1. Introducción
Se presentará el uso de los filtros que es un método que nos ayuda a resaltar o suprimir de forma
selectiva la información contenida en una imagen a diferentes escalas espaciales, para destacar
algunos elementos de la imagen o también homogeniza valores anómalos.
2. Objetivos
2.1. objetivo General
Generar los distintos filtros para para imagen ASTER
Generar los distintos filtros direccionales de los dos métodos y plasmarlos en un mapa
2.2. Objetivo especifico
Extraer la banda VNIR de la imagen ASTER
Generar los 8 filtros direccionales para la banda 3N
Generar los 8 filtros direccionales para la banda 3N, utilizando MODEL MAKER
3. Marco teórico
El mejoramiento espacial involucra la transformación de los valores de píxeles individuales con
base en sus vecinos, modificando de esta manera la distribución de la frecuencia espacial de la
imagen. Jensen (1986) define la frecuencia espacial como “el número de cambios de valores de
brillo por unidad de distancia de una porción de la imagen”. Cuando los píxeles vecinos de una
imagen poseen valores muy contrastantes, se habla de alta frecuencia; y cuando los valores de
los píxeles vecinos son similares, se considera como baja frecuencia. Las áreas urbanas
normalmente presentan altas frecuencias.
ERDAS incluye los filtros para disminuir la frecuencia – filtros de Paso Bajo; y para aumentar la
frecuencia o resaltar los bordes- filtros de Paso Alto. También existe la opción de filtros
direccionales, que resaltan las características lineales de las imágenes.
a) Filtros de paso bajo:
Tienen por objetivo suavizar los contrastes espaciales presentes en la imagen. En breves palabras, se
trata de asemejar el ND de cada pixel al de los pixeles vecinos, reduciendo la variabilidad espacial de la
escena. En términos visuales, esto supone que la imagen filtrada ofrece perfiles menos nítidos, mas
difuminados, como puede apreciarse en la figura 6.20, que recoge la banda 1 original y filtrada de la
imagen que venimos comentando. Si comparamos ambos sectores de esta figura se observa
nítidamente el efecto del filtraje. Como vemos, la imagen filtrada se muestra bastante difuminada, se
han perdido la mayor parte de los contrastes espaciales, especialmente en lo que se refiere a la red vial
de las áreas residenciales (A en la figura 6.20). El efecto es mas evidente cuanto mayor es el tamaño de
la ventana de filtraje. A cambio, la diferencia en la señal radiométrica entre estas zonas y las no
urbanizadas se habrá hecho mas patente, al eliminarse gran parte del contraste interno.
- Tiendes a destacar el componente de homogeneidad de la imagen
- Tienen por objeto suavizar los contrastes espaciales presentados en la imagen
- Tratan de asemejar el ND de cada pixel al de los pixeles vecino
- En términos visuales la imagen ofrece perfiles menos nítidos y mas difuminados
a) Filtros de paso alto
- Este filtro pretende aislar los componentes de alta frecuencia en la imagen
- Supone remarcar digitalmente los contrastes espaciales entre los pixeles vecino enfatizando los
rasgos lineales presentes en la imagen, como carreteras o accidentes geológicos
Dos matrices frecuentemente utilizadas son ambas se derivan del análisis de gradientes de cambio en la
imagen. El segundo filtro, denominado Laplaciano, se recomienda para el realce de rasgos lineales en
areas urbanas o rasgos geológicos.
b) Filtros direccionales
- Se utilizan para resaltar una determinada dirección en el filtrado de alguna estructura en
particular
- Se utiliza para detectar estructuras que siguen una determina dirección en el espacio, resaltando
el contraste entre los pixeles situados a ambos lados de la estructura
Filtros direccionales al mismo sector de la imagen que venimos comentando. Son patentes las
diferencias entre las tres direcciones que estamos realzando (especialmente claro el contraste entre el
filtro norte y el este), lo que permite analizar patrones direccionales referidos a vías de comunicación o
rasgos geológicos de interés.
