APENDICE I : NOCIONES BASICAS SOBRE SENSORES DE RADAR

En el presente trabajo nos hemos referido fundamentalmente a sensores pasivos, es decir  que necesitan una fuente de iluminación externa, usualmente el sol. Sin embargo, en algún  momento hicimos referencia a otro tipo de sensores, como el radar, que por poseer su propia fuente de emisión se denominan sensores activos. La palabra radar es un acrónimo de Radio Detection And Range, que más explícitamente podríamos traducirlo como “detección y medida de distancias por ondas de radio”. Un sistema de radar posee tres funciones primarias: 
• Emite señales de microondas (en sus principios fueron de radio, de ahí su nombre) 
hacia una escena. 
• Recibe la fracción de energía reflejada por la escena en su misma dirección 
• Observa la intensidad (detección) y el retardo de tiempo (distancia) de las señales o 
eco de retorno.

Como el radar posee su propia fuente de emisión de radiaciones puede operar de día o de 
noche, y como además las microondas pueden penetrar la atmósfera bajo virtualmente cualquier condición climática el radar se convierte en un sensor que, a diferencia de los que hemos estudiado antes puede operar en todo tiempo. Como contrapartida, las imágenes de radar son de interpretación más difícil que las correspondientes obtenidas para las regiones visibles o térmicas del espectro electromagnético. En efecto, estas últimas pueden correlacionarse más fácilmente con las apreciaciones realizadas por el ojo humano, mientras que las respuestas de las microondas son marcadamente diferentes. La Fig. A-1 esquematiza la operación de un sistema de radar a bordo de un satélite. 

 

El sistema posee una antenaque alternadamente transmite y recibe pulsos de microondas de longitudes de onda definidas comprendidas en el rango de 1 cm a 1m y polarizadas en un plano vertical u horizontal. 

Aproximadamente se emiten 1500 pulsos de alta energía por segundo y cada pulso tiene una duración de típicamente 10 a 50 microsegundos. Cuando el  pulso de radar alcanza la superficie terrestre su energía se dispersa en todas direcciones, y  parte de ella se refleja hacia la antena.

AI-2 

Este eco o “backscatter” retorna al sensor de radar y es recibido por la antena con una  polarización específica (horizontal o vertical, pero no necesariamente la misma del pulso  emitido). 
Lo ecos recibidos son digitalizados y registrados para su posterior procesamiento y  conversión en una imagen. Dado que los pulsos de radar se propagan con la velocidad de la  luz es evidente que midiendo el tiempo necesario para su viaje de ida y vuelta podrá  calcularse la distancia al objeto reflector. 
En el caso de los sensores de radar podremos hablar de dos tipos de resolución. El pulso  usualmente cubre una pequeña banda de frecuencias (ancho de banda) centrada en la  frecuencia seleccionada por el sistema de radar. Este ancho de banda determina la resolución en la dirección del objeto iluminado. Mayores anchos de banda condicionan resoluciones más finas en dicha dirección. Por otra parte, la longitud de la antena de radar determina la resolución en la dirección del trayecto del satélite: cuanto más larga es la antena más fina es la resolución en dicha dimensión. Es así que se desarrolló una técnica, denominada radar de apertura sintética (Synthetic Aperture Radar – SAR), que consiste en sintetizar una antena muy larga combinando señales recibidas por el radar a medida que recorre su trayecto. 
Las imágenes de radar están compuestas por pixeles, cada uno de los cuales representa el  eco proveniente de un área correspondientes sobre el terreno: zonas oscuras en la imagen  representan bajo retorno de energía hacia el radar, zonas brillantes corresponden a alto  retorno. Dicho retorno está condicionado por una serie de factores, algunos dependientes de los parámetros del sistema, otros dependientes de los parámetros del área de interés y  finalmente otros resultantes de las interacciones entre los anteriores: 

• Parámetros del sistema: 
1. Longitud de onda (o frecuencia) 
2. Polarización 
3. Angulo de observación (v. Fig. A-2-a) 
4. Dirección de observación 
5. Resolución 

• Parámetros del blanco o área de interés: 
1. Textura de la superficie 
2. Propiedades dieléctricas 
3. Angulo y orientación de pendientes (v. Fig. A-2-b) 

• Interacciones: 
1. Textura de la superficie – longitud de onda del sistema 
2. Angulo de observación (f) y ángulo de la pendiente (a) – se combinan para 
determinar el ángulo de incidencia (.). 
3. La dirección de observación y la orientación de la pendiente – influencian el área y 
geometría del blanco presentado al radar. 

