CORRECCIÓN ATMOSFERICA PARA REMOVER LA NIEBLA CON ATMOSC DE IDRISI MODELO Cos(t)

ATMOSPHERIC CORRECTION TO REMOVE HAZE 

WITH ATMOSC IDRISI

Por: José Luis Alvarez

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INTRODUCCIÓN

En la entrada anterior de este blog, se mostraron los pasos para correr un análisis de componentes principales (PCA) y su creación, aunque no se hace referencia sobre en qué otras aplicaciones puede ser útil este análisis. Se retoma que el PCA muchas veces se utiliza para la eliminación de ruido sistemático debido a malos datos de la exploración de satélite. Por lo tanto, el módulo PCA que trae consigo el software MultiSpec reduce sustancialmente los errores de bandeado y las rayas de ruido debido a errores en los sensores.

Ahora en esta entrada, vamos a explicar los pasos para llevar a cabo una corrección atmosférica y eliminar los errores radiométricos debido a la presencia de niebla, esto se desarrollará mediante el módulo ATMOSC de IDRISI.

El módulo ATMOSC de IDRISI necesita una serie de datos o de información como entrada para llevar a cabo el proceso, sobre todo si se pretende llevar acabo el modelo completo, ya que este último requiere el cálculo de espesor óptico. Por lo regular la información que se necesita de entrada para aplicar la corrección atmosférica a una imagen, se puede encontrar en los metadatos que acompañan a la misma imagen o pueden ser calculados a partir de los mismos metadatos. Sin embargo, si no se cuenta con los metadatos, la información puede ser obtenida en los textos básicos para el procesamiento de imágenes por ejemplo: Chander et., al 2009 (Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors). Cabe agregar que si se quiere utilizar el modelo completo del módulo ATMOSC de IDRISI es necesario contar con la información de las condiciones meteorológicas del día cuando se tomó la escena.

Como se señaló anteriormente, el presente documento pretende ser una herramienta o guía  donde se muestran los pasos para reducir o eliminar la influencia atmosférica por la niebla o por otras interferencias en las imágenes de satélite. Por lo tanto, en primer lugar vamos a eliminar la niebla usando el modelo Cos(t) y luego vamos a verificar nuestro resultado comparando las dos imágenes (sin corrección atmosférica y con corrección atmosférica) usando firmas espectrales.

Modelo Cos(t)

Una de las dificultades de la corrección atmosférica es que los datos necesarios para un ajuste completo a menudo no se encuentran disponibles. Por lo tanto, el modelo Cos(t) fue diseñado por Chávez en 1996 como una técnica para la aproximación de un ajuste completo que en la mayoría de los casos funciona muy bien. Este modelo se encuentra disponible en el módulo de ATMOSC de IDRISI e incorpora todos los elementos del modelo de Sustracción de Objetos Oscuros (para la remoción de niebla) más un procedimiento para calcular los efectos de la absorción por parte de los gases atmosféricos y de la dispersión Rayleigh. No requiere parámetros adicionales sobre el modelo de Sustracción de Objetos Oscuros, y por otra parte, estima estos elementos adicionales basándose en el coseno del ángulo cenit del sol (90°-elevación solar).

Antes de iniciar con los pasos de esta guía es necesario contar con los siguientes insumos: Tener instalado en su computadora el software IDRISI; si no cuentas con el programa puedes bajar una versión de prueba en la siguiente página www.clarklabs.org. También es necesario contar con una imagen de satélite si no cuentas con una, en el siguiente párrafo se proporciona un sitio para que puedan descargar la que se usó en este ejemplo.

 Los datos que se utilizaron en el presente ejercicio pertenecen a una imagen Land Sat I Sensor MSS Pat 026 Row 047; la zona abarca parte del centro del estado de Veracruz y gran parte del estado de Puebla, México. Dentro la escena se observan los siguientes puntos de referencia geográfica (Pico de Orizaba, Cofre de Perote, el puerto de Veracruz, ciudad de Puebla). La fecha de la escena es del 14 de Mayo de 1973; esta fue obtenida a través del servidor de imágenes de Meryland University of Maryland Institute for Advanced Computer Studies en este sitio la podrán bajar gratuitamente  http://glcf.umiacs.umd.edu.

