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martes, 8 de marzo de 2016

IMÁGENES GRATUITAS SENTINELS S1 Y S2 (The Sentinels Scientific Data Hub proporciona acceso libre y abierto a imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 productos para usuarios. )

The Sentinels Scientific Data Hub proporciona acceso libre y abierto a imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 productos para usuarios.
(The Sentinels Scientific Data Hub provides free and open access to a Rolling Archive of Sentinel-1 and Sentinel-2 user products)

Los Sentinel son una nueva flota de satélites diseñada específicamente para proporcionar los abundantes datos e imágenes de que se nutre el programa Copernicus, de la Comisión Europea. 
Este programa único de vigilancia medioambiental, está cambiando drásticamente la forma en que gestionamos nuestro entorno, entendemos y abordamos los efectos del cambio climático y protegemos nuestra vida cotidiana. 
Sentinel 2 llevan una innovadora cámara multiespectral de alta resolución, con 13 bandas espectrales que aportan una nueva perspectiva de la superficie terrestre y la vegetación. 
La combinación de la alta resolución y las nuevas capacidades espectrales, así como un campo de visión que abarca 290 kilómetros de anchura y sobrevuelos frecuentes, proporcionará vistas de la Tierra sin precedentes.
La misión se basa en una constelación de dos satélites idénticos en la misma órbita, separados por 180 grados, para lograr una cobertura y una descarga de datos óptimos. Cada cinco días los satélites cubrirán todas las superficies terrestres, grandes islas y aguas costeras.
La misión proporcionará sobre todo información útil para las prácticas agrícolas y forestales, y para gestionar la seguridad alimentaria. Las imágenes de los satélites serán empleadas para determinar varios índices vegetales, como el área con clorofila en la hoja y el contenido en agua.












El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 5.35 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.


 Esto es especialmente importante para predecir la producción de las cosechas, y para aplicaciones relativas a la vegetación de la Tierra.
Además de para vigilar el crecimiento de las plantas, Sentinel-2 puede mapear el estado y los cambios de la superficie terrestre, y observar las selvas. También alertará de la contaminación en lagos y aguas costeras. Las imágenes de inundaciones, erupciones volcánicas y deslizamientos contribuirán a gestionar las consecuencias de estos desastres, y ayudarán en las tareas de ayuda humanitaria.

El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 2.16 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.

Sentinel-2A es el resultado de una colaboración estrecha entre la ESA, la Comisión Europea, la industria, los proveedores de servicios y los usuarios de datos. Ha sido diseñado y construido por un consorcio de 60 compañías liderado por Airbus Defence and Space, con el apoyo de la agencia espacial francesa CNES para optimizar la calidad de las imágenes, y del Centro Aeroespacial Alemán DLR para mejorar la recuperación de datos mediante comunicaciones ópticas.


El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 4.58 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.



Con su cámara multiespectral y su amplia cobertura, la misión Sentinel-2 ofrece no solo continuidad sino que amplía la capacidades de las misiones Spot, francesa, y Landsat, estadounidense. 
Sentinel-2A será lanzada el 23 junio de 2015 y Sentinel-2B en la segunda mitad de 2016. Una vez lanzados, la Comisión Europea asume la propiedad de los satélites. 

Fuente y link para bajar las imágenes.

miércoles, 30 de mayo de 2012

UNA FORMA SENCILLA DE HACER LA CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA A LAS IMÁGENES MULTIESPECTRALES LAND SAT (MSS, TM, ETM) UTILIZANDO EL SOFTWARE ENVI.


A SIMPLE WAY TO MAKE THE ATMOSPHERIC CORRECTION TO LAND SAT MULTISPECTRAL IMAGES (MSS, TM, ETM) SOFTWARE ENVI.

El procedimiento consiste en utilizar el conjunto de FLUJOS de TRABAJO THOR (caja de herramientas) del software ENVI, de acuerdo a mi punto de vista es uno de los procedimientos más sencillos para aplicar la corrección atmosférica a las imágenes de satélite.


Como ya se ha mencionado en otras entradas del blog, la corrección atmosférica consiste en corregir o eliminar el componente de neblina aditiva; la caja de herramientas está compuesta por una serie de algoritmos para hacer la corrección atmosférica incluyendo la técnica ampliamente utilizada como la sustracción del objeto oscuro.


Para ver más detalle bajar el manual el cual muestra a detalle los pasos para realizar la corrección atmosférica. El Ejercico fué aplicado en un corte la imagen land sat 5 pat-25 y row-46 fecha de toma 24/5/2011 la cual pertenece a la zona centro del estado de Veracruz, México.(Ciudad de Xalapa).  Espero les sirva.





