorio definido

• C:\ERMAPPER\lut\neg_azl_vr_rj_bla.lut = La ruta definida del directoio y el nombre de archivo a ser salvado

2 El archivo tabla de referencia neg_azl_vr_rj_bla.lut es creado y salvado en el directorio C:\ERMAPPER\lut.

Nota: Activar un Editor de Textos y abrir el archivo neg_azl_vr_rj_bla.lut. Observar como el color cambia gradualmente de Negro a Azul a Verde a Rojo a Blanco hacia abajo en los valores de referencia de pixel (la primer columna) 0 a 64 a 128 a 192 a 255.

Desplegar una imagen usando la tabla de referencia color neg_azl_vr_rj_bla.lut creada.

1 Salir de ER Mapper y abrirlo nuevamente.

Nota: Para permitir que ER Mapper reconozca la tabla de referencia que se ha creado es necesario salir de ER Mapper y volverlo a abrir.



3 Clickear en la solapa Layer para ver las configuraciones de la capa.


5 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 6 Doble-click en el directorio ‘Shared_Data’ para abrirlo.


Capítulo 24 Creando Tablas de Referencia 3: Creando una tabla de referencia combinación multicolor y

7 Doble-click en la imagen llamada ‘Landsat_TM_year_1985.ers’ para cargarla.La banda 1 de la imagen es cargada en la capa Pseudocolor.


9 Desde la lista desplegable Color Table elegir la tabla de referencia color ‘neg_azl_vr_rj_bla’ - que es la tabla de referencia color que se ha creado.La ventana imagen despliega la banda 1 de la imagen con la tabla de referencia color neg_azl_vr_rj_bla que se ha creado.

Nota: Ver la tabla de referencia color neg_azl_vr_rj_bla desde la barra de escala color vertical en la ventana transform.

3: Creando una tabla de referencia combinación multicolor y escala de grises

Creando una tabla de referencia color Escala de grises1 Abrir la ventana de comandos de MS-DOS. En \bin\win32>_ tipear lo

siguiente y presionar Enter.makelut -n "Negro->Blanco" 0 0 0 255 255 255 > C:\ERMAPPER\lut\negro_blanco.lut

Nota: Se asume que C:\ERMAPPER es donde está instalado ER Mapper. Cambiar el comando para ajustarlo a su caso particular.

• makelut = comando para crear la tabla de referencia

• -n = modificador que hace que se incluya el nombre “Negro->Blanco” en el archivo negro_blanco.lut

• “Negro->Blanco” = Nombre de la tabla de colores que aparece en el archivo negro_blanco.lut

• 0 0 0 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Negro

• 255 255 255 = Valores de Rojo, Verde, Azul del color Blanco

• > = crea el archivo negro_blanco.lut en el directorio definido



• C:\ERMAPPER\lut\negro_blanco.lut = La ruta definida del directorio y el nombre de archivo a ser salvado

2 El archivo tabla de referencia negro_blanco.lut es creada y salvada en el directorio C:\ERMAPPER\lut.

3 Activar un Editor de Texto y abrir el archivo negro_blanco.lut. Observar como los colores cambian gradualmente de Negro a Blanco hacia abajo en los valores de referencia de pixel (la primera columna) 0 a 255.

4 Editar los primeros 20 valores de pixel (0-19 de la primer columna) a 0 0 65535 (Azul) y los últimos 20 valores de pixel (236 a 255 de la primera columna) a 65535 65535 0 (Amarillo).

5 Salvar el archivo como azul_gris_amarillo.lut.

Desplegar una imagen utilizando la tabla de referencia color azul_gris_amarillo.lut1 Salir de ER Mapper y abrirlo nuevamente.

Nota: Para permitir que ER Mapper reconozca la tabla de referencia creada es necesario salir de ER Mapper y volverlo a abrir.


Aparecen una ventana imagen y una ventana Algorithm.

3 Clickear en la solapa Layer para ver las configuraciones de la capa.



cargarla .La banda 1 de la imagen es cargada en la capa Pseudocolor.

8 Seleccionar la banda 5 del Thematic Mapper (TM5) desde la lista desplegable de selección de banda en la ventana Algorithm.



Nota: El valor DN del agua en la TM5 es menor a 20. Se está por desplegar las regiones de la TM5 con agua en color azul utilizando la tabla de referencia azul_gris_amarillo.lut creada.


10 Desde la lista desplegable Color Table elegir ‘azul_verde_amarillo’ - la tabla de referencia color que se ha creado.La ventana imagen despliega la banda 1 de la imagen con la tabla de referencia color azul_gris_amarillo que se ha creado.

Nota: Ver la tabla de referencia color azul_gris_amarillo desde la barra de escala color vertical en la ventana transform.


Las regiones con agua son desplegadas en color azul con algunas áreas desplegadas en negro. Esto es debido a que la transformación ha sido recortada al 99%.

12 En la ventana Algorithm clickear el botón Edit Transform Limits .

13 Aparece la ventana Transform.14 En la ventana Transform, en el eje X tipear en el primer valor 0 en lugar de

4 como se muestra (el que fué recortado) y presionar enter.15 La imagen es desplegada con las regiones de agua en azul y sin áreas

negras.

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema

ventana:• Parar Windows, seleccionar Close desde el menu de control.

• Para sistemas Unix presionar el botón derecho del mouse sobre la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para sistemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarlo.




• Crear tablas de referencia bicolor y multicolor

• Crear una tabla de referencia combinación multicolor y escala de grises

• Aplicar las tablas de referencia color creadas a las imágenes.






25Geocodificación de

ImagenEste capítulo explica como utilizar ER Mapper para corregir geométricamente datos de imágenes raw (crudas) y rectificarlas a un sistema real de coordenadas mundiales y a una proyeccion de mapa.

Nota: Los ejercicios en este capítulo requieren que el archivo de imagen “Landsat_practice.ers” esté en el directorio ‘examples\Miscellaneous\Tutorial’. Este archivo fue también utilizado en el Capítulo 19, “Clasificación Supervisada”.

Acerca de la Geocodificación de ImagenSiempre que sean requeridas mediciones precisas de áreas, direcciones y distancias, las imágenes raw deben ser usualmente procesadas para remover errorres geométricos y rectificar la imagen a un sistema real de coordenadas mundiales. Con las imágenes satelitales, por ejemplo, estos errores son introducidos por factores tales como el rolido, inclinación y cabeceo de la plataforma satelital y la curvatura de la tierra. Para superponer o mosaiquear dos imágenes en ER Mapper, las imágenes deben estar en el mismo sistemas de coordenadas. El sistema de coordenadas común puede ser “raw” (sin corrección), o un sistema de proyección mundial de mapa real.


Capítulo 25 Geocodificación de Imagen Acerca de la Geocodificación de Imagen

Un punto de control de suelo (GCP) es un punto sobre la superficie terrestre donde tanto las coordenadas de la imagen (medidas en filas y columnas) y las coordenadas de mapa (medidas en grados de latitud y longitud, metros, o pies) pueden ser identificadas. La Rectificación es el proceso de utilizar los GCP para transformar la geometría de una imagen para que cada pixel corresponda a una posición en el sistema real de coordenadas mundiales (tales como Latitud/Longitud o Este/Norte). Este proceso es llamado también “deformación” o “estiramiento” debido a que los datos de imagen son estirados o comprimidos lo necesario para alinearlos con una grilla de mapa mundial real o un sistema de coordenadas.

Ortorectificación es la forma más precisa de rectificación debido a que toma en cuenta las características del sensor (cámara) y la plataforma (avión). Es específicamente recomendada para fotografías aéreas. La Ortorectificación es cubierta separadamente en el Capítulo 26, “Ortorectificación de Imagen”.

Registración es simplemente la alineación de dos imágenes de manera que puedan ser superpuestas para su comparación. En este caso, Las imágenes no tienen que estar rectificadas con una proyección de mapa (pueden estar ambas en un sistema de coordenadas “raw”).

Las funciones de Rectificación de ER Mapper son comunmente utilizadas para realizar cuatro tipos diferentes de operaciones:

• Image to map rectification–utiliza geocodificación polinomial (punto de control) o linear para rectificar una imagen a una proyección de mapa y datum utilizando los GCP.

• Image to image rectification–utiliza geocodificación polinomial (punto de control) o linear para rectificar una imagen a partir de otra usando GCP.

• Map to map transformation–transforma una imagen rectificada con un datum y proyección de mapa a otro.

• Image rotation–rotar una imagen cualquier número de grados.

En este ejercicio, se utilizará el Asistente Geocoding para realizar una rectificación imagen a imagen. Un típico procedimiento para realizar una rectificación imagen a imagen es el que sigue:


Capítulo 25 Geocodificación de Imagen Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica sobre el uso del Asistente Geocoding de ER Mapper.

• Elegir puntos de control de suelo (GCP) comunes entre dos imágenes

• Usar las opciones para modificar el despliegue y edición de los GCP

• Rectificar una imagen “raw” al datum y proyección de mapa seleccionados

• Evaluar la precisión de la registración utilizando un método simple de superposición de imagen

Nota: Es muy importante realizar los siguientes procedimientos exactamente como están escritos. La seleccion de GCP puede ser un procedimiento muy complejo, y se aprenderá lo básico siguiendo estos pasos exactos la primera vez.





Identificar rasgos comunes en ambas imágenes

Rectificar la imagen “raw” a las nuevas coordenadas

Definirpuntos de control

Rectificarla imagen

Evaluar laprecisióndel registro

(puntos de control de suelo) usando el mouse

espaciales (proyección de mapa y datum)de la imagen rectificada correspondiente

Evaluar la precisión de la rectificación usandosuperposición simple u otras técnicas

para construir un modelo de transformación


Capítulo 25 Geocodificación de Imagen 1: Seleccionar puntos de control de suelo

1: Seleccionar puntos de control de suelo

Crear el algoritmo FROM (la imagen “raw”)Antes de realizar una rectificación imagen a imagen, se debe crear primero un algoritmo que despliegue la imagen “raw” que se quiere rectificar.

1 Clickear el botón Image Display and Mosaicing Wizard de la barra de herramientas. Aparece el cuadro de diálogo del Asistente Image Display.

2 En la ventana del Asistente Image Select files to display, clickear el botón

selector en el campo File to display: para abrir el selector de archivos.

3 En el directorio ‘examples\Miscellaneous\Tutorial’, doble-click en ;la imagen llamada ‘Landsat_practice.ers’.

Nota: Se debería haber creado la imagen "Landsat_practice.ers" en el directorio ‘examples\Miscellaneous\Tutorial’ en un ejercicio previo. Si no se ha creado, se puede hacer ahora copiando los archivos ‘Landsat_MSS_notwarped’ y Landsat_MSS_notwarped.ers’ del directorio ‘examples\Shared_Data\’ y renombrarlos como ‘Landsat_practice’ y ‘Landsat_practice.ers’ respectivamente.

