Integración de imágenes satelitales multiespectrales en sistemas de información geográficas (SIG) basados en Google Earth aplicado al cultivo de cítricos

Pos-vectorización mediante el uso de Google-Earth

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Obtenido ya nuestro mapa de localización de cítricos (o mapa temático) a través de la vectorización de un clasificador estadístico multiespectral Landsat. y validado empíricamente con la información de Google Earth, aumentamos la escala del mencionado mapa satelital para destacar mayores detalles entre la información vectorial dada por el clasificador y las áreas de validación visibles en Google Earth (mapa #8).
Podemos ver a gran escala en el mapa #9, que los vectores obtenidos con el clasificador presentan un "patrón dentado" al ser proyectados sobre la misma área correspondientemente georreferenciada. Esto se debe a que la resolución espacial máxima que puede obtenerse con las imágenes Landsat es de 30x30 mts pór pixel, mientras que la resolución espacial que ofrece Google Earth es mucho mayor, de entre 2mts hasta 60cmts por pixel, dependiendo de la región. Esa variable no esta bajo nuestro control, depende del tipo de imagen con la cual Google Earth diseña su "mosaico" satelital, aunque no obstante, será siempre mayor que los 30mts por pixel que se obtienen con Landsat.
Si bien, como herramienta de localización de cítricos (u otros cultivos y/u objetos) el tipo de mapa obtenido puede resultar más que suficiente (teniendo en cuenta la importante extensión del área evaluada), puede ocurrir que en ocasiones se requiera de mayor precisión o "fine tunning" en algún tipo de trabajo particular (medición exacta de superficies, por ejemplo).
Si este fuera el caso, podemos utilizar nuestros vectores de "patrón dentado" obtenidos, como perímetros de orientación para una re-vectorización más precisa, la cual podemos realizar mediante el uso de la herramienta "polígonos" de Google Earth. En la figura #10 vemos la nueva vectorización realizada a partir de nuestro "mapa satelital de patrón dentado" y en en la figura #11 el nuevo perímetro obtenido, ya prescindiendo de nuestro vector de orientación.

 

 

Mapa #8

 

Mapa #9

 

Mapa #10

 

Mapa #11

CONCLUSIONES

Si bien este método de mapeamiento puede presentar algunas dificultades intrínsecas a su naturaleza a la hora de su aplicación (es altamente recomendable la participación de analistas expertos en percepción remota satelital), y teniendo en cuenta que a la hora de escribir este artículo el método descrito está aún en fase de desarrollo y optimización, desde ya podemos augurar que el mismo presenta innumerables ventajas a la hora de realizar relevamientos de campo y ulteriores análisis, muy especialmente en áreas geográficas muy extensas, y más aún, de difícil acceso terrestre. Además, como vimos, puede utilizarse con herramienta de apoyo logístico para relevamientos de campo tradicionales "in-situ". Dicho de otro modo, el ahorro de tiempo y recursos que este método puede ofrecer en comparación con otro tipo de relevamientos "clásicos" puede resultar más que significativo.
Téngase en cuenta además, que este tipo de mapas satelitales obtenidos a partir de información multiespectral proyectada sobre el sistema de información geográfico (SIG) de Google Earth, puede ser combinado y convertirse en un elemento personalizado adicional a las prestaciones que dicho software ya incluye en su batería de herramientas (caminería, cursos de agua, áreas pobladas, fotos, variados elementos logísticos, etc..). Dicho de otro modo, mediante la utilización de este método podemos convertir a Google Earth en un sistema de información geográfico (SIG) personalizado a la medida de nuestras necesidades.
Por último es imporatnte destacar que, más allá de lo que hace al cultivo de cítricos en el departamento de Salto, Uruguay, este método puede ser extrapolado a otras áreas de interés agrocomercial, forestal, o bien, de estudios de impacto medioambiental y desarrollo urbano, por ejemplo.

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