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BUENAS PRÁCTICAS EN LA ADQUSICIÓN DE IMÁGENES
ÓPTICAS SATELITALES PARA EL MONITOREO FORESTAL
1
Antecedentes
La CMNUCC fue adoptada en 1992
Objetivo: Lograr la estabilización de las concentraciones de GEI en
la atmósfera para evitar interferencias antropogénicas peligrosas en
el sistema climático.
❑ Mantener <2ºC el aumento de la
temperatura mundial
❑ Acuerdo jurídicamente vinculante, sucinto,
universal, dinámico y con compromisos
claros.
Las imágenes satelitales ópticas…
Acceso libre Licenciamiento
Línea de tiempo
RE
2009
L8
2013
Sentinel 2
2015
MODIS
2000
L5
1982
SPOT
1986
L7
1999
Criterios generales para la selección de insumos satelitales
1) Características de las imágenes
satelitales
2) Capacidad de procesamiento y
manejo de la información
3) Necesidades de mapeo de los
usuarios
1) Características de las imágenes satelitales
Carácterísticas del sensor
• Resolución espacial,
• Resolución espectral,
• Ángulo de toma,
• Resolución temporal,
• Estacionalidad en la toma de
datos
• Nivel de procesamiento
• Nubosidad
• Co-registro
• Licencia de uso,
Características de la escena
2) Capacidad de procesamiento y manejo de datos instalada en el país
Criterios para la selección de insumos satelitales
• Capacidad de almacenamiento
• Capacidad de procesamiento
(hardware)
• Capacidad de banda ancha (para
descargar las imágenes)
• Disponibilidad de herramientas
para el procesamiento
3) Necesidad específica del usuario ( requerimiento de monitoreo o mapeo
específico)
Una fecha o punto en el tiempo:
• Bosque – No bosque
• Cobertura forestal (varias clases
de bosque)
• Uso del suelo (incluye clases de
no bosque)
• Alerta temprana (casi en tiempo
real)
• Biomasa
• Biodiversidad
Criterios para la selección de insumos satelitales
Dos o más fechas para el monitoreo
de la dinámica forestal:
• Cambio en contenido de biomasa
• Incremento en acervos
• Degradación
• Cambio entre bosque y no bosque
(deforestación)
• Cambio en el uso del suelo (Datos
de Actividad)
• Estimación de incertidumbre
Criterios para la selección de insumos satelitales
4) Características adicionales para la selección de las
imágenes ópticas
Criterios:
• Método de remuestreo,
• Área de solapamiento,
• Profundidad radiométrica,
• Metadatos
Criterios para la selección de insumos satelitales
Además es importante considerar:
• Accesibilidad para un periodo histórico (establecimiento de NREF)
• Analizar el uso combinado de diferentes tipos de imágenes (p. ej. RE para
establecer un mapa de referencia, LANDSAT para el seguimiento de cambios)
Criterios para la selección de insumos satelitales
Árbol de decisión:
• Auxiliar en la toma de decisiones de
acuerdo a una serie de atributos o
circunstancias sobre un tema en
particular, de esta manera será posible
eficientizar esfuerzos y recursos.
Herramientas para la selección de insumos
Árbol de decisión:
• Enfoque y las necesidades de mapeo del país
• Características de las imágenes para el establecimiento de una sistema
sostenible a mediano y largo plazo.
Considerando principalmente:
Considerando principalmente:
Árbol de decisión:
Características de monitoreo en México:
• Mapeo “Wall to Wall”,
• UMM = 1 ha, aunque en el futuro se pretende alcanzar hasta 0.5 ó 0.25 ha.
• Mapeo orientado a objetos.
• Evaluación de exactitud de los productos finales (Mapas de línea base y
mapas de cambios)
Ejemplo de implementación (Caso México):
Ejemplo de implementación (Caso México):
Árbol de decisión:
• Cobertura
• Fecha o periodo de toma de la cobertura
• Nivel de procesamiento
• Proyección
• Tamaño de la escena
• Fondo de la escena o pixeles nulos
• Método de remuestreo
• Resolución espacial o tamaño de pixel de la imagen
Si se requieren comprar imágenes de satélite, Especificaciones
que debe tener un contrato…
• Resolución radiométrica o profundidad de la imagen o escena
• Resolución espectral de las imágenes
• Los productos que se entregarán
• La calidad del producto
• Angulo de toma
• Cobertura de nubes
• Nivel de precisión
Si se requieren comprar imágenes de satélite, Especificaciones
que debe tener un contrato…
• Identificar claramente las necesidades y la definición del uso de las imágenes
• Analizar las ventajas y desventajas de los diferentes sensores del mercado,
licitaciones pueden no tener valor agregado.
• Explorar nuevas formas de oferta (all you can eat, exploración pre compra)
• Contar con las capacidades de almacenamiento y procesamiento de
imágenes de satélite, otra opción puede ser procesamiento en la nube que
requiere ancho de banda
• Uso combinado de imágenes de satélite (zonas con mayor dinámica de
cambio, nubocidad
• Siempre considerar las campañas de levantamiento de información en
terreno
• Imágenes comerciales vs gratuitas.
