Titulo: El uso de los sensores remotos y las técnicas de procesamiento de imágenes para el mapeo geológico del área San Antonio del Sur, Cuba. Temática a clasificar: Tecnologías y aplicaciones de la teledetección Autor: MSc. Kenya Nuñez Cambra Institución: Instituto de Geología y Paleontología. Dirección: Vía Blanca s/n e/ Carretera Central y Línea del ferrocarril. San Miguel del Padrón. Ciudad de la Habana. CP 11 000. Cuba. Teléfono: 55 7232 E-mail: [email protected] RESUMEN Durante la etapa preparatoria de los trabajos, en el estudio de la estructura geológica del área de San Antonio del Sur, las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizaron como herramienta poderosa para resaltar los rasgos de interés en la interpretación de las estructuras geológicas. El objetivo de dicho procesamiento estuvo encaminado a mejorar las imágenes y agudizar la visualización de los rasgos geológicos y estructurales. Durante el pre-procesamiento de las imágenes Landsat TM, se utilizó la técnica de mejoramiento selectivo del contraste, haciendo un estudio de los histogramas de las imágenes para aplicarlo a determinados lugares con valores extremos de píxel. La aplicación durante el procesamiento de imágenes de operaciones con diferentes bandas como, composiciones a color y componente principal, permitieron la delineación de los alineamientos tectónicos principales del área usados durante el análisis, así como una interpretación geológica y tectónica mas precisa. Fueron observadas con mayor claridad las estructuras, delimitándose la diversidad de litologías presentes en el área. La técnica de fusión de imágenes permitió mejorar la resolución de las composiciones a color de las imágenes Landsat TM con la imagen Spot. El uso de los SIG y las técnicas de integración de datos de diferentes sensores remotos, como las mediciones del campo magnético, del levantamiento aeromagnético y las imágenes de radar, e imágenes Spot, permitieron la interpretación de los cuerpos geológicos. Como resultado de la interpretación de imágenes logradas del procesamiento de la información de los sensores remotos, pudieron ser mejorados los límites geológicos, se determinó la tectónica y se logró la actualización del mapa geológico para el área de estudio. El trabajo demostró el amplio uso de los sensores remotos para la geología. INTRODUCCIÓN El área de San Antonio del Sur, está situada en la zona sur oriental de Cuba, a unos 55Km al Este de la ciudad de Guantánamo, con coordenadas geográficas limítrofes de Latitud 1959’26.4’’ N, Longitud 7455’20. 3’’W y Latitud 2015’33. 9’’ N, Longitud 7443’39. 0’’W. Esta región ha sido identificada como una provincia neotectónica activa en el Este de Cuba. Un estudio de la estructura del área y la actualización de su mapa geológico fue posible con el uso de los datos de imágenes Landsat TM, Spot, fotos aéreas y las evidencias de campo. Las técnicas de procesamiento de imágenes jugaron un papel indispensable para lograr los objetivos. PREPROCESAMIENTO DE LAS IMÁGNES Se utilizaron para el trabajo datos de diferentes sensores remotos. En el caso de las imágenes de satélite Landsat TM y Spot, durante la etapa preparatoria se realizó la rectificación y 1 restauración de las imagen, con el objetivo de lograr una representación mejor de la escena original. Esto conllevó al procesamiento de los datos de la imagen cruda para corregir la distorsión geométrica, realizar el calibrado radiométrico de los datos y eliminar los ruidos presentes en los datos. Estas operaciones se denominan frecuentemente operaciones de preprocesamiento pues normalmente preceden la manipulación extensa y análisis de los datos de la imagen para extraer alguna información específica. La georeferenciación de la imagen Spot se realizó con el método de punto de referencia en el software ILWIS. En este caso las coordenadas de los bordes de la imagen eran desconocidas. Usando como mapa de referencia el mapa topográfico del área, se encontraron varios puntos identificables tanto en la imagen como en el mapa. Con los siete puntos obtenidos se derivó una transformación polinómica primer orden, transformación afin, con sigma final valor de 0.2 pixel. El replanteo de la imagen se hizo después para su geocodificación usando el método de interpolación del Vecino más Cercano. La georeferenciación de la imagen Landsat TM y la imagen de Radar se realizó utilizando el método de imagen-a-imagen. En ambos casos la imagen Spot geométricamente corregida se usó como la imagen