4 Seleccionar Display image in 2D y Manually set display method, y clickear en el botón Next >.

5 En la ventana Select display method, seleccionar Red Green Blue.6 Activar el cuadro Manually select display method properties.7 Clickear en el botón Next >.8 En el campo Type: del cuadro de propiedades del modo de despliegue,

seleccionar de la lista RGB 321.9 Clickear el botón Next >.10 Es desplegada el compuesto RGB con MSS1 (Azul), MSS2 (Verde) y

MSS3 (Rojo).11 Clickear en el botón Finish para cerrar el Asistente Image.

Objetivos Aprender como utilizar el Asistente Geocoding de ER Mapper para identificar rasgos comunes en las dos imágenes, editar los puntos, y modificar el despliegue de los GCP.



12 Clickear el botón Save Algorithm As de la barra de herramientas.

13 En el campo Files of Type:, seleccionar ‘ER Mapper Algorithm (.alg)’.14 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples.15 Abrir el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’, y salvar el algoritmo con el

nombre ‘Landsat_FROM_algorithm’ (usar sus iniciales en el comienzo).16 Cerrar la ventana imagen utilizando los controles del sistema ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control ventana.

• Para sistemas Unix, presionar el botón derecho del mouse en la barra de título de la ventana, y seleccionar Close o Quit (para los sitemas con ambas opciones, seleccionar Quit).

Remover Puntos de Control de Suelo existentes de la imagen de práctica1 Desde el menu Process (en el menu principal), seleccionar Geocoding

Wizard.Se abrirá el cuadro de diálogo Asistente Geocoding con la solapa Start seleccionada.

2 Clickear el botón Load Algorithm or Dataset en el campo Input file: para abrir el selector de archivo.


4 En el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial,’ doble-click en el algoritmo previamente salvado, ‘Landsat_FROM_algorithm’.

5 Seleccionar Polynomial en el cuadro Geocoding Type.6 Seleccionar la solapa GCP Edit.



7 Clickear el botón Delete all GCPs y, cuando pregunte confirmar borrar, clickear Yes.

8 Clickear en el botón Save para salvar los cambios en la imagen de práctica. Si pregunta confirmar salvar los GCP a disco clickear Yes.

Configurar el Método Polinomial1 Seleccionar la solapa Polynomial Setup del Asistente Geocoding.2 Seleccionar Linear en el cuadro Polynomial Order.

Especificar una rectificación imagen a imagen y el nombre de algoritmo1 Seleccionar la solapa GCP Setup del Asistente Geocoding.

La solapa GCP Setup permite especificar el nombre de una imagen de referencia geocodificada.

2 En el cuadro GCP Picking Method, seleccionar la opción Geocoded image, vectors or algorithm.Esto le dice a ER Mapper que se planea seleccionar puntos correspondientes entre dos imágenes en pantalla (una rectificación “imagen-a-imagen”).

3 Clickear el botón Load Corrected Algorithm or Dataset .

4 Desde el menu Directories en el diálogo selector de archivo, seleccionar la ruta que finaliza con el texto \examples.

5 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.6 Doble-click en el directorio ‘Landsat_MSS’ para abrirlo, luego doble-click en

el algoritmo ‘RGB_321.alg’ para cargarlo.Este algoritmo será utilizado para desplegar la imagen ‘CORREGIDA’, que es la imagen ya rectificada conteniendo información de coordenadas.

Configurar los parámetros para la rectificación de imagenLos campos To geodetic datum, To geodetic projection y To Coordinates, en el cuadro Output Coordinate Space muestran el datum, proyección y tipos de coordenadas del archivo de salida rectificado que se creará. Estos parámetros son incluidos automáticamente desde la imagen Landsat ‘CORREGIDA’ (rectificada).



1 Clickear en el botón Change... para abrir el diálogo Geocoding Wizard Output Coordinate Space.

2 Clickear en el botón selector Projection .

Se abre el diálogo Projection Chooser mostrando las proyecciones de mapa disponibles (ER Mapper incluye más de 700 proyecciones y se pueden incluir también las propias).

3 Clickear Cancel en el diálogo Projection Chooser para cerrarlo.4 Clickear Cancel en el diálogo Geocoding Wizard Output Coordinate

Space para cerrarlo.5 Seleccionar la solapa GCP Edit del Asistente Geocoding.

ER Mapper abre varias ventanas imagen y cuadros de diálogos. Se debería ver una pantalla similar a esta:

Menu principalER Mapper

Cuadro de diálogoAsistente Geocoding

VENTANA SINCORRECCIÓNZOOM GCP

VENTANACORREGIDA

VENTANA GCP(geovínculo PANEOCOMPLETO)SIN CORREGIR

VENTANA GCP(geovínculo PANEOCOMPLETO)ZOOM GCP CORREGIDA



Nota: Si el sistema no posiciona las ventanas automáticamente, acomodarlas como se muestra arriba antes de proceder.

Configurar las ventanas imagen para seleccionar los primeros cuatro GCPCuando se comienza a seleccionar los GCP, la imagen “raw” (sin rectificar) no contiene puntos de control de suelo. Se comenzará seleccionando los primeros cuatro puntos de control utilizando las ventanas imagen CORREGIDA y SIN CORREGIR. Una vez que se hayan seleccionado los primeros cuatro puntos GCP, se puede utilizar la ventana CORREGIDA para seleccionar rápidamente los remanentes GCP.

1 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window para abrir la ventana Algorithm.

2 Clickear dentro de la ventana ’CORRECTED GCP ZOOM’ para activarla.3 En la ventana Algorithm, apagar la opción Smoothing.4 Clickear el botón derecho del mouse dentro de la ventana ‘ZOOM GCP

CORREGIDO’, y seleccionar Zoom to All Datasets desde el menu Quick Zoom.La ventana ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ se reduce a la extensión completa de imagen.

5 Clickear dentro de la ventana imagen ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ para activarla.

6 En la ventana Algorithm, apagar la opción Smoothing.7 Clickear el botón derecho del mouse dentro de la ventana ‘ZOOM GCP SIN

CORREGIR’, y seleccionar Zoom to All Datasets desde el menu Quick Zoom.La ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ se reduce a la extensión completa de la imagen. Ahora se está preparado para seleccionar el primer GCP.


Nota: Es una buena idea apagar la opción Smoothing en los algoritmos cuando se seleccionan los puntos de control de suelo. Esto hace más fácil identificar ubicaciones de los pixeles de imágenes cuando se amplían mucho las áreas.



Seleccionar un GCP en la parte superior izquierda de ambas imágenes

Nota: Estar seguro que el menu principal ER Mapper no está escondido por las ventanas imagen–moverlo levemente si es necesario para acceder facilmente a la barra de tareas.

1 En el menu principal, clickear el botón ZoomBox Tool de la barra de herramientas.

2 Ubicarse en la ventana imagen ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’, y ampliar una pequeña área en la parte superior izquierda de la imagen con rasgos bien definidos (dibujar un cuadro zoom).

3 Mover el puntero sobre la ventana imagen ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ (notar que el puntero tiene un ícono ), y clickear una vez para activar la ventana.

4 En la ventana imagen ‘ZOOM GCP CORREGIDA’, dibujar un cuadro para ampliar la misma área geográfica que se ha desplegado en la ventana ‘SIN CORREGIR’.Se ha ampliado la misma área en común en ambas imágenes para seleccionar un GCP.

5 En el menu principal, clickear el botón Pointer Tool de la barra de herramientas.

6 En la ventana ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ (que está activa), clickear en un rasgo claramente identificable en la imagen, tal como un ‘limite neta entre vegetación roja y tierra estéril blanca.ER Mapper marca el punto de control con cruces verdes, y la ubicación geográfica de ese punto aparece en los campos Este y Norte en el diálogo GCP Edit del Asistente Geocoding. (Este diálogo tiene muchas opciones las cuales se verán más adelante).

7 Clickear una vez dentro de la ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ para activarla.

8 Clickear exactamente sobre el mismo rasgo geográfico en la ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’. (Es importante ser lo más preciso posible).ER Mapper marca el punto de control con una cruz, y la ubicación del pixel de imagen del punto en la imagen raw aparece en los campos Cell X y Cell Y en el diálogo GCP Edit. La ubicación de cada punto es maracada con una “X” blanca en cada imagen con un número “1”. Ya se ha seleccionado el primer GCP.



Seleccionar un segundo GCP en la parte inferior izquierda de ambas imágenes1 En la solapa GCP Edit del Asistente Geocoding, seleccionar Auto zoom.

La ventana ZOOM automaticamente se posicionará en el punto seleccionado en la correspondiente ventana PANEO COMPLETO.

2 En el diálogo Edit GCP en el Asistente Geocoding, clickear el botón Add new GCP .

3 Clickear en un rasgo bien definido en la ventana ‘GCP SIN CORREGIR (geovínculo PANEO COMPLETO)’ para seleccionarla.La ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ se ubicará en el punto seleccionado

4 Clickear una vez en la ventana ‘GCP CORREGIDA (geovínculo PANEO COMPLETO)’ para activarla, luego clickear en el mismo rasgo para seleccionarlo como un GCP.La ventana ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ se ubicará en el punto seleccionado

5 Utilizar las dos ventanas ZOOM para ajustar las posiciones de los GCP.Se ha seleccionado un segundo GCP en la imagen.

Seleccionar dos GCP más en la parte superior e inferior derecha1 Siguiendo los pasos de la sección previa, seleccionar un GCP cerca de las

esquinas superior derecha e inferior derecha de las imágenes.

Consejo: Cuando seleccione los primeros cuatro GCP, es mejor seleccionarlos en las cuatro esquinas de la imagen (si esto es posible). Esto hará que la función Calculate from point que se utilizará a continuación sea lo más precisa posible. (En este caso había océano en la parte inferior izquierda, por lo que se selecciono un punto en el área más cercana posible).

Seleccionar GCP adicionales usando la Ventana Completa GCP CorregidaUna vez que se han seleccionado los primeros cuatro GCP, notar que ER Mapper ahora despliega valores en el campo ‘RMS’ del diálogo GCP Edit. El Error Medio Cuadrático (RMS) es una medida de la precisión de los GCP en esta imagen expresada en el tamaño de píxel de la imagen. (Un RMS de 1.00 será un error posicional de 80 metros en el caso de que los datos utilizados aquí sean de una Landsat MSS). Si se ha realizado un trabajo preciso seleccionando los primeros cuatro GCP, el RMS debería ser uno o menos.



Cuando puede ser calculado un RMS, ER Mapper puede utilizar los coeficientes generados a partir de los primeros puntos para “predecir” la ubicación de los puntos ‘SIN CORREGIR’ (raw) cuando se seleccionan puntos adicionales en la imagen ‘CORREGIDA’ (rectificada). Esta característica hace a la selección de los puntos remanentes más rápida y fácil, y se utilizará a continuación.

