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Distorsiones Geométricas

Estos tipos de distorsiones son inducidas por las variaciones de la elevación en la superficie el cambio de actitud de la plataforma (velocidad, dirección y altitud). Las variaciones de la elevación en la superficie resultan en distorsiones conocidas como acortamiento de rampa (foreshortening), inversión (layover) y sombra.

El "layover" ocurre cuando la cima de un objetivo es relevado antes que la base, causando inversión del terreno, con las partes altas mapeadas como bajas y vice-versa. Este efecto es siempre más intenso cuando se tienen ángulos de incidencia pequeños, como es el caso de sistemas orbitales en general. La figura abajo muestra el efecto de "layover", caracterizado por las varias fajas de color blanco en toda la escena.

Figura - Imagen con efecto "layover".

El "foreshortening" ocurre cuando el área relevada posee relieve pronunciado. En este caso, las laderas volcadas para el nadir se muestran mas cortas. Las figuras a continuación muestran gráficamente esas distorsiones de acortamiento, inversión y sombra.

Fig. - Gráfico de las distorsiones: acortamiento (1), inversión (2) y sombra (3).

Las correcciones de estos efectos requieren procesamientos adicionales, pues necesitan de la información del Modelo Numérico de Terreno (MNT).

 

Conversión "Slant to Ground"

Otro tipo de distorsión geométrica es aquel debido a visión lateral del radar. La visión lateral hace que la imagen obtenida tenga una proyección inclinada en relación al suelo, esto provoca una compresión de la imagen. Esta compresión varía a lo largo de la faja relevada. Cuanto mas próximo los píxeles de la imagen estuvieren del nadir, mas comprimidos estos serán.

La conversión de la imagen de la proyección inclinada para la proyección no solo es llamada  conversión "slant to ground range"

La imagen "slant" (en la proyección inclinada) está relacionada al modo de adquisición en radares de visión lateral. Las figuras a continuación muestran como es realizado el proceso de adquisición de los datos.

Figura - Muestreo del eco recibido a intervalos Ta

El proceso de muestreo hace que la información contenida en cada intervalo Ta, no tenga la misma área para las muestras situadas en el "range" próximo, en relación a las del "range" distante, debido a la variación del ángulo de incidencia , como muestra la figura a continuación.

Figura - Imagen en "Slant" y "Ground Range"

La imagen formada es llamada  "inclinada" o en "slant range". Esa imagen posee una distorsión geométrica, pues, las muestras SR igualmente espaciadas en la faja relevada no son igualmente espaciados en el suelo, GR. Para que la imagen pueda ser registrada y geocodificada, las muestras del suelo deben ser igualmente espaciadas, por tanto se necesita convertir la imagen de "slant" a "ground range".

La conversión consiste en proyectar las muestras (píxel) en el suelo y después re-mostrarlas con un espaciamiento uniforme. Para hacer la conversión son utilizados parámetro referentes a geometría del SAR como la altura del vuelo, distancia mínima (distancia entre el sensor y el primer píxel), tiempo mínimo (tiempo registrado entre el sensor y el primer píxel). Estos parámetros, en general, están presentes en el encabezado de la imagen seleccionada. Caso no estén, se debe llenar los campos de la altura y de la distancia inclinada mínima el del ángulo de incidencia mínimo el del tiempo mínimo. Cualquiera de los tres últimos parámetro es suficiente para la conversión.

Otra información que debe ser considerada es la posición de toma de imagen del lado izquierdo el derecho, que puede ser identificada mediante las sombras en la imagen provocada por la visión lateral del SAR.

Para re-mostrar la imagen inclinada a fin de obtener un muestreo uniforme en el suelo, pueden ser utilizados tres tipos de interpoladores, o sea:

  • Vecino más próximo - Este interpolador debe ser usado cuando se desea mantener los valores de los niveles de gris de la imagen, sin generar valores intermediarios; este interpolador preserva las estadísticas de la imagen.
  • Lineal - interpola mediante de una recta.
  • Cúbico - interpola mediante de una parábola.

La relación entre la resolución en "slant range", , y en "ground range", ,depende del ángulo de incidencia , de la siguiente forma:

La conversión ideal es aquella que lleva en cuenta el modelo numérico del terreno (MNT), posibilitando la corrección de las distorsiones provocadas por los efectos de inversión (layover), sombra y acortamiento.

En general, no siempre el MNT correspondiente a imagen está disponible. Imágenes obtenidas por plataformas aerotransportadas, de regiones no montañosas, son en general convertidas a "ground range" suponiendo la tierra plana. En ese tipo de imagen, el ángulo de incidencia es alto, debido a baja altitud de la plataforma; con eso, el efecto "layover" prácticamente no existe, existiendo apenas el problema de sombra, se a región fuera montañosa.

