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Seminario Imagenes Cesaerob

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  • 1. Seminario imagenes CESAEROB esri España Isaac Medel isaac.medel@esri.es
  • 2. AGENDA • Novedades en Imágenes con ArcGIS • Descanso • RADAR - Integración de ENVI y SARMAP en ArcGIS • Difusión y publicación de información • Conclusiones y preguntas
  • 3. Novedades en Imágenes en ArcGIS Novedades de Imágenes
  • 4. Teledetección• La Teledetección o detección remota es la técnica de adquisición y posterior tratamiento de datos de la cobertura terrestre desde sensores en plataformas espaciales o aerotransportados.
  • 5. Evolución de ArcGIS • Historia Capacidades de Imágenes CapabilitiesArcGIS continua evolucionando como un Sistema de Imágenes
  • 6. Conceptos de Rasters en ArcGIS• Raster Dataset - Cualquier formato de raster soportado por ArcGIS• Raster Product - Información derivada de los metadatos• Raster Type - Como los rasters son almacenados, número de filas y columnas, numeros de bandas, valor de pixel y otros parámetros específicos
  • 7. Evolución del Modelo Raster en ArcGIS• Raster dataset (8.0) - Una única imagen• Raster catalog (9.0) - Colección de Raster Dataset - Gestionado / no gestionados• Image Server (9.2)• Mosaic dataset (10.0) - Mejora del Raster Catalgo con una visión de mosaico y capacidad de procesamiento al vuelo - Para gestionar y servir colecciones de Imágenes
  • 8. Datos Raster Soportados• Raster Datasets http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/Support ed_raster_dataset_file_formats/009t0000000q000000/• Rasters soportados• http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/List_of_ supported_raster_and_image_data_formats/009t0000000v000000/• Productos
  • 9. Gestión de un Raster Product• Sensores soportados y tipos• http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#/Satel lite_sensor_raster_types/009t000001z6000000/
  • 10. Propiedades de los Rasters: Información General• Fuente de Datos• Información del Raster - - Filas, Columna, Número de Bandas, compresión, formato, tipo de pixel, profundidad, valor NoData, Colormap, pirámides, etc.• Extensión• Referencia Espacial• Estadística - Valor máximo, mínimo, media, desviación estándar y número de clases• Transformación• Metadatos• Longitud de Onda• Key Metadata
  • 11. Pirámides y estadísticas Raster Percent increase ofPyramid level Total size on disk level 00 N/A 1 GB1 25.0% 1.25 GB2 6.25% 1.313 GB3 1.56% 1.328 GB4 0.4% 1.332 GB5 0.1% 1.333 GB6 0.024% 1.3332 GB7 0.006% 1.3333 GB
  • 12. Ventana de Análisis de Imágenes• Dividido en 4 bloques - Selección de Imágenes - Visualización de Imágenes - Procesamiento de Imágenes - Mediciones
  • 13. Mosaic Dataset• Es un modelo de administración de grandes colecciones de imágenes en la Geodatabase• Además es un catálogo que almacena la referencia a las imágenes, mientras que todos los metadatos Mosaic asociados son almacenados en la GDB Dataset• Mosaicado dinámico y flexible• Flujos de procesos “al vuelo”
  • 14. Mosaic Dataset • Los usuarios pueden ver la mejor imagen disponible • Control del orden de imagen, solape, ángulo, etc. • Procesamiento por defecto, definible y encadenable • Sin alterar la fuente de datos ni creación de imágenes derivadas