1 En el menu principal, clickear el botón Set Pointer mode (si es necesario).

2 Si es necesario, activar la ventana ‘GCP CORREGIDA (geovínculo PANEO COMPLETO)’clickeando en ella.

3 En el diálogo Edit GCP del Asistente Geocoding, clickear el botón Add GCP .

4 En la ventana ‘GCP CORREGIDA (geovínculo PANEO COMPLETO)’, clickear en un rasgo bien definido ceca del centro de la imagen.ER Mapper marca el punto de control con una cruz, e ingresa la ubicación geográfica del GCP número 5 en los campos TO Este y Norte. La ventana ‘ ZOOM GCP CORREGIDA’ se ubica en el punto automáticamente para que se ajuste manualmente su posición.

5 En el diálogo GCP Edit del Asistente Geocoding, clickear el botón Calculate from point .

ER Mapper automáticamente carga los valores en Cell X y Cell Y –esta es la ubicación “predicha” del GCP número 5 en la imagen FROM.

Notar que el nuevo GCP número 5 tiene un error de cero. Debido a que su ubicación es computada a partir de los puntos existentes, no adiciona nueva información al modelo de rectificación (y no es aún por lo tanto un verdadero GCP). A continuación se necesita “afinar” la ubicación del punto en la ventana ZOOM para hacerlo un verdadero GCP.

6 Clickear en una de las ventanas ZOOM para activarla, luego clickear en el GCP en la imagen. Ajustar su posición si fuese necesario.ER Mapper reposiciona el GCP #5 a su nueva posición, y calcula un valor RMS para desplegar en el cuadro de diálogo GCP Edit del Asistente Geocoding.

Ahora se ha seleccionado un quinto GCP usando la técnica “punto FROM predicto”.

Consejo: Se puede clickear la cantidad de veces que sea necesario en las ventanas ZOOM CORREGIDA y SIN CORREGIR para afinar la ubicación de los GCP.



Seleccionar varios otros puntos esparcidos a través de la imagen1 Utilizar los procedimientos de los pasos 2-6 de arriba, seleccionar varios

otros puntos GCP bien esparcidos en la imagen (seleccionar por lo menos 10).

Consejo: Si el nivel de magnificación por defecto en la ventana ZOOM es muy grande o pequeño para el gusto personal, activar cada ventana y utilizar las opciones Zoom In o Zoom Out en el menu Quick Zoom para cambiar el factor de zoom por un valor fijo en ambas ventanas. Ese factor de zoom es retenido para los puntos subsecuentes. (Si se comete un error, se puede seleccionar Previous Zoom para arreglarlo).

Probar algunas otras características en el diálogo Geocoding Wizard GCP Edit1 En el diálogo GCP Edit del Asistente Geocoding, clickear en cualquier

número de GCP bajo la columna ‘Name’.ER Mapper mueve las cruces para resaltar aquel punto en las ventanas ‘PANEO COMPLETO’ y ‘ZOOM’.

2 Apagar la opción Auto Zoom en la parte inferior.3 Clickear en cualquier número GCP bajo la columna ‘Name’.

ER Mapper mueve las cruces para resaltar ese punto en las ventanas ‘PANEO COMPLETO’, pero no en las ventanas ‘ZOOM’.

4 Clickear en el botón Zoom to current GCP .

ER Mapper realiza un zoom en el GCP seleccionado en la ventana “ZOOM’.

5 Seleccionar el texto numérico para un GCP bajo la columna ‘Name’ , y tipear un nombre corto.Se puede asignar etiquetas de texto a los GCP tanto como números para ayudar a identificarlos.

6 Clickear sobre el texto ‘On’ en la segunda columna para cualquier GCP.El texto cambia a ‘Off’ y todos los errores RMS son recalculados sin incluir este GCP. (Esta es una fácil manera de ver como el error posicional de cualquier GCP influencia el RMS de otros. Por ejemplo, apagando un GCP con un gran RMS a menudo reduce los RMS de los otros). Esto puede ser importante cuando se selecciona cuales GCP serán utilizados para la rectificación final de la imagen.

7 Apagar los otros GCP para ver el efecto, pero prenderlos nuevamente cuando se finalice.

8 Clickear en el texto ‘Edit’ en la tercer columna en cualquier GCP.


Capítulo 25 Geocodificación de Imagen 2: Realizar la rectificación de la imagen

El texto cambia a ‘No’ y la “X” y el número que la marca en la imagen se vuelve verde. Esto efectivamente “bloquea” un GCP por lo que no puede ser editado (que es, clickeando en la ventana imagen no redefine su posición). Esto es util cuando se tienen varios GCP muy buenos y se los quiere bloquear para evitar cambiarlos accidentalmente.

9 Prender la opción Errors.La magnitud y la dirección del error posicional calculado son mostrados graficamente por medio de una línea en la imagen para cada GCP. (Si se tienen errores RMS muy pequeños podría no verse la linea de error, aún si se incrementa la longitud de línea por un factor de 10 usando la opción x10).

10 Prender la opción Grid.Una grilla polinomial se despliega sobre las tres ventanas imagen. Esta grilla es un simple “preview” de la manera en que los pixeles de la imagen FROM (raw) serán reproyectados sobre la nueva grilla de coordenadas de la imagen TO. (Esta grilla es solamente una aproximación, en realidad las líneas serán curvadas).

11 Clickear Save en el diálogo Geocoding Wizard. Si pregunta confirmar salvar los GCP a disco, clickear Yes.

2: Realizar la rectificación de la imagen

Especificar el archivo imagen (rectificado) de salida1 Seleccionar la solapa Rectify del Asistente Geocoding.

2 Clickear el botón selector de archivo en el cuadro Output Info.

3 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 4 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ para abrirlo.5 Ingresar el nombre de archivo ‘Landsat_MSS_rectified’ (comenzar con sus

iniciales), luego clickear OK.6 En Resampling: en el cuadro Cell Attributes seleccionar ‘Nearest

Neighbour’.El cuadro Cell Attributes también permite remuestrear la imagen de salida a un tamaño de celda diferente (alto y ancho de la Celda de Salida), y especificar el valor de celda nulo.

Objetivos Aprender como utilizar los puntos de control de suelo que se seleccionaron para rectificar la imagen al datum y proyección de mapa seleccionados.


Capítulo 25 Geocodificación de Imagen 3: Evaluar el registro de la imagen

7 Seleccionar Display rectified image para desplegar la imagen luego de que sea rectificada.

Crear la imagen rectificada de salida en disco1 Clickear en el botón Save file and start rectification.

ER Mapper abre un diálogo de estado para indicar el progreso de la rectificación.

2 Cuando la operación termina, clickear OK del diálogo de operación exitosa. 3 Clickear en el botón Close para salir del Asistente Geocoding.

Se ha rectificado una imagen sin corregir Landsat MSS al correspondiente datum 1927 North American Datum (NAD27) y la proyección de mapa UTM zona 11 (NUTM11).

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Clickear en el botón Close del Asistente Geocoding.2 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control de ventana.



3: Evaluar el registro de la imagen

Cargar un algoritmo RGB existente



3 Doble-click en el directorio ‘Data_Types’ para abrirlo.

Objetivos Aprender una simple manera de evaluar visualmente el registro de dos imágenes utilizando una técnica de superposición. En este caso, se evaluará el registro de la imagen raw que se rectificó y la imagen rectificada MSS provista con ER Mapper.



4 En el directorio ‘Landsat_MSS,’ cargar el algoritmo llamado ‘RGB_321.alg.’Este algoritmo despliega la imagen Landsat MSS rectificada de San Diego provista con ER Mapper como una imagen RGB. Se utilizarán solamente las capas Red y Green para la comparación con la imagen rectificada.

5 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window para abrir la ventana Algorithm.

Cargar la imagen rectificada anteriormente en la capa Green1 En la ventana Algorithm, clickear en la capa Blue para seleccionarla.

2 Clickear el botón Cut para borrar la capa Blue.

3 Clickear en la capa Green para seleccionarla.

4 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso de algoritmo.

5 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 6 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous’ para abrirlo.7 Doble-click en el directorio ‘Tutorial’ para abrirlo.8 Clickear una vez sobre la imagen ‘Landsat_MSS_rectified.ers’ para

seleccionarla, luego clickear el botón OK this layer only para cargarla en la capa Green. (La capa Red debería aún tener la imagen ‘Landsat_MSS_27Aug91’).

9 Seleccionar B3:0.75_um desde la lista desplegable de la capa Green Band Selection.(La banda 3 es también cargada en la capa Red de la otra imagen para la comparación directa).

Desplegar las dos imágenes para evaluar el registro

1 Clickear el botón Refresh image with 99% clip on de la barra de herramientas.Esta imagen combina dos diferentes imágenes–una en la capa Red y una en la capa Green. Si las imágenes estan bien alineadas la imagen aparece amarillo. Si se ven áreas que son predominantemente rojas o verdes, esto indica pobre registración.

2 En la ventana Algorithm, apagar la opción Smoothing.



3 En el menu principal, clickear el botón ZoomBox tool de la barra de herramientas.

4 Dibujar un cuadro de zoom sobre una muy pequeña área de la imagen que contiene tierra y agua.Los errores en el registro aparecen tanto como pixeles rojos o verdes debido a que esto es donde las dos imágenes no se alinean perfectamente. Esta es una muy simple manera de evaluar el registro de dos imágenes. Si los errores RMS de los GCP fueron generalmente menores que uno, no se debería ver más que la superposición de un pixel o errores de registro.

Cerrar todas las ventanas imagen y cuadros de diálogos1 Cerrar todas las ventanas imagen usando los controles del sistema

ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu control de ventana.


2 Clickear Close en la ventana Algorithm para cerrarla .Solamente el menu principal de ER Mapper debería estar abierto en pantalla.

• Elegir puntos de control de suelo (GCP) entre dos imágenes

• Utilizar opciones para modificar, desplegar y editar los GCP

• Rectificar una imagen “raw” al datum y proyección de mapa elegidos

• Evaluar la precisión del registro utilizando un método simple de superposición de imagen




26Ortorectificación de

ImagenEste capítulo explica como utilizar el Asistente de ER Mapper Geocoding para corregir geométricamente los datos de imágenes raw y ortorectificarlas a un sistema de coordenadas reales y proyección de mapa.

Acerca de la ortorectificaciónLa Ortorectificación corrige distorsiones locales y globales en una imagen ajustando las características de la cámara, posiciones de plataforma y detalles del terreno.

Las características de la cámara, que derivan del reporte de calibración de la cámara, son almacenados en un archivo de la cámara que lo usará el Asistente Geocoding.

Los detalles del terreno son provistos2 en la forma de DEM. Si el terreno es relativamente llano, se puede utilizar un valor de altura promedio.

En el caso de la Ortorectificación Avanzada, la posición de la plataforma es determinada por valores de orientación exteriores que describen la posición exacta de la aeronave en el momento en que la imagen fue tomada, y como esto se relaciona con la imagen. Los siguientes parámetros son especificados:


Capítulo 26 Ortorectificación de Imagen Acerca de la ortorectificación

Attitude omega El ángulo de inclinación (rolido) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje X (dirección de vuelo).

Attitude phi El ángulo de oscilación (cabeceo) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje Y.

