lunes, 31 de mayo de 2010

Exactitud posicional en mapas del IGN

Muchas veces en el uso cotidiano de la información cartográfica oficial de nuestro país, hemos escuchado la pregunta ¿Qué error tienen la carta nacional?, por ejemplo: a la escala 1:100 000 y hemos escuchado respuestas diversas, algunas con sentido y otras menos acertadas. Para poder responder adecuadamente a esto podemos primero citar lo que dice el ente rector de nuestra cartografía en el Perú el Instituto Geográfico Nacional IGN con respecto a la cartografía elaborada a la escala 1:100 000:

"Para mapas topográficos a escala 1:100 000, no más del 10% de los accidentes planimétricos bien definidos del mapa digital tendrán un error de de mas de 0.3 mm y para mapas impresos no más del 10 de los accidentes bien definidos tendrán un error de más de 0.5 mm con respecto a la escala del mapa" (Fuente: http://www.ign.gob.pe/esp/normas_tecnicas.html)

Del párrafo anterior podemos deducir que el estándar empleado se ha basado del UNITED STATES NATIONAL MAP ACCURACY STANDARDS (NMAS), aunque este puede variar de país en país. El término "accidentes bien definidos" son aquellos elemento del terreno que pueden ser claramente identificados como puntos discretos, tales como hitos, intersecciones de caminos, líneas férreas, etc.

Por otro lado según el documento técnico citado anteriormente, tendríamos que el error esperado en la cartografía al 100 000 sería de 0.3 mm en mapas digitales, lo cual quiere decir un error estándar en posición de 30 m y 0.5 mm en mapas impresos, lo cual es un error de 50m. Esto quiere decir que si seleccionamos varios elementos bien definidos en una carta nacional, por decir unos 20 puntos y calculamos su error frente a una fuente de referencia de mayor exactitud tendríamos que de esos 20 puntos sólo 2 puntos debería de superar los 30 metros de diferencia al ser comparado con la referencia, para que el mapa cumpla el estándar de exactitud requerido a esa escala.

Aquí se muestran dos tablas con diferentes exactitudes posicionales, según Doyle,1982 cuando es tomado el valor de 0.3mm y según NMAS.


jueves, 6 de mayo de 2010

Como corregir los “Gaps” causados por el fallo del SLC en las imágenes Landsat ETM+

                                                                                                          
El 31 de mayo de 2003 el Landsat 7 experimentó un fallo en uno de sus componentes llamado SLC (scan line correction), lo que ocasionó que este deje de funcionar. El SLC se encargaba de remover el efecto del movimiento en “zigzag” del campo de visión del satélite producido por la combinación de los movimientos conocidos como along track y acoss track. Sin el funcionamiento del SLC, las imágenes captadas por el Landsat ETM+ presentan patrones de trazos en zigzag a través del recorrido del satélite.

Si bien es cierto que la información que no ha sido captada por el sensor no se puede recuperar, se puede todavía conseguir alrededor el 80% de los datos captados por el sensor. Para lograr una manera de corregir este problema el SSAI, NASA’s Goddard Space Flight Center ha creado un algoritmo que permite corregir este tipo de vacíos de información y seguir manteniendo la calidad radiométrica y geométrica. Con el lanzamiento del Landsat 8 planeado para el 2012, por el momento parece ser la única alternativa.

Descripción del algoritmo:

El programa ha sido diseñado para imagénes Landsat del nivel L1T en formato GeoTIFF distribuido por el Earth Resources Observation and Sciences (EROS) y lo pueden descargar de aqui: http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/handbook/software/gap_filling_software.html. Las imagenes en formato L1T las podemos conseguir vía el servidor de imágenes libres, conocido como Glovis. Ver el siguiente post: http://geoecohydro-egg.blogspot.com/2009/09/imagenes-landsat-para-todos-se-fijo-el.html.

Se deben de crear dos carpetas una llamada "Anchor" en donde se colocaran las imágenes que presentan los "Gaps" y una segunda llamada "Fill_Scene_1", la cual contendrá la imagen que permitirá el paso de información, las dos carpetas deben de estar en el mismo nivel. De la segunda carpeta se pueden tener varias, según las disponibilidad de imágenes para el llenado de información, sólo se deberán crear en orden de prioridad, por ejemplo "Fil_Scene_2,3,4..etc"


Paso 1: Scene Reframing
Aun que los productos de nivel L1T están ortorectificados, las escenas de Path/Row comunes no están necesariamente alineados.

Paso 2: Gap Filling
Los pixeles comunes (distintos de cero) en ambas escenas (Anchor y Fill_Scene) son identificados. Una regresión lineal por mínimos cuadrados, es aplicada usando 144 puntos, por la cual se consigue la ecuación resultante y que es usada para realizar el proceso de “Filling Gaps”.


Sub-escena de una Imagen ETM+ usada como "Anchor"
 

Path 8 Row 68 adquirida en en abril de 2010


Sub-escena de una Imagen ETM+ corregida "Gap Filled"



Path 8 Row 68 adquirida en en abril de 2010

Algunos criterios a tener en cuenta:

- Si es posible, las escenas que permitirán el llenado de estos vacíos de información, deberán estar libres de nubes y con cambios mínimos en su contenido de coberturas del suelo.
- La selección de escenas que estén temporalmente próximas a la imagen "Anchor" minimizará los cambios en las coberturas del suelo. Una segunda opción serian las escenas de diferentes años pero de las misma estación.
- Es posible la selección de escenas "SLC Off" para ser utilizadas en el llenado de información, pero algunas veces el producto final no será completamente corregido. Para asegurar el completo llenado de los datos se podrán usar escenas "SLC On" como una prioridad posterior de llenado, esto con el objetivo de que no existan vacíos de información en la imagen final.
- Algo importante de mencionar es que la Pc donde realicemos este proceso debe tener buena cantidad de memoria y espacio disponible en el disco duro para el correcto funcionamiento del programa. El proceso de reframe duplica las escenas y el proceso de llenado demora cerca de 8 minutos por banda. Si existe la banda termal esta sera remuestreada a 30m.

miércoles, 5 de mayo de 2010

Quieres saber qué satélites y cuándo estarán visibles en tu localidad, usa J-Pass.

       
Muchas veces hemos tenido la inquietud de saber cuándo pasará un determinado satélite, por ejemplo el Landsat pasará por un lugar o área especifica de nuestro país, si es así, aquí les comparto un aplicativo elaborado en JAVA por la NASA, el cual es muy útil para saber cuando el satélite de nuestro interés pasará y será visible por el observador, ya sea de día o de noche, con sólo indicar el punto de interés mediante sus coordenadas geográficas.

Su uso es muy sencillo, solo debemos seleccionar el siguiente link: http://science.nasa.gov/realtime/Jpass/

En la ventana principal debemos ingresar algunos datos básico como la posición en coordenadas del punto a localizar y el satélite de nuestro interés (Landsat, TERRA, SPOT, etc.). Existen otras opciones adicionales que el usuario puede ir explorando según su interés.

Por ejemplo si queremos saber en que día del mes de abril pasará el satélite Landsat por una ciudad ubicada a los -11.56º y -76.34º , conociendo que la hora local de paso del Landsat es a las 10:00am, tenemos, según el programa los días 12 y 28 de abril, dato que podemos comprobar fácilmente si buscamos imágenes de estas fechas en paginas como Glovis.

Fig. 1. Las franjas de color celeste nos indica el el periodo diurno, con las horas en la parte superior e inferior y el cuadrado de color verde que el satelite es visible a determinada hora.

Fig. 2. Haciendo click en el satelite del la Fig. 1 (recuadro verde) nos aparece esta ventana en donde podemos observar la trayectoria del satelite desde su salida por el horizonte hasta su puesta.

Como ejemplo de la utilidad de este aplicativo les puedo comentar que personalmnte lo usé para planificar mis salidas de campo, en el cual se tenia como obejtivo estimar y calibrar un modelos de la transparencia del agua en lagunas altoandinas, para lo cual necesitábamos saber con exactitud cuándo pasaría el satélite Landsat por el lugar de nuestro estudio, para hacerlo coincidir con las mediciones en campo que íbamos a realizar en el las lagunas.

Para aquellos que les gusta observar el cielo de noche, tambien pueden  planificar que satelites  estarán visibles en un determinado lugar.