  • 15. Mosaic Dataset • Creación de múltiples productos desde la misma fuente de imágenes sin necesidad de almacenar productos intermedios
  • 16. Mosaic Datasets – Tabla de CatálogoOID Shape Raster Name MinPS MaxPS LowPS HighPS Category …1 Polygon <Raster> P01.met 0 90 10 30 Primary2 Polygon <Raster> P02.met 0 90 10 30 Primary5 Polygon <Raster> filename1.tif 90 270 90 90 Overviews • Un catalogo raster especial - El campo Shape almacena las huellas - El campo raster almacena las funciones aplicar • Funciones - Almacena la referencia con el proceso - Procesa al vuelo cuando se accede. • MinPS y MaxPS define los rangos de visibilidad del raster
  • 17. Mosaic Dataset • Ventajas - Ahorro en tiempo, carga rápida, dinámica y sin alterar la fuente de origen. Ahorro en dinero. - Ahorro en costes de almacenamiento y fácil gestión de grandes colecciones de imágenes - Valor - Múltiples productos derivados de una única fuente de origen - Catálogos con metadatos y rápido acceso - Gestión de imágenes multi-resolución, multi-sensor en una única colección - Los resultados del procesamiento son visibles inmediatamente sin necesidad de esperas
  • 18. Servir Mosaic Dataset• Servir como un servicio de imágenes - Similar a un Mosaic Dataset en local - Acceso como un catálogo - Seleccion/descarga de imágenes - Variable Temporal - Acceso a Mosaico sin costuras - REST - WCS/WMS
  • 19. Demostración Raster Product Mosaic DatasetVentana de Análsis de Imágenes
  • 20. Mejora de la visualización de las imágenes• Ajustes de brillo, contraste y gamma.• Histograma Interactivo
  • 21. Efectos de ajuste del HistogramaNinguno Percent clip – 2 Equalización del Hitograma
  • 22. Ortorrectificación• Visualización de una imágen con mas precisión - Requiere una imágen con el modelo del sensor y un DEM - (LIDAR es ideal como DEM)
  • 23. OrtorrectificaciónImagen Ortofoto
  • 24. Georreferenciación mejorada• Mejorada experiencia de usuario y mas opciones para flujos - Nueva ventana, autoajuste, tabla de link embebida, georreferenciación de un servicio de imágenes, etc.
  • 25. Georreferenciación
  • 26. Demostración Herramientas de Fotointerpretación y visualización OrtorrectifcaciónGeorreferenciación Avanzada
  • 27. Mosaicos • Combinar dos o mas rasters adyancentes con zonas de solape • Varias herramientas de GP • Mosaicado al vuelo - Botón de Mosaico en las herramientas de análisis - Mosaic dataset (mosaico Virtual)
  • 28. Mosaicos• Usar un mosaic dataset - Se le puede aplicar ajuste de color• Crear un mosaic layer - Usar la función de mosaico• Crear una nueva salida - Con herramientas de GP
  • 29. Corrección de Color Antes• Múltiples métodos - Dodging - Ajuste de Histograma - Desviación estándar• Acepta líneas de corte - Automáticas - Manuales Después
  • 30. Balanceo de Color
  • 31. Demostración MosaicadoBalance de Color
  • 32. Clasificación de Imágenes• Gestor de muestras de entrenamiento Definir áreas de entrenamiento gráficas - Clasificación supervisada y no Generar signaturas espectrales supervisada Usar funciones - Probabilidad de Clase Requiere la extensión Spatial Analyst - Análisis de componentes principales
  • 33. Demostración Clasificación
  • 34. Fusión de Imágenes: Pansharpening• Incluido nuevo método: Gram-Schmidt.