AI-3

El retorno está a menudo relacionado con el tamaño del objeto que dispersa: los objetos de  aproximadamente las mismas dimensiones, o mayores, que la longitud de onda aparecerán  más luminosos, mientras que los objetos menores que la longitud de onda aparecerán  oscuros. Este efecto arroja información acerca de la textura de la región de interés.  Las longitudes de onda más usuales en los sistemas de radar son las siguientes: 

Banda P = ~ 65 cm 
Banda L= ~ 23 cm 
Banda S = ~ 10 cm 
BandaC=~ 5cm 
BandaX=~ 3cm 

Cuanto mayor es la longitud de onda, o sea menor la frecuencia, mayor es el poder de penetración en la vegetación y en el suelo. En general cada sistema de radar, aéreo o satelital utiliza sólo una de dichas bandas según su campo de aplicación, pero en general la banda C constituye un buen compromiso. 

AI-4 

En una imagen de radar se observan dos tipos principales de variaciones de brillo: 

· Variaciones de tono 
· Variaciones de textura 
El tono hace referencia a los diferentes niveles de grises del negro al blanco, siendo 
proporcional a la intensidad del retorno del radar. Los objetos relativamente llanos como 
cuerpos de agua calmos aparecen con tonos oscuros (la reflexión es mayormente especular y genera poco retorno). Los objetos difusores, como diversas formas de vegetación, aparecen con tonos intermedios. Finalmente, edificios construidos por el hombre, barcos, etc. pueden producir tonos brillantes, dependiendo de su forma, orientación y/o sus constituyentes materiales (v. Fig. A-3). 

La textura hace referencia al patrón de las variaciones espaciales de tono, y depende del  grado de uniformidad espacial de los objetos de la escena. La textura puede ser definida  como fina, mediana o gruesa.

AI-5 

Las Figs. A-4 a y b constituyen típicas imágenes de radar, en este caso adquiridas por el  satélite ERS de la Agencia espacial Europea en noviembre del 2000. Las imágenes  corresponden a aproximadamente la misma región de una forestación en Paysandú que ya  hemos utilizado como ejemplo de clasificaciones en el presente trabajo. En particular la  parte inferior izquierda puede ser reconocida en las Figs. 74, 78 y 79. Como vemos, las  imágenes de radar son de más compleja interpretación que las de los satélites ópticos.  Además, una característica típica de las imágenes de radar es su aspecto granulado (“salt  and peper”) por efecto de los speckles. Estos gránulos son inherentes a la naturaleza misma  del radar. En efecto, las ondas coherentes emitidas por el sensor activo del radar, en forma  similar a lo que ocurre con un laser, se propagan en concordancia de fase hasta incidir sobre  los objetos terrestres, donde la coherencia se pierde al reflejarse y retornar: esto se debe a las diferentes distancias que deben atravesar desde el objeto a la antena, así como a efectos de dispersión en el objeto. Entre estas ondas reflejadas se pueden producir ahora efectos de interferencia constructiva o destructiva generándose una estrucutura granulada en la imagen, como se observa en la Fig.A-5. El efecto de los speckles puede atenuarse mediante  filtraciones con filtros adecuados. En particular en la Fig. A-4b se ha aplicado dicho  tratamiento

AI-6

Para terminar esta breve referencia a los sensores de radar, presentaremos dos imágenes de  la misma región, una de radar (Radarsat-1) y otra una imagen óptica (composición RGB 453 del Landsat 5) (Figs.A-6 a y b en la página AI-7) La región es la situada al SW de Sta Cruz, Río Grande do Sul, Brasil.  La imagen de radar es una combinación RGB multitemporal de fechas 21/10/05, 08/12/05, 25/01/06, mientras que la imagen Landsat es de fecha 03/11/05. La imagen de radar posee originalmente una resolución de 6.25 m, mientras que la de LANDSAT 5 es de 30m. La imagen Landsat puede ser fácilmente interpretada en sus rasgos fundamentales de acuerdo a las consideraciones efectuadas en las páginas 51 y siguientes de este trabajo (Combinaciones de Color). Dicha interpretación permitirá establecer una correlación temática con la imagen de radar.

