CLASSIFICATION OF LANDSAT 7 IMAGES

CLASIFICACION DE IMÁGENES LANDSAT 7

ENVIRONMENTAL ENGINEER VICTOR AUGUSTO LIZCANO

ERDAS IMAGINE 8.7

LANDSAT 7• El satélite Landsat 7, fue lanzado

en abril de 1999, es uno de los más empleados en aplicaciones de teledetección orientadas al ámbito rural y forestal. Mediante técnicas aplicadas al uso de sensores remotos (ETM+), es posible distinguir cambios en la cobertura vegetal (Km2) y en el uso del suelo en distintos años y facilitar el análisis multitemporal de las imágenes y la toma de políticas y decisiones, que permitan corregir errores y desarrollar mejores alternativas

• The Landsat 7 satellite was launched in April 1999, is one of the most widely used in remote sensing applications-oriented rural and forest. Using techniques for use of remote sensing (ETM +), one can distinguish changes in vegetation cover (km2) and land use in different years and facilitate multi-temporal analysis of the images and making policies and decisions, allowing correct mistakes and develop better alternatives

CLASSIFICATION

• Today, using satellite images is possible to classify and characterize the vegetation changes that occur in an area in different years.

• Actualmente, mediante el uso de imágenes satelitales es posible clasificar y caracterizar los cambios de cobertura vegetal que suceden en un área en distintos años.

METHODOLOGY• For the analysis of deforested areas applies a combination of false-

color bands 4, 3, 2, which identifies areas without vegetation cover (towns, rivers and eroded areas) and areas with vegetation. The methodology is to take the satellite images and classify them using programs such as ERDAS IMAGINE 8.7 or ArcGIS 9.3 (ArcMap) to obtain after a difference in the change of vegetation in two different years.

• Para el análisis de zonas deforestadas se aplica una combinación de bandas en falso color 4, 3, 2, en la que se determinan zonas sin cobertura vegetal (ciudades, ríos y áreas erosionadas) y zonas con vegetación. La metodología aplicada consiste en tomar imágenes de este satélite y clasificarlas mediante el uso de programas como ERDAS IMAGINE 8.7 o ArcGIS 9.3 (ArcMap), para obtener después una diferencia en el cambio de la vegetación en dos años distintos.

METHODOLOGYImporting images.Importación de imágenes.

Selection of formats to be imported.Selección de formatos a importar.

METHODOLOGY

Option "Interpreter" for the realization of the Stacks and cuts.Opción “Interpreter” para la realización de los Stacks y cortes.

Union of bands using the "Layer stack.Unión de bandas mediante la opción “Layer stack”.

METHODOLOGY

Window where the bands are added together and the implementation process.Ventana donde se adicionan las bandas a unir y la ejecución del proceso.

METHODOLOGY

• After completion of the Stacks, perform a reprojection of the images.

• Después de realizados los Stacks, se realiza una reproyección a las imágenes.

• Note: Because if you use images-on Landsat 7 SLC and SLC-off at the same time.

• Nota: Dado el caso que utilices imágenes Landsat 7 SLC-on y SLC-off al mismo tiempo.

METHODOLOGY

Image reprojection.Reproyección de imágenes.

METHODOLOGY

REPROYECCION

Categoría Geográfica

Proyección Lat/lon (WGS84)

Unidades Grados

Método Vecino mas cercano

Aproximación Polinómica

Máximo orden de polinomio 3

Tolerancia (Píxeles) 0.1

Opciones para realizar la reproyección.Options for the reprojection.

METHODOLOGY

Configuring band combination.Configuración de combinación de bandas.

METHODOLOGY

Steps to enter the "Signature Editor ...".Pasos ingresar al “Signature Editor…”.

METHODOLOGY

Adding classes to perform a supervised classification.Adición de clases para realizar una clasificación supervisada.

METHODOLOGY

Procedure for making an "AOI".Procedimiento para hacer un “AOI”.

METHODOLOGY

Procedure to save a "AOI“Procedimiento para guardar un “AOI”

METHODOLOGY

Procedure for a "Subset".Procedimiento para realizar un “Subset”.

RESULTS

Extracted represents the area sampled in 2006 in Argentina and itsrelative rankings.

Representa el área muestreada extraída en el año 2006 en Argentina y surespectiva clasificación.

RESULTSRepresents the cuts taken from a study area in Argentina, thelast image on the right represents the area changes occurred betweenyears 2006 (top cut) -2009 (cut down).

Representa los cortes extraídos de un área de estudio en Argentina, laúltima imagen a mano derecha representa los cambios de área ocurridos entre losaños 2006 (corte de arriba)-2009 (corte de abajo).

RESULTS

Shows all changes in plant cover an area of 200 km2 in Rondonia (Brazil).

Muestra todos los cambios de cobertura vegetal en un área de 200 km2 en Rondonia (Brasil).

RESULTS

Shows the difference in loss of vegetation cover and vegetation growth in two different years.

Muestra la diferencia de perdida de cobertura vegetal y aumento de vegetación en dos años distintos.

RESULTS

These various changes in vegetation in different years (2001-2009), Cuba, in an area of high agricultural crops.

Distintos cambios presentes en la vegetación en distintos años (2001-2009), en Cuba, en una zona de altos cultivos agrícolas.

BIBLIOGRAFIA

• FAO. Situación de los bosques en el mundo. Roma, 2009. 34-44p.• IGNACIO Alonso Fernández Copel. El satélite Landsat. Análisis visual de

imágenes obtenidas del sensor ETM+ satélite landsat. Valladolid: Universidad de Valladolid, Departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal, Escuela Técnica Superior de ingenierías Agrarias. Palencia. 4-33 p.

• INSTITTUTO GEOGRAFICO AGUSTIN CODAZI. Curso procesamiento digital de imágenes. Bogota D.C., 2000. 1-58 p.

• L. Cayuela. Deforestación y fragmentación de los bosques tropicales montanos en los Altos de Chiapas, México. Efectos sobre la diversidad de los árboles. En: Ecosistemas. Madrid. 2006. Vol. 15, No. 3. 192 p.

• MIRAGLIA, Marina; RIVAROLA, Marcela; BENITEZ, Daniela Natale. Manual para el aprendizaje independiente