DISCRIMINACIÓN DE COBERTURAS DEL SUELO USANDO DATOS ESPECTRALES MULTI-ANGULARES DEL SENSOR POLDER-1: ALCANCES Y LIMITACIONES.

Fernando Paz Pellat, Edgardo Medrano Ruedaflores

Abstract


La información espectral multi-angular (visión de un píxel desde diferentes ángulos de visión y con ángulos de iluminación solar diferentes) obtenida de sensores remotos tiene potencial para una discriminación adecuada de clases de coberturas del suelo. De acuerdo con varios esfuerzos realizados para poder analizar la capacidad de discriminación de las clases de cobertura del suelo, se introduce un marco teórico-conceptual para el análisis de la información espectral, angular y temporal (tamaño de píxel fijo). En este trabajo se explora el uso del sensor POLDER-1. La base de datos fue analizada ajustando un modelo de la función de distribución bidireccional de las reflectancias (BRDF) en las bandas espectrales disponibles, para diferentes clases de cobertura del suelo del sistema GLC2000. Los resultados experimentales muestran adecuados ajustes a nivel de píxeles y datos diarios. Con los parámetros ajustados del modelo de la BRDF se analizó el potencial de discriminación usando espacios espectrales de las bandas de la región del rojo e infrarrojo cercano, utilizando diferentes resoluciones temporales y espaciales (agrupación de píxeles). Los resultados mostraron alta confusión (traslapes de posición en espacios espectrales), detectándose limitaciones de dichos enfoques para el caso de confusiones debidas a mezclas de clases o causadas por la dinámica temporal de las mismas. Al final se define un esquema para aproximar la clasificación de la vegetación al acoplar la información disponible en los sensores ópticos y las clases que pueden ser discriminadas.

Keywords


BRDF; MUPB; GLC2000; reflectancias normalizadas; parámetro g y G; discriminación

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