Cuadro 1.- Información general de la imagen de satélite ocupada en el ejercicio
Satélite	Sensor	Pat	Row	Fecha	N° Banda	Rango Espectral  μm	Espectro	Banda	Tamaño de Pixel
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	4	0.499-0.597	Visible	Verde	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	5	0.603-0.701	Visible	Rojo	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	6	0.694-0.800	Infrarrojo	Infrarrojo cercano	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	7	0.810-0.989	Infrarrojo	Infrarrojo medio	60 m

  

Una vez que tenemos  instalado el programa IDRISI y guardada nuestra imagen de satélite en la PC, pasamos al primer paso. Este consiste en transformar los archivos GeoTif formato original de nuestra imagen al formato de IDRISI (.RST), Para hacer esto abrimos el programa, después nos vamos al menú Archivo (File), nos posicionamos en la opción  Import / Desktop Publising Formats / GEOTIFF/TIFF ver la figura 1.

Hecho esto nos aparece la ventana GEOTIFF/TIFF- GeoTIFF to Idrisi Conversion, en esta ventana hacemos clic en el cuadro GeoTIFF file name, nos dirigimos al directorio  donde tenemos guardada nuestra imagen haciendo clic en el botón Browse, ubicamos nuestra carpeta y seleccionamos el primer archivo LM10260471973145_B4.TIF el cual pertenece a la banda 4 de nuestra imagen figura 2.

Posteriormente solo falta seleccionar el directorio donde vamos a guardar nuestras bandas con el nuevo formato y con un nuevo nombre;  para esto hacemos clic al botón Idrisi image to créate: y listo. Repetir los pasos anteriores para el  resto de las bandas figura 3. 

Despliegue y visualización de la banda 4: Para desarrollar este paso abrimos el programa (para nuestro caso utilizamos IDRISI SELVA) posteriormente hacemos clic en icono de Display Launcher, luego hacemos clic en el botón Selected file type, en seguida hacemos clic en el botón Browse y buscamos nuestro directorio donde se encuentran nuestro datos que convertimos y abrimos la primera banda de nuestra imagen LM10260471973145_B4, utilizando la paleta de escala de grises y auto escala (intervalos iguales) figura 4.  

Creación de una imagen compuesta: Una vez que tenemos cargada la banda 4 en la pantalla, agregamos las otras dos bandas. Para hacer esto apretamos las teclas Ctrl y R o hacemos clic con el botón derecho en la ventana de Composer. Seleccionamos agregar capa. Agregamos las bandas 5 y 6 una por una; archivos LM10260471973145_B5 y LM10260471973145_B6. Una vez que las tres bandas están presentes dentro de la misma ventana, pasamos a asignarle a cada banda su color para elaborar una imagen compuesta. Con la ventana desplegada y con las tres bandas, movemos el cursor hacia Composer. Seleccionamos la banda 4 y hacemos clic en el icono azul para asignarle el cañón azul. Luego seleccionamos la banda 5 y clic el icono verde. Del mismo modo, seleccionamos la banda 6 y clic el icono de color rojo para asignarle el cañón rojo figura 5. 

Hecho lo anterior, en la pantalla se visualizará la imagen en falso color como se muestra en la figura 6. Una vez que la imagen compuesta se despliega en la pantalla es evidente y se observa la distorsión causada por la niebla (coloración azulada o lechosa).  Fíjense en los cuerpos de agua que muestra la imagen sobre todo en la esquina superior derecha (a lo largo de la costa) y en la esquina inferior izquierda (la laguna).

Explore la imagen haciendo un zoom y observe los siguientes lugares: el mar, los lagos, las zonas urbanas, zonas de cultivo y las zonas de vegetación (zonas rojas).

Las imágenes compuestas se utilizan especialmente porque pueden contener algunas de las bandas o todas a la vez; es decir, las bandas que pertenecen al rango del visible como las bandas que pertenecen al rango del infrarrojo, por lo tanto, al elaborar una imagen compuesta que contenga bandas del rango visible se observan mejor las distorsiones causadas por la niebla atmosférica la cual dispersa preferentemente en las bandas de longitud de onda corta como la banda azul (0.452–0.518 μm) la cual se debe esa coloración azulada o lechosa en una imagen cuando no está corregida atmosféricamente figura 7.

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