Attitude kappa El ángulo de azimut (guiñada) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje Z.

Exposure center XYZ Las coordenadas del centro de exposición de la imagen.

Si los parámetros de orientación exteriores no son conocidos, se deben especificar aproximadamente de 4 a 6 GCP para que el Asistente Gridding los calcule.

Para utilizar la Ortorectificación se debe tener disponible la siguiente información:

• El archivo de la cámara conteniendo la información de calibración de la cámara

• El archivo DEM (Se puede ingresar una altura promedio si el terreno es relativamente llano)

• Orientación exterior (Solamente para la Ortorectificación Avanzada. De otra manera se deben seleccionar GCP)

• Los GCP referenciados con sus coordenadas XYZ.

El diagrama de abajo ilustra las entradas requeridas para la ortorectificación.

Asistente Geocoding Orthorectification

Asistentede Cámara

Archivo de Cámara

DEMRolidoCabeceoGuiñadaExposiciónCentro

Orientación Exterior

Puntos de Control deSuelo

O

Imagen sin co-rregir (foto aérea)

Imagen corre-gida (foto aérea)

O promediode altura

Reporte de Calibraciónde Cámara


Capítulo 26 Ortorectificación de Imagen Ejercicios de manejo

Ejercicios de manejoEstos ejercicios dan práctica en el uso del Asistente Geocoding ER Mapper para ortorectificar una imagen.

• Usar el Asistente Geocoding para ortorectificar una fotografía aérea

• Usar el Asistente Camera para crear una Archivo de Cámara a partir de un reporte de calibración

• Ubicar marcas fiduciales en una fotografía aérea

• Seleccionar Puntos de Control de Suelo (GCP)

En estos ejercicios se utilizará el Asistente Geocoding para ortorectificar una fotografía aérea de San Diego tomada en 1977. La imagen ejemplo es utilizada con el permiso de Aerial Fotobank.

1: Ortorectificar una foto aérea utilizando GCP

Abrir el Asistente Geocoding

1 Clickear en el botón Ortho and Geocoding Wizard en la barra de herramientas Common Functions.





Objetivos Aprender a utilizar el Asistente Geocoding de ER Mapper para ortorectificar una foto aérea. Utilizar el Asistente Camera para crear un Archivo de Cámara con los parámetros de calibración dados.Seleccionar los Puntos de Control de Suelo


Capítulo 26 Ortorectificación de Imagen 1: Ortorectificar una foto aérea utilizando GCP

Se abrirá el Asistente Geocoding con la solapa 1) Start seleccionada.



4 Seleccionar el directorio ‘Applications\Airphoto\1_Geocoding’ y luego doble-click en ‘San_Diego_Airphoto_34_not_rectified.ers’ para seleccionarla.

5 Seleccionar la opción Orthorectify using ground control points del Asistente Geocoding.En este ejemplo, no se tienen parámetros de orientación exteriores los que suministren información sobre la posición de la plataforma o aeronave. En lugar de eso, se seleccionarán GCP para que el asistente pueda calcular los parámetros de orientación exteriores. Si estos parámetros estaban disponibles, se habría elegido la opción Orthorectify using exterior orientation.

6 Seleccionar la solapa 2) Ortho Setup.



Ingresar detalles del terreno y de la cámara

Esta solapa permite ingresar los detalles del terreno en forma de un DEM o como un promedio de altura . Obviamente, utilizar un DEM producirá un resultado más preciso. De cualquier manera, si el terreno es relativamente llano, se puede ingresar un valor promedio. En este ejemplo se ingresará el nombre de un archivo DEM.

Se suministran los detalles de cámara al Asistente Geocoding en el formato de un archivo de cámara. Si el archivo de cámara no existe, se puede utilizar el Asistente Camera para crear uno.

1 Seleccionar la opción Use a DEM file as height en el cuadro DEM Setup.Notar que el cuadro DEM Setup cambia de acuerdo a la opción que se selecciona. Debido a que se seleccionó la opción Use a DEM file as height, el cuadro DEM Setup muestra un selector de archivo y de banda para que se seleccione el archivo DEM y la requerida banda de datos.

2 Clickear en el botón Load input DEM File para abrir el selector de archivo.

3 Seleccionar el archivo ‘San_Diego_DEM.ers’ desde el directorio ‘examples\Applications\Airphoto\1_Geocoding’ y clickear en el botón OK para volver al Asistente Geocoding.

4 Clickear en el botón Camera Wizard para abrir el diálogo Asistente Camera.



Crear un archivo de Cámara

El Asistente Camera crea un archivo de Cámara para que lo utilice el Asistente Geocoding. Lo realiza suministrando un número de cuadros de diálogos para que se ingrese la información de calibración de la cámara. Normalmente esta información se obtiene del reporte de calibración de la cámara. Si no se tiene un reporte de calibración válidos para la cámara que fué utilizada para tomar la imagen, se puede utilizar un reporte genérico para ese modelo de cámara. Esto podría generar algún tipo de imprecisión.

1 Clickear en la opción Create new para crear un nuevo Archivo de Cámara.Se puede editar un Archivo de Cámara existente, en el que el asistente suministra el campo Camera file: y el selector para ingresar el nombre de un archivo existente.

2 Clickear en el botón Next> para ir a la página identificación de Cámara



La información que se ingresa aquí no es utilizada por el Asistente Geocoding. Por lo tanto puede ser omitida. De cualquier manera es una buena idea incluirla porque es una forma de identificar la cámara y el reporte de calibración en el futuro.

3 Ingresar la siguiente información en los campos:Manufacturer: Wild

Model: RC20

Lens serial number: 13115

Date calibrated: Día: 31 Mes:10 Año: 1998

4 Clickear en el botón Next> para ir a la página ‘atributos de Cámara..

Utilizar esta página para ingresar información de los lentes de la cámara. El Asistente Camera usa esta información, por lo que debe ser ingresada. Además, se puede ingresar información sobre la posición del Punto Principal relativo al centro de lentes como una medida de distorsión de las lentes. Cualquier distorsión en las lentes causarán que el punto principal esté desplazado del centro de las lentes.

5 Ingresar la siguiente información en los campos:Focal length: 152.793

X offset to principal point:0

Y offset to principal point:0



6 Clickear en el botón Next> para ir a la página ‘Número de puntos Fiduciales’

La cámaras para fotografías aéreas insertan marcas Fiduciales alrededor de los bordes de las fotografías aéreas. El Asistente Geocoding utiliza las posiciones de estas marcas para relacionar la imagen al modelo de cámara. Cámaras diferentes insertan estas marcas en lugares diferentes sobre la imagen. Usar esta página para especificar donde la cámara ha ubicado las marcas Fiduciales. Si se especifican cuatro marcas Fiduciales cuando la cámara, de hecho, insertó ocho, el Asistente Geocoding solamente tomará en consideración los cuatro que se han especificado.

7 Seleccionar la opción All 8; indicando que los puntos Fiduciales están en las cuatro esquinas y en la mitad de los bordes de la imagen.

8 Clickear en el botón Next> para ir a la página ‘desplazamiento de punto Fiducial’



Esta página permite especificar la posición de los puntos fiduciales en relación al punto principal.

9 Ingresar los siguientes valores en los campos:Top left X:-105.99 Y:106.01

Middle top X: 0.011 Y: 110.01

Top right X:106.01 Y:106.02

Middle left X:-109.99 Y: 0.012

Middle right X:110.01 Y: 0.013

Bottom left X:-105.99 Y:-105.99

Middle bottom X:-0.005 Y: -109.99

Bottom right X:106.0l Y:-105.99

10 Clickear en el botón Next> para ir a la página ‘Fin’.

11 Clickear el botón Save en el campo Camera file: para abrir el selector de archivo para seleccionar un directorio y un nombre de archivo para salvar el nuevo archivo de cámara.


13 Seleccionar el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial,’ y luego ingresar ‘camera_<sus iniciales>’ en el campo Save as:.

14 Clickear en el botón OK para volver al Asistente Camera.El nombre de archivo y directorio que se ha ingresado debería ahora mostrarse en el campo Camera file:.



15 Clickear en el botón Finish para volver al Asistente Geocoding.

16 Clickear en el botón Load Camera File en el campo Camera file: del Asistente Geocoding para abrir el selector de archivo.


18 Seleccionar el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial,’ y luego doble-click en el archivo que se grabó ‘camera_<sus iniciales>’.

19 Clickear en la solapa 3) Fiducial Point Edit.

Editar los puntos fiduciales

Esta página del asistente permite ingresar la ubicación de los puntos fiduciales sobre la imagen en ER Mapper.



ER mapper abre dos ventanas imagen, una en modo PANEO COMPLETO, y la otra en modo ZOOM.

1 Seleccionar la opción Auto zoom. Esto causa que la ventana ZOOM automáticamente realiza un zoom en la marca fiducial seleccinada.

2 Seleccionar Pointer Tool en la barra de herramientas Standard.

3 En la tabla, seleccionar ‘Top Left’ en la columna ‘Name’.4 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

esquina superior izquierda de la imagen. La imagen en la ventan ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

5 En la tabla, seleccionar ‘Top Right’ en la columna ‘Name’.6 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

esquina superior derecha de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo..

7 En la tabla, seleccionar ‘Bottom Left’ en la columna ‘Name’.8 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial de la

esquina inferior izquierda de la imagen.

ZOOM PANEO COMPLETO



La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajsutar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

9 En la tabla, seleccionar ‘Bottom Right’ en la columna ‘Name’.10 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

esquina inferior derecha de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

11 En la tabla, seleccionar ‘Middle Left’ en la columna ‘Name’.12 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

parte media del lado izquierdo de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

13 En la tabla, seleccionar ‘Middle Right’ en la columna ‘Name’.14 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

parte media del lado derecho de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

15 En la tabla, seleccionar ‘Middle Top’ en la columna ‘Name’.16 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

mitad de la parte superior de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.

17 En la tabla, seleccionar ‘Middle Bottom’ en la columna ‘Name’.18 En la ventana PANEO COMPLETO, clickear en la marca Fiducial en la

mitad de la parte inferior de la imagen. La imagen en la ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en la marca fiducial seleccionada. Usar esto para ajustar la posición del cursor en el centro del círculo rojo.



Luego de seleccionar los marcadores fiduciales, la tabla en la solapa Fiducial Point Edit debería ser similar a la que se muestra debajo.

La columna RMS debería mostrar valores menores que 1.00.

La ventana imagen debería tener ahora todos los puntos fiduciales etiquetados.

19 Si es necesario, seleccionar la opción Errors, y ajustar la posición de las selecciones en la dirección de los errores indicados.La opción x10 agranda los marcadores de error para una indicación más precisa.

20 Clickear en la solapa 4) GCP Setup.



Configurando los Puntos de Control de Suelo

La solapa GCP Setup permite especificar la manera en que se quiere elegir los puntos de control. Los puntos de Control pueden ser ingresados manualmente, elegidos desde una imagen de referencia, elegidos desde una tabla digitalizadora, o elegidos utilizando una combinación de estos tres métodos.