Algunas buenas practicas para la adquisición de imágenes…
• Manual cuando son pocas imágenes, herramientas para automatizar:
• Temporalidad o fecha de adquisición de imágenes, y ángulo de toma (rutinas
para revisión de metadatos)
• Porcentaje de nubes presente en cada imagen, (desarrollar algoritmos)
• La exactitud relativa entre imágenes (co-registro) se hace una revisión
aleatoria, coorrelación cruzada de pares de pixeles
Algunas recomendaciones de control de calidad de las imágenes…
25
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Presentación: Buenas prácticas en la adquisición de imágenes satelitales para el monitoreo forestal

  • 1. BUENAS PRÁCTICAS EN LA ADQUSICIÓN DE IMÁGENES ÓPTICAS SATELITALES PARA EL MONITOREO FORESTAL 1
  • 2. Antecedentes La CMNUCC fue adoptada en 1992 Objetivo: Lograr la estabilización de las concentraciones de GEI en la atmósfera para evitar interferencias antropogénicas peligrosas en el sistema climático. ❑ Mantener <2ºC el aumento de la temperatura mundial ❑ Acuerdo jurídicamente vinculante, sucinto, universal, dinámico y con compromisos claros.
  • 3. Las imágenes satelitales ópticas… Acceso libre Licenciamiento Línea de tiempo RE 2009 L8 2013 Sentinel 2 2015 MODIS 2000 L5 1982 SPOT 1986 L7 1999
  • 4. Criterios generales para la selección de insumos satelitales 1) Características de las imágenes satelitales 2) Capacidad de procesamiento y manejo de la información 3) Necesidades de mapeo de los usuarios
  • 5. 1) Características de las imágenes satelitales
  • 6. Carácterísticas del sensor • Resolución espacial, • Resolución espectral, • Ángulo de toma, • Resolución temporal,
  • 7. • Estacionalidad en la toma de datos • Nivel de procesamiento • Nubosidad • Co-registro • Licencia de uso, Características de la escena
  • 8. 2) Capacidad de procesamiento y manejo de datos instalada en el país
  • 9. Criterios para la selección de insumos satelitales • Capacidad de almacenamiento • Capacidad de procesamiento (hardware) • Capacidad de banda ancha (para descargar las imágenes) • Disponibilidad de herramientas para el procesamiento
  • 10. 3) Necesidad específica del usuario ( requerimiento de monitoreo o mapeo específico)
  • 11. Una fecha o punto en el tiempo: • Bosque – No bosque • Cobertura forestal (varias clases de bosque) • Uso del suelo (incluye clases de no bosque) • Alerta temprana (casi en tiempo real) • Biomasa • Biodiversidad Criterios para la selección de insumos satelitales
  • 12. Dos o más fechas para el monitoreo de la dinámica forestal: • Cambio en contenido de biomasa • Incremento en acervos • Degradación • Cambio entre bosque y no bosque (deforestación) • Cambio en el uso del suelo (Datos de Actividad) • Estimación de incertidumbre Criterios para la selección de insumos satelitales
  • 13. 4) Características adicionales para la selección de las imágenes ópticas
  • 14. Criterios: • Método de remuestreo, • Área de solapamiento, • Profundidad radiométrica, • Metadatos Criterios para la selección de insumos satelitales
  • 15. Además es importante considerar: • Accesibilidad para un periodo histórico (establecimiento de NREF) • Analizar el uso combinado de diferentes tipos de imágenes (p. ej. RE para establecer un mapa de referencia, LANDSAT para el seguimiento de cambios) Criterios para la selección de insumos satelitales
  • 16. Árbol de decisión: • Auxiliar en la toma de decisiones de acuerdo a una serie de atributos o circunstancias sobre un tema en particular, de esta manera será posible eficientizar esfuerzos y recursos. Herramientas para la selección de insumos
  • 17. Árbol de decisión: • Enfoque y las necesidades de mapeo del país • Características de las imágenes para el establecimiento de una sistema sostenible a mediano y largo plazo. Considerando principalmente:
  • 19. Características de monitoreo en México: • Mapeo “Wall to Wall”, • UMM = 1 ha, aunque en el futuro se pretende alcanzar hasta 0.5 ó 0.25 ha. • Mapeo orientado a objetos. • Evaluación de exactitud de los productos finales (Mapas de línea base y mapas de cambios) Ejemplo de implementación (Caso México):
  • 20. Ejemplo de implementación (Caso México): Árbol de decisión:
  • 21. • Cobertura • Fecha o periodo de toma de la cobertura • Nivel de procesamiento • Proyección • Tamaño de la escena • Fondo de la escena o pixeles nulos • Método de remuestreo • Resolución espacial o tamaño de pixel de la imagen Si se requieren comprar imágenes de satélite, Especificaciones que debe tener un contrato…
  • 22. • Resolución radiométrica o profundidad de la imagen o escena • Resolución espectral de las imágenes • Los productos que se entregarán • La calidad del producto • Angulo de toma • Cobertura de nubes • Nivel de precisión Si se requieren comprar imágenes de satélite, Especificaciones que debe tener un contrato…
