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UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTÍN DE AREQUIPA FACULTAD DE GEOLOGÍA, GEOFÍSICA Y MINAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA GEOLOGÍCA

FOTOGEOLOGIA Y SENSORES REMOTOS

A CARGO DE: PAUCA YAPO MANUEL NELSON - 20090852

AREQUIPA – PERU

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INDICE

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INTRODUCCION ENVI (ENvironment for Visualizing Images) es un sistema de procesamiento avanzado de imágenes diseñado para elaborar análisis globales a partir de imágenes tomadas tanto desde satélite como de avión. Proporciona un potente entorno, innovador y de trato amigable para visualizar y tratar imágenes de cualquier talla y tipología en una amplia gama de plataformas hardware. Con la combinación de bandas dentro de un mismo fichero, incrementa el procesamiento de imágenes. ENVI permite que usted trabaje con los ficheros íntegros de la imagen, las bandas individualmente, o ambos. Cuando se abre un fichero de entrada, cada banda espectral está disponible para todas las funciones del sistema. Con la apertura de ficheros múltiples, usted puede seleccionar fácilmente bandas de diversos ficheros para un procesado conjunto de ellos. ENVI también incluye las herramientas para la extracción espectral, útiles bibliotecas espectrales, y una colección de datos espectrales para el análisis de imágenes espectrales de alta resolución tales como AVIRIS, GERIS, y GEOSCAN. Además de sus herramientas hiperespectrales para análisis de carácter general, ENVI proporciona capacidades especializadas para análisis de radares avanzados tales como los SIR-C, AIRSAR o TOPSAR. ENVI se caracteriza por ser multiplataforma, existiendo versiones que corren en WINDOWS, LINUX y varias versiones de UNIX, lo que lo hace muy versátil y adaptable. Este mismo hecho ha hecho que exista una importante cantidad de programas y utilidades desarrolladas en todo el mundo y que se pueden obtener gratuitamente en la WEB –que permiten incrementar las capacidades del software

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METODOS MÉTODO DE ASIGNACIÓN DE ESPECTRO También se llama una técnica similitud espectral, un método en el análisis hiperespectral para hacer coincidir la imagen espectros a conocido (referencia) espectros, por lo general de una biblioteca espectral. A continuación se describen los métodos espectrales de asignación utilizado en ENVI. Binary Encoding: Un método que codifica los datos de los espectros en ceros y unos, en función de si una banda está por debajo o por encima de todo el espectro decir, rerespectivamente. Spectral Angle Mapper (SAM): Un método físico basado en la clasificación espectral que utiliza un ángulo n-D para que coincida con los píxeles espectros de referencia. El algoritmo determina la similitud espectral entre dos espectros mediante el cálculo del ángulo entre los espectros y tratándolos como vectores en un espacio con dimensionalidad igual al número de bandas. LS-Fit: Un método de predicción lineal de banda que utiliza mínimos cuadrados montaje. Se puede usar para encontrar las regiones de la respuesta anómala espectral en un conjunto de datos. Calcula la covarianza de los datos de entrada y utiliza para predecir la banda seleccionada como una combinación lineal de las bandas de predicción, más un desplazamiento. Linear Spectral Unmixing: Un método de sub-píxel que determina la abundancia relativa de los materiales que aparecen en las imágenes multiespectrales o hiperespectrales sobre la base de los materiales espectral. Spectral Feature Fitting (SFF): Un método que compara el ajuste de los espectros de la imagen de espectros de referencia con un menos cuadrado técnica. SFF es una metodología de absorción basado en funciones. Los espectros de referencia se escalan para que coincida con los espectros de la imagen después de que el continuo se elimina de ambos conjuntos de datos. Matched Filtering: Un método que se encuentra la abundancia de los extremos de los miembros definidos por el usuario usando una desmezcla parcial técnica. Iguala el filtrado, maximiza la respuesta de un miembro extremo conocido y suprime la respuesta del fondo desconocido, que es equivalente a la firma conocida. Se proporciona un rápido medio de la detección de materiales específicos sobre la base de los partidos a la biblioteca de imágenes o espectros miembros extremos y no requiere conocimiento de todos los miembros extremos dentro de una escena de la imagen. Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF): Un método que realiza el filtro adaptado y agrega una imagen a la inviabilidad resultados. La imagen de inviabilidad se utiliza para reducir el número de falsos positivos que a veces son encontrado cuando se utiliza el filtro adaptado.