En este ejercicio, se utilizará una imagen de referencia previamente ortorectificada para ubicar los GCP.

1 En el cuadro GCP Picking Method, seleccionar la opción Geocoded image, vectors or algorithm.Esto le dice a ER Mapper que se planea seleccionar los puntos correspondientes entre dos imágenes en pantalla.

2 Clickear el botón selector de archivo Load Corrected Algorithm or Dataset .

3 Elegir ‘ER Mapper Raster Dataset (.ers)’ en el campo Files of Type:.4 Desde el menu Directories en el diálogo selector de archivo, seleccionar la

ruta que finaliza con el texto \examples.5 Doble_click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.6 Doble-click en el directorio ‘Airphoto\1_Geocoding’ para abrirlo, luego

doble-click en ‘San_Diego_Airphoto_34_rectified.ers’ para cargarla.Esta es la imagen ya rectificada conteniendo la información de coordenadas.



Configurar los parámetros para la rectificación de imagenLos campos To geodetic datum, To geodetic projection y To Coordinates, en el cuadro Output Coordinate Space muestran el datum, proyección y tipos de coordenadas para el archivo rectificado de salida que se creará. Estos parámetros son incluidos automáticamente desde la aerofotografía ‘CORREGIDA’ (rectificada).


8 Si es necesario, cambiar las configuraciones a las que se muestran arriba. 9 Clickear OK en el diálogo Geocoding Wizard Output Coordinate Space

para cerrarlo.10 Seleccionar la solapa 5) GCP Edit del Asistente Geocoding.



Editar Puntos de Control de Suelo

ER Mapper abre varias ventanas imagen y cuadros de diálogos. Se debería ver una pantalla similar a esta:

Nota: Si su sistema no posiciona las ventanas automáticamente, reordenarlas como se muestra arriba antes de continuar.

Menu principalER Mapper

Cuadro de diálogoAsistente Geocoding

VENTANA SINCORRECCIÓNZOOM GCP

VENTANACORREGIDA

VENTANA GCP(geovínculo PANEOCOMPLETO)SIN CORREGIR

VENTANA GCP(geovínculo PANEOCOMPLETO)ZOOM GCP CORREGIDA



Seleccionar un GCP en la parte superior izquierda de ambas imágenes

Nota: Estar seguro que el menu principal de ER Mapper no está escondido por las ventanas imagen–moverlo levemente si es necesario para acceder fácilmente a la barra de herramientas.

1 En la solapa GCP Edit del Asistente Geocoding, seleccionar Auto zoom.La ventana ZOOM automáticamente realizará un zoom en el punto seleccionado en la correspondiente ventana PANEO COMPLETO.

2 Clickear en un rasgo bien definido en la ventana ‘GCP SIN CORREGIR (geovínculo PANEO COMPLETO)’ para seleccionarla.La ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ automáticamente realizará un zoom en el punto seleccionado

3 Clickear una vez en la ventana ‘GCP CORREGIDA (geovínculo PANEO COMPLETO)’ para activarla, luego clickear en el mismo rasgo para seleccionarlo como un GCP.La ventana ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ realizará un zoom en el punto seleccionado

4 Usar las dos ventana ZOOM para ajustar las posiciones de los GCP.Se ha seleccionado un GCP en la imagen.

Seleccionar un segundo GCP en la parte inferior izquierda de ambas imágenes

5 En el diálogo Edit GCP del Asistente Geocoding, clickear el botón Add new GCP .

6 Clickear en un rasgo bien definido en la ventana ‘GCP SIN CORREGIR (geovínculo PANEO COMPLETO)’para seleccionarla.La ventana ‘ZOOM GCP SIN CORREGIR’ relizará un zoom en el punto seleccionado

7 Clickear una vez en la ventana ‘GCP CORREGIDA (geovínculo PANEO COMPLETO)’ para activarla, luego clickear sobre el mismo rasgo para seleccionarlo como un GCP.La ventana ‘ZOOM GCP CORREGIDA’ realizará un zoom en el punto seleccionado

8 Usar las dos ventanas ZOOM para ajustar las posiciones de los GCP.



Se ha seleccionado un segundo GCP en la imagen.

9 Siguiendo los pasos de arriba, seleccionar otros cuatro GCP cerca de la parte superior derecha, inferior derecha y medio de las imágenes. Cuanto más GCP se seleccionen menor es la posibilidad de errores. Para la ortorectificación se necesitan al menos seis.

Probar algunas otras características del diálogo Geocoding Wizard GCP Edit1 En el diálogo GCP Edit del Asistente Geocoding, clickear en cualquier

número GCP bajo la columna ‘Name’.ER Mapper mueve las cruces para resaltar el punto en las ventanas ‘PANEO COMPLETO’ y ‘ZOOM’.

2 Apagar la opción Auto Zoom en la parte inferior.3 Clickear en cualquier número de GCP bajo la columna ‘Name’.

ER Mapper mueve las cruces para resaltar el punto en las ventanas ‘PANEO COMPLETO’ y ‘ZOOM’.

4 Clickear en el botón Zoom to current GCP .

ER Mapper realiza un zoom en el GCP seleccionado en la ventana “ZOOM’.

5 Seleccionar el texto del número para un GCP bajo la columna ‘Name’, y tipear un nombre corto.Se pueden dar etiquetas de texto a los GCP tanto como números para ayudar a identificarlos.

6 Clickear en el texto ‘On’ en la segunda columna sobre cualquier GCP.El texto cambia a ‘Off’ y todos los errores RMS son recalculados sin incluir este GCP. (Esta es una forma fácil de ver como el error posicional de cualquier GCP influencia los RMS de los otros. Por ejemplo, apagando un GCP con un gran RMS a menudo reduce los RMS de los otros). Esto puede ser importante cuando se selecciona cuales GCP serán utilizados en la rectificación final de la imagen.

7 Apagar otros GCP para ver el efecto, pero prenderlos todos una vez finalizado.

8 Clickear en el texto ‘Edit’ en la tercer columna de cualquier GCP.El texto cambia a ‘No’ y la “X” y el número de la marca en la imagen se vuelven verde. Esto efectivamente “bloquea” un GCP de manera que no puede ser editado (esto es, aunque se clickee en la ventana imagen no se redefine su posición). Esto es útil cuando se tienen varios GCP buenos y se los quiere bloquear para evitar cambiarlos accidentalmente.

9 Prender la opción Errors.



La magnitud y dirección del error posicional calculado es mostrado gráficamente por medio de una linea para cada GCP en la imagen. (Si se tienen errores RMS muy pequeños se podría no ver la linea de error, aún si se incrementa el largo de linea por un factor de 10 usando la opción x10).

10 Prender la opción Grid.Se despliega una grilla polinomial sobre las tres ventanas imagen. Esta grilla es una simple “previsualización” de la manera en que los pixeles de la imagen FROM (raw) serán reproyectados sobre la nueva grilla de coordenadas de la imagen TO. (Esta grilla es solamente una aproximación, en realidad las líneas deberían ser curvas).

11 Clickear en el botón Add new GCP y seleccionar un punto en la imagen CORREGIDA.

12 Clickear en el botón Calculate uncorrected point . El Asistente automáticamente posicionará el correspondiente GCP en la imagen SIN CORREGIR. Usar las ventanas ZOOM para ajustar la posición de los GCP.Esta función está disponible una vez que se han posicionado cuatro puntos.

13 Clickear Save en el diálogo Geocoding Wizard. Cuando pregunte confirmar salvar los GCP a disco, clickear Yes.Esto salvará la información geocodificada en el archivo header de la imagen SIN CORREGIR.

14 Seleccionar la solapa 6) Rectify del Asistente Geocoding.



Rectificar la imagen


2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 3 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ para abrirlo.4 Ingresar el nombre de archivo ‘Airphoto_orthorectified’ (comenzar con sus

iniciales), luego clickear OK.5 Clickear en el botón Edit Extents... para abrir el cuadro de diálogo

Geocode Output Extents.

Este diálogo permite especificar cuanto se quiere salvar de la imagen ortorectificada. Se tienen tres opciones principales:

Maximum extents: Salva la totalidad de la imagen incluyendo cualquier parte no visible en la ventana imagen actualmente activa.



Optimum extents: Calcula automáticamente las extensiones de la fotos aéreas para excluir los bordes negros alrededor de ellas.

Custom extents: Permite especificar las coordenadas superior izquierda e inferior derecha del área a ser incluida. Si se clickea en el botón Snapshot ER Mapper automáticamente seleccionará la parte visible de la imagen en la ventana imagen activa actualmente.

6 Seleccionar la opción Optimum extents para remover los bordes negros.7 Clickear en el botón OK para volver al Asistente Geocoding.8 En Resampling: en el cuadro Cell Attributes seleccionar ‘Nearest

Neighbour’.El cuadro Cell Attributes también permite remuestrear la imagen de salida a un tamaño de celda diferente (alto y ancho de la Celda de Salida), y especificar un valor de celda nulo.

9 Clickear en el botón Save para salvar los parámetros de ortorectificación en el archivo header ‘San_Diego_Airphoto_34 _not_rectified.ers’.Se utilizará esto en el siguiente ejercicio.

10 Seleccionar Display rectified image para desplegar la imagen luego de ser rectificada.

11 Clickear en el botón Save file and start rectification.ER Mapper abre un cuadro de diálogo de estado para indicar el progreso de la rectificación.

12 Cuando la operación termina, clickear OK del diálogo de operación exitosa. 13 Clickear en el botón Close para salir del Asistente Geocoding.

Se ha rectificado una fotografía aérea sin corregir al correspondiente datum 1927 North American Datum (NAD27) y proyección de mapa UTM zona 11 (NUTM11).

14 No cerrar la ventana imagen con la imagen ortorectificada

Evaluar la ortorectificación de imagen1 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window

para abrir la ventana Algorithm.

2 La ventana Algorithm muestra las capas Rojo, Verde y Azul de la imagen ortorectificada ‘<sus iniciales>_Airphoto_orthorectified’

3 En la ventana Algorithm, clickear sobre la capa Blue para seleccionarla.



4 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso del algoritmo.

5 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 6 Doble-click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.7 Doble-click en ‘Airphoto’ y luego en el directorio ‘1_Geocoding’ para abrirlo.8 Clickear una vez en la imagen ‘San_Diego_Airphoto_34 _rectified.ers’ para

seleccionarla, luego clickear el botón OK this layer only para cargarla en la capa Blue. (Las capas Red y Green deberían tener aún la imagen ‘<sus iniciales>_Airphoto_orthorectified’).

9 Seleccionar B3:Blue desde la lista desplegable Band Selection de la capa Blue.


1 Clickear el botón Refresh image with 99% clip on de la barra de herramientas.Esta imagen combina dos imágenes diferentes–una en las capas Red y Green y otra en la capa Blue. Si las imágenes están bien alineadas la imagen aparece normal. Si se ven áreas que son predominentemente amarillas o azul, esto indica pobre registro.

