JLAP Bio-Geociencias: 2012

CAPAS GLOBALES PARA GOOGLE EARTH Y ARC GIS

GLOBAL LAYERS TO GOOGLE EARTH AND ARC GIS

El presente Blog es para compartirles unos archivos, los cuales me encontré en el servidor de Enviromental Systems Research Institute hace dos años; los comparto para que estos puedan ser bajados y cargados automáticamente en Google Earth y en ArcGis. Las capas pueden ser utilizadas como información base, por lo tanto solo bastará con identificar nuestra área de interés y agregar nuestra información (capas o layers temáticas) y listo nos quedarán unos mapas con una presentación muy buena.

Desde mi punto de vista, considero que estas capas (Archivos en formato .kmz para Google Earth y .lyr para ARCGIS) pueden ser una herramienta de mucha utilidad, sobre todo para los usuarios que necesiten elaborar mapas con diferentes fondos; y al mismo tiempo aprovechar la plataforma e información base que dispone el software Google Earth y de la misma forma para Arc Gis.

NOTA
Para visualizar las capas deben de tener instalado Gloogle Earth o ARCGIS. Sí contamos con alguno de los Softwares antes mencionados, solo deben seleccionar y bajar los archivos de acuerdo al formato, por ejemplo: para el caso de Google Earth una vez bajado el archivo (HILLSHADE WORLD) solo bastará con darle doble click y el programa se abrirá automáticamente y se visualizara como se muestra en las imágenes abajo.
Para ARCGIS bajamos el archivo de acuerdo al formato (HILLSHADE WORLD) abrimos el programa, una vez abierto; hacemos click en agregar capa y listo podremos visualizar nuestra capa como se muestra en las imágenes abajo.

Para ver algunos resultados, observen las siguientes imágenes:

HILLSHADE WORLD.kmz
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Esta capa ( HILLSHADE WORLD) es un modelo mundial con un arco de 1 minuto; su objetivo es contar con una herramienta de ayuda humanitaria de la superficie de la Tierra que integra la topografía y batimetría del océano. Esta modelo fue construido a partir de numerosos conjuntos de datos mundiales y regionales, y está disponible con la "superficie de hielo" (parte superior de la Antártida y Groenlandia) y "Bedrock" (base de las capas de hielo). Las versiones anteriores ETOPO2v2 y ETOPO5 de las redes globales están en desuso, pero aún disponibles.

Ejemplo con Arc Gis

HILLSHADE WORLD

WORLD MAP.kmz

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Este mapa está diseñado para ser utilizado como un mapa base por los profesionales de SIG y como un mapa de referencia por cualquier persona. El mapa incluye los límites administrativos, ciudades, juegos de agua, las características fisiográficas, parques, monumentos, autopistas, carreteras, ferrocarriles, aeropuertos y superpuestas sobre la cobertura del suelo y las imágenes de relieve sombreado para el contexto añadió. El

mapa ofrece una cobertura para todo el mundo a una escala de 1:144 ~ k, la cobertura para Canadá y México a una escala de 1:18 k, la cobertura de Australia y Nueva Zelanda, Europa, el territorio continental de Estados Unidos y Hawai, y partes del sur de Latina, incluyendo Argentina, Brasil, Chile y Venezuela, a una escala de 1:09 ~ k y la cobertura de Japón, Hong Kong y Macao a una escala de 1:4,5 ~ k. El mapa también incluye mapas detallados con respecto a determinadas áreas locales a una escala de 1:01 ~ k.

Este mapa base se compiló a partir de una variedad de mejores fuentes disponibles de varios proveedores de datos, incluyendo el Servicio Geológico de EE.UU. (USGS), la Agencia de Protección Ambiental de EE.UU. (EPA), EE.UU. Servicio de Parques Nacionales (NPS), Food and Agriculture Organization de las Naciones Unidas (FAO), el Departamento de Recursos Naturales de Canadá (RNCan), GeoBase, Agriculture and Agri-Food Canada, Navteq, TomTom, Automotive Navigation Data (AND), DeLorme y Esri.