  • 35. Herramientas de Análisis• Herramientas que se ejecutan “on the fly” Colormap a RGB Pan-sharpening NDVI Diferencia Ortorectificar Recortes Exportar datos Sombreado Máscara relieve Mosaico Composición de Bandas Filtros Función Raster
  • 36. Fuciones Raster Adicionales
  • 37. MedicionesMedir Información de altura directamente de la imagenBase a alto, Base a sombra, Altura a sombra • Incluye precisión estimada • También accesible vía REST
  • 38. Demostración Fusión Análisis BaseAnálisis Avanzado Medición en 3D
  • 39. AGENDA • Novedades en Imágenes con ArcGIS • Descanso • RADAR - Integración de ENVI y SARMAP en ArcGIS • Difusión y publicación de información • Conclusiones y preguntas
  • 40. Descanso
  • 41. AGENDA • Novedades en Imágenes con ArcGIS • Descanso • RADAR - Integración de ENVI y SARMAP en ArcGIS • Difusión y publicación de información • Conclusiones y preguntas
  • 42. RADAR
  • 43. Sensores SAR SoportadosCOSMO-SkyMed -5/6/7/8 2015 X-band <1 - 100 mSAOCOM -1/2 2013/2014 L-Band 10 - 100 mALOS-2 2013 L-band 1 - 10 mSENTINEL-1 A&B 2013/2014 C-band 5 - 25 mRISAT-1 2012 C-band 2 - 50 mPAZ 2012 X-band 1 / 3 / 16 mTandem-X 2010 X-band 1 / 3 / 16 mSAR-Lupe 1-5 2006 - 2008 X-band <1 mCOSMO-SkyMed -1/2/3/4 2007 - 2010 X-band <1 - 100 mRADARSAT-2 2007 C-band 1 - 100 mTerraSAR-X-1 2007 X-band 1 / 3 / 16 mALOS PALSAR 2005 (- 2011) L-band 7 - 100 mENVISAT-ASAR 2002 (- 2012) C-band 15 - 1000 mRADARSAT-1 1995 C-band 8 - 100 mERS-2 SAR 1995 (- 2011) C-band 25 - 1000 mJERS-1 SAR 1992 (- 1998) L-band 18 mERS-1 SAR 1991 (- 2000) C-band 25 - 1000 m
  • 44. Supported Airborne SAR SensorsRAMSES Ku/Ka/X/C/S/L/P-band 0.9 m (X-band) 1 - 4 polOrbiSAR-1 X/P-band 3.3 m 1 - 4 polTELAER X-band up to 0.5 m 1 polE-SAR X/C/L/P-band 0.25 / 0.3 / 0.4 /0.5 1 - 4 pol m E-SAR onboard a DLR DO 228-212 © DLR
  • 45. SARscape módulos para ENVI Modules Basic Interferometry Interferometric Stacking Focusing Gamma & Gaussian Filtering ScanSAR Interferometry Polarimetry & PolInSAR Basic, Interferometry and Interferometric Stacking son módulos independientes El resto de módulos requieren del modulo Base o el de Interferometria
  • 46. SARscape MódulosMódulo BásicoIncluye conjunto de herramientas para la generación de productos SARbasados en Intensidad.Este módulo es complementado por herramientas mulitproposito y:- Módulo Focusing - Soporte a ERS-1/2 SAR, JERS-1 SAR, ENVISAT ASAR (incluido Widw Swath desarrollado por Aresys) y ALOS PALSAR-1- Módulo Gamma & Gamma Filter - Incluye conjunto de filtros específicos SAR. Particulamente eficiente en la reducción de Speckle, mientras se perserva la reflectividad, la textura y resolución espacial RADAR. Muy potente en texturas. Desarrollado en colaboración con Privateer
  • 47. Modulos SARscapeMódulo InterferométricoSoporta el proceso de interferometria SAR (2 pasadas, InSAR) y la Interforemetría SAR diferencial (n pasadas, DInSAR), para la generación de DEM, Coherencia, desplazamientos de tierra / deformación de mapas.Interferometria ScanSAR> ScanSAR Interferometría Procesamiento de datos InSAR y DInSAR sobre grandes áreas (400x400 km). Desarrollado en colaboración con Aresys .Polirametría SAR / Polarimetric Interferometry Procesado de polarimetría y polarimetría interferometrica de datos SAR
  • 48. SARscape MódulosInterferometric StackingBasado en técnicas Small Baseline Subset (SBAS) y Persistent Scatteres(PS) para determinar desplazamientos de elementos individuales en seriestemporales largas de datos SAR
  • 49. Módulo BásicoMultilookingGeneración de imagens multi-looking desde Single Look Complex (SLC)
  • 50. Módulo BásicoCo-registrationMultiples imágenes que cubren el mismo área. El proceso permiteautomatizarlo.
  • 51. Módulo BásicoSpeckle FilteringBasados en los filtros convencionales. Pueden ser complementados por 2filtros: uno multi-temporal y otro multi-sensor.
