Ge065

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
1959’26.4’’ N, Longitud 7455’20. 3’’W y Latitud 2015’33. 9’’ N, Longitud 7443’39. 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
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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.
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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.
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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).
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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
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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.
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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.
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Harris, J.R.; R. Murray; and T. Hirose. 1990. HIS Transform for integration of Radar Imagery and
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