La figura abajo muestra una imagen en "slant range" (a) del Río Tapajós obtenida por el  sistema SAR-580 durante la misión SAREX (1992), y su correspondiente en "ground range" (b). Se nota que el lado derecho de la imagen (a),"range" próximo, está mas comprimido que a de la imagen (b), debido la muestreo no uniforme del terreno.

(a) ("range" distante) -------------------------------------- ("range" próximo)

 

 

(b) Figura - Imagen en "slant range" (a) y su correspondiente en "ground range" (b)

 

Vea conversión Slant to Ground

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Registro de Imágenes SAR

El registro de imágenes es el proceso de superposición de dos o mas imágenes adquiridas a partir de la misma región geográfica, haciendo que una se superponga perfectamente a otra.

El registro es una etapa fundamental cuando se desea hacer una integración de datos adquiridos a partir de sensores diferentes (fusión de imágenes/sensores), visiones diferentes, análisis temporal das imágenes (registro temporal y detección de cambios) etc.

En percepción remota, hay un gran número de sensores de recursos naturales, con diferentes características geométricas y radio métricas. La combinación de imágenes puede mejorar el proceso de extracción de información. el éxito en el registro entre imágenes SAR depende del grado de similitud entre ellas, de modo que imágenes no similares son difíciles de registrar con precisión. el grado de similitud depende a su vez de la topografía del terreno, del ángulo de iluminación del radar, de la resolución geométrica y del ruido Speckle.

Cuando las imágenes son de terreno plano, las diferencias geométricas entre ellas pueden ser removidas sistemáticamente obteniéndose un casamiento con alto grado de precisión.

Cuando las imágenes son de terreno montañoso las dificultades aumentan bastante, principalmente entre imágenes obtenidas con ángulos de visión diferentes, pues, las localizaciones de los bordes en las imágenes cambian de una imagen  a otra, debido principalmente a diferencias de sombras y inversiones (layover) entre ellas.

Imágenes pertenecientes a órbitas ascendentes y descendentes presentan grandes diferencias en los ángulos de incidencia entre ellas, esperándose un  mal registro , principalmente en regiones montañosas.

En el registro manual entre imágenes SAR, las dificultades aparecen en la localización de los puntos de control, principalmente debido al ruido Speckle. Para minimizar ese problema, el ruido Speckle debe ser atenuado mediante de filtros apropiados, que preserven los bordes en las imágenes, facilitando la localización de cruzamientos que son candidatos naturales a puntos de control.

En el  registro automático, el método mas utilizado es el "registro por área". El método consiste en la correlación entre pequeñas ventanas extraídas de las imágenes. El algoritmo consiste en dislocar una ventana en relación a otra y calcular el coeficiente de correlación entre ellas. Cuando el coeficiente de correlación fuera máximo, se tiene el casamiento de las ventanas; de ese modo, se  puede conocer el disloque entre las dos imágenes en la área comprendida por la ventana. Utilizando diversas ventanas esparcidas por toda a área comprendida por las dos imágenes, se consigue crear un modelo de distorsión entre las dos imágenes. A partir de este modelo son generados los polinomios de registro de las dos imágenes.

El registro automático ni siempre puede ser aplicado en toda el área de las imágenes, pues, pueden existir regiones de baja similitud entre las mismas, donde no se consigue obtener un alto coeficiente de correlación.

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Registro entre Imágenes SAR y Imágenes Óticas

Las diferentes geometrías de adquisición de las imágenes SAR y ópticas, los diferentes tipos de iluminación utilizados (óptico - pasivo, Sol; SAR- activo, microondas) y las diferentes fajas espectrales utilizadas, hacen con las imágenes de esos dos sensores tengan un grado de similitud bajo, tanto en la geometría como en la radiometría.

El problema de registrar esos dos tipos de imágenes es que las estructuras presentes, tienen respuestas diferentes para  dos tipos de sensores. Los bordes en las imágenes, a pesar de los problemas de respuestas diferentes, tornan posible el  registro de esas imágenes.

En el registro manual, el ruido Speckle de la imagen SAR debe ser filtrado apropiadamente, de manera a preservar los bordes, para una mejor localización de los puntos de control. En el registro automático, el método de la correlación de bordes ha sido utilizado con éxito para algunos tipos de imágenes.

Vea los procedimientos necesarios para la elaboración del registro de imágenes.

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Consulte también:

Lectura de Imágenes no SPRING

Como registrar una imagen ?

Técnicas de Procesamiento de IMAGEM.