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El espectro electromagnético:
Cuando la radiación solar llega
a la superficie terrestre.
Comportamiento espectral teórico
para los tres elementos fundamentales del paisaje, en el
.... dominio óptico.
Comportamiento espectral teórico
para los tres elementos fundamentales del paisaje, en el dominio
.... del infrarrojo térmico.
Comportamiento espectral teórico
para los tres elementos fundamentales del paisaje, en el
.... dominio de las microondas.
Qué es un satélite?
Sensores Activos y Pasivos
Qué es un sensor óptico?
Las resoluciones de un sensor
Qué es una imágen satelital?
Qué es una banda espectral?
Combinación de bandas. Composición
del color.
El espectro electromagnético:
Cada tipo de energía radiante tiene parámetros
que la caracterizan, como por ejemplo la frecuencia y la longitud
de onda. Como se puede apreciar en la figura 1, las longitudes
de onda posibles varían entre 0.01 amgstroms hasta
los 10 metros aproximadamente, mientras que las frecuencias
oscilan entre los 1014 y los 10 2MHz. A toda esa gama de radiaciones
con diversas características se lo denomina espectro
eletromagnético.
FIGURA 1: ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO
Como también se puede observar
en la figura 1, el espectro está subdividido en distintas
zonas, agrupando a las radiaciones electromagnéticas
según su comportamiento. De esta manera, existen rayos
gamma, rayos x, y ondas de radio, por ejemplo. La gama del
ultravioleta, el visible y el infrarrojo son las bandas espectrales
más utilizadas por los sensores remotos ubicados en
los satélites:
se encuentra entre los 0.4 y los 0.7 micrometros. Es la única
radiación electromagnética que el ojo humano
puede percibir. Dentro del espectro visible se pueden distinguir
tres fajas: el azul, el verde y el rojo.
se encuentra entre los 0.7 y los 1.3 micrometros. Resulta
de especial importancia por su capacidad para discriminar
masas vegetales y concentraciones de humedad.
resulta
idóneo para estimar contenidos de humedad en la vegetación
y para la detección de focos de temperatura.
detecta el calor proveniente de la mayor parte de las cubiertas
terrestres.
son de interés porque es un tipo de energía
bastante transparente a la cubierta nubosa.
El sol emite energía en todas las longitudes de onda,
pero no todas llegan a la superficie terrestre. Cuando esa
energía logra traspasar la atmósfera, puede
ser reflejada por la superficie terrestre, puede ser retransmitida
en la misma longitud de onda o puede ser absorbida (ver figura
2).
FIGURA 2: POSIBLES COMPORTAMIENTOS DE LA ENERGÍA INCIDENTE
La proporción del flujo incidente
que es reflejado, absorbido y transmitido depende de las características
de la superficie (propiedades físicas y químicas,
rugosidad por ejemplo) y de la longitud de onda de ese flujo
incidente. En el caso del espectro visible, ese comportamiento
diferencial según la longitud de onda se manifiesta
en lo que llamamos color: una planta es verde porque refleja
intensamente la energía que corresponde a la longitud
de onda del verde, y absorbe o transmite en las longitudes
de onda que corresponden al resto de los colores.
La siguiente figura representa la curva característica
correspondiente a una hoja de planta sana.
FIGURA 3: REFLECTIVIDADES DE UNA HOJA DE UNA PLANTA SANA A
DISTINTAS LONGITUDES DE ONDA
Alli se puede ver que la reflectancia de
la hoja sana es bastante baja en la porción del espectro
electromagnético correspondiente al visible. Esto es
así porque la mayor parte de la energía de ese
tipo que llega a la hoja es absorbida, y una cantidad mucho
menor es reflejada.
Entre las dos bandas de absorción de la clorofila se
produce un pico de reflectancia (aproximadamente a los 0.54
micrómetros) que corresponde a la longitud de onda
del verde. Esto es así porque la hoja absorbe menos
en la longitud de onda del verde, y explica porqué
vemos al follaje sano de ese color. “Cuando una planta
está bajo estrés (falta de nutrientes, falta
de agua, enfermedades, etc.), la producción de clorofila
disminuye y carece de pigmentación clorofilítica
y, por esta causa, las plantas absorben menos en la banda
de absorción de la clorofila. Estas plantas tendrán
muy alta reflectancia en la porción roja del espectro
y aparecerán amarillentas o cloróticas”
(Swain y Davis, 1978).