amo, debido a su alta calidad y su alta resolución espacial. Después de la selección de 7 y 16 puntos respectivamente, los puntos fueron usados para derivar una transformación polinómica de primer orden, transformación afin, con los valores del sigma finales de 0.2 pixel y 3.5 pixels para la Landsat TM y Radar respectivamente. Fueron replanteadas para su geocodificación usando el método de interpolación del Vecino más Cercano. Los efectos atmosféricos pueden influir en la radianza medida por cualquier sensor. Ellos afectan el origen a través de la atenuación de la radiación en la atmósfera y la dispersión de esta radiación es dependiente en la longitud de onda, a menor longitud de onda, mayor la dispersión (Lillesand y Kiefer, 1994). En este estudio se hizo la corrección radiométrica usando el método "substracción del objeto oscuro". Los valores a corregir para cada banda eran los siguientes: Banda 1: 70, Banda 2: 19, Banda 3: 12, Banda 4: 5, Banda 5: 3 Observando la disminución de los valores con el aumento de la longitud de onda podemos confirmar que el método utilizado es el correcto. La fórmula que se utilizó para sustraer estos valores fue: Banda con corrección atmosférica = Banda con corrección Geométrica – Valor La interpretación de imágenes de satélite es muy útil para proporcionar una apreciación regional de los rasgos geológicos y estructurales en el área de estudio, sobre todo durante la primera etapa de los trabajos. La interpretación es importante para reconocer las tendencias estructurales regionales. También es útil para rastrear los patrones en los afloramientos y las unidades litoestratigráficas principales. Las técnicas de perfeccionamiento de la imagen ayudan a hacer la imagen interpretable para estos propósitos. Para la imagen Landsat TM, el mejoramiento fue llevado a cabo usando un filtro paso-alto para reforzar los bordes. Dos tipos de filtro se usaron el paso-alto direccional y el Laplaciano. El primero para reforzar las tendencias lineales diagonales NW y direcciones de NE y el segundo para reforzar rasgos lineales que tienen cualquier dirección en las imágenes. 2 Las imágenes Landsat TM en algunas áreas eran muy oscuras y en otras muy brillantes. Para mejorar el contraste de la imagen en ciertos lugares, fue aplicada la técnica de mejoramiento selectivo del contraste (Fig. 1), donde el perfeccionamiento de las imágenes fue basado en la estadística de dos ventanas hechas en ambas partes de las imágenes con valores de píxel extremas. Esta técnica dio la posibilidad de mejorar la observación de los límites litológicos de algunas unidades. Fig.1: Mejoramiento selectivo del contraste. PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES Durante el procesamiento de imágenes, las composiciones de falso color fueron creadas utilizando las bandas que ofrecen la información óptima necesaria. Las composiciones a color que usaron las bandas del Landsat TM 7,3,1; 4,5,3 y 7,5,4 en el orden RGB (ojo, verde, azul) fueron encontradas como las mejores y mas usadas pare extraer información con respecto a las variedades litológicas y los elementos estructurales (Fig. 2). Para reforzar o extraer rasgos de imágenes del satélite que no pueden descubrirse claramente en una sola banda, era importante usar la información espectral del objeto grabada en bandas múltiples. Estas imágenes pueden ser bandas espectrales separadas de un solo juego de datos multi-espectrales, o ellas pueden ser bandas individuales de juegos de datos que se han grabado en fechas diferentes o de sensores diferentes. Las operaciones de suma, substracción, multiplicación y división o relación se realizan en dos o más imágenes co-registradas de la misma área geográfica. En este estudio algunos operaciones con multibandas se realizaron en la fase preparatoria, como fueron: división de imágenes, índice de vegetación normalizado, análisis del componente principal y fusión de imágenes. La relación o división de imágenes es a menudo útil para detectar diferencias sutiles en la variación espectral, en una escena que es enmascarada por variaciones de brillo. El sector de estudio, San Antonio del Sur, tiene áreas montañosas, así que es muy útil la aplicación de divisiones de bandas para suprimir los efectos topográficos en la iluminación. En este caso la banda cinco fue divida por la banda cuatro de la imagen Landsat TM. Para suprimir el efecto de la vegetación, la división de bandas usando la imagen del infrarrojo cercano y el rojo en el rango visible