las nuevas tecnologías de teledetección de imagines
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Investigadores del Grupo de Teledetección de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) han desarrollado diversas técnicas de fusión de imágenes de satélite que mejoran la utilidad y aplicaciones de estas imágenes en diferentes campos como la planificación urbanística, la gestión de recursos naturales o la agricultura de precisión, entre otros, según informa la citada Facultad en un comunicado.
Para facilitar el uso de estas técnicas, el Grupo de Teledetección ha partido de un software de libre distribución desarrollado en Java y dedicado al procesado de imágenes genéricas llamado ImageJ.
El Grupo ha incorporado en ImageJ las extensiones necesarias para facilitar el procesado de imágenes multiespectrales, disponiéndose en la actualidad de un módulo de lectura/escritura de imágenes con formatos específicos para imágenes multibanda (útil para cualquier número de bandas espectrales).
Asimismo, se ha desarrollado un módulo de utilidades genéricas, otro implementa las transformadas de imágenes más utilizadas en fusión de imágenes y otro incluye diferentes algoritmos de fusión de imágenes multiespectrales y pancromáticas. Entre estos últimos algoritmos se encuentran los desarrollados por el Grupo de Teledetección, que ya han sido publicados en revistas especializadas.
Técnicas de fusión de imágenes
Sin embargo, existe un amplio rango de aplicaciones de la Teledetección que requieren disponer de imágenes de satélite que combinen ambas características (alta resolución espacial y espectral).
Si bien es cierto que en la actualidad existen satélites como QUICKBIRD e IKONOS, que proporcionan este tipo de imágenes, sus costes son altos y no siempre están disponibles para usuarios comunes. Una forma de disponer de imágenes de alta resolución, tanto espacial como espectral, a costes relativamente accesibles, es la utilización de técnicas de fusión de imágenes que por otro lado pueden proporcionar imágenes de muy alta resolución si son aplicadas a los datos registrados por los sensores de última generación.
El objetivo de las técnicas de fusión de imágenes es integrar de una forma coherente información procedente de diferentes imágenes, de tal forma que la imagen final fusionada conserve la información más relevante de las imágenes fuentes.
En la actualidad se dispone de un gran número de metodologías y algoritmos para la fusión de imágenes ópticas, siendo las más utilizadas las basadas en diferentes transformadas. Algunas son muy sencillas desde un punto de vista conceptual, como las metodologías basadas en la transformada de Brovey, el Análisis de Componentes Principales o la transformada IHS (intensidad, brillo y saturación).
Sin embargo, y como se demuestra en numerosos trabajos, estas metodologías proporcionan imágenes fusionadas cuyo color presenta considerables distorsiones respecto al color de las imágenes multiespectrales originales. Esto impide su uso en diferentes tareas habituales en el área de Teledetección, como son la clasificación de imágenes o la detección de cambios.
Por otro lado, existe un elevado número de métodos basados en técnicas de análisis multirresolución, que utilizan fundamentalmente la Transformada Discreta Wavelet (TDW). En general estos métodos proporcionan una mínima distorsión del color de las imágenes fusionadas respecto de la imagen multiespectral, superior a las técnicas descritas más arriba, pero no permiten controlar el compromiso entre la calidad espacial y la espectral de las imágenes fusionadas.
Técnicas del Grupo de Teledetección
En este sentido el Grupo de Teledetección de la Facultad de Informática ha propuesto una versión ponderada de la fusión mediante TDW calculada con el algoritmo à trous. Este algoritmo permite la separación de la información de fondo y detalle de una imagen de una forma eficiente, evitando el proceso de decimación propio de otros algoritmos utilizados para el calculo de la TDW.
El Grupo de Teledetección ha propuesto también otras técnicas de fusión basadas en transformadas multidirección-multiresolución (MDMR) que mejoran la calidad de las imágenes fusionadas respecto a las técnicas basadas en la TDW, permitiendo simultáneamente el control del compromiso entre la calidad espacial y la distorsión del color de dichas imágenes.