REVISTADE TELEDETECCIÓN - Asociación Española de ...

Análisis de cambios de usos del suelo en la «Vega de Granada»: correcciones radiométricas y evaluación del cambioComo alternativa más operativa y menos subjetivaa la metodología de características pseudoinvariantesse utilizó el método «RadiometricControl Sets». Para ello se obtuvieron a partirde los extremos brillantes y oscuros del diagramade dispersión de las bandas de verdor y brillode la transformación Tasseled Cap un conjuntode píxeles de forma iterativa, cuyareflectancia media fue utilizada para realizar lanormalización.Las ecuaciones utilizadas para la obtenciónde los «radiometric control sets» fueron:D k= {( Verdor ≤ u 1 )∩ ( Brillo ≤ u 2 )}B k= ( Verdor ≤ u 1 )∩ u 2≤ Brillo{ ( )}donde D k y B k son el conjunto de píxeles oscurosy brillantes y u 1 y u 2 los valores umbrales parala obtención de estos conjuntos. Teóricamente,el conjunto de píxeles oscuros correspondena zonas de agua profunda y el conjunto de píxelesbrillantes a elementos similares a los de altareflectividad definidos mediante las PIFs.Los coeficientes de transformación (Tabla 3)fueron calculados a partir de las siguientes ecuaciones:( )( B Sk− D Sk )m k= B Rk − D Rk( )( B Sk− D Sk )b K= D Rk B Sk − D Sk B RkMétodos de detección y análisisde cambiosEn este trabajo se han comparado diferentestécnicas de realce de cambio (diferencia deNDVI, cocientes de NDVI y regresión) y de postclasificación.Con las técnicas de realce se haobtenido información sobre la localización y lamagnitud del cambio que ha sido complementadacon información sobre su naturaleza medianteel cálculo de las matrices de confusión y decambios, a partir de las imágenes clasificadas.En las técnicas de detección de cambios se handistinguido entre una serie de umbrales basadosen la desviación estándar para diferenciar las diferenciasdebidas a cambios reales de las quepueden atribuirse a una variación aleatoria (Fungy LeDrew, 1988).⎧x ≥ x +σu 1: ⎨⎩x ≤ x −σ⎧x ≥ x + 2σu 2: ⎨⎩x ≤ x − 2σLos valores umbrales mostrados en la Tabla 4establecen unos límites que aplicados al histogramaexperimental de la imagen residual permitenseparar las zonas de cambio de las que no hancambiado en el período de 1998 a 2004. De estaforma, se obtuvieron nueve mapas binarios querepresentan las zonas de cambio y no cambio parcada una de las técnicas y umbrales aplicados.En cuanto al análisis de cambios postclasificación,teniendo en cuenta las características delárea de estudio se definieron un conjunto de áreasde entrenamiento, que representan las diferentesclases identificables en el área de estudioa partir de las imágenes Landsat: choperas, bosque,matorral, olivar, regadío, suelo desnudo,suelo urbano y embalses.En la clasificación de las imágenes se utilizóun algoritmo de clasificación de máxima probabilidad,que fue entrenado con 20 áreas de entre-⎧x ≥ x + 3σu 3: ⎨⎩x ≤ x − 3σB Rk D Rk B Sk D Sk M k b kBanda 1 1.748,367 221,853 158,813 76,337 18,509 –1.191,045Banda 2 2.157,551 317,018 86,865 26,959 30,724 –511,261Banda 3 2.513,882 135,958 111,231 18,780 25,721 –347,071Banda 4 2.507,279 –64,032 96,341 9,728 29,687 –352,829Banda 5 2.905,336 –13,004 148,918 6,811 20,536 –152,879Banda 7 –811,458 –945,241 86,393 4,314 1,630 –952,273Tabla 3. Valores medios de los RCS y coeficientes de regresión.Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 5-15 11