Otros pigmentos de interés son los carotenos y las
xantofilas (ambos pigmentos amarillos), y las antocianinas
(pigmentos rojos). “Los carotenos y xantofilas frecuentemente
están en las hojas verdes, pero absorben únicamente
en la porción azul del espectro. Como la clorofila
generalmente está presente y también absorbe
en la porción del azul, normalmente estos pigmentos
amarillos son enmascarados. Sin embargo, a medida que la planta
va senesciendo, la clorofila frecuentemente desaparece, permitiendo
que estos pigmentos sean dominantes. Esta es la causa de la
coloración amarillenta de los árboles en otoño.
(Swain y Davis, 1978).
En la porción del infrarrojo cercano, el aumento en
la reflectancia se debe a la estructura interna de las hojas,
mientras que la reflectancia en el infrarrojo medio aumenta
si el contenido de humedad de las hojas es mayor.
La figura 4 es similar a la anterior pero grafica las curvas
de reflectancia de distintos elementos de la naturaleza, como
por ejemplo el suelo desnudo, el agua y la nieve.
FIGURA 4: REFLECTIVIDADES DE DISTINTOS ELEMENTOS DE LA NATURALEZA
A DISTINTAS LONGITUDES DE ONDA
Vegetación vigorosa:
La estructura celular interna da la elevada reflectividad
en el infrarrojo cercano que luego va reduciéndose
paulatinamente hacia el infrarrojo medio. Por tanto, el contraste
más nítido se presenta entre las bandas visibles
(especialmente rojo) y el infrarrojo cercano. Cuanto mayor
sea ese contraste, mayor será el vigor de la vegetación.
Estos tres parámetros: cantidad de
pigmentos, estructura celular y contenido en agua, manifestados
por la respuesta espectral de esa masa de vegetación
de la que forman parte, puede servir para discernir entre
unas especies y otras, su nivel de desarrollo e incluso entre
su estado sanitario.
Suelos:
Muchas veces son invisibles, debido a la vegetación.
El comportamiento espectral del suelo desnudo es mucho más
uniforme que el de la vegetación, mostrando una curva
espectral bastante plana y de carácter ascendente.
Los principales factores que intervienen en este caso son
la composición química del suelo, su textura
y estructura y el contenido en humedad. Por ejemplo, un suelo
de origen calcáreo tiende al color blanco, indicando
alta reflectividad en todas las bandas visibles, mientras
que los arcillosos ofrecen una mayor reflectividad en el rojo,
como consecuencia de su contenido en óxido de hierro.
La reflectividad espectral presenta mayores valores en suelos
de textura gruesa, apelmazados, secos y sin materia orgánica.
Como ya se ha dicho para la vegetación, el contenido
en humedad es uno de los elementos destacados en la reflectividad
en longitudes de onda largas (infrarrojo medio) y así
suelos con alto contenido en humedad darán una reflectividad
alta en esa banda. Cuanto más seco y apelmazado sea
un suelo, mayor será su reflectividad.
Agua:
Absorbe o transmite la mayor parte de la radiación
visible que recibe. Por tanto presentará una curva
espectral plana, baja y de sentido descendente. De todas formas,
en aguas poco profundas, la reflectividad aumenta. Los factores
que afectan a este comportamiento son: profundidad, contenido
en materias en suspensión (clorofila, arcillas y nutrientes)
y rugosidad de la superficie (factor, éste último
extremadamente importante).
Por su parte, la nieve ofrece un comportamiento completamente
diferente al del agua, con una reflectividad elevada en las
bandas visibles, reduciéndose drásticamente
en el infrarrojo cercano.
Como la temperatura de la superficie terrestre es de unos
300 ºK, su emitancia espectral es máxima en la
banda entre 8 y 14 mm (infrarrojo térmico). Esto nos
permitirá detectar el calor que procede de las distintas
superficies, pero para ello no se mide la energía reflejada,
sino la emitida, en función de la temperatura.
Se produce el fenómeno de que casi toda esta
energía es absorbida por la atmósfera, con lo
que se calienta, permitiendo la existencia de vida. Pero hay
una ventana de transmisión entre 8 y 14 mm que se puede
usar en teledetección.
Éstos son los comportamientos
de los distintos elementos:
Vegetación:
Presenta unas propiedades en general bastante
complejas. Como absorbe energía solar durante el día,
y la devuelve durante la noche, está más caliente
que el aire que la rodea durante la noche, y más fría
que su entorno durante el día.