del espectro es muy efectiva. Sin embargo aplicando el índice normalizado de vegetación (NDVI) fue más útil porque con este método, no sólo pudo ser dominado el efecto de vegetación, sino también fue posible conseguir cambios de compensación en las condiciones de iluminación, es las cuestas o laderas montañosas (ILWIS 2.1). La operación involucra la substracción de la banda 3 de la banda 4 y entonces dividir el resultado por su suma. 3 Fig. 2: Técnicas de procesamiento de imágenes y sus usos para la actualización del mapa geólogico El análisis del componente principal es otro método que se aplicó para compactar en pocas capas los datos redundantes, y transformar un juego de bandas de la imagen en nuevas capas sin correlación entre si. Debido a esto, cada componente lleva una nueva información. El componente se mide en términos de la cantidad de variación explicada, los primeros dos o tres componentes llevarán la mayoría de la información real de los datos originales, mientras los restantes componentes describen sólo las variaciones menores. El componente principal uno, de la combinación de todas las bandas, se usó para extraer los rasgos estructurales de la imagen. El análisis del componente principal que usa la combinación de bandas 2,4,5 y 7, la composición a color RGB en donde el componente 4 se despliega en rojo y componente 2 y 1 en verde y azul respectivamente. Así como usando combinación de bandas 1,3,4 y 5, la composición a color RGB en donde el componente 4 se despliega en rojo y componente 2 y 1 en verde y azul respectivamente. Las mismas se usaron para la discriminación de la litología, aprovechando en el primer caso, las diferencias en volumen de los hidróxidos, útiles para trazar los limites de las unidades terrígenas y en el segundo caso, aprovechando el contenido diferente de hierro de las unidades, útil para delinear las ofiolitas y las diferentes metavulcanitas. La Fusión de imágenes es el proceso de combinar imágenes digitales propiamente coregistradas, modificando el valor de los datos mediante cierto procedimiento. La técnica normalmente usada es la transformación del rojo-verde-azul en intensidad-matiz-saturación, el componente de intensidad normalmente se reemplaza con otra imagen y el juego de los datos modificado se vuelve a transformar en los tres colores primarios. (Harris, J.R et al. 1990). 4 Imagen SPOT I R Transformación Con el objetivo de mejorar la resolución de la imagen Landsat TM, para la composición a color CC731 el componente intensidad para las bandas TM fue reemplazado por la imagen pancromática del Spot (Fig.3) con resolución de 10m. H RGB Landsat TM (Bandas 7,3,1) (Bandas 4,5,1) S G B IHS transformado SPOT\Landsat TM Fig. 3: Integración de la imagen Spot con la imagen Landsat TM INTEGRACIÓN DE DATOS Con cualquier Sistema de Información Geográfica (SIG) los datos extraídos de cualquier otro sistema pueden incorporarse en una base de datos geográfica que aplica técnicas de los SIG. Casi todos los sistemas que funcionan como Sistema de Información Geográfica pueden proporcionar una superposición gráfica, donde un tema o capa de información se visualiza gráficamente encima de otro. Muy a menudo esta integración visual es suficiente. Sin embargo, si los requisitos son para el análisis, entonces las herramientas del geoprocesamiento para combinar dos o más temas o capas son necesarias. Igualmente, diferentes sistemas de sensores remotos, mirando la tierra en diferentes longitudes de onda, resoluciones o momentos, pueden combinarse para proporcionar una información mejor o diferente de cualquier sensor usado exclusivamente. El uso de tipos y escalas diferentes de imágenes de satélite y fotografías aéreas durante la fase preliminar de este trabajo, ayudó a crear productos diferentes para la interpretación La interpretación de la imagen Spot pancromática mejoró los límites de las unidades antes delimitadas usando la imagen de TM con resolución más baja. No había ninguna diferencia significante en la interpretación estructural regional basada en la imagen Spot o la imagen Landsat TM. Otros rasgos como caminos principales, drenaje de ríos, y los detalles topográficos fueron mejor detallados en la imagen Spot. Así mismo la imagen Spot combinada con el MDT (Anaglyph) contribuyó a la extracción de los rasgos estructurales, usando la capacidad del ILWIS de crear modelos 3D (Fig.2). Transformación Para integrar datos de image Radar I R sensores remotos como el levantamiento aeromagnéIHS H G