  • 23. • Identificar claramente las necesidades y la definición del uso de las imágenes • Analizar las ventajas y desventajas de los diferentes sensores del mercado, licitaciones pueden no tener valor agregado. • Explorar nuevas formas de oferta (all you can eat, exploración pre compra) • Contar con las capacidades de almacenamiento y procesamiento de imágenes de satélite, otra opción puede ser procesamiento en la nube que requiere ancho de banda • Uso combinado de imágenes de satélite (zonas con mayor dinámica de cambio, nubocidad • Siempre considerar las campañas de levantamiento de información en terreno • Imágenes comerciales vs gratuitas. Algunas buenas practicas para la adquisición de imágenes…
  • 24. • Manual cuando son pocas imágenes, herramientas para automatizar: • Temporalidad o fecha de adquisición de imágenes, y ángulo de toma (rutinas para revisión de metadatos) • Porcentaje de nubes presente en cada imagen, (desarrollar algoritmos) • La exactitud relativa entre imágenes (co-registro) se hace una revisión aleatoria, coorrelación cruzada de pares de pixeles Algunas recomendaciones de control de calidad de las imágenes…
  • 25. 25 * El contenido de este documento es responsabilidad de sus autores

Hinweis der Redaktion

  1. Actualmente en el marco de REDD+ los países de la región están avanzando con la implementación de sus Sistemas Nacionales de Monitoreo Forestal (SNMF) deben ser complementarios entre información de campo y sensores remotos
  2. El objetivo es presentar un análisis sobre las características de los insumos satelitales ópticos más usados o con posibilidades de ser usados para el monitoreo forestal sobre todo en el marco de REDD+ Con base en esas características se han desarrollado recomendaciones y buenas practicas
  3. Los datos satelitales ópticos aquí analizados son de carácter abierto y en algunos casos se consideran imágenes con licencia Los dos tipos de insumos para asegurar un sistema de monitoreo satelital que sea costo-eficiente y robusto, que además pueda mantenerse a mediano y largo plazo y de esta manera reducir al máximo los riesgos que puedan presentarse en el futuro debido a cualquier tipo de adversidad.
  4. Se deberán tener en mente al momento de elegir el insumo más adecuado;
  5. Resolución espacial, que se refiere a la capacidad del sensor para representar una cantidad de terreno en un pixel de la imagen, se expresa en metros por lado del pixel. (Llegar a 1 ha al menos) Resolución espectral, relacionada con la disponibilidad de bandas espectrales en una imagen. Ángulo de toma, el cual puede afectar la presencia de distorsiones topográficas con ángulos de toma amplios. Resolución temporal o Capacidad de obtener coberturas completas, es decir el periodo de tiempo necesario para completar un cubrimiento “Wall to Wall”.
  6. Estacionalidad en la toma de datos, la capacidad para obtener coberturas completas en la temporalidad adecuada, para realizar análisis de cambios o identificar ciertos tipos de vegetación. Nivel de procesamiento, se refiere a la calidad de las imágenes que va desde las imágenes crudas hasta las imágenes con algunas correcciones geométricas y radiométricas. Índice o porcentaje de nubosidad que expresa la proporción de la imagen cubierta por nubes. Co-registro que se refiere al error de desfase entre imágenes contiguas y de subsecuentes años. Licencia de uso, la posibilidad de que varias dependencias puedan hacer uso de las imágenes.
  7. Considerar las capacidades instaladas para el manejo de imágenes de alta y muy alta resolución, esto incluye el almacenamiento, procesamiento y distribución de la información original Algoritmos y herramientas disponibles (por ejemplo, para el control de calidad, para enmascaramiento de nubes y sombras, para preprocesamiento, etc
  8. En lo referente a los métodos de remuestreo aplicados por los proveedores, son tres los más comúnmente usados: vecino más cercano, interpolación bilineal y convolución cubica Área de solapamiento, la cual representa las áreas en común entre escenas continuas la profundidad de bits usada en las imágenes debe ser del rango de los 12-16 bits los metadatos los cuales servirán para conocer a detalle las características y parámetros de las imágenes.
  9. Vegetación - W/W o Muestreo – Cobertura o Cambios – Clasificación automatizada por pixel, Clasif automatizada por segmentación, interpretación visual – mayor igual o menor a 1 ha – Fechas y costos. Precisión – mayor menor o igual a 1 ha – fechas Se podrá desarrollar una herramienta simple para poder utilizarlo de forma automática
  10. Fichas de los diferentes sensores
  11. Las imágenes comerciales pueden tener ventajas respecto a las gratuitas, por ejemplo que se puede exigir cierta calidad, en cuanto a porcentajes de nubes, procesamiento, etc. Sin embargo las imágenes gratuitas por lo general son más ampliamente usadas y existen muchas herramientas desarrolladas para su procesamiento.