Suelos y agua:
El factor más destacado es su
contenido de humedad. A mayor humedad, más frío
estará durante el día y más cálido
durante la noche, con respecto a los suelos secos. El agua
posee la mayor inercia térmica debido a su alta conductividad.
Es más difícil que cambie su temperatura.
Se trata de las mayores
longitudes de onda utilizadas en teledetección. La
observación de esta banda es compleja. El interés
está creciendo debido a que en estas frecuencias la
atmósfera es transparente y no existe el problema de
que las cubiertas nubosas oculten la superficie terrestre.
Como la emitancia de los objetos es muy baja en esta banda,
es muy difícil detectar flujo. Los aparatos que lo
hacen se llaman radiómetros de microondas. Por lo tanto,
se construyen sensores para esta banda que emiten su propio
haz de microondas, del que posteriormente recogerán
su reflexión (teledetección activa).
En este tipo de sistemas, tiene mucha importancia la rugosidad
de la superficie para cómo sea la señal de retorno.
Por ejemplo los suelos rugosos y secos tendrán un mayor
coeficiente de retro-difusión, y por tanto, aparecerán
en tonos más claros en las imágenes radar.
Qué es un satélite?
Un satélite es un cuerpo artificial lanzado desde la
superficie terrestre que circula en torno a la Tierra. Está
provisto de distintos sensores remotos, de diversos tipos
y en distintas cantidades. Teniendo en cuenta el tipo de órbita,
se los puede clasificar en:
"vuelan"
en el orden de los 35.000 kilómetros sobre la Tierra
y giran con el mismo periodo de revolución que ella,
de forma que el sensor está continuamente tomando imágenes
(electrónicas, no fotográficas) del mismo punto.
orbitan entre 400 y 900
km. de distancia, su tamaño de pixel será, por
tanto, más reducido, y vuelven a tomar la misma escena
cada cierto periodo de tiempo.
Sensores Activos y Pasivos
Existen sensores activos y sensores pasivos. Los primeros
emiten energía electromagnética a un objeto
(o a la superficie terrestre en general) y luego registra
cuánta de esa energía es reflejada. Ejemplos
ilustrativos de los sensores remotos activos son los radares,
los cuales trabajan transmitiendo principalmente microondas.
Los sensores pasivos no emiten ningún tipo de energía,
sinó que captan principalmente la energía del
sol que los cuerpos reflejan. Los satélites que generan
imágenes de interés agronómico tienen
en general este tipo de sensores.
Qué es un sensor óptico?
Es un dispositivo que captura la energía reflejada
(pasivo) y la cuantifica. Cada sensor está “especializado”
para captar energía de un determinado rango del espectro
electromagnético. Por ejemplo, existen sensores que
captan la energía que corresponde a las longitudes
de onda del infrarrojo, mientras que otros lo hacen en una
pequeña fracción del verde, dentro del espectro
visible.
Resolución espacial; clasificación de los satélites
según la resolución espacial.
La resolución espacial determina la superficie terrestre
que es representada en un píxel (en ingles, Picture
element) y se mide en metros sobre el terreno. En su mayoría
el tamaño del píxel varía entre 10x10
y 175x175 metros para las imágenes de interés
agronómico. Por ejemplo, cada píxel de una imagen
tomada con el satélite Landsat representa 30x30 metros
de superficie terrestre. Por consiguiente, la resolución
espacial nos dice el nivel de detalle que puede verse en una
imagen. Los satélites se pueden clasificar según
su resolución espacial, como vemos a continuación:
CUADRO 1: SATÉLITES Y RESOLUCIÓN ESPACIAL DE
SUS SENSORES
Resolución espectral
La resolución espectral es el rango de longitudes de
onda en los que cada sensor es capaz de captar la energía
reflejada.
Resolución temporal
La resolución temporal nos dice cada cuánto
tiempo un sensor capta imágenes de un mismo lugar geográfico.
En otras palabras, es la periodicidad con la cual obtiene
las imágenes. Depende de diversos factores, como por
ejemplo el ángulo de cobertura del sensor en cuestión
o la velocidad de la plataforma del satélite.
Resolución radiométrica
Considera la variabilidad en la radiancia espectral que un
sistema puede detectar. En una imagen se mide en número
de bits.
Las imágenes son matrices de celdas llamadas píxeles,
formadas por un determinado número de filas y columnas.
Cada una de esas celdas representa un área geográfica
indivisible, determinando así el detalle espacial mínimo
que se puede distinguir dentro de la imagen. El tamaño
de la superficie que puede ser representada (es decir, el
tamaño del píxel), varía dependiendo
del satélite y de los sensores que tomen la imagen.