2 En la ventana Algorithm, apagar la opción Smoothing.3 En el menu principal, clickear el botón ZoomBox tool de la barra de

herramientas.4 Dibujar un cuadro zoom sobre una muy pequeña área de la imagen que

contenga tierra y agua.Los errores en el registro aparecen tanto en los pixeles azules como en los amarillos debido a que esto es donde las dos imágenes no se alinean perfectamente. Esta es una manera muy simple de evaluar el registro de dos imágenes. Si el error RMS de los GCP fueron generalmente menores a uno, no se debería ver más de un píxel de desplazamiento o errores de registro.

Cerrar todas las ventanas1 Cerrar todas las ventanas imagen usando el sistema de control de ventana:• Para Windows, seleccionar Close desde el menu de control de la ventana.



Capítulo 26 Ortorectificación de Imagen 2: Ortorectificar una foto aérea usando Orientación Exterior


2: Ortorectificar una foto aérea usando Orientación Exterior

En este ejercicio se ortorectificará la misma imagen que en el ejercicio previo. Esta vez, en lugar de utilizar los Puntos de Control de Suelo, se ingresarán los parámetros de Orientación Exterior los cuales han sido obtenidos a partir de fotogrametría, triangulación aérea o sistemas de geoposición externos a ER Mapper. En el ejercicio previo se salvaron los parametros de ortorectificación en el archivo ‘San_Diego_Airphoto_34_not_rectified.ers’. Esto significa que no se tendrán que reingresar en este ejercicio.

Abrir el Asistente Geocoding

1 Clickear en el botón Ortho and Geocoding Wizard en la barra de herramientas Common Functions.Se abrirá el Asistente Geocoding con la solapa 1) Start seleccionada.



Objetivos Aprender como utilizar el Asistente Geocoding de ER Mapper para ortorectificar una fotografía aérea utilizando parámetros de Orientación Exterior



4 Seleccionar el directorio ‘Applications\,Airphoto\1_Geocoding’ y luego doble-click en ‘San_Diego_Airphoto_34_not_rectified.ers’ para seleccionarla.Este es el mismo archivo que se utilizó en el ejercicio previo.

5 Seleccionar la opción Orthorectify using exterior orientation del Asistente Geocoding.En este ejemplo, se ingresan los parámetros de orientación exterior los que proveen información sobre la posición de la plataforma o aeronave.

6 Seleccionar la solapa 2) Ortho Setup.Los campos en la página Ortho Setup debería contener la información que se ingresó en el ejercicio previo debido a que fue salvado al archivo header de la imagen siendo ortorectificada.

7 Clickear en la solapa 3) Fiducial Point Edit.Los campos en la página Fiducial Point Edit deberían también contener la información que se ingresó en el ejercicio previo.

8 Clickear en la solapa 4) Exterior Orientation Setup.

Ingresar los parámetros Orientación Exterior

Los parámetros Orientación Exterior contienen información sobre la posición de la plataforma o aeronave al momento en que fue tomada la imagen. Se deberían obtener estos datos desde un sistema externo a ER Mapper. Si estos parámetros no están disponibles entonces se deberán utilizar Puntos de Control de Suelo como en el ejercicio previo.



1 Ingresar la información en los campos relevantes como se muestra en la siguiente tabla:


3 Ingresar el Datum, Projection y Coord system type como se muestra abajo

Consejo: NUTM11 es un tipo de proyección.

Field name Description Enter value

Attitude omega El ángulo de ladeo (rolido) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje X (dirección de vuelo).

0.024233136466399

Attitude phi El ángulo de giro (cabeceo) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje Y.

0.028555797949162

Attitude kappa El ángulo de azimuth (guiñada) de la aeronave; por ejemplo la rotación sobre el eje Z.

0.0019776681959326

Exposure center X La coordenada X del centro de exposición de la imagen.

483681.44788264

Exposure center Y La coordenada Y del centro de exposición de la imagen.

3621463.0778646

Exposure center Z La coordenada Z del centro de exposición de la imagen.

3182.9321414632

Scale La escala de la imagen expresada como un valor decimal.

0.000048745007960398



4 Clickear en la solapa 5) Rectify.

Rectificar la Imagen


2 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 3 Doble-click en el directorio ‘Miscellaneous\Tutorial’ para abrirlo .4 Ingresar el nombre de archivo ‘Airphoto_orthorectified_advanced’

(comenzar con sus iniciales), luego clickear OK.5 Clickear en el botón Edit Extents... para abrir el cuadro de diálogo

Geocode Output Extents.

Este diálogo permite especificar cuanto de la imagen ortorectificada se quiere salvar. Se tiene tres opciones principales:

Maximum extents: Salva la totalidad de la imagen incluyendo cualquier parte no visible en la ventana imagen actualmente activa.



Optimum extents: Calcula automáticamente las extensiones de la fotos aéreas para excluir los bordes negros alrededor de ellas.

Custom extents: Permite especificar las coordenadas superior izquierda e inferior derecha del área a ser incluida. Si se clickea en el botón Snapshot ER Mapper automáticamente seleccionará la parte visible de la imagen en la ventana imagen activa actualmente.

6 Seleccionar el botón Optimum extents para remover los bordes negros.7 Clickear en el botón OK para volver al Asistente Geocoding.8 En Resampling: en el cuadro Cell Attributes seleccionar ‘Nearest

Neighbour’.El cuadro Cell Attributes también permite que se remuestree la imagen de salida con un tamaño diferente de celda (ancho y alto de la Celda de Salida), y especificar el valor de celda nulo.

9 Clickear en el botón Save para salvar los parámetros de ortorectificación en el archivo header ‘San_Diego_Airphoto_34 _not_rectified.ers’.

10 Seleccionar Display rectified image para desplegar la imagen luego de ser rectificada.

11 Clickear en el botón Save file and start rectification.ER Mapper abre un diálogo de estado que indica el progreso de la rectificación.

12 Cuando la operación termina, clickear OK en el diálogo de operación exitosa.

13 Clickear en el botón Close para salir del Asistente Geocoding.Se ha rectificado una fotografía aérea sin corregir al correspondiente datum 1927 North American Datum (NAD27) y proyección de mapa UTM zona 11 (NUTM11).

14 No cerrar la ventana imagen con la imagen ortorectificada

Evaluar la ortorectificación de imagen1 En el menu principal, clickear el botón View Algorithm for Image Window

para abrir la ventana Algorithm.

2 La ventana Algorithm muestra las capas Red, Green y Blue de la imagen ortorectificada ‘<sus iniciales>_Airphoto_orthorectified_advanced’

3 En la ventana Algorithm, clickear la capa Blue para seleccionarla.

4 Clickear el botón Load Dataset en el diagrama de proceso del algoritmo.



5 Desde el menu Directories, seleccionar la ruta que finaliza con \examples. 6 Doble-click en el directorio ‘Applications’ para abrirlo.7 Doble-click en ‘Airphoto’ y luego en el directorio ‘1_Geocoding’ para abrirlo.8 Clickear una vez en la imagen ‘San_Diego_Airphoto_34 _rectified.ers’ para

seleccionarla, luego clickear en el botón OK this layer only para cargarla en la capa Blue. (Las capas Red y Green deberían aún tener la imagen ‘<sus Iniciales>_Airphoto_orthorectified_advanced’).

9 Seleccionar B3:Blue desde la lista desplegable Band Selection de la capa Blue.


1 Clickear el botón Refresh image with 99% clip on de la barra de herramientas.Esta imagen combina dos imágenes diferentes–una en las capas Red y Green y otra en la capa Blue. Si las imágenes están bien alineadas la imagen aparece normal. Si se ven áreas que son predominentemente amarillas o azul, esto indica pobre registración.

2 En la ventana Algorithm, apagar la opción Smoothing.3 En el menu principal, clickear el botón ZoomBox tool de la barra de

herramientas.4 Dibujar un cuadro zoom en una muy pequeña área de la imagen que

contenga tierra y agua.Los errores en el registro aparecen tanto en los pixeles azules como en los amarillos debido a que esto es donde las dos imágenes no se alinean perfectamente. Esta es una manera muy simple de evaluar el registro de dos imágenes. Si el error RMS de los GCP fueron generalmente menores a uno, no se debería ver más de un píxel de desplazamiento o errores de registro.

Cerrar todas las ventanas1 Cerrar todas las ventanas imagen utilizando los controles del sistema







• Utilizar el Asistente Camera para crear un Archivo de Cámara

• Seleccionar marcadores fiduciales sobre una foto aérea

• Utilizar las opciones para modificar el despliegue y edición de GCP

• Ingresar los parámetros de Orientación Exterior para la ortorectificación avanzada.

• Utilizar el Asistente Geocoding para ortorectificar una fotografía aérea “raw” al datum y proyección de mapa seleccionados.

Siguiente capítulo - Apéndice A “Configuración del sistema”


Luego de completar estos ejercicio, se sabe como realizar las siguientes tareas en ER Mapper:




AConfiguración del

sistemaEste apéndice describe los pasos alternativos necesarios para configurar el sistema para que los estudiantes puedan realizar los ejercicios de manejo de este manual. La sección de copia de archivos está dividida en secciones separadas para los usuarios que usan ER Mapper en Windows y ER Mapper en plataformas Unix. Hay dos tareas:

• Instalación de los archivos algoritmo e imágenes “tutorial” ejemplos

• Copiar los archivos para los ejercicios de rectificación y clasificación supervisada

Para llevar a cabo las siguientes instrucciones, se deberá tener algún conocimiento básico sobre copiar archivos en Windows o Unix y configurar los permisos de archivo (si es necesario).

1: Instalación de las imágenes ejemplo y algoritmos

Todos los ejercicios de manejo en este libro requieren que se acceda a imágenes ejemplos y algoritmos provistos en el CD-ROM de ER Mapper. La opción de insatlación “Full” instala ER Mapper con todos los directorios y archivos ejemplo. Si se quiere conservar espacio en el disco rígido, se puede seleccionar la opción


Apéndice A Configuración del sistema 1: Instalación de las imágenes ejemplo y algoritmos

“Typical” la cual instala solamente los directorios y archivos requeridos para hacer los ejercicios de manejo. La opción “Compact” no instala ninguno de los archivos o directorios requeridos imposibilitando que se hagan los ejercicios de manejo.

Ver el Manual de Instalación para mayor información.

Es preferible seleccionar tanto las opciones de instalación “Typical” o “Full” para asegurarse de que estén instalados los archivos y directorios correctos. Si se selecciona la opción “Custom”, se deben seleccionar para la instalación al menos los siguientes directorios ejemplo.

Application Examples Airphoto

Mineral_Exploration

Oil_and_Gas_Exploration

World_Topography

Land_Information

Data Type Examples Digital_Elevation

Ers1

Landsat_MSS

Landsat_TM

SPOT_Panchromatic

SPOT_xs

Functions and Features Examples3D

Classification

Data_Fusion

Data_Mosaic

Geocoding

Gridding

Miscellaneous Templates

Test Patterns


Apéndice A Configuración del sistema 2: Copiar archivos al directorio ‘tutorial’

2: Copiar archivos al directorio ‘tutorial’Los ejercicios para la Clasificación Supervisada y Rectificación de Imagen requieren una copia de la imagen “Landsat_MSS_notwarped” bajo el nombre “Landsat_practice” en el directorio ‘tutorial’ de ER Mapper. (El directorio ‘tutorial’ es creado automáticamente durante la instalación de ER Mapper). Seguir estos pasos para crear una copia del archivo header y del archivo de datos.

