Fusión de imágenes, utilizando la imagen de alta resolución PAN generada a partir de análisis

La imagen Rapideye que posee una mayor resolución espacial (5M), será el insumo para la fusión, por cada uno de los métodos a mencionados en la metodología. La imagen pancromática se genera con las bandas: B1 (Azul), B2 (Verde), B3 (Rojo), B4 (Red Edge) margen de la banda del rojo y el infrarrojo cercano (NIR), B5 (IRC) infrarrojo lejano. A través del análisis de componentes principales se obtiene el componente principal uno, el cual tiene un porcentaje de varianza acumulada, que permite condensar la información espacial de la imagen Rapideye en el componente uno, esta imagen PAN será el insumo para la fusión con la imagen Rapideye.

En percepción remota el primer componente principal almacena la información espacial de una imagen luego de aplicar la transformación, los demás componentes contienen datos multiespectrales, esto hace que el Análisis de Componentes Principales sea una técnica muy adecuada cuando se fusionan imágenes pancromáticas PAN e imágenes multiespectrales MS (Shi, 2010)

8.2.1.

Imagen fusionada usando el método de Análisis de componentes

principales- ACP

El análisis para la obtención de los componentes principales (ACP) comprende los siguientes cálculos: Matriz de covarianza, vectores propios y componentes principales. Los primeros componentes generados explicaran el máximo de la varianza total de la imagen, el resto ira explicando una menor cantidad de información en forma sucesiva, por lo cual los tres primeros componentes principales bastaran para la analizar la información contenida en la imagen. A continuación de izquierda a derecha, se aprecian, en primer lugar, el componente 1, a su derecha el componente 2 y sus consecutivos respectivamente. Las texturas son mejor apreciadas en el primer componente, para la sub-escena del municipio de Girardot.

Ilustración 25. Componentes Principales 1 a 5, izquierda a derecha, fusión por Análisis de Componentes Principales, utilizando componente principal 1, como insumo de fusión.

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De igual modo, se muestra componente por componente de la imagen resultante. En el caso del primer componente se observa un nivel de detalle similar a la banda del pancromático de la imagen Rapideye, en el componente dos no se encuentra alguna característica diferenciable, sin embargo se observa una clara distinción del municipio de Girardot respecto a su perímetro, así como las zonas boscosas aledañas; el tercer componente principal no muestra alguna diferencia notable respecto a la segunda componente, En este caso se observa que las últimas componentes al retener menor varianza no explotan ni la riqueza espacial ni la riqueza espectral de la imagen original.

Ilustración 26. Imagen Sentinel RGB (453) izquierda, imagen fusionada por Analisis de Componentes Principales RGB (453) derecha, utilizando componente principal 1, como insumo de fusión.

Se visualizan una mejor resolución espacial en general de la imagen fusionada, el cuerpo de agua principal presenta un mayor nivel de detalle, al igual que el casco urbano del municipio de Girardot, se observa que la fusionada presenta cierta nubosidad, que no estaba presente en la utilización de la falsa pancromática generada por promedio de bandas, a pesar de eso se observa un producto de buenas características y su resolución espacial mejora considerablemente a su imagen homologa multiespectral.

8.2.2.

Imagen fusionada mediante Transformación RGB a Intensidad Matiz y

Saturación. RGB a IHS

La trasformación RGB a IHS, separa la información espacial en el componente I y la información espectral en el componente H y S. Matiz es predominantemente color, saturación es pureza de luz blanca que alcanza el ojo e intensidad es brillo del color. Los componentes RGB de la imagen son transformados a IHS.

Con base en la visualización componente por componente, se confirma la participación principal de cada una de las bandas enviada por los cañones, para la obtención de la imagen IHS. En donde se puede visualizar por medio de la combinación falso color 321 las diferentes coberturas con buenos resultados, se observa el aumento espacial, y la riqueza espectral en términos de color, presenta una conservación adecuada, no se encuentran degradaciones a la vista o cúmulos de luminosidad en la zona, además de eso su procesamiento no representa mayor desgaste computacional.

62 | P á g i n a Ilustración 25. Imagen Sentinel (321) izquierda fusión por Transformación RGB a IHS derecha RGB (321), utilizando

componente principal 1, como insumo de fusión.

En la ilustración 17 se muestra el producto generado por la fusión de imágenes, en donde se observa una mejora significativa en su información espacial, además de esto se integra la información espectral heredada en forma adecuada de la imagen Sentinel.

8.2.3.

Imagen fusionada mediante método High Pass Filter (HPF)

El proceso involucra un algoritmo de filtro paso alto HPF (High Pass Filter) en los datos de alta resolución, combinando esto con los datos multiespectrales de baja resolución. Es el método utilizado por el IGAC, en los procesos de fusión debido a su metodología sencilla, y resultados obtenidos.

Ilustración 26. Imagen Sentinel RGB(453) izquierda imagen fusionada por High Pass Filter RGB (453) derecha, utilizando componente principal 1, como insumo de fusión.

Se muestra el municipio de Girardot, el Rio Magdalena, la desembocadura del Río Bogotá y cuerpos hídricos en el sector del Peñón. En la imagen derecha se puede observar la imagen fusionada y en el costado izquierdo la imagen MS original (Sentinel). La imagen fusionada permite reconocer caminos,

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senderos y carreteras que no se podían identificar en la imagen MS, además en el sector urbano también se puede interpretar de mejor.

8.2.4.

Imagen fusionada mediante Transformada Brovey

Se observa que la resolución espacial aumenta, y que, en comparación a la imagen pancromática, se ha ganado rica información espectral que se encuentra consignada en el color de la imagen. Este método realiza operaciones algebraicas entre los diferentes niveles digitales de la imagen multiespectral, obteniendo un cociente entre estas y multiplicándolo por el nivel digital de la imagen de alta resolución. El resultado de la fusión por transformada de Brovey, presenta una diferencia espectral importante debido a que los cinco canales pertenecientes a la imagen multiespectral son condensados en solo 3 bandas, a pesar de esto se observa la mejora espacial en la escena.