Cada píxel contiene un valor numérico, que representa
en promedio la cantidad de energía solar que esa superficie
refleja. Como la energía que se refleja depende de
que lo que haya sobre ella (cultivo, barbecho, suelo desnudo,
asfalto), los sensores ubicados en los satélites captan
distintos niveles y calidades de energía, que luego
pasan a ser distintos colores en una imagen ya formada.
Por ejemplo, aunque la imagen mostrada debajo parece ser una
fotografía de tonos continuos, en realidad está
compuesta por una matriz de píxeles. La segunda imagen
muestra una gran ampliación de un sector de la primera,
en donde se puede distinguir una matriz de 6 por 4 píxeles.
FIGURA 5: RECORTE DE UNA IMAGEN SATELITAL
FIGURA 6: RECORTE DE UN PEQUEÑO SECTOR DE LA IMAGEN
EN LA FIGURA 5: MATRIZ DE 6X4 PÍXELES
Los satélites cuentan con más de un sensor;
cada uno de ellos captura la energía que se refleja
en un rango distinto del espectro electromagnético.
En la figura que se muestra a continuación se pueden
distinguir los rangos en los que trabaja cada uno de los sensores
de un satélite Landsat TM; cada uno de esos rangos
se denomina banda espectral. Por ejemplo, para este satélite
en particular, la banda 4 corresponde al rango de longitudes
de onda en el cual el sensor 4 es capaz de captar la energía
reflejada de la superficie terrestre, es decir alrededor de
los 0.8 micrómetros.
FIGURA 7: RANGO DE LONGITUDES DE ONDA EN LOS QUE FUNCIONA
CADA SENSOR DEL SATÉLITE LANDSAT TM
En consecuencia, cada uno de
los sensores captará distintos valores de energía
para el mismo píxel en cuestión, generando una
imagen distinta del mismo lugar geográfico.
Esquema de adquisición y generación de una imágen
Para mejorar el proceso de interpretación visual, se
hacen mejoras radiométricas a la imagen desplegada
para aumentar el contraste de la imagen analizada en ciertos
rangos espectrales de la información (por ejemplo ciertos
tipos de cultivos). Este proceso es llamado mejoramiento de
contraste.
Para mejorar las características espaciales de una
imagen, se utilizan varios filtros que modifican el valor
de los píxeles, utilizando los valores de los píxeles
vecinos. Mientras las mejoras radiométricas operan
en píxeles individuales, el mejoramiento espacial modifica
valores de píxeles basados en los valores de los pixeles
alrededor. Para mejorar las características espaciales
de una imagen (p.ej. suavizarla o mejorar su nitidez), se
aplican filtros a la imagen cruda.
Hemos dicho que un píxel es el elemento simple de una
imagen digital. Según la definición anterior,
la función de la imagen digital representa un valor
de brillo en ese punto, pero cuando se quiere representar
una imagen en color, dicha interpretación puede cambiar.
Por ejemplo, en función de la división de colores
de un cubo RGB (del inglés: Red, Green and Blue), podemos
descomponer toda la imagen en tres bandas. Así, cada
una de ellas presentará el brillo rojo, verde y azul,
respectivamente. El color visualizado en un punto concreto
será el resultante de combinar los valores de ese punto
en las tres bandas.
Es posible escoger qué banda se asigna a cada cañón
RGB, para obtener una composición a color que realce
las coberturas de interés.
Una imagen que presenta los colores naturales los aproxima
a aquellos colores perceptibles por el ojo humano. Una imagen
de colores infrarrojos muestra la escena como ésta
aparecería en un filme de colores infrarrojos, el cual
es familiar para muchos analistas.
Las asignaciones de banda generalmente se aplican en el siguiente
orden: R, G, B. Por ejemplo, la asignación 4, 2, 1
quiere decir que la banda 4 del satélite está
en rojo, la banda 2 en verde y la 1 en azul.
El path row está compuesto por dos números (fila
y columna) que sirven para conocer la ubicación de
una imagen satelital. Es el “nombre” de la imagen.
Por ejemplo, la imagen captada con el satélite Landsat
que corresponde a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires,
como se puede ver en la siguiente ilustración, tiene
el path row 225-84. Si buscamos una imagen de Entre Ríos,
su path row será, por ejemplo, 225-83.