Ejemplo con Arc Gis

WORLD MAP

NATGEO MAP.kmz

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Esta capa (NATGEO MAP) está diseñada para ser usada como un mapa general de referencia para fines informativos y educativos, así como un mapa de base por los profesionales de GIS y otros usuarios para la creación de mapas web y aplicaciones web de mapas. El mapa fue desarrollado por National Geographic y Esri y refleja el estilo distintivo Cartográfico Nacional Geographic en un mapa de referencia multi-escala del mundo. El mapa fue elaborado utilizando datos de una variedad de proveedores de datos líderes, incluyendo DeLorme, NAVTEQ, el PNUMA-CMCM, la NASA, la ESA, USGS, y otros. Este mapa de referencia incluye los límites administrativos, ciudades, áreas protegidas, carreteras, caminos, vías férreas, juegos de agua, edificios y monumentos históricos, superpuestas en relieve sombreado y las imágenes de la cubierta vegetal para el contexto añadió. El mapa incluye actualmente una cobertura global hasta la escala 1:144 k ~ y una cobertura más detallada para América del Norte hasta ~ 01:09 escala k.

Ejemplo con Arc Gis

NATGEO MAP

MAP SATELLITE.kmz

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Esta capa (MAP SATELLITE) contiene imágenes de baja resolución e imágenes de alta resolución para todo el mundo (para los usuarios que requieran utilizar como fondo imágenes Georreferenciadas y de alta resolución como las del Google Earth, esta puede ser otra alternativa, al igual como otras opciones que he comentado en anteriores entradas del blog). El mapa incluye la NASA Blue Marble: Next Generation 500 imágenes de resolución en escalas pequeñas (por encima de 1:1.000.000), I-Cubed imágenes eSAT 15m en medio a grandes escalas (hasta 1:70.000) para el mundo, y el USGS Landsat 15m las imágenes de la Antártida. El mapa cuenta con I-Cubed Nacional Primer 1m o mejor resolución de imágenes de los estados contiguos de Estados Unidos, Getmapping imágenes con resolución 1m de Gran Bretaña, AeroGRID 1m 2m de resolución de imágenes de varios países de Europa, las imágenes de IGN resolución 1m para imágenes de España, IGP resolución de 1m para Portugal, y las imágenes de GeoEye IKONOS resolución 1m para Hawaii, partes de Alaska, y varios cientos de áreas metropolitanas de todo el mundo. Además, las imágenes aportadas por la comunidad de usuarios de SIG se ha añadido en Alaska, Nueva York y Virginia.

I-Cubed Nacional Prime es un mosaico sin fisuras, el color de las imágenes de varias fuentes comerciales y gubernamentales, incluyendo antenas de 0,3 a 0,6 m expreso imágenes de resolución para las áreas metropolitanas y la mejor disposición de los Estados Unidos del Departamento de Agricultura (USDA), el Programa Nacional de Imágenes de Agricultura (NAIP) las imágenes y versiones mejoradas de Geológico de Estados Unidos (USGS) Digital Ortho Quarter Quad (DOQQ) las imágenes de otras áreas.

Ejemplo con Arc Gis

MAP SATELLITE

ZOOM MAP SATELLITE

Ejemplo con Arc Gis

NATURAL SATELLITE IMAGERY

Principal Component Analysis with MultiSpec Software

Para descargar manual hacer click en el siguiente letrero
Manual PCA con Multispec.pdf

El presente documento pretende ser una herramienta para los usuarios que tengan el interés de utilizar software gratuito; y aplicar la técnica de ACP para: "comprimir” la información contenida en un conjunto original de N bandas espectrales (imagen de satélite original) a un conjunto menor de nuevas bandas "componentes principales" consecuentemente estos componentes podrán servir para desarrollar un análisis visual y posteriormente a un proceso más complejo como la clasificación a través de algoritmos matemático-estadísticos para la obtención de un mapa de vagetación y uso del suelo.

Introducción y Fundamento

Que es el Análisis de Componentes Principales?

