Docstoc
EXCLUSIVE OFFER FOR DOCSTOC USERS
Try the all-new QuickBooks Online for FREE.  No credit card required.

ANáLISIS MULTI-TEMPORAL DE IMáGENES SPOT EN EL GLACIAR “BUENOS

Document Sample
ANáLISIS MULTI-TEMPORAL DE IMáGENES SPOT EN EL GLACIAR “BUENOS Powered By Docstoc
					   ANÁLISIS MULTI-TEMPORAL DE IMÁGENES SPOT EN EL GLACIAR
    “BUENOS AIRES” BAHÍA ESPERANZA - PENÍNSULA ANTÁRTICA

       (Multi-temporal analysis of SPOT images in the “Buenos Aires” Glacier
                         Hope Bay - Antarctica Peninsula)

                Yépez, S., Torres, W. & Espínola, E. & Arismendi J.
   Fundación Instituto de Ingeniería - Centro de Procesamiento Digital de Imágenes.
                 Caracas- Venezuela. Email: syepez@correo.fii.org

Palabras claves: sensor SPOT, detección espectral, modelo multi-temporal, Bahía
Esperanza, SIG 3D.

Keywords: SPOT sensor, spectral detection, multi-temporal model, Hope Bay, 3D GIS.

Abstract - Within the framework of the First Venezuelan Expedition to the Antarctic
Continent that took place in the beginning of March 2008, monitoring of the “Buenos
Aires” Glacier, located at the austral coast of the Hope Bay – Antarctica Peninsula was
initiated. By using satellite data from sensors SPOT-5 and 1, a multi-temporal model
was developed to assess its effectiveness in identifying different processes responsible
for the backward movement of the glacier. Additionally, techniques of spectral
detection were implemented with the purpose of generating a methodology to digitally
map this glacier in several moments, integrating it to a 3D GIS model, which will
become an important tool to quantify changes that are taking place in the glacier.

Resumen - En el marco de la Primera Expedición Venezolana al Continente Antártico
realizada en los primeros días del mes de marzo del 2008, se inició el monitoreo del
Glaciar “Buenos Aires” ubicado en la costa austral de Bahía Esperanza - Península
Antártica. Mediante el uso de imágenes satelitales de los sensores SPOT-5 y 1. Se
desarrolló un modelo multi-temporal para identificar los procesos que están originando
el retroceso del glaciar. Adicionalmente, se proponen técnicas para la detección
espectral con el fin de generar una metodología para cartografiar de manera automática
el glaciar en el transcurso del tiempo, e integrarlo en un modelo SIG 3D, para
cuantificar los cambios que se están produciendo en el glaciar.

                                    I. INTRODUCCIÓN
       Los glaciares son excelentes indicadores de las fluctuaciones del clima, ya que
revelan variaciones en los parámetros de temperatura y precipitación en regiones donde
mediciones meteorológicas son escasas o desiguales, como ocurre en la Antártida.

        El aumento de la temperatura en el aire y el descenso de las precipitaciones es
una de las causas del derretimiento de los glaciares, por eso hemos visto como a nivel
mundial ha surgido la necesidad de monitorear estas masas de hielo, ya que son parte
esencial en la interpretación de los efectos del cambio climático como el calentamiento
global.

       En marzo del 2008, en el marco de la Primera Expedición Venezolana al
Continente Antártico, se inició el monitoreo del Glaciar Buenos Aires ubicado en la
costa austral de la Bahía Esperanza, al norte de la Península Tabarin, en el extremo
noreste de la Península Antártica en un área de aproximadamente de 29 km2,
comprendiendo el Glaciar Buenos Aires, el Glaciar Pirámide y una porción del Glaciar
Kenney, los cuales se encuentran interconectados entre sí (ver Fig.1).




      Fig.1: Ubicación geográfica del área de estudio en Bahía Esperanza- Península Antártica:
         cubriendo los Glaciares Buenos Aires, Pirámide y una porción del Glaciar Kenney.

                                  II. MATERIALES Y MÉTODOS

       Los datos utilizados en la investigación corresponden al programa SPOT (por
sus siglas en francés: Systeme Polivalentent D’ Observation de la Terre) el cual ha
tenido cinco generaciones en su haber, SPOT-1, 2, 3, 4 y 5, los cuales fueron lanzados
respectivamente el 22 de febrero del 1986, el 22 de enero de 1990, el 26 de septiembre
de 1993, 24 de marzo de 1998 y 4 de Mayo de 2002. SPOT-1 y SPOT-3 ya se
encuentran fuera de servicio en 1990 y 1996 respectivamente.

        En el caso particular de esta investigación se utilizaron 8 imágenes con datos
asociados a los sensores SPOT 5 y 1 en modo pancromático y multiespectral, únicas
escenas hasta ahora tomadas sobre Bahía Esperanza con una baja cobertura de nubes
desde los años ochenta hasta la actualidad.
N°           Código de Imágenes                 Sensor     Fecha adquisición         resolución
 1    Scene ID : 57304810602231303291A           Spot5        23/02/2006              5 m PAN
 2    Scene ID : 57294800601071306481A           Spot5        07/01/2006              5 m PAN
 3    Scene ID : 57304810601021302571A           Spot5        02/01/2006              5 m PAN
 4    Scene ID : 17294819003151310241X           Spot1        15/03/1990              20 m XS
 5    Scene ID : 17294809003151310161X           Spot1        15/03/1990              20 m XS
 6    Scene ID : 17304818903231235081X           Spot1        23/03/1989              20 m XS
 7    Scene ID : 17294818902031258421X           Spot1        03/02/1989              20 m XS
 8    Scene ID : 17304818803171309402X           Spot1        17/03/1988              20 m XS