FIGURA 8: PATH-ROW DE LAS IMÁGENES LANDSAT DE UN SECTOR
DE ARGENTINA
Las imágenes satelitales crudas son simplemente grupos
de píxeles que podrían representar la superficie
de cualquier punto del planeta; para que se correspondan con
un lugar en particular debe asignársele una coordenada
geográfica (latitud y longitud) a cada píxel
de esa imagen. Cuando la imagen entera tiene cargados los
datos de latitud y longitud que los conecta con un lugar geográfico
en especial, se dice que esa imagen está georeferenciada.
Cabe aclarar que existen distintos sistemas de coordenadas;
algunos de los que se utilizan en Argentina son Gauss krugger
y UTM, por ejemplo.
Son las siglas de Sistemas de Información Geográfica
(SIG, en ingles, GIS geographic information system). Son sistemas
informáticos que utiliza información locacional,
tal como números de lotes, información catastral,
coordenadas de latitud y longitud y rutas, por ejemplo, para
mapear información para un mejor análisis.
Un SIG puede mapear cualquier información almacenada
en planillas o bases de datos, que tenga un componente geográfico
que permita ubicarlos en el espacio. De esta manera, permite
ver patrones, relaciones y tendencias, que no pueden verse
en un formato de tabla o lista. Proporciona una perspectiva
totalmente nueva y dinámica de la información,
y ayuda a tomar mejores decisiones.
Los GIS pueden incorporar en un mismo mapa diversas variables,
como por ejemplo cartas de suelos, datos climáticos,
vegetación y cultivos, por ejemplo (ver ilustración).
Algunos de esos datos provienen de las imágenes satelitales.
FIGURA 9: ESQUEMA EXPLICATIVO DE LA OBTENCIÓN DE UN
GIS
Si se le carga al GIS datos de ciudades, rutas nacionales
y/o provinciales, caminos rurales, acopios e imágenes
satelitales, por ejemplo, se puede utilizar para mejorar la
logística de una explotación agropecuaria, con
el fin de optimizar recursos. Si se le agregan capas de información
como imágenes satelitales de diferentes situaciones
(sequías, inundaciones, situaciones normales), junto
con información climática, se pueden realizar
mapas de ambientes a nivel regional (partidos) o a nivel de
lote, en donde se definen los principales riesgos y limitantes
para la producción agropecuaria.
Son las siglas de Modelo de Elevación Digital (MED,
en ingles, DEM Digital Elevation Model). Es la representación
de la superficie terrestre en tres dimensiones, producto de
relacionar los datos de los puntos geográficos con
datos de altitud. Dicho de otra manera, cada punto en una
imagen, cada ubicación geográfica, está
definida por valores en las coordenadas “x” e
“y”. Para obtener un DEM, se le agrega un valor
de “z” que corresponde a la elevación.
Aquí se muestran dos ejemplos del producto.
FIGURAS
10 Y 11: MODELOS DE ELEVACIÓN DIGITAL (DEM)
En general, los índices son herramientas estadísticas
que permiten medir el cambio relativo que experimenta una
variable durante un determinado período, es decir que
mide la variación en cantidades o valores entre algún
punto anterior en el tiempo (período base) y un período
dado (usualmente el actual).
Son las siglas de Indice de Vegetación de Diferencia
Normalizada (en ingles, NDVI, Normalizad Difference Vegetation
Index). Es un índice que se calcula a partir de las
distintas reflectancias que presentan la vegetación
sana y la enferma o senescente, en lo que respecta a las bandas
del rojo y del infrarrojo cercano.
El índice verde permite observar el nivel de
desarrollo de la vegetación, ya sea natural o cultivada.
Si se compara el índice verde de dos períodos
distintos se puede observar la marcha de los cultivos y pastizales.
También se puede distinguir el patrón de uso
de las tierras que predomine en cada zona.
La siguiente imagen nos muestra en una escala de distintos
tonalidades de verde a las regiones con mayor nivel de desarrollo
de la vegetación y/o mayor vigor y densidad. En tonalidades
del amarillo, marrón se pueden ver zonas con menores
niveles de biomasa. Las zonas grises corresponden a zonas
en donde no se pudo obtener información satelital debido
a la presencia de nubes.