4. Procedimiento
Descargar el archivo de ASTER level 1 que se encuentre dentro de la misma área de path y row
ya asignado anteriormente. Por la pagina de la NASA EARTHDATA SEARCH
(https://search.earthdata.nasa.gov/search).
a. Para descargar las imágenes ASTER del Path 1 y Row 71 (asignado a mi persona) se ingresa
a la página NASA Earthdata search, donde en el buscador se pone “GDEM” y se elige la
opcion de ASTER nivel 1
b. Una vez elegimos la opcion, con la figura de cuadrado escogemos el área de nuestro Path y Row y nos
saldra todas las imágenes ASTER que abarcan el área
c. En este caso son 1 imágen ASTER y se las descarga haciendo clik en la figura descargar en formato
HDF
d. Esa opción nos re direccionará a otra página donde estarán los links de descarga de todas las
imágenes, las cuales procederemos a abrir y descargar los que terminen en “.HDF”
Realizar la extracción de bandas VNIR de la imagen ASTER, indicar a que resolución espacial se
encuentran y reproyectar a sistema WGS84 y a la zona correspondiente
a. Para la imagen ASTER nos dirigimos a manage data >> import data >> cambiar el formato
a ASTER EOS HDF >> input file >> output file
b. Hacemos click en OK >> se abrirá formato de importacion >> seleccionar correction >>
click en write transform to imagen >> radiometric options
Ojo para radiometric Opctions no se debe hacer click en Destriping, porque 2 bandas el paquete el VNIR
y TIR.
c. Abrimos la imagen >> raster >> reproject >> en la ventana emergente ponemos en la
opción de salida el nombre de “vinir_utm.img” y los siguientes valores que se observa en
la imagen, terminado esto hacemos clik en OK
Extraer la Banda 3N de VNIR y generar filtros de paso bajo y paso alto. (3x3, 5x5, 7x7).
a. Para extraer la banda 3N nos dirigimos a Raster >> Spetral >> layer Stack
b. En la ventana emergente introducimos la imagen en UTM y la imagen de salida la
denominamos “banda_3n.img”
c. Abrimos la imagen banda_3n.img >> raster >> reproject >> en la ventana emergente
ponemos en la opción de salida el nombre de “banda_3n_utm.img” y los siguientes
valores que se observa en la imagen, terminado esto hacemos clik en OK
d. Para generar los filtros de paso bajo nos dirigimos a Raster >> Spatial >> Convolution
e. En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 3x3 Low Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_low_pass_3x3.img”
f.
En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 3x3 High Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_High_pass_3x3.img”
g. En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 5x5 Low Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_low_pass_5x5.img”
h. En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 5x5 High Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_High_pass_5x5.img
i.
En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 5x5 Low Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_low_pass_5x5.img”
j.
En la ventana emergente introducimos la imagen pancromática reproyectada, buscamos
el filtro 5x5 High Pass, Float single y la imagen de salida la denominamos
“banda_3n_High_pass_5x5.img
Generar los filtros Laplaciano y de Sobel para la banda 3N.
a. Para poder generar el Filtro laplaciano, nos dirigimos a Raster >> EspatiaL >> Convolution >>la
imagen de salida la denominamos “laplaciano.img”
b. para poder generar el Filtro Sobel, nos dirigimos a Raster >> EspatiaL >> Convolution >>la
imagen de salida la denominamos “Sobel1_3x3.img”
Generar los 8 filtros direccionales para las estructuras presentes en la Banda 3N.
a. para poder generar los 8 Filtros, nos dirigimos a Raster >> EspatiaL >> Convolution >>new.. >>the
kernel librarian>>guardar con el nombre “filtros direccionales.klb” >>OK
b. para poder generar los 8 Filtros, nos dirigimos a the kernel librarian >>colocar los 8
filtros>>pornerle nombre>>sabe. Repetir el procedimiento, los 8 filtro están en en marco teorico
como guía.
Utilizando MODEL MAKER generar nuevamente los 8 filtros direccionales en un solo modelo. Explicar
que filtros son de más utilidad según las estructuras presentes.
a. nos vamos a Toolbox >> Model Maker donde generaremos un diagrama de flujo, utilizando
comandos
b. Empezamos arrastrando la figura señalada hacia la parte en blanco, y ahí le haremos doble clic
c. En la ventana emergente, en File Name el archivo lo guardamos como “banda_3n_utm.img” y en
interpolacion >> cubic convolutios
d. En la ventana emergente, custom_matrix >> colocar los 8 filtros direccionales
e. En la figura del circulo igual hacemos doble clic y ponemos la siguiente condición: CONVOLVE
{$n1_banda_3n_utm, $n1_Custom_float}
Una vez guardamos esta condición enlazamos las figuras con las flechas
f.
Para ejecutar nos vamos a Execute the Model y guardamos como “ejecutar”
5. Resultados
6. Conclusiones
Se logra entender el procedimiento de la elaboración de los distintos puntos en el procedimiento
de las imágenes ASTER.
Destacando lo más importante, para la elaboración de todos los filtros direccionales, Laplaciano,
Sobel, Paso Bajo y Paso Alto; los filtros más útiles son los filtros direccionales Sureste y Noroeste
ya que estos son perpendiculares a las estructuras del lugar de la imagen, resaltando el contraste
entre los pixeles situados a ambos lados de la estructura.