Nota: Se debe tener acceso de lectura y escritura a la imagen de práctica. Configurar los permisos apropiadamente si es necesario.

Copia de archivo en sistemas bajo Windows1 Utilizar Windows Explorer para copiar y renombrar los siguientes archivos

en el directorio ‘examples\Shared_Data’ al directorio ‘examples\Miscellaneous\Tutorial’ como se indica:Shared_Data\Landsat_MSS_notwarped.ers copiar a Miscellaneous\Tutorial\Landsat_practice.ers

Shared_Data\Landsat_MSS_notwarped copiar a Miscellaneous\Tutorial\Landsat_practice

Copia de archivos en sistemas bajo Unix2 Desde el menu Utilities (en el menu principal ER Mapper) seleccionar

User Menu, luego seleccionar Open Terminal Window.Se abre una ventana ER Mapper X-terminal.

3 Ingresar este comando para cambiar al directorio Shared_Data:cd $ERMAPPER/examples/Shared_Data

4 Ingresar este comando para copiar el archivo de imagen Landsat MSS al directorio ‘tutorial’ y renombrarlo:cp Landsat_MSS_notwarped ../Miscellaneous/Tutorial/Landsat_practice

5 Ingresar este comando para copiar el archivo header de la imagen Landsat MSS al directorio ‘tutorial’ y renombrarlo:cp Landsat_MSS_notwarped.ers ../Miscellaneous/Tutorial/Landsat_practice.ers


Apéndice A Configuración del sistema 2: Copiar archivos al directorio ‘tutorial’


BTextos de Referencia

Este apéndice provee referencias en una amplia gama de excelentes libros de texto sobre procesamiento de imágenes y sensores remotos. Estos libros serán muy útiles para aquellos que son nuevos en el procesamiento de imágenes, o aqellos que quieren aprender más acerca de las técnicas de procesamiento de imágenes para la aplicación específica en ciencias de la tierra. Remitirse también al ER Mapper Applications Manual para ejemplos e información acerca del procesamiento de imágenes para otras aplicaciones en las ciencias de la tierra.

Avery, E. A., and G. L. Berlin. 1992. Fundamentals of Remote Sensing and Airphoto Interpretation, Macmillan Publishing Company, New York, N.Y, USA.

Cracknell, A. P., and L. W. B. Hayes. 1993. Introduction to Remote Sensing, Taylor & Francis Ltd, London, England.

Green, W. B. 1989. Digital Image Processing: A Systems Approach, Van Nostrand Reinhold, New York, N.Y., USA.

Jensen, J. R. 1995. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective, Prentice-Hall, Engelwood Cliffs, N.J, USA.

Lillesand, T. M., and R. W. Kiefer. 1991. Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley and Sons, Inc. New York, N.Y, USA.

Rees, W. G. 1990. Physical Principles of Remote Sensing, Topics in Remote Sensing, vol 1. Cambridge University Press, Cambridge, England.


Apéndice B Textos de Referencia


Indice

A

álgebra de la imagen. ver fórmulasalgoritmos

abrir 40adicionar superficies 260cambiar bandas 56cambiar la tabla de colores 57color de visualización 121comentarios 61, 132conceptos básicos 20, 49creación automática 50creación manual 50diagrama del proceso 52ejemplo simple 58, 124, 141imprimir 285ingresar descripciones 60matiz-saturación-intensidad 137mosaicos 309, 315, 317

ER Mapper Tutorial 433

Index

parar (STOP) 57pegar y copiar capas/superficies 260salvando 60, 132salvar a archivo en disco 209superficies múltiples 255utilizarlos como modelos 52ver en perspectiva 3-D 242

anotación. Ver composición de mapasarchivo de cámara 447archivo de imagen. ver imagen rasterArchivos DXF

linqueo 26Archivos Postscript

impresión 27linqueo 26uso en composición de mapas 263

Asistente de algoritmo 3d 28Asistente de balance de color para fotos aéreas 27, 316Asistente de contornos 28

rasgos 405Asistente de cámara 443

Distancia focal 445Página de atributos de cámara 445Página de identificación de cámara 444Página de puntos o marcas fiduciales 446Página de superposición de marcas fiduciales 446Superposición de X al punto principal 445Superposición de Y al punto principal 445

Asistente de despliegue de imagen y mosaicado 27, 307, 309Asistente de Geocoding 24, 439

Auto zoom 455caja de atributo de la celda 435configuración de la tabla de Orto 442, 461Configuración de tabla de orientación externa 461Configuración de tablas de puntos de control de campo 427, 451Cálculo desde el puntero 433dialogo de salida de coordenadas espaciales 453edición de tablas de marcas fiduciales 449, 462Editar tablas de puntos de control de campo 428, 430, 433, 453Opción Auto Zoom 430Opción de errores 431Opción de grillas 431Orientación exterior usando ortorectificación 442, 460remuestreo 434Tabla de rectificación 434, 457, 464Usar un archivo DEM como altura 443

434 ER Mapper Tutorial

Index

Zoom del GCP activo 433Asistente de grillado 28Asistente de imágenes geofísicas comunes 28Asistente de Landsat TM 28Asistente Fourier magnetico 28Asistente ortho and geocoding 27aspectos de los cálculos 163, 300atributo de texto 277atributos de polilíneas 275atributos de polígonos 276auto-generación del cuadros de diálogo de colores 339

BBarra de herramientas

despliegue 39ocultar 40visión general 32uso 37

Botón de Refresh Image 39Botón del mouse 31Botón Refresh Image with 99% clip 118

CCaja de diálogo algorithm geoposition extents 190

opción Center 193opción Extents 192opción Geolink 193opción Zoom 43

Caja de diálogo de Algoritmointroducción 50

Caja de diálogo de ánlgulo solar 125, 127, 141, 143, 297Caja de diálogo de clasificación supervisada 362Caja de diálogo de clasificación no supervisada 335Caja de diálogo de configuración del escatergrama 93, 303, 361Caja de diálogo de edición de filtros 152Caja de diálogo de edición puntos de control de campo 456Caja de diálogo de elección de archivos 36Caja de diálogo de Escatergrama 302, 361Caja de diálogo de estilo de texto 277Caja de diálogo de estilos de líneas 275Caja de diálogo de extensión de coordenadas geográficas 458, 465Caja de diálogo de Page Setup 267Caja de diálogo de Page Setup 28


Index

Caja de diálogo de perfil de valores de celdas 85Caja de diálogo de raster dataset 76

Boton Apply 77Apply vs OK 77

Caja de diálogo de transformación 98Caja de diálogo de Traverse 91Caja de diálogo del editor de fórmulas

aplicaciones 171autoescala de datos116chequeo de sintaxis175cocientes 179conceptos básicos 171conceptos relacionados 173Componentes principales 185despliegue del diagrama del proceso 173enmascarar datos 291entrada 175entrada de comentarios 181entrada de descripción 181especificaciones 173fusión de imágenes 229invertir valores de datos 124NDVI 58, 294Operaciones Bulianas 177relaciones asignadas 180restaurar por defecto 176salvando al disco 181Tasseled Cap 221thresholding 177, 289usando regiones 182usando variables 177, 294

Caja de diálogo Save As Dataset 212Caja de diálogo 34

entrar texto 36Calculo de inclinaciones 163, 298, 299, 300Capas 51

adicionar 78anotación/composición de mapa 302anotar 382apagando y prendiendo 72cambio de orden 76cambio de tipo 79capas 59, 60cargar datos 76cargar filtros 167clases de despliegue 338


Index

Clasificación 289, 296, 297, 343configurar prioridad en el despliegue 313controles 69Datos Tabulares 383, 384duplicar 80, 320eliminar 79generalidades 68Intensidad 122modificaciones 72modos con color 75mover entre capas 81Saturación 143selección 74selección de bandas 80Superposición de temas 287Tipo raster 71Tipo vector 72

Capas de anotacióndesplegando datos vectoriales 382

Capas de Clasificacióncreación con escatergramas 301despliegue de datos clasificados 344despliegue de datos temáticos 289, 292, 295, 342

Capas de matiz 142Capas de saturación 143Capas de tipo intensidad 122, 139Capas de vectores 72Capas del algoritmo. Ver capasCapas raster

relación del modo color 71tipos 71

cargando datasets 56, 63, 123, 129, 140, 143, 152, 406, 415, 417, 419, 421cargando images 56, 63, 123, 129, 140, 143, 152, 406, 415, 417, 419, 421centrar imágenes 193Clasificación no supervisada

asignación de nombres/colores a las clases 337conceptos básicos 333desplegar una imagen clasificada 337generación de colores automáticos 338parámetros específicos de clusters 335superposición de clases 342

Clasificación supervisadacálculo estadísitico de regiones 357conceptos básicos 345definir zonas de entrenamiento 347desplegar la imagen clasificada 363


Index

ejecutar una clasificación 362ver firmas de estadísticas 357ver firmas de histogramas 357, 359

Clasificación vectorizada 368Clasificación

añadir clases 370filtrado para generalizar 369no supervisada 333significados de clases/95% elipses 362supervisada 347vectorización de clases 368

Clasificación ISOCLASS . ver clasificación no supervisadacolor de drapeo 121

consejos 133consejos para HSI 148técnicas HSI 135

combinando imágenes 122, 135uso de dataset virtual 228

comentariosdefiniciones 61, 133para fórmulas 181visualización 62

Componentes Principalescreando imagen 184Datos Landsat TM 184selección de bandas185selección de número de componentes principales 185

Composición de mapasarrastrar y soltar objetos 281atributos de objetos 284atributos de polilíneas 275atributos de polígonos 276atributos de texto 277cambiar tamaño /posicionar objetos 282color de fondo de página 268, 269conceptos básicos 263configuración de los atributos de los objetos en el mapa 281configurar una página 265dibujar anotaciones 276dibujar objetos de mapas 280importar formatos gráficos 284importar texto 284opciones relativas de página 284rasgos especiales 283salvando al disco 283seleccionar objetos 277


Index

Configuración de la tabla de puntos de control de campo 452Contornos

adición a un algoritmo 405Ancho de la línea de contorno 408, 409bandas de contornos 408color de la fuente del rótulo 410Contornos de primer nivel 408, 409contornos primarios 409contornos secundarios 409Estilo de la fuente del rótulo 410intervalos de contornos 408, 409multi-color 408rótulo de contornos 408Tamaño de la fuente del rótulo 410

Conversión de raster a vectorconceptos básicos 367creación de polígonos 371creación de polilíneas 372

cuadro de diálogo Calculate Statistics 357Cubierta temática color 287Cubiertas ARC/INFO 26, 367, 383