FIGURA 12: MAPA DE NDVI GENERADO POR SCANTERRA
FIGURA 13: REFLECTIVIDADES DEL SUELO DESNUDO, DE LA VEGETACIÓN
SANA Y DE LA ENFERMA A DISTINTAS LONGITUDES DE ONDA
Cuando la vegetación
sufre algún tipo de estrés (por ejemplo plagas
o sequías), su reflectividad será inferior en
el infrarrojo cercano, aumentando en el rojo, con lo que el
contraste entre ambas bandas será mucho menor que si
la planta no estuviera sometida a esa situación de
estrés. Cuanto mayor sea el contraste entre las reflectividades
de la banda roja e infrarroja, mayor vigor vegetal presentará
la cubierta en cuestión. Bajos valores de contraste
implicarían una vegetación enferma o senescente,
y los contrastes casi nulos corresponderían a suelos
cada vez más desnudos.
Este índice es un algoritmo entre las bandas correspondientes
al rojo visible y al infrarrojo cercano. Como se ha dicho
anteriormente, refleja la respuesta (estado, vigor) de la
vegetación. Toma valores entre -1 y 1.
Valores mayores a 0 representan
diferente estados de la vegetación; cuanto mejor y
más vigorosa este creciendo la vegetación los
valores tienden a 1. En términos generales se puede
decir que recién a partir de valores superiores a 0,3
– 0,4 se puede estar hablando de vegetación activa
(viva). Otra ventaja de este índice es que nos permite
comparar objetivamente imágenes de diferentes fechas,
sin que las condiciones particulares de cada una de ellas
lo afecten.
El sistema GPS concebido originalmente como auxiliar para
la navegación de las fuerzas militares de EEUU. posee
3 subsistemas o segmentos que lo componen: 1- Segmento espacial
o subsistema satelitario, 2- Segmento de control o subsistema
de control y 3- Segmento de usuario o subsistema del usuario.
1. Está constituido por 24 satélites operativos
de la constelación NAVSTAR (GPS), los cuales se hayan
distribuidos en 6 órbitas elípticas, los satélites
tienen un período de casi 12 horas y orbitan aproximadamente
a 20.000 km de altitud. La configuración de la constelación
asegura que siempre haya un mínimo de 4 satélites
visibles desde cualquier punto de la tierra. Los satélites
emiten un código pseudo aleatorio (PRN) en su señal
mediante el cual son identificados por sus receptores.
2. Controlan la información de los satélites
y pueden corregir aumentando o disminuyendo el error.
3. Por último el segmento usuario que es el que realiza
su trabajo en base a la información recibida.
La señal posee diferentes fuentes de error que en mayor
o menor medida le dan precisión al dato que obtiene
el usuario en su trabajo. Las fuentes de error pueden ser:
1- relojes atómicos (están en los satélites),
2- errores de órbita (puede ser controlada desde el
segmento de control), 3- receptores de GPS (mayor o menor
calidad), 4- atmósfera terrestre (ionosfera de 400
km y troposfera de 80 km de espesor), 5- multitrayectoria
(por galpones o árboles que interfieren la señal
que debe llegar al receptor GPS), 6- geometría satelital
(ubicación de los satélites) y 7- disponibilidad
selectiva (inducida por el departamento de defensa de los
EE.UU. desde el segmento de control).
Diferentes tipos de receptores GPS y
usos para Agricultura de Precisión
1. Sin corrección diferencial de señal (autónomos).
Error típico 6 m pero puede llegar a 20 m.
2. Con corrección diferencial de señal (en tiempo
real o de post proceso). Error que va desde 0,5 cm a no más
de 1 m.
Para el uso de banderilleros satelitales no se pueden usar
GPS autónomos (de mano) dado que el error es muy significativo,
se deberían usar GPS con señal correctora o
receptores de GPS que posean un software interno que calculan
el error que es inducido por la ionosfera (pero en tiempo
real); tampoco sería útil para banderilleros
satelitales GPS que calculan el error en post proceso dado
que la maquinaria debe aplicar en el preciso momento que va
avanzando.
Diferentes sistemas de corrección de la señal
GPS usados en agricultura en Argentina
1. Corrección mediante antenas Beacon.
2. Corrección Satelital (satélite geoestacionario).
3. Corrección interna en el receptor GPS.
1- Beacon: son antenas fijas de coordenadas conocidas (bases
GPS) correctoras de la señal de los satélites.
A las correcciones las realizan mediante radiotransmisión
(onda FM) en la banda desde los 200 Mhz a los 500 Mhz. Hay
tres antenas, dos de ellas Bolivar (Bs As) y San Carlos (Sta.
Fe) cubren un radio de acción de 450 km y la restante
que se encuentra en Las Lajitas (Salta) aproximadamente un
radio de 350 km. Abono anual o de por vida.
