Vea
como operar las técnicas de PDI en el SPRING
El análisis digital de datos, más específicamente, imágenes digitales de percepción remota orbital, posibilitó, en los últimos veinticinco años, un gran desarrollo de las técnicas orientadas al análisis de datos multidimensionales, adquiridos por diversos tipos de sensores. Estas técnicas han recibido el nombre de procesamiento digital de imágenes.
Por Procesamiento Digital de Imágenes se entiende la manipulación de una imagen a través de un computador, de modo que la entrada y la salida del proceso sean imágenes. Para comparar, en la disciplina de reconocimiento de patrones, la entrada del proceso es una imagen y la salida consiste en una clasificación o una descripción de la misma. Por otro lado, la elaboración de gráficos por computador envuelve la creación de imágenes a partir de descripciones de las mismas.
El objetivo de utilizar el procesamiento digital de imágenes, es mejorar el aspecto visual de ciertos elementos estructurales para el analista y proveer otros subsidios para su interpretación, inclusive generando productos que puedan ser posteriormente sometidos a otros procesamientos.
El área de procesamiento digital de imágenes ha generado un gran interés en las dos últimas décadas. La evolución de la tecnología de computación, bien como el desarrollo de nuevos algoritmos para tratar señales bidimensionales está permitiendo una gama de aplicaciones cada vez mayor.
Como resultado de esa evolución, la tecnología de procesamiento digital de imágenes está ampliando sus dominios, que incluyen las más diversas áreas, como por ejemplo: análisis de recursos naturales y meteorología por medio de imágenes de satélites; transmisión digital de señales de televisión o facsímil; análisis de imágenes biomédicas, incluyendo el conteo automático de células y examen de cromosomas; análisis de imágenes metalográficas y de fibras vegetales; obtención de imágenes médicas por ultrasonido, radiación nuclear o técnicas de tomografía computarizada; aplicaciones en automatización industrial envolviendo el uso de sensores visuales en robots, entre otras.
El uso de imágenes multiespectrales captadas por satélites tales como, Landsat, SPOT, ERS1, NOAA o similares, se ha mostrado como una valiosa herramienta para la extracción de los datos destinados a diferentes aplicaciones de investigación de recursos naturales. La obtención de las informaciones espectrales registradas por los sistemas en las diferentes partes del espectro electromagnético, visando la identificación y discriminación de los albos de interés, depende principalmente de la calidad de la representación de los datos contenidos en las imágenes. Las técnicas de procesamiento digital disponibles en el SPRING se adaptan mejor a las imágenes producidas por sensores multiespectrales.
Las técnicas de procesamiento digital de imágenes (PDI), además de permitir analizar una escena en diferentes regiones del espectro electromagnético, también posibilitan la integración de varios tipos de datos, debidamente registrados.
El procesamiento digital de imágenes puede ser dividido en tres etapas independientes: preprocesamiento, realce y clasificación. El preprocesamiento se refiere al procesamiento inicial de los datos brutos para la calibración radiométrica de la imagen, la corrección de distorsiones geométricas y la eliminación de ruido. Las técnicas de realce más comunes en PDI son: realce de contraste, filtraje, operación aritmética, transformación IHS y componentes principales. En lo que se refiere a las técnicas de clasificación, estas pueden ser divididas en: clasificación supervisada (por pixel) y clasificación no supervisada (por regiones).
NOTA: El usuario puede escoger por no utilizar los algoritmos de clasificación y realizar una interpretación directa sobre una imagen realzada.
Como se verá a seguir, las técnicas de PDI son aplicadas siempre con los niveles de gris (NG) atribuidos a los pixels de una imagen. Dependiendo de la técnica utilizada el usuario trabajará con una única imagen (banda o PI) o con varias imágenes, siendo está última conocida como técnicas multiespectrales, por tratar de varias imágenes de la misma escena en regiones diferentes del espectro electromagnético.
Vea a seguir cada una de estas técnicas:
Consulte
también:
Acerca del Procesamiento de Imágenes de Radar
¿Cómo registrar una imagen?
Mensajes de error del SPRING