DDataset de modelos digital del terreno

cálculo de aspecto 163, 300cálculo de inclinación 163, 298, 300, 301

Dataset vectordespliegue 271, 272despliegue color 273edición 273

Dataset virtualcargar 222, 225conceptos básicos 218detectar cambios 231edición 231fundir imágenes 226mosaicar imágenes 224salvar 221simplificar el proceso 219ventajas 218

Datasets sísmicosángulo de sunshading 123, 140drapeado color 127


Index

drapeado color HSI 137Datos multiespectral 18Datos thresholding 177density slicing. ver transformacióndesplegando Dataset 56, 63, 123, 129, 140, 143, 415, 417, 419, 421desplegando imágenes 56, 63, 123, 129, 140, 143, 406, 415, 417, 419, 421despliegue de clases de tipos de capas 337despliegue de datos en tablas 383diagrama de estructuras de datos 51diagrama del proceso de flujo 52

EEcualización del histograma 111, 129, 130Ecualización Gaussiana 111

Configuración std. dev. 112Ejemplos de Aplicación 471Ejemplos de funciones y rasgos 471Ejemplos de tipos de datos 471Enmascarando imagen 291

usando valores de datos 343ER Mapper

barra de herramientas 33caja de diálogo 34Dataset raster 23dataset vector 23imagen raster 23imagen vector 23interface del usuario 30introducción 18menú principal 32Selección de archivos 34Sistema de ayuda 3

EscatergramasBoton Defer 94, 304Boton Display 94cambio de bandas 93poner en relieve píxeles en una imagen 3033ver significados/elipses de clases 360vistas 92

Estadísticascálculo 357mostrar un escatergrama 359vista 357

etiqueta de página 52


Index

Exportación de datos 27Extracción de Traverse 88, 289

dibujo de líneas traverse 88, 289modificar líneas traverse 90seleccionar bandas del dataset 89

FFiltro pasa alto 156Filtros

adición 166ajuste de contraste 160C 157cálculo de pendiente 162, 298, 300cálculos de aspecto1 50cargando 158, 164, 298conceptos básicos 155creación 159detección de bordes 160edición 159eliminación 159, 168frecuencia espacial 156paso alto (sharpening) 159paso bajo (smoothing) 158smoothing de imágenes clasificadas 369uso múltiple en flujo 161, 163, 165vista previa en el flujo 167vista próxima en el flujo 167vista en otras capas 164

Filtros de convolución. ver filtrosFiltros de detección de bordes 156Filtros pasa bajo 156Firmas espectrales

promedio 87vistas 86

Formatos gráficosExportación 27Usando en una composición de mapa 284

Frecuencia espacial 156Fusión imágenes raster usando un dataset virtual 226Fusión de datos

Usando dataset virtual 226, 232Fórmulas de cocientes 179Fórmulas de índice de vegetación 58, 294


Index

GGeocodificación 24

errores RMS 431función FROM 432Informe de calibración de la cámara 439opción de despliegue de los puntos de control de campo 433Ortorectificación avanzada 439resultado de la evaluación 435Seleccionar los primeros 4 puntos de control de campo 429seleccionar puntos en una vista general432

GeolinkingConceptos básicos 189Configurar el despliegue completo 192configurar el despliegue de la resolución 193Configurar el despliegue del centro 193deslinqueo de la ventana 197Generalidades del modo de paneo 190, 203Generalidades del modo de Zoom 190, 193Modo de pantalla 190, 197Modo Window 190, 194

Guardando imágenes 26Guardando imágenes al disco 207

Hhacer zoom con el mouse 44histogramas. ver transformaciones

Iimágenes de modelos digitales del terreno

cálculo de aspectos 163, 300Impresión de hardcopy 26impresión de imagen 26, 285imágenes binarias 374imágenes vector

despliegue 271, 272despliegue color 273edición 273

imágenes warping. ver geocodificación 423imágenes warping. ver rectificación 439inversión de datos de fórmulas 124


Index

Kkernels. ver filtros

Llinkeo de datos en tablas 26linquear un dato externo 26, 379linquear ventanas. ver geolinkinglinqueo dinámico 26, 379

Mmagnificar imágenes. ver zoommarcas fiduciales 450matcheo de histograma 316medición de distancias 87medidas 87Fusión multi-resolución

usando dataset virtual 226usando técnicas IHS 265

Misceláneas 470modelado espacial 287Modo color

matiz Saturación e Intensidad 67pseudocolor 67relación del tipo de capa 68, 72rojo Verde Azul 67

Modo de color HSI 67Modo de color RGB 67Modo de vista 53Modo Pseudocolor color 57, 62, 68Mosaiqueo

análisis de imagen 316capacidad 308crear algoritmos 316, 318crear imágenes mosaicadas 309crear regiones clip 317desplegar bandas 313desplegar imagen y asistente de mosaiqueo 307desplegar métodos 313desplegar prioridad de despliegue 308, 322feathering 317feathering en limites entre dos imágenes 328haciendo un zoom de todo el dataset 320


Index

Matcheo de histograma 326prender y apagar imágenes 313, 321propiedades de mosaico 311remover bordes negros 316requisitos 308RGB 123 316tipos de archivos 311usando algoritmos RGB 323usando dataset virtual 224

Ooperaciones aritméticas. Ver fórmulasoperaciones booleanas 177operaciones matemáticas. ver fórmulasortorectificación 24

Asistente de Cámara 443Attitud kappa 440, 463Attitud omega 439, 463Attitud phi 440, 463Centro de exposición X Y Z 463Compensación X del punto principal 445Compensación Y del punto principal 445distancia focal 445escala 464extensión óptima 465marcas fiduciales 449orientación externa 440, 442, 460, 43

ppaneando imagen

con botones 41con mouse 41desde la ventana principal 204usando imagen linqueada 197, 204

para dataset virtual 231parámetros de rectificación de la imagen 453perfiles a través del data set 89perfiles de datos. ver Traverse 88perspectivas generales. ver vista 3Dplantillas de algoritmos

para autoescalar datos 116para despliegue RGB 222para sacar una imagen 216


Index

Procesamiento de imagenAlgoritmos ER Mapper 20aplicación 19conceptos 17geocoding 423imágenes binarias 374operaciones aritméticas 171realce de contraste 97, 413realces 23rectificación 423salida del disco 209Tareas generales 22Técnicas tradicionales 20viendo los valores de datos 85

proyección de mapas. ver geocoding 423proyección de mapas. ver rectificación 439punto del mouse

forma 32Modo Hand 44Modo pointer 85Modo Zoom 43Modo ZoomBox 43

puntos de control de campogeneralidades 423picking 430

Rraster datasets

descripción 17fusionar 226, 265importar 22leer 22mosaicar 307reescalar rangos de datos 110, 116remover bruma 232salida al disco 220vista de información 216vista de valores de celda 85

raster images 18descripción 17fusionar 226, 265importar 22leer 22mosaicar 307


Index

remover bruma 232rescalar rangos de datos 110, 116salida al disco 220ver información 216ver valores de celda 84

realce de contraste. ver Transformacionesrealce rápido 187rectificación

calcular con función FROM 433errores RMS 432evaluación de resultados 436opción de despliegue de puntos de control de campo 434, 455Seleccionar los primeros 4 puntos GCP 439seleccionar punto de la vista completa 433visión general 424

recubrimiento. ver recubrimiento temático raster 285regiones

definición 349enmascarar una imagen 184mostrar un escatergrama 361usando fórmulas 183

reporte de calibración de cámara 449rescalar datos

usando transformación 110

Ssistema de ayuda 35Sistema GIS

Cobertura ARC/INFO 26linqueo 26para vectorizar datos 367

sombreado por ángulo solaruso básico 123beneficios 126con drapeado color 125, 127, 143, 298

sombrear relieve de imágenes 125, 127, 143, 298sombrear relieve de imágenes. ver sombreado por ángulo solarsuavizando límites en mosaicos 328superficies 53

copy/paste entre algoritmos 260abrir dentro de algoritmos 257transparencia 258apagando y prendiendo 259

superposición de raster temáticos


Index

color sólido 288, 295color traslúcido 292

superpoción en color traslúcido 292

Ttablas de capas 53Tablas de colores

comandos del makelut 414, 416, 418, 420crear una nueva tabla linear 414crear una tabla azul_rojo 416crear una tabla de combinación 420crear una tabla de dos colores 415crear una tabla multicolor 417

tablas de colores 57transformaciones de Autoclip 110

configurando el porcentaje de clip 110uso de la barra de herramientas 111, 115

transformaciones logarítmicas 112transformación

agregando 114ajustando línea 102clipping on limits automático 115configuración de límites de entrada 107, 108configuración de límites de salida 109Ecualización del histograma 111Ecualización Gaussiana 111eliminando 114exponencial 113insertar 113linear 102logarítmico 112Matcheo de histograma 316niveles de slicing 112opciones automáticas 110piecewise 105poner en relieve rasgos 105recortar histograma 110reescalar datos 109usando múltiple 113ver el proceso anterior 114ver el próximo proceso 114vista 101vista general 97vista para otras capas 82


Index

Transformación exponencial 113Transformación Level slice

configurando niveles 112transformación Tasseled Cap 218transparencia

entre superficies 3D 257Técnicas de fusión HIS 265

Uusando escatergramas 302

Vvariables en fórmulas 178Vectorización. ver conversión de raster a vectorventana de la imagen

abrir 40cambiar el tamaño 43cerrar 48configurar el tamaño exacto 195configurar la extensión geográfica 193configurar la resolución del despliegue 194especificar el punto central de la imagen 194hacer Zoom con botones 4levantar dataset 56, 63, 123, 129, 140, 143, 152, 406, 415, 417, 419, 421levantar imágenes 56, 63, 123, 129, 140, 143, 152, 406, 415, 417, 419, 421linquear 189medición de distancias 87mostrar una imagen completa 313, 321mover 42mover al frente 46panear con botones 44selección de la ventana activa 47usar múltiples ventanas 46ver las coordenadas 87ver los valores de la celda 85

ventana. ver ventana de imagenver valores de datos 83Vista de vuelo 3D 252

cambio de altitud 253control de velocidad/dirección 252resumen de controles 253

Vista perspectiva 3D 63, 241ampliar y disminuir zoom 246


Index

cabeceo de lado a lado 247cabeceo hacia adelante/atrás 246cuadro límite 249detalle del terreno 250exageración vertical (escala z) 248iluminación 245, 249imprimiendo imagen 259modos de dibujo 245, 248paneo de imagen 247reseteo a la vista por defecto 246resumen de los controles de movimiento 247rotación izquierda/derecha 246superficies múltiples 254superposición Z 256velocidad de procesamiento 254

ZZoom en imágenes

con botones 45con mouse 44desde la ventana activa 213especificar la extensión del dataset 315, 323extensión completa 44, 45extensión de página o contenido 272uso de linqueo de imágenes 196


Documents

ER Mapper Tutorial en español.pdf