2- Satelital: son satélites geoestacionarios (satélites
que se encuentran fijos, o sea que con el supuesto de que
pudiéramos ver al satélite lo veríamos
siempre en el mismo lugar). Abono anual.
3- Sistema Edif.: corrección interna que determina
y minimiza el error ionosferico en el receptor. No genera
ni transmite por radio una corrección típica
RTCM, pero permite obtener posiciones validas diferenciales
con excelentes resultados en guía de maquinaria. Sistema
Gratuito.
Otros sistemas de corrección satelital disponibles
en el mundo
Correcciones por medio de la combinación de satélites
geoestacionarios y estaciones de referencia. Precisión
del orden de los 3 m y la señal es gratuita.
WAAS (EE.UU), EGNOS (Europa), MSAS (Japón) y GLONASS
(Rusia).
Resumen
Servicios de correcciones
DGPS submétricas |
Método |
Cobertura |
Precisión |
| Waas |
Satelital |
Norteamérica |
Mejor de 2 m |
| Egnos |
Satelital |
Europa |
Mejor de 2 m |
| Omnistar |
Satelital |
Sudamérica |
Mejor de 2 m |
| Beacon |
Tres antenas que son bases correctoras en Argentina |
Aproximadamente 300 km de radio a la antena base |
Depende de la distancia a la base correctora. Resultado
típico |
| E–dif |
Corrección electrónica interna |
Global. Todo el mundo |
Submétrico |
| Correcciones RTK |
Base propia |
Hasta 10 km de la base propia. |
Centimétrica |
Extraído de la revista Geonoticias
RURAL. Geosistemas.
Análisis Multitemporal: Análisis
de tipo espacial que se realiza mediante la comparación
de las de coberturas interpretadas en dos imágenes
de satélite o mapas de un mismo lugar en diferentes
fechas y permite evaluar los cambios en la situación
de las coberturas que han sido clasificadas. Como los meses
del año y los años entre sí difieren
en sus características climáticas, un análisis
multitemporal es mucho más abarcativo que el análisis
de una sola imagen.
Bandas: Los sensores remotos cuentan con
la capacidad de capturar información de la superficie
terrestre simultáneamente en diferentes longitudes
de onda, rangos espectrales, canales o bandas del espectro
electromagnético, generalmente se captura información
en longitudes de onda del espectro visible y el infrarrojo
para aplicaciones de uso y cobertura de la tierra. Por ejemplo,
en un mismo satélite, puede existir un sensor que capte
la energía correspondiente a las longitudes de onda
del color verde, otro sensor para el azul, otro para el rojo
y otro para las longitudes de onda del infrarrojo. Como consecuencia,
ese satélite tomará cuatro imágenes del
mismo lugar en el mismo momento, una con cada sensor. El pequeño
rango de longitudes de onda que cada sensor capta se denomina
banda, y normamente se le asigna un número.
Base cartográfica: Es un producto
cartográfico que sirve como referencia espacial (planimétrica
y/o altimétrica) para la realización y georeferenciación
de las diferentes fuentes de información y productos
cartográficos generados en un proyecto o entidad. La
base cartográfica garantiza la coherencia y correspondencia
en la posición de una determinada entidad geográfica.
Clasificación temática: Los procedimientos de
extracción de información temática de
las imágenes provenientes de sensores remotos actualmente
se llevan a cabo mediante técnicas de clasificación
asistidas por computador en las que mediante diversos criterios
de decisión el interprete define las áreas que
se asigna o definen como una clase o categoría temática,
reduciendo así la escala de medida de una variable
continua (los valores digitales en imagen) a una escala nominal
o categórica (clases temáticas definidas). El
proceso de de la clasificación digital comienza con
la definición de las categorías a identificar
categorías, la agrupación de los píxeles
de la imagen en una de esas categorías y la de comprobación
y verificación de resultados. El resultado de de este
proceso es un mapa temático de clasificación
de coberturas para una determinada región.
Corrección geométrica: Las
imágenes crudas recogidas por los satélites
o aeronaves son representaciones de la superficie irregular
de La Tierra. Incluso imágenes de áreas que
parecen ser planas se ven distorsionadas por la curvatura
de La Tierra y por el sensor utilizado. Para que el proyecto
pueda utilizar las imágenes, éstas tienen que
corregirse geométricamente para luego representarlas
en una superficie plana, o conformar otras imágenes
y tener la integridad de un mapa, es necesario entonces realizar
una corrección geométrica mediante la cual se
realiza el ajuste de las propiedades geométricas de
la imagen para definir la escala, rotación, y corrección
de otras distorsiones espaciales, de tal manera que esté
de acuerdo con un determinado sistema de coordenadas.