El Análisis de Componentes Principales (ACP) es una técnica bastante empleada en ciencias sociales y naturales. Su objetivo es resumir un grupo amplio de variables en un nuevo conjunto, mas pequeño, sin perder una parte significativa de información original (Chuvieco,1990).

El origen de esta técnica parece arrancar del campo de sicometría: al analizar una serie de test de inteligencia, se intuía la presencia de una serie de factores, subyacentes a las variables medidas, que podrían explicar gran parte de la variación común en determinados grupos de variables. Por ejemplo, se comprobó que las puntuaciones obtenidas en física y matemáticas tendían a estar bastante relacionadas, así como las obtenidas por otros alumnos en história y literatura. Esto hacía pensar en la existencia de otras variables más complejas, como la habilidad para el cálculo o la capacidad de abstracción, que permitirían resumir la información contenida en un mayor número de variables. Esos factores podrían cuantificarse a partir de las variables originales, estudiando sus relaciones comunes tal y como se miden en la matriz de varianza-covarianza. Los factores o componentes principales vendrían, por tanto, a ser como variables-síntesis de las medidas inicialmente: un menor número de dimensiones, preservando lo más sustancioso de la información original (Chuvieco, 1990).

Esta capacidad de síntesis ha sido la base de la aplicación del ACP en la Teledetección o percepción remota. La adquisición de imágenes sobre bandas adyacentes del espectro, implica con frecuencia detectar una información redundante, puesto que los tipos de cubierta tienden a presentar un comportamiento similar en regiones próximas del espectro. Por ello, las medidas realizadas en una banda pueden presentar una importante correlación con las deducidas de otra, haciendo una o varias de ellas prácticamente irrelevantes. En este contexto, el ACP permite sintetizar las bandas originales, creando unas nuevas bandas – los componentes principales de la imagen, que recojan la mayor parte de la información original. Esta síntesis resulta muy conveniente cuando se pretende abordar un análisis multi-temporal (Joly et al, 1983), o cuando se intenta seleccionar las tres bandas más adecuadas para una composición en color (Green et al, 1988).

Desde el punto de vista estadístico, el ACP facilita una primera interpretación sobre los ejes de variabilidad de la imagen: se identifican aquellos rasgos que se recogen en la mayor parte de las bandas y aquellos otros que son específicos a algún grupo de ellas. Una mejor distribución de los datos, frente a esos ejes de variabilidad, puede facilitar una identificación más atinada de las distintas cubiertas (Clases o tipos de vegetación). Como es bien sabido, el sentido y la fuerza de la correlación lineal entre dos variables puede representarse gráficamente mediante un eje bivariado. En nuestro contexto, la nube de puntos indica la localización de los Números Digitales (ND) en las dos bandas consideradas. La elipse que limita estos puntos, expresa gráficamente la fuerza de la correlación entre las dos bandas, tanto mayor cuanto más se aproxime a una recta, o dicho de otro modo cuanto mayor sea el contraste entre los dos ejes de esa elipse (Chuvieco, 1990).

Ejemplo: como se observa en las figuras abajo la alta correlación que existe entre la banda 1 "azul" y la banda 2 "verde" (gráfica 1); la banda 2 "verde" y la banda 3 "Roja" (gráfica 2). "los datos representados en las gráficas son los mismos de la imagen utilizada en este ejercicio".

En términos sencillos, el proceso puede resumirse en los siguientes pasos. A partir de la matriz de varianza-covarianza, se extraen los eigenvalores para cada uno de los componentes. Los eigenvalores expresan la longitud de cada uno de los nuevos componentes, y en última instancia, la proporción de información original que retienen. El ACP deduce tantos componentes como bandas originales, si bien el eigenvalor va disminuyendo progresivamente, del primero al último, pues lo que se pretende es maximizar sucesivamente la varianza extraída en el análisis. La varianza original explicada por cada componente se calcula como la proporción de su eigenvalor frente a la suma de todos los eigenvalores (Chuvieco, 1990).

Software MultiSpec

Que es MultiSpec?

Es un programa gratuito (Software free) para el análisis de datos o de imágenes multiespectrales e hiperespectrales.

