Vea
como realizar una Operación Aritmética en el SPRING.
Para operaciones entre bandas, en procesamiento de imágenes, el SPRING ofrece
las opciones de suma, substracción, división (o razón entre bandas) y la
multiplicación de una banda por una constante (realce lineal).
En estas operaciones, se utiliza una o dos bandas de una misma área geográfica, previamente georreferenciada. Se realiza la operación "pixel" a "pixel", a través de una regla matemática definida, obteniendo como resultado una banda que representa la combinación de las bandas originales.
Estas operaciones permiten la compresión de datos, disminuyendo el número de bandas, ocasionando sin embargo, pérdida de la información original. Los resultados de las operaciones pueden sobrepasar el intervalo de 0 - 255, siendo estos resultados automáticamente normalizados, saturando los valores abajo de 0 y superiores a 255, en 0 y 255 respectivamente, causando pérdida de información espectral.
Estas operaciones pueden requerir un factor de ganancia (multiplicativo) u "off-set" (aditivo), para mejorar la cualidad de contraste de la imagen. La definición de estos valores depende de la habilidad del usuario, en la definición de las operaciones entre bandas y de las características espectrales de las bandas utilizadas.
De manera general, se utiliza la operación de adición para realzar semejanzas entre bandas o diferentes imágenes y la substracción, la multiplicación y división, para realzar diferencias espectrales.
La substracción de imágenes o de bandas de una misma imagen se utiliza para realzar diferencias espectrales. Esta operación constituye una relación lineal.
Conociéndose las curvas de comportamiento espectral de los albos de interés y el intervalo espectral de las bandas de los sensores, es posible definir cuales bandas serán utilizadas para realzar las diferencias espectrales a través de la substracción de bandas.
Ejemplos de aplicación de la substracción de bandas:
Cuando, en la imagen, la media y la desviación estándar de los histogramas a ser substraídos no coincidan, se recomienda la ecualización de la media y de la desviación estándar, antes de la substracción, a través de un aumento de contraste adecuado en ambas imágenes. En caso que no sea adoptado este procedimiento, el resultado de la substracción entre las imágenes no corresponderá a la diferencia real entre ellas.
La adición de imágenes o de bandas de una misma imagen constituye una operación lineal.
Esta operación puede ser utilizada para la obtención de la media aritmética entre las imágenes, minimizando la presencia de ruido.
Para la obtención de la media de las imágenes, se debe adoptar como valor de ganancia 1/n, donde n es el número de bandas utilizadas en la operación.
La adición puede también ser utilizada para la integración de imágenes resultantes de diferentes procesamientos.
Es una operación lineal que consiste en la multiplicación de una constante por los niveles de gris de una banda.
Es utilizada en la implementación de algoritmos que se desean aplicar sobre la imagen.
La operación de división de imágenes consiste en una operación no lineal. Es utilizada para realzar las diferencias espectrales de un par de bandas, caracterizando determinados rasgos de la curva de firma espectral de algunos albos.
Esta operación es limitada para bandas que presentan ruidos, ya que estos serán realzados. La presencia de la dispersión atmosférica, selectiva con relación a las bandas espectrales, interfiere en la razón de bandas, resultando en valores de nivel de gris que no representan la diferencia de reflectancia entre los albos. Otro factor limitante es la presencia de objetos distintos en las bandas originales que presentan características espectrales semejantes, pero con diferentes intensidades. En la imagen resultante de la razón entre bandas, estos objetos no serán distintos.
La operación de razón de bandas puede:
Para eliminar el efecto de un factor de ganancia, como efecto de iluminación, se considera, por ejemplo, que la radiancia de un "pixel" es 1, el factor de iluminación es a, y que la respuesta detectada por el sensor es el producto de estos dos factores. Se elimina el efecto de iluminación, dividiéndose cada "pixel" de una banda (1) por el "pixel" correspondiente en otra banda (2). De esta forma, siendo R el resultado independiente del factor de iluminación, se tiene:
La reducción del efecto de iluminación también elimina el efecto del sombreado
topográfico.
Para aumentar el contraste entre suelo y vegetación, se puede utilizar la razón entre bandas referentes al rojo e infrarrojo próximo, constituyendo de esta manera, los llamados índices de vegetación (NDVI).
La opción C = G * ((A-B)/(A + B)) + O, del SPRING, cuando es aplicada para:
constituye el índice de vegetación de diferencia normalizada (IVDN), que además de aumentar el contraste espectral entre vegetación y el suelo, tiene los efectos de iluminación, declividad de la superficie y geometría de "visión" parcialmente compensados por el índice.
Consulte
también:
Otras técnicas de Procesamiento de Imagen.
Como realizar una Operación Aritmética.