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PROCEDIMIENTO 

Teniendo la imagen ASTER se hace aplicación de diferentes opciones para un detallado mejor de la imagen como:

Zona de interés Calibración Procesamiento espectral Ampliación de contraste Filtros Clasificación temática

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Procedemos a la aplicación de asignación de espectros Matched Filtering (filtros adaptados): Proporciona un rápido medio de la detección de materiales específicos sobre la base de los partidos a la biblioteca de imágenes o espectros miembros extremos y no requiere conocimiento de todos los miembros extremos dentro de una escena de la imagen. -

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En la barra principal del programa ENVI hacemos clic en Spectral Opción Mapping Methods Opción Matched Filtering, hacemos clic

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Se abre la siguiente ventana y seleccionamos 1137 VNIR ACM hacemos clic en select mask band y se abrirá un cuadro donde marcamos la opción Mask Band y hacemos clic en OK.

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Otra vez hacemos clic en OK y se abrirá el siguiente cuadro:

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Nos vamos a Import. Opción from spectral library file…….

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se abrira el siguiente cuadro subrayamos ASTER_VNIR_speclib luego hacemos clic en OK

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se abrira la siguiente ventana hacemos clic en Select All Items en la opción Wavelenght Units cambiamos a Micrometers hacemos clic en Ok

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hacemos clic en Select All clic en Apply

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al abrirse esta ventana hacemos clic en el primer Choose luego lo guardamos en el segundo choose hacemos clic en Ok

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vamos a la barra de ENVI/ spectral / mapping methods / matched filtering clic en la opción 1137_TIR_ACM clic en select mask band

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En la siguiente ventana hacemos clic en Mask Band / OK / OK

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Vamos a Import / from spectral library file Clic en Open / Spectral library / abrimos el archivo guardado ASTER_TIR_Spectra / OK.

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Seleccionamos los ítems/ OK

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Clic en Selecta ll / apply / lo guardamos en los Choose 1137_TIR_MF

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En la barra de ENVI clic en spectral / mapping methods / spectral feature fitting / 1137_SWIR_ACM/ Select mask band / mask band / OK / OK

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Clic en Import / from spectral library file / open / spectral library/ ASTER_SWIR_spectra.sli / open / OK

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Clic en select items/ micrometers / OK / select all / Apply /choose 1137_SWIR_SFF

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Vamos a la barra de ENVI / transform / Band ratio / seleccionamos Mask B4-B5 / Enter pair, Mask B5-B6 / Enter pair, Mask B7-B6 / Enter pair, Mask B7-B5 / Enter pair, Mask B7-B8 / Enter pair, Mask B9-B8 / Enter pair, Mask B5-B8 / Enter pair, Mask B6-B8 / Enter pair, Mask B5-B9 / Enter pair, Mask B6-B9 / Enter pair/ OK

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Luego lo guardamos Choose 1137_SWIR_RATIOS / Open

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Vamos a la barra principal transform/ Band ratios/ 1137_SWIR_ACM/ seleccionamos Mask B12-B13 / Enter pair, Mask B12-B11 / Enter pair, Mask B13-B11 / Enter pair, Mask B11-B10 / Enter pair, Mask B14-B13 / Enter pair, Mask B12-B14 / Enter pair, Mask B14-B11 / Enter pair, Mask B14-B10/ Enter pair/ OK. Guardamos en Choose 1137_TIR_RATIOS/ Open / Queue

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Vamos a la barra de ENVI/ file / ENVI Queue Manager/ Select all / Execute selected

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DESARROLLO RESULTADOS CONCLUSIONES 15

BIBLIOGRAFIA

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