      A continuación se muestran las principales características de los sensores
SPOT- 1 y 5, tanto en su modo multiespectral como en el modo pancromático:
Características de los sensores SPOT 1:
           Banda                 Resolución espacial (m)         Resolución espectral
        Pancromática                     10 * 10                     0.57 – 0.73 µm
          Banda 1                                                0.50 -0.59 µm (verde)
          Banda 2                         20 * 20                0.61 - 0.68 µm (rojo)
          Banda 3                                             0.78 - 0.89 µm (IR cercano)

Características de sensor SPOT 5:
           Banda                 Resolución espacial (m)         Resolución espectral
        Pancromática              2.5 *2.5 m ó 5 * 5 m                0.48 -0.73 µm
          Banda 1                                                0.50 -0.59 µm (verde)
          Banda 2                                                 0.61 - 0.68 µm (rojo)
                                          10 *10
          Banda 3                                             0.78 - 0.89 µm (IR cercano)
          Banda 4                                              1.58 - 1.75 µm (IR Medio)
                                                                        Tomado de SPOT Image


        La investigación se enfoca en el análisis de patrones de cambios en la cobertura
del glaciar Buenos Aires, así como la predicción de tendencias en el retroceso utilizando
modelos cuantitativos espaciales.

        Los fundamentos básicos en la extracción de manera automática de las
superficies cubiertas por nieve y hielo están relacionados a la respuesta espectral de
estos materiales. En el caso particular del hielo y la nieve, la reflectancia aumenta a
medida que disminuye la longitud de onda, en especial por debajo del rango entre 0,8-
1,2 μm. Mientras que al aumentar la longitud de onda, sobre todo después de 1,5 μm, la
reflectancia se hace baja. Es esta característica espectral, lo que permite resaltar las
superficies cubiertas por nieve y hielo de aquellas que no lo están. En el caso de este
estudio se trató en lo posible de trabajar con imágenes tomadas en el verano austral, ya
que se puede apreciar la nieve perpetua asociada realmente a los glaciares.

        Para la extracción de la cobertura del glaciar se utilizaron los programas ENVI
4.3 y ArcGIS 9.x de ESRI. Con el primero se realizó la clasificación espectral del
glaciar usando datos en modo pancromático y modo multiespectral (principalmente
usando cocientes de bandas y clasificaciones de los niveles digitales). Finalmente, una
vez obtenida las imágenes clasificadas de los glaciares, se procedió a exportar los
polígonos raster extraídos del análisis espectral a coberturas en formato “shapefile” de
ESRI.

       Con los polígonos ya en modo vectorial se procedió en segundo lugar con el
programa ArcGIS 9.x, al calculo de área a través de las herramientas ArcInfo. Esta
operación se realiza y se guarda como un atributo dentro de la cobertura, solo es
necesario realizar una consulta sobre la superficie vector y se obtendrá la información
en unidades de area, siendo imprescindible la definición del sistema de proyección a la
cobertura antes de ejecutar la operación.

   III. DESARROLLO DEL MODELO MULTI- TEMPORAL Y PROXIMAS ACTIVIDADES A
                                      REALIZARSE

        El desarrollo del modelo multi-temporal se realizó principalmente en las
plataformas de ArcMap y ArcScene de ESRI, donde mapas y visualizaciones en 3D
mostraron la distribución de las capas de hielo sobre los Glaciares Buenos Aires,
Pirámide y una pequeña porción del Kenney. La incorporación de un Sistema de
información Geográfica permitirá estudiar los efectos del cambio climático, al
cuantificar espacialmente el retroceso de estas masas de hielo.
        Las visualizaciones multicapas de información referenciada geográficamente
son usadas para analizar las relaciones en las distribuciones de capas de hielo en
distintos periodos de tiempo, incorporando a su vez animaciones que muestran esos
cambios en un modelo virtual 3D, ó quizás en 4D al incorporarse la dimensión del
tiempo (ver Fig. 2).

                                                                 1                                     2




                                                          25.17 km2                            24,84 km2
                                                         02/01/2006                            07/01/2006


Fig.2: Ejemplo del modelo multi-temporal en Bahía Esperanza- Península Antártica: las figuras 1 y 2 se
hace alusión a la detección espectral de las coberturas de hielo para dos imágenes de distintas fechas. La
comparación de las dos coberturas se hace con respecto a la imagen base, es decir, no es acumulativa.

Próximas actividades a realizarse:
   - Generación de un modelo de elevación del terreno (DEM: Digital Elevation
      Model) de mayor resolución espacial usando datos del sensor óptico ASTER,
      con el cual se podrá ortorectificar mejor las imágenes SPOT, ya que coberturas
      de datos de 3 arco segundos (~90 m) como el SRTM (The Shuttle Radar
      Topography Mission) se limitan a áreas entre los paralelos +/-60°, y los DEM de
      libre acceso que existen son de muy baja resolución espacial (lo mejores
      alcanzan 200 m).

    -   Generación de un algoritmo para detectar cambios de velocidad del hielo al
        poder medir vectores de desplazamiento sobre el glaciar.

                              IV. AGRADECIMIENTO
"Esta     investigación   es  parte     del     programa     científico  antártico
 venezolano y fue financiada por el Ministerio del Poder Popular para
 Ciencia y Tecnología".
 “A la empresa SPOT Image por el suministro de las imágenes SPOT en el marco de la
iniciativa Planet Action”


                                            V.   BIBLIOGRAFÍA
Kääb, A. et al. Glacier monitoring from ASTER imagery: accuracy and applications. Proceedings of E
      ARSeL-LISSIG-Workshop Observing our Cryosphere from Space, Bern, March 11 – 13, 2002
ENVI User's Guide. Spectral Analysis with ENVI. 1993 -1999

				
DOCUMENT INFO