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UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERIA

INGENIERIA CATASTRAL Y GEODESIA

TALLER ERDAS No. 2

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES

FREDY ALEJANDRO LUGO JARAMILLO

COD. 20092025034

ABRIL 21 DE 2014

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Contenido TRANSFORMACION DE UNA IMAGEN RGB EN IHS ............................................................................ 5

SEPARACION DE LA INTENSIDAD DE UNA IMAGEN IHS ................................................................ 6

SEPARACION DE LA MATIZ DE UNA IMAGEN IHS .......................................................................... 8

SEPARACION DE LA SATURACION DE UNA IMAGEN IHS .............................................................. 9

AJUSTE DE LA IMAGEN PANCROMATICA A LA INTENSIDAD ........................................................... 11

OBTENCION DE LA NUEVA IMAGEN IHS ......................................................................................... 12

OBTENCION DE LA NUEVA RGB ........................................................................................................ 13

APLICANDO TRANSFORMACIONES SIN AJUSTAR LA PANCROMATICA .......................................... 13

NUEVA IHS SIN AJUSTAR .............................................................................................................. 13

TRANSFORMANDO IHS SIN AJUSTAR A RGB ............................................................................... 14

FUSION DE IMÁGENES, ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES .............................................. 14

PANCROMÁTICA SIN AJUSTAR Y RGB .......................................................................................... 14

UTILIZACIÓN DE MODEL MAKER PARA EL CÁLCULO DE LA CORRELACIÓN DE IMÁGENES ............ 18

CORRELACION ENTRE LA IMAGEN RGB Y LAS FUSIONES AJUSTADAS Y NO AJUSTADAS. ......... 19

CORRELACION ENTRE LA IMAGEN PANCROMATICA Y LAS FUSIONES AJUSTADAS Y NO

AJUSTADAS. .................................................................................................................................. 20

CALCULO DEL OIF .............................................................................................................................. 20

HISTOGRAMAS BIDIMENSIONALES .................................................................................................. 22

REALCES ............................................................................................................................................ 23

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Para comenzar debemos tener la imagen convertida de 16 bits a 15 metros y lo comprobamos en

la parte de metadata

Luego vamos a RasterRadiometricReescale 8 bits a 15 metros, y luego realizamos el recorte

Luego debemos hacer el recorte de la imagen pancromática de 8 Bits

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Procedemos con el recorte de la imagen multiespectral

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Bueno ya con los recortes para trabajar comenzamos:

Transformacion de una imagen RGB en IHS Abrimos la imagen multiespectral de 8 bits recortada a 15 metros y damos clic en spectral RGB

to IHS (Intensidad, Matiz y Saturacion)

En la siguiente ventanita que se abre le damos el nombre con el que deseamos guardarlo y la

ubicación y damos clic en aceptar

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Nos aparecerá la ventana de progreso…donde esperamos a que termine

Después de hacer esto obtendremos la imagen IHS

SEPARACION DE LA INTENSIDAD DE UNA IMAGEN IHS Luego tendremos que sacar la banda número uno para reemplazarla por la pancromática y hacer

así diferentes comparaciones, para esto vamos a Spectral Layer Stack nos aparecerá una

ventana que nos pedirá el archivo de entrada y el de salida, en este caso adicionaremos la banda

uno del recorte de la imagen pancromática y la banda número 2 y 3 de la multiespectral IHS que

obtuvimos en el paso anterior, como resultado habremos reemplazado la banda de la intensidad

por la 1 de la pancromática.

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Luego de esto volveremos la imagen a RGB, vamos a Raster Spectral IHS to RGB

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Dándonos como resultado esta otra imagen:

SEPARACION DE LA MATIZ DE UNA IMAGEN IHS En este caso seguiremos los mismos pasos pero cambiando las bandas que se agregaran, primero

cargamos la banda 1 de la IHS, luego cargamos la banda 1 de la pancromática recortada y por

ultimo cargamos la banda 3 de la IHS

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SEPARACION DE LA SATURACION DE UNA IMAGEN IHS Para reemplazar la saturación cargamos la banda 1 y 2 de la imagen IHS y reemplazamos la banda

3 de la IHS por la banda 1 de la pancromática

Cargando banda 1 y 2 de la IHS

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Cargando Banda 1,2 de IHS y Banda 1 de Pancromática