Corrección radiométrica:
Proceso que consiste en reducir los efectos de la iluminación
del sol, la topografía del terreno y las condiciones
atmosféricas que han modificado los valores de energía
radiante emitidos por la superficie terrestre y los que han
sido capturados por el sensor.
Datum: Punto de referencia para la realización
de mediciones de posición horizontal y/o vertical,
y que de acuerdo a un conjunto de parámetros geométricos
y geodésicos que lo definen permite asociar las mediciones
realizadas con un modelo de representación de la superficie
terrestre.
Elipsoide: Superficie sólida de revolución
generada al hacer girar una elipse sobre su eje menor. Ya
que la forma de la Tierra es distinta de un área a
otra, y para fines prácticos, se utiliza un elipsoide
para representar la superficie de una determinada región
para así para obtener un mejor ajuste en los cálculos
y mediciones geodésicas realizadas.
Escala: Relación entre la distancia
en la fotografía, carta o mapa u otro elemento gráfico,
y su distancia correspondiente en el terreno.
Estratificación: Método de
agrupación de datos continuos en conjuntos o categorías
discretas de acuerdo a características comunes o rangos
de valor establecidos.
Georeferenciación: Proceso de asignar
coordenadas de mapa a los datos de la imagen. Los datos de
la imagen son proyectados en el plano coordenado deseado,
pero no referenciados al sistema de coordenadas. La rectificación
por definición involucra georefenciación puesto
que los sistemas de proyección de mapas se asocian
con coordenadas de mapa.
Metadatos Geográficos: Los metadatos
son datos sobre los datos, es decir, información sobre
la información misma. En esencia, los metadatos geográficos
intentan responder a las preguntas quién, qué,
cuándo, cómo, dónde y porqué,
sobre cada una de las características relativas a los
datos que se documentan. Los metadatos geográficospermiten
a un productor de información espacial describir totalmente
los datos geográficos de manera que los usuarios puedan
entender las presunciones y limitaciones y puedan evaluar
la aplicabilidad de los datos para el uso específico
de su interés.
Modelo Digital de Elevación (MDE) o Modelo
Digital del Terreno (MDT): Es una representación
digital de la distribución espacial de la elevación
de la superficie del terreno. La unidad básica de información
es un valor de elevación, altura o posición
vertical (coordenada Z), al que acompañan los valores
correspondientes de posición horizontal (coordenadas
X e Y,) expresados en un sistema de proyección, para
cada uno de los puntos del terreno.
Mosaico: Composición de distintas
imágenes que cubren partes del mismo territorio. Para
realizar un mosaico se aplica una técnica donde múltiples
imágenes de sensores remotos son digitalmente empalmadas
para crear un único producto de imagen.
Multiespectral: Una imagen satelital multiespectral
es aquella que es generada a partir de los datos recolectados
por un mismo sensor en más de una banda.
Píxel: Término derivado de
"Picture Element" en una representación digital
para indicar la posición espacial de una muestra en
un archivo de imagen, el cual consiste en un arreglo espacial
de números digitales y corresponde a la unidad fundamental
e indivisible de representación raster. Un ensamble
bidimensional de píxeles forma la matriz que conforma
la imagen. El parámetro fundamental que describe dicha
cuadrícula es el espaciamiento entre píxeles
en cada una de las dos direcciones de la imagen. El espaciamiento
de píxel, se refiere a menudo como píxel o tamaño
de píxel.
Raster: Modelo de datos para el almacenamiento
de imágenes constituido por una matriz de columnas
y filas, donde cada celda de la matriz (píxel) es referenciada
por sus coordenadas y se une a uno o más valores de
atributos.
Sensores remotos: Sistemas de detección
y medida a distancia, generalmente empleados desde aeronaves
o satélites, con los que se obtiene información
meteorológica, oceanográfica, sobre la cubierta
vegetal, etc. Para tales medidas se utilizan sistemas de detección
activos y pasivos.
Chuvieco, Emilio, 1996. Fundamentos de Teledetección
espacial. Tercera edición revisada. Ediciones Rialp
S.A.; Madrid.
Navone, Stella Maris, 2003. Sensores remotos aplicados al
estudio de los recursos naturales. Editorial Facultad de Agronomía,
Universidad de Buenos Aires.
Swain, P. and S. Davis, 1978. Remote sensing: the quantitative
approach. N.Y.: Mac Graw-Hill Book Co.s
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