AI-7

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Aplicaciones prácticas de la percepción remota satelital

INDICE DEL TUTORIAL:

1- INTRODUCCION A LA PERCEPCION REMOTA

2. NATURALEZA DE LAS RADIACIONES ELECTROMAGNÉTICAS

3. INTERACCION DE LA RADIACION CON LA MATERIA Y ORIGEN DE LOS ESPECTROS

4. INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.
   INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE (continuación)
   LA REFLECTANCIA EN LOS VEGETALES
   LA REFLECTANCIA EN EL AGUA

5. INTERACCIONES ATMOSFERICAS

6. LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES
    LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES (continuación)
    SATELITES METEOROLOGICOS Y AGROMETEOROLOGICOS
    LOS NUEVOS SATELITES PARA LA OBSERVACION DE LA TIERRA
    RECEPCION Y TRANSMISION DE LA INFORMACION SATELITAL

7. SENSORES
    7.1. Consideraciones generales
    SENSORES (continuación)
    7.2 Naturaleza de los detectores
    SENSORES: BANDAS ESPECTRALES LANDSAT TM y SPOT HRVIR
    7.3 Estudio de dos casos: LANDSAT y SPOT
    7.4 Resolución
       7.4.1 Resolución espacial
       7.4.2 Resolución espectral
       7.4.3 Resolución radiométrica
       7.4.4 Resolución temporal
   7.5 Escala y resolución espacial.

8. ESTRUCTURA DE LAS IMÁGENES DIGITALES
    ESTRUCTURA DE LAS IMAGENES DIGITALES (continuación)

9. PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES SATELITALES
    PROCESAMIENTO DE LAS IMAGENES SATELITALES (continuación)
    9.2 Realces
       9.2.2 Filtrado espacial
       9.2.3 Análisis por Componentes Principales
       9.2.4 Combinaciones de color
               Combinaciones de color (continuación)
    IMAGENES SATELITALES - CLASIFICACION
    9.3 Clasificación
         Clasificación (continuación)
            9.4.1 Clasificación supervisada
            9.4.1.2 Clasificador por paralelepípedos.
            9.4.1.3 Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood)
   Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood) - (continuación)
         9.3.2 Clasificación no supervisada
         9.3.3 Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión
   Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión (continuación)
         9.3.4 Otros métodos de clasificación
            9.3.4.1. Clasificador de red neuronal artificial
                        Clasificador de red neuronal artificial (continuación)
            9.3.4.2 Clasificadores difusos (fuzzy classifiers)

10. ALGUNAS APLICACIONES DE LA PERCEPCION REMOTA
     10.1 Aplicaciones en Agricultura.
         10.1.2 Indices N-dimensionales “Tasseled Cap”
         10.1.3 Indices de vegetación a partir de imágenes hiperespectrales
         10.2.1 Generalidades sobre el infrarrojo térmico
         10.2.2 Aplicaciones del infrarrojo térmico
             10.2.2.1 Temperatura del mar
             10.2.2.2 Temperatura terrestre
    10.3 Monitoreo de áreas de desastre
         10.3.1 Algunos ejemplos típicos
         10.3.2 El monitoreo a escala global de desastres

APENDICE I : NOCIONES BASICAS SOBRE SENSORES DE RADAR

APENDICE II: BIBLIOGRAFIA SUGERIDA

 

OTROS ITEMS DE INTERES

Galería de imágenes

 

Plataformas de observación

 

Aeropuertos del mundo

 

Imágenes satelitales y seguros

 

¿Qué es la resolución?

 

Petróleo

 

Forestación

 

Estudios de viabilidad

 

Mercados de futuros

 

Cultivo del arroz

 

Nuestra misión

 

Nuestros servicios

 

¿Qué es la percepción remota?

 

¿Qué es una imagen satelital?

 

Uso del GPS

 

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Cultivo del tabaco