  • 52. Módulo Básico: EjemploSpeackle
  • 53. Módulo BásicoExtracción de elementos Clasificación desde la intensidad y la coherencia.Clasificación Basada en las herramientas propias de ENVI
  • 54. Módulo BásicoGeocoding - Elipsoidal: cuando se usa sin DEM - Terrain Geocoding: cuando se usa un DEMEn RADAR solo es apropiado aplicando a “Range-Dopple Approach”. - Nominal: Sin puntos de control con DEM o Altuara Elipsoidal - Precise: Con puntos de control (al menos 1 seria suficiente) y DEM
  • 55. Módulo BásicoCalibración Radiométrica - Necesaria para comparar imágenes adquiridas con diferentes sensores, o del mismo sensor pero en diferentes modos.Normalización Radiométrica - La iluminación del objeto depende del ángulo de incidencia
  • 56. Módulo Básico-Mosaico-Segmentación Permite identificar regiones en imágenes radar teniendo en cuenta la naturaleza de estas. Detector de bordes “Canny”.
  • 57. Modulo Básico> Herramientas > Lectura y mosaicado automático de datos de SRTM, RAMP, GTOPO30, ACE DEM > Combinación multi fuentes de DEMs > Shape, image y DEM transformación geodetica y cartográfica > Generación de pendientes > Análisis puntual (SAR data) > Cálculo de estadísiticas de la imagen > Operaciones multi-imagenes > Image resampling > Images e interpolación de DEMs > Selección de muestras > Conversión de Rasters y Shapes > Raster data slicing > Complex interferogram a phase, módulo de conversion y transformación hacia atrás (regresión) > Cartographic to slant geometry conversion > Transformación de ficheros
  • 58. Modulo FocusingEste modulo provee de productos SLC (Single Look Comples) defotogramas y pasadas de los siguientes datos brutos (raw):> ERS-1/2 SAR> JERS-1 SAR> ENVISAT ASAR Image Mode> ENVISAT ASAR Alternating Polarization> ENVISAT ASAR Wide Swath (based on an algorithm developed by POLIBA)> ALOS PALSAR-1 Single Polarization> ALOS PALSAR-1 Dual Polarization> ALOS PALSAR-1 Full PolarizationNota:> Los mosaicos ERS-1/2 SAR y ENVISAT ASAR raw data estan soportados.> Los datos SLC generados con este módulo no son adecuados para derivar valores radiométricos calibrados.
  • 59. Módulo Gamma & Gaussian FilteringModulo dedicado a la reducción de speckle en imágenes SARAlgoritmos basados en modelos Gamma y GaussinanSon especialmente eficientes en la reducción del ruido speckle,manteniendo la reflectividad radar, la propiedades de la textura y laresolución espacial
  • 60. Módulo InterferometriaEste módulo esta diseñado para el procesamiento deinterforemetria SAR (2 pasadas, InSAR) e interferometria SARdiferencial (n pasada DInSAR), para la generación de DEMs,Coherencia y mapas de desplazamiento de tierras.
  • 61. Módulo InterferometriaBaseline
  • 62. Módulo InterferometriaGeneración del Interferograma
  • 63. Módulo InterferometriaCoherencia
  • 64. Módulo InterferometriaFase Unwrapping
  • 65. Módulo InterferometriaFase a conversión en altura y GeocodificaciónLa precisión de un DEM de 20m de resolución espacial es de +/ 5 m
  • 66. Módulo InterferometriaFase a conversión de desplazamiento: Ej Terremoto en IRAN
  • 67. Módulo Interferometria Interferometria Diferencial – Dual Pair Interferometry Detección de desplazamientos en el terreno y generación de DEMs en zonas UrbanasDesplazamiento no lineal Mapa de altura residual DEM de referncia, SRTM-4Gris oscuro -2.3 cm Gris oscuro -15 mGris billante +2.2 cm Gris brilante +18 mBarcelona. © TSX-1 Data Infoterra
  • 68. Módulo Polarimetría & PolinSARPolarimetría: Técnica usada para la generación de datos derivados para interpretar (forestal , agricultura, hielo/superficies heladas, …)PolinSAR. Interferometria polarimétrica (principios base similares a la interferometria convencional) Polarimetry
  • 69. Modulo Interferometric StackingEste modulo integra las técnias point-based (PS-like) y area-based(SBAS-like) para el procesado de interferometric stacks.Esta combinación permite analizar fenómenos de deformación queafectan a extensas áreas (elementos naturles) o estructuraslocalizadas (realizadas por la mano del hombre) o fenómenoscomo vulcanismos, seismos, subsidencia, etc.