IMAGEN SIN CORRECCIÓN

HISTOGRAMA ANTES DE LA CORRECCIÓN


Ejecución de la aplicación



IMAGEN CORREGIDA 
Método Quick Atmospheric Correction (QUAC)



PRODUCTO FINAL 


viernes, 2 de marzo de 2012

CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA DE IMÁGENES LAND SAT (MSS, TM, ETM) Y ALI CON ER-MAPPER Y ENVI


COMO HACER LA CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA  DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES LAND SAT (MSS, TM, ETM) Y ALI EN ER-MAPPER Y ENVI.

HOW TO ATMOSPHERIC CORRECTION OF LAND SAT MULTISPECTRAL IMAGES (MSS, TM, ETM) and ALI IN ER-MAPPER AND ENVI SOFTWARE. 



CLIC PARA BAJAR EL MANUAL COMPLETO
ÚLTIMA VERSIÓN 12 DE MARZO DE 2012



La atmósfera puede afectar la naturaleza de las imágenes de sensores remotos en un número de formas diferentes. A nivel molecular, los gases atmosféricos causan dispersión Rayleigh que afecta progresivamente las longitudes de banda más cortas (provocando, por ejemplo, que el cielo se vea azul). Además, los componentes atmosféricos principales como el oxígeno, el dióxido de carbono, el ozono y el vapor de agua (particularmente los dos últimos) causan la absorción de energía en longitudes de banda seleccionadas. Las partículas de aerosol (un aerosol es una suspensión gaseosa de partículas líquidas o de sólidos finos) son el principal determinante de la neblina, e introducen una dispersión Mie en gran medida no selectiva (es decir, que afecta a todas las longitudes de banda por igual). Los efectos atmosféricos pueden ser sustanciales (Eastman, 2008).


Ejemplo 1.


IMAGEN LAND SAT TM SIN CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA
(VISUALIZADA Y PROCESADA EN ENVI 4.8)





IMAGEN LAND SAT TM CON CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA
(VISUALIZADA PROCESADA EN ENVI 4.8)





INTRODUCCIÓN

El análisis digital de datos de teledetección (Imágenes de Satélite y ortofotos) se ha convertido en un componente importante de muchos estudios de las ciencias de la tierra. Estos datos son generalmente procesados a través de un conjunto de pre-procesamiento o de las rutinas que incluye una corrección por la dispersión atmosférica, lo que a menudo llaman "limpiar" la niebla. Varios métodos se han desarrollado para corregir o eliminar el componente de neblina aditiva, incluyendo la ampliamente técnica utilizada como la sustracción del objeto oscuro. Un problema con la mayoría de estos métodos es que los valores de turbidez para cada banda espectral se seleccionan de forma independiente. Esto puede crear problemas debido a la dispersión atmosférica que es altamente dependiente de la longitud de onda; en la parte visible del espectro electromagnético y la dispersión de los valores que están correlacionados entre sí. Por lo tanto, los datos multiespectrales, como los datos de los sensores Land Sat Thematic Mapper (TM) y Multiespectral Escáner (MSS) deben ser corregidos con los valores de turbidez de acuerdo a la banda espectral. La mejora de la técnica  de sustracción del objeto oscuro ha demostrado que permite al usuario seleccionar un modelo de dispersión atmosférica relativa para predecir los valores de turbidez para todas las bandas espectrales de un valor inicial seleccionado bruma banda. El método mejorado normaliza los valores de turbidez previsto para la ganancia y diferentes parámetros de compensación utilizado por el sistema de imágenes. Ejemplos de las diferencias entre el valor de turbidez y los viejos métodos mejorados para Bandas de cartografía temática 1, 2, 3, 4, 5 y 7 son 40,0, 13,0, 12,0, 8,0, 5,0 y 2,0 frente a 40,0, 13,2, 8,9, 4,9, 16,7 y 3,3, respectivamente, usando un modelo de dispersión relativa de una atmósfera clara. En una imagen Landsat escáner multiespectral las diferencias valor de turbidez de las bandas 4, 5, 6, y 7 fueron 30.0, 50.0, 50.0 y 40.0 para el viejo método frente a 30,0, 34,4, 43,6, y 6,4 para el nuevo método con un familiar dispersión de modelo de una atmósfera nebulosa.
En los ejemplos 1 y 2 se observa la imagen Land Sat 5 TM  Pat 29- Row 47 con fecha de toma 2 de abril de 2011; en ellos se perciben las diferencias sin la corrección Atmosférica y con la corrección Atmosférica el primero fue desarrollado con el software ENVI 4.8 y el segundo ejercicio fue realizado con el software ER MAPPER 7.2 .


Ejemplo 2.

IMAGEN LAND SAT TM SIN CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA


IMAGEN LAND SAT TM CON CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA



Bibliografía:

Chavez, P.S. (1988): “An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data”, Remote Sensing of Environment, 24, pp. 259-479.

Chander, G., Markham, B.L., Helder, D.L. (2009). Summary of Current Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors. Remote Sensing of Environment 113 (2009) 893–903. 

Eastman, J.Ronald. 2008. IDRISI para Windows, Guía del Usuario versión TAIGA.