Fusión de Imágenes Multiespectrales y Modelo Digital de Terreno

Por medio de la Transformación de Ondeletas en un Sistema Forestal

Motivación

• Incremento de datos provenientes de modelos digitales de terreno y sensores remotos con diferente resolución espacial, espectral y temporal.

• Necesidad de integración de datos de diferente origen para obtener nueva información con mayor valor informativo.

• Se necesita probar metodologías que permitan una rápida y efectiva integración de éstos para apoyar la toma de decisiones.

Fusión de Datos

• Marco formal en el cual se expresan los medios y técnicas que permiten la unión de datos provenientes de diversas fuentes y resoluciones.

En Percepción Remota

Combinación de dos o más imágenes con diferentes características (espacial, espectral, radiométrico o temporal) por medio de un algoritmo para formar una nueva imagen.

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Fusión de Imágenes

Métodos

• Dominio espacia

Descomposición espacial

Descomposición piramidal, Ondeletas(Wavelet)

Objetivo

General

Utilizar transformación de ondeletasen dos dimensiones para la fusión de imágenes multiespectralesy modelos digitales de terreno.

Específico

Integración de imagen de Elevación, Orientación y Pendiente a una imagen NDVI, de manera de mejorar su interpretación.

Área de Estudio

Material

Método

Etapas:

a) Descomposición de las imágenes utilizando la ondeletaHaary DWT.
b) Aplicación de “estrategia” de fusión basada en la integración de alta y baja frecuencia provenientes del modelo digital de terreno en la imagen del NDVI.
c) Reconstrucción de una nueva imagen fusionada por iDWT.
d) evaluación de resultados visual y por medio del cambios en la diversidad de la información (estadisticaespacial).

Resultados

Conclusiones

a) La estrategia de fusión resulta ser un punto fundamental. En ella es critico la elección de la información que es complementaria entre las imágenes y que finalmente se van a fusionar (altas o bajas frecuencias)
b) Producto de la fusión es posible identificar en la nueva imagen los patrones provenientes del NDVI junto a los patrones seleccionados de las imágenes de elevación y pendientes
c) Se observa una ganancia en información de las imagenesfinales lo que se refleja en el aumento de la complejidad en la estructura espacial observada en los valores de variogramay correlogramas
d) El proceso resulta ser de rápida implementación y de requerimiento informático bajo.

Fuente:

Marcelo Miranda (Departamento de Ecosistemas y Medio Ambiente , PUC, Chile)
Alfonso Condal (Departamento de Ciencias Geomáticas, U. Laval, Canadá)