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Para observar cada una de las bandas de la imagen IHS cargaremos cada una de las bandas por

separado para observar el comportamiento

RECORTE INTENSIDAD RECORTE MATIZ RECORTE SATURACION

AJUSTE DE LA IMAGEN PANCROMATICA A LA INTENSIDAD Para ajustar la pancromatica a la intensidad vamos a utilizar la herramienta Histogram Match que

se encuentra en RasterRadiometric

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La imagen de la izquierda es la pancromática recortada y la de la derecha es la ajustada a la

intensidad

OBTENCION DE LA NUEVA IMAGEN IHS Con la herramienta layer stack cargamos la banda de la imagen pancromática ajustada a la

intensidad, luego la banda del recorte de la matiz y por último el de la saturación para asi obtener

la nueva imagen IHS

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OBTENCION DE LA NUEVA RGB Con la herramienta IHS to RGB a partir de la nueva IHS obtendremos la nueva RGB, vamos a

RasterSpectralIHS to RGB

APLICANDO TRANSFORMACIONES SIN AJUSTAR LA PANCROMATICA

Nueva IHS sin ajustar Para este cargamos la pancromática en la banda 1, el recorte de la matiz en la banda 2 y el recorte

de la saturación en la banda 3

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Transformando IHS sin ajustar a RGB Utilizando la herramienta antes mencionada RasterspectralIHS to RGB

FUSION DE IMÁGENES, ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES

Pancromática sin ajustar y RGB Los pasos a seguir para esta fusión son los siguientes, primero debemos ir a la pestaña Raster,

luego en el botón Pan sharpen y le damos clic a Resolution Merge como se muestra a

continuación:

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En el campo de “high resolution input file” colocaremos el recorte de la pancromática, en el

campo de “multiespectral input file” colocaremos la imagen multiespectral RGB, en la sección de

“method” seleccionamos la opción de “principal component” y en la de “Resampling Techniques”

seleccionamos “Nearest Techniques o vecino más cercano”

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FUSIONES PANCROMATICA SIN AJUSTAR Y RGB

Multiplicative-vecino más

cercano Multiplicative-interpolacion

bilineal Multiplicative-convolucion

cubica

Transformada de brovey-

vecino mas cercano Transformada de brovey-

interpolacion bilineal Transformada de brovey-

convolucion cubica

Para las siguientes fusiones cargamos la imagen de la pancromática ajustada a la intensidad, con el

recorte de la imagen multiespectral y volvemos a hacer las mismas combinaciones

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FUSIONES PANCROMATICA AJUSTADA A LA INTENSIDAD Y RGB

Multiplicative-vecino más

cercano Multiplicative-interpolacion

bilineal Multiplicative-convolucion

cubica

Transformada de brovey-

vecino mas cercano Transformada de brovey-

interpolacion bilineal Transformada de brovey-

convolucion cubica

Ahora debemos reescalar las imágenes para colocarlas a 8 bits ya que en el campo de los datos en

la ventana de resolution merge, los datos son de tipo float, este paso es necesario para poder

realizar las correlaciones entre las imágenes

Abrimos la fusión, y abrimos la multiespectral de 30 mts re muestreada a 15, la multiespectral

tiene menor resolución para discriminar, pero tiene mejor resolución espacial, la fusión mejora

notablemente la resolución para hacer discriminación de cualquier objeto, se puede mejorar una

imagen espacialmente o multiespectralmente, depende de la aplicación que se le desee dar a la

imagen

Con la herramienta podemos comparar las dos imágenes, el uso de componentes

principales en las imágenes permite realizar distintas discriminaciones

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Utilización de model maker para el cálculo de la correlación de

imágenes Se toma la RGB original (azul verde y roja) y la fusionada (azul, verde, roja) y se hace comparación

a ver que tanto se parecen, que tanto perdió o gano respecto la una a la otra con la herramienta

Model Maker

Para esto seleccionamos la imagen de entrada dándole doble clic a la figura, el círculo del

diagrama representa la operación que en este caso es la correlación, y la salida que en este caso es

una matriz

Operación de la correlación

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Damos clic en el botón del model maker y ejecutamos el modelo, en la parte de abajo en Session Log aparecerán los

mensajes de los procesos que se llevan a cabo, aquí mismo aparecerá la matriz, en caso de que no aparezca la ventana

de session log podemos activarla yendo a file sessionview session log con los datos de esta matriz llenaremos la

siguiente tabla:

CORRELACION ENTRE LA IMAGEN RGB Y LAS FUSIONES AJUSTADAS Y NO AJUSTADAS. IMÁGENES R G B

RGB/IHS a RGB no ajustada

0.890 0.840 0.698

RGB/M_NN no ajustada 0.745 0.797 0.871

RGB/M_IB no ajustada 0.745 0.797 0.871

RGB/M_CC no ajustada 0.745 0.797 0.871

RGB/TB_NN no ajustada 0.872 0.880 0.662

RGB/TB_IB no ajustada 0.872 0.880 0.662

RGB/TB_CC no ajustada 0.872 0.880 0.662

RGB/IHS a RGB ajustada 0.915 0.930 0.951

RGB/M_NN ajustada 0.181 0.173 0.152

RGB/M_IB ajustada 0.181 0.173 0.152

RGB/M_CC ajustada 0.181 0.173 0.152

RGB/TB_NN ajustada 0.919 0.932 0.953

RGB/TB_IB ajustada 0.919 0.932 0.953

RGB/TB_CC ajustada 0.919 0.932 0.953

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CORRELACION ENTRE LA IMAGEN PANCROMATICA Y LAS FUSIONES AJUSTADAS Y NO

AJUSTADAS. IMÁGENES R G B

PAN/IHS a RGB no ajustada

0.972 0.928 0.863

PAN/M_NN no ajustada 0.516 0.612 0.700

PAN/M_IB no ajustada 0.516 0.612 0.700

PAN /M_CC no ajustada 0.516 0.612 0.700

PAN /TB_NN no ajustada 0.966 0.963 0.840

PAN /TB_IB no ajustada 0.966 0.963 0.840

PAN /TB_CC no ajustada 0.966 0.963 0.840

PAN /IHS a RGB ajustada 0.986 0.985 0.990

PAN /M_NN ajustada 0.176 0.177 0.177

PAN M_IB ajustada 0.176 0.177 0.177

PAN /M_CC ajustada 0.176 0.177 0.177

PAN /TB_NN ajustada 0.983 0.992 0.989

PAN /TB_IB ajustada 0.983 0.992 0.989

PAN /TB_CC ajustada 0.983 0.992 0.989

Calculo del OIF Para comenzar debemos saber las desviaciones estándar de cada una de las bandas, para

facilitarnos esta tarea, en ERDAS podemos cargar cada una de las bandas de nuestra imagen y

dirigirnos a la pestaña Home y dar clic en Metadata, allí nos aparecerá una ventana como esta,

donde podremos visualizar cada una de las desviaciones

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BANDA DESVIACION ESTANDAR

1 7473.104

2 7987.129

3 8049.933

4 8687.544

5 7551.288

6 5646.30

CORRELACION

BANDA 1 2 3 4 5 6

1 1 0.998 0.995 0.987 0.934 0.934

2 0.998 1 0.998 0.995 0.922 0.925

3 0.995 0.998 1 0.997 0.922 0.928

4 0.987 0.995 0.997 1 0.899 0.913

5 0.934 0.922 0.922 0.899 1 0.963

6 0.934 0.925 0.928 0.913 0.963 1

Aplicando la fórmula de OIF:

𝜹𝒃𝟏 + 𝜹𝒃𝟐 + 𝜹𝒃𝟑

𝑪𝒐𝒃𝟏𝒃𝟐 + 𝑪𝒐𝒃𝟏𝒃𝟑 + 𝑪𝒐𝒃𝟐𝒃𝟑

Realizando esta combinación de bandas, el valor más alto será el más apropiado para trabajar y la

mejor combinación de bandas

COMBINACION DE BANDAS VALOR DEL OIF

123 7886.670

124 8103.280

125 8062.901

126 7395.421

234 8296.847

235 8302.023

236 7605.528

345 8621.279

346 7887.165

456 7888.696

135 8095.519

245 8605.099

La combinación de bandas 345 es la mejor combinación de acuerdo al valor del OIF, esta

combinación de bandas corresponde al Verde, Rojo y el infrarrojo cercano.

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HISTOGRAMAS

BIDIMENSIONALES

Vamos a la opción Feature Space

ImageCreate Feature Space Image

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REALCES Para hacer uso de esta opción abrimos una de las bandas de la imagen multiespectral recortada y

reescalada a 15 metros, ingresamos a Panchromatic y damos clic en General Contrast

Aparecera una ventanita donde podremos visualizar cada uno de los tipos de realces

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METODO RESULTADO

Dynamic Range Adjust

Gamma

Gaussian

Histogram Equalization

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Invert

Linear

Min Max

Percentege LUT

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Standard Deviations

Según las muestras anteriores los que mejor podrían distinguir la pista del aeropuerto serian el

Invert para delimitar muy bien la zona en que se encuentra el aeropuerto ya que se diferencia

fácilmente de sus alrededores y el Percentege LUT nos permitiría observar con más claridad

algunos techos del mismo aeropuerto así como definir con más exactitud los límites de la pista y

las zonas por donde transitarían las aeronaves.