transformado tico con las imágenes del Aeromagnético Radar\aeromagnetic satélite, el proceso de fusión imágenes de imagen fue realizado S B usando la transformación de Aechivo sintético DN=150 IHS en el software ILWIS (Fig.4). Con este propósito la información de alta Fig. 4: Integración de datos de la imagen Radar y los datos aeromagnéticos. resolución de la imagen de radar, así como la imagen Spot pancromática fue usada para modular la intensidad, mientras que la información de los datos geofísicos fue utilizada para proporcionar el matiz de la imagen, con 5 previo co-registro todos los datos a la misma georeferencia, con tamaño de pixel de 10m. Para la saturación se usó, un archivo sintéticamente generado y se le asignó un valor de DN de 150, para asegurar una mezcla proporcionada del radar y los datos magnéticos, y garantizar colores menos vibrantes (Harris, J.R et al. 1990). Estos tres componentes (IHS) se transforman inversamente a RGB para obtener un producto de imagen mejor visualizado. En esta integración el radar y la imagen Spot proporcionan a la imagen la superficie del terreno reconocible, que facilita en el caso del radar una comparación entre los modelos topográficos y geofísicos. Al final, se obtuvieron resultados en interpretación geológica y estructural más detallados y exactos. Fig.5: Principales alineamientos extraídos de la interpretación de imágenes. (El componente principal (PC 1) fue utilizado como fondo) Fig.6: Principales alineamientos extraídos de la interpretación de imágenes. (imagen con efecto de sombreado fue utilizada como fondo) En la imagen previamente mejorada, los elementos geológicos y estructurales fueron posibles de estudiar. Para cada unidad litológica principal, fueron rectificados y digitalizados los límites directamente en la pantalla teniendo en cuenta las características de la imagen. Basado en datos adquiridos en el campo, se creó una base de datos digital con la información geológica pertinente, tal como: mediciones estructurales, tipo de roca o unidad litoestratigráfica, respuesta espectral, etc. Seguidamente se plotearon estos datos como mapas y se combinaron también con los productos de las interpretaciones de las imágenes. Después de rectificar los limites y contornos se logró actualizar el mapa geológico teniendo en cuenta toda la información disponible. Los alineamientos tectónicos fueron digitalizados directamente en la pantalla con los productos del procesamiento de imágenes y el MDT como fondo (Fig. 5 y 6). El análisis de los alineamientos se realizó por medio de los diagramas de la rosa y mapas de agrietamiento tectónicos generados de las imágenes, fotos aéreas y datos de MDT. 6 CONCLUSIONES Los datos de los sensores remotos fueron de gran utilidad para la interpretación geológica y estructural, ya que permitieron identificar varias formaciones, limites litológicos entre formaciones e identificar las principales características geológicas y estructurales del área. La capacidad de cobertura de los datos de los sensores remotos demostraron ser de gran utilidad específicamente para esta área con zonas de muy poca accesibilidad en el campo. El procesamiento de imágenes demostró ser una herramienta poderosa para resaltar los rasgos de interés. La integración digital de datos, usada para combinar no sólo datos de imágenes de sensores remotos sino también datos temáticos, dio muy buenos resultados para resaltar los rasgos que no se muestran muy bien con el uso de una banda por separado. La integración de los datos de campo y los datos de sensores remotos es una herramienta excelente para la actualización de los mapas geológicos y la representación de informa-ción importante de manera optima. BIBLIOGRAFIA Fig.7: Mapa geológico actualizado del área (PC 1 como fondo) Harris, J.R.; C. Bowie; A.N. Rencz; D. Graham. 1994. Computer - enhancement techniques for the integration of remotely sensed, geophysical and thematic data for the geosciences. Canadian Journal of Remote Sensing, 20(3):210-221. Harris, J.R.; R. Murray; and T. Hirose. 1990. HIS Transform for integration of Radar Imagery and Other Remotely Sensed Data”. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.56(12):1631-1641 ITC, ILWIS Department. 1997. ILWIS 2.1 for windows. User’s guide. ITC The Netherlands. 511pp. Lillesand, T.M. and R.W. Kiefer. 1994. Remote sensing and image interpretation. Third edition. New York etc. : Wiley & Sons, 750 p. Núñez Cambra, K. 2000. 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