Corregir los “Gaps” causados por el fallo del SLC en las imágenes Landsat ETM+

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El 31 de mayo de 2003 el Landsat 7 experimentó un fallo en uno de sus componentes llamado SLC (scan line correction), lo que ocasionó que este deje de funcionar. El SLC se encargaba de remover el efecto del movimiento en “zigzag” del campo de visión del satélite producido por la combinación de los movimientos conocidos como along track y acoss track. Sin el funcionamiento del SLC, las imágenes captadas por el Landsat ETM+ presentan patrones de trazos en zigzag a través del recorrido del satélite.

Si bien es cierto que la información que no ha sido captada por el sensor no se puede recuperar, se puede todavía conseguir alrededor el 80% de los datos captados por el sensor. Para lograr una manera de corregir este problema el SSAI, NASA’s Goddard Space Flight Center ha creado un algoritmo que permite corregir este tipo de vacíos de información y seguir manteniendo la calidad radiométrica y geométrica. Con el lanzamiento del Landsat 8 planeado para el 2012, por el momento parece ser la única alternativa.

Descripción del algoritmo:

El programa ha sido diseñado para imagénes Landsat del nivel L1T en formato GeoTIFF distribuido por el Earth Resources Observation and Sciences (EROS) y lo pueden descargar de aqui:
http://www.mediafire.com/?qw67pnbg0zxiqhq

Las imagenes en formato L1T las podemos conseguir vía el servidor de imágenes libres, conocido como Glovis.
http://glovis.usgs.gov/
Se deben de crear dos carpetas una llamada "Anchor" en donde se colocaran las imágenes que presentan los "Gaps" y una segunda llamada "Fill_Scene_1", la cual contendrá la imagen que permitirá el paso de información, las dos carpetas deben de estar en el mismo nivel. De la segunda carpeta se pueden tener varias, según las disponibilidad de imágenes para el llenado de información, sólo se deberán crear en orden de prioridad, por ejemplo "Fil_Scene_2,3,4..etc"



Paso 1: Scene Reframing
Aun que los productos de nivel L1T están ortorectificados, las escenas de Path/Row comunes no están necesariamente alineados.

Paso 2: Gap Filling
Los pixeles comunes (distintos de cero) en ambas escenas (Anchor y Fill_Scene) son identificados. Una regresión lineal por mínimos cuadrados, es aplicada usando 144 puntos, por la cual se consigue la ecuación resultante y que es usada para realizar el proceso de “Filling Gaps”.


Sub-escena de una Imagen ETM+ usada como "Anchor"


Path 8 Row 6 adquirida en en abril de 2010



Sub-escena de una Imagen ETM+ corregida "Gap Filled"




Path 8 Row 68 adquirida en en abril de 2010


Algunos criterios a tener en cuenta:

- Si es posible, las escenas que permitirán el llenado de estos vacíos de información, deberán estar libres de nubes y con cambios mínimos en su contenido de coberturas del suelo.
- La selección de escenas que estén temporalmente próximas a la imagen "Anchor" minimizará los cambios en las coberturas del suelo. Una segunda opción serian las escenas de diferentes años pero de las misma estación.
- Es posible la selección de escenas "SLC Off" para ser utilizadas en el llenado de información, pero algunas veces el producto final no será completamente corregido. Para asegurar el completo llenado de los datos se podrán usar escenas "SLC On" como una prioridad posterior de llenado, esto con el objetivo de que no existan vacíos de información en la imagen final.
- Algo importante de mencionar es que la Pc donde realicemos este proceso debe tener buena cantidad de memoria y espacio disponible en el disco duro para el correcto funcionamiento del programa. El proceso de reframe duplica las escenas y el proceso de llenado demora cerca de 8 minutos por banda. Si existe la banda termal esta sera remuestreada a 30m.
(fuente: http://geoecohydro-egg.blogspot.com/2010/05/como-corregir-los-gaps-causados-por-el.html#comments )

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