MultiSpec tiene sus orígenes en la Universidad de Purdue, West Lafayette, IN. Hasta la fecha; sus creadores David Landgrebe y Biehl Larry de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Computación, ITAP y LARS; siguen con su desarrollo actualizando las nuevas versiones desde el 2000. El objetivo del software es contar con una tecnología multi plataforma, robusta y gratuita; basada fundamentalmente para el análisis de imágenes multiespectrales e hiperespectrales, y transferir esta tecnología a la comunidad de usuarios de la manera más rápida posible. Por lo tanto el resultado de la investigación se encuentra incorporado en Software y puesto a disposición de la comunidad de usuarios a través de la página de descarga. MultiSpec ©

Windows https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/download_win.html
Macintosh https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/download_mac.html

Nota

Para realizar el ejercicio es necesario contar con el software MultiSpec versión 3.3 el cual lo pueden descargar gratuitamente de la siguiente dirección:

https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/download_win.html
También es necesario contar con una imagen de satélite LandSat (MSS, TM o ETM) la cual también pueden descargar gratuitamente de la siguiente dirección:

http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/esdi/index.jsp

La imagen de satélite que se utilizó para llevar a cabo los pasos en el presente manual; fue del sensor LandSat 5 TM, escena PAT 25-ROW 46; fecha de toma 4 de junio de 2011. Posteriormente fue corregida atmosféricamente (algoritmo del objeto oscuro) y recortada (886 lineas y 1126 columnas) el área corresponde a la zona central del estado de Veracruz, México.

Pasos para realizar el análisis de componentes principales con el software MultiSpec

1.- Una vez bajado el archivo Zip con el nombre “MultiSpecWin32z” (El cual contiene el programa). Lo descomprimimos en la unidad de nuestra preferencia (para mi caso lo descomprimi en la siguiente direccion C:\Documents and Settings\luis.alvarez\Mis documentos\Downloads\).

2.- Después ingrese a la carpeta y ejecute el programa haciendo doble click en el archivo ejecutable.

3.- Abierto el programa, nos dirigimos a la carpeta que contine nuestros datos para visualizar la imagen de satélite. Por lo tanto seleccionamos el menú File, submemú Open Image.

Posteriormente nos dirigimos a la carpeta donde tenemos nuestros datos ( para nuestro caso se en cuentran en D:\Manual “Archivo L5025046_04620110406.tif” )

Posteriormente le damos click al boton abrir y nos despliega; dos ventanas (Set Display Specifications for y L5025046_04620110406) la primer ventana “Set Display Specifications for:”

Como se observa en la figura a bajo, la ventana está integrada por tres recuadros: el primero (Area to Display) despliega el tamaño de la imagen, como se aprecia esta tiene un tamaño de 886 líneas y 1126 columnas; la segundo recuadro (Display) contiene el número de bandas que se van a desplegar y el arreglo, para este caso se desplegaran tres bandas con el arreglo 432 (conocida como falso color), es decir, en el cañon Rojo- banda del infrarojo cercano, cañon Verde- Banda roja y cañon azul- banda verde y el tercer recuadro (Enhancement) contiene los realces de contraste para la optimización visual de la imágen como se observa para este caso se utlizará el metodo lineal con el 2% .

Hacemos click en el botón OK y veremos que en la otra ventana se desplega nuestra imagen.

Nota: Si queremos desplegar nuestra imagen con diferente arreglo de bandas, podemos desplegarla nuevamente abriendo el archivo original repitiendo el paso 3 y cuando estemos en la ventana “Set Display Specifications for:” en el recuadro Display seleccionamos las bandas y arreglo. Por ejemplo 321, 453, 543, 743, 754, etc.

4.- Obtención de información, Histograma y Estadísticas de la imagen; para llevar acabo este paso damos click al menú Processor y seleccionamos el submenú Histogram Image.

Posteriormente nos aparece una nueva ventana "Set Histogram Specifications", activamos la opción List Histogram Summari haciendo click en cuadro pequeño y hacemos click en OK

Posteriormente nos aparece en la ventana de Text Output los valores y estadísticas de la imagen; como se muestra abajo en la figura, en el recuadro rojo.