Proyecto Espectra
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Metodología Hyperion

Hyperion es un sensor hiperespectral (http://eo1.usgs.gov/hyperion.php) a bordo del satélite EO-1 (Earth Observing 1) (http://eo1.gsfc.nasa.gov/). Este sensor mide 220 bandas que cubren un rango espectral de 400 a 2500 nm con una anchura de bandas de 10 nm. Hyperion proporciona un área de 7,5 km de ancho y el tamaño de los píxel superficiales es de 30 m.

Para analizar las capacidades del sensor Hyperion de extraer información espectral de la vegetación en un área piloto de la Comunidad de Madrid se compró una imagen de Hyperion que fue adquirida el 30 de julio de 2003 sobre una franja del oeste de la Comunidad de Madrid cerca de su límite con Ávila. A esta imagen se le ha realizado una corrección atmosférica usando el programa FLAASH (Adler-Golden et al., 1999) por cortesia de David Riaño (Universidad de Davis, California) desarrollado por ENVI (www.rsinc.com). Para eliminar el ruido de la imagen se aplicó la transformación Mimimun Noise Fraction (MNF) (Boardman and Kruse, 1994) a las 129 bandas mejores bandas usando el software desarrollado también por ENVI. Estas bandas se seleccionaron por medio de un análisis visual, eliminando las de más ruido y las que tenían alguna línea de píxeles erróneos. A partir de la imagen transformada se calculó la inversa de la transformación MNF usando solo las componentes con más calidad. La imagen obtenida después de este proceso se muestra a la derecha.

Posteriormente se calcularon los píxeles más puros de la imagen. Estos píxeles han sido seleccionados combinando información de un mapa de cobertura de suelos de la Comunidad Autonoma de Madrid, por cortesía de Raúl Romero Calcerrada del Centro Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC), con ortofotos, por cortesía de Pilar Martín del Centro Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC). A partir de estas informaciones se seleccionaron las areas de vegetación más pura y con un alto grado de cobertura Con estos pixeles obtenidos de la imagen hyperion se ha creado una biblioteca espectral que se usará para clasificar la imagen Hyperion.

Los resultados del trabajo con la imagen todavía no están disponibles por no haberse finalizado el estudio.

 

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