  • 70. Integración con ArcGIS
  • 71. SARscape: Integration con ArcGIS® Permite a los usuarios analizar y compartir imagenes facilmente- Proporciona una potente funcionalidad entre ENVI, ArcGIS y SARscape a los usuarios de GIS, como: - Detección de cambio coherente - Generación de DEM - Generación de mapas de desplazamiento- Los usuarios pueden ejecutar capacidades ya “consolidadas” desde las ArcGIS Toolbox.- Tras la instalación de SARscape, las herramientas estan disponibles en ArcGIS- Cración de herramientas SARscape personalizadas
  • 72. Herramientas ENVI para ArcGIS
  • 73. AGENDA • Novedades en Imágenes con ArcGIS • Descanso • RADAR - Integración de ENVI y SARMAP en ArcGIS • Difusión y publicación de información • Conclusiones y preguntas
  • 74. Publicación y difusión de Información Creación de Servicios , difusión desde AGOL y Aplicaciones
  • 75. Compartir como un paquete • Map package - Conjunto de todos los contenidos de un mapa, incluyendo los datos, gráficos, leyendas, etc. - Se crea como un fichero .mpk • Layer package - Capa de información unica o group layer con su simbología - Se crea como un fichero .lpk
  • 76. ArcGIS Online En 10.1 - GeoprocessingMap and Layer Packages - Tile - Locator Packages
  • 77. Mejorado la publicación de servicios• Simplifacda la experiencia• Mejoras en la escalabilidad• Servicio de cacheado de imágenes• Funciones en el lado del servidor• Edición del servicio de imágenes• REST Extendido
  • 78. Como compartir las imágenes • Como un servicio de imagen • Como un servicio de mapa • Otros - Servicio de globo, servicio de movilidad, servicio de Geodatos…
  • 79. Servicio de Imagen vs Servicio de Mapa Servicio de Imagen Servicio de Mapa Sirve imágenes directamente Sirve un documento de mapa que contiene vectores y raster Las propiedad de la capa Los clientes ven el servicio tal pueden ser modificadas por el y como ha sido diseñado cliente • Compresion El cliente no puede cambiar • Renderizado las propiedades • Combinación de bandas Puede ser almacenado en Solo se puede crear cache. local y ser usado como fuente de datos
  • 80. ¿Como se accede a un servicio de Imágenes? Desktop, Web, & Mobile Applications SOAP REST Imaging WCS WMS Capacidades KML
  • 81. Capacidades OGC • Web Coverage Service (WCS) - Sirve la información desde la fuente de datos - Soportado en mucho procesos de imágenes - Útil para los análsis de imágenes dónde el valor radiométrico es requerido - Exportación - Variable Temporal • Web Map Service (WMS) - Visualización de imágenes “tontas” - Útil como imágens de base
  • 82. Usar servicios de imagen en Geoprocesamiento• Los servicios de imágen puede ser usado en análisis de GP
  • 83. Construcción de Aplicaciones Web • JavaScript • Flex • Silverlight/WPF
  • 84. ArcGIS Online – Imágenes “Grupos” Imagery Landsat Services World Elevation Services
  • 85. Demostración Map PackageCreación de Servicios de ImaganesApp Web Image Explorer App Mosic Pivot
  • 86. AGENDA • Novedades en Imágenes con ArcGIS • Descanso • RADAR - Integración de ENVI y SARMAP en ArcGIS • Difusión y publicación de información • Conclusiones y preguntas
  • 87. CONCLUSIONES• Fácil y rápida gestión de imágenes, con flujos simplificados• Análisis básico accesible e inmediato.• Análisis avanzado para usuarios que requieren procesos mas complejos y sofisticados• Se integra con la tecnología de ENVI - Análisis Avanzado - Análisis RADAR con SARMAP• Publicación de servicios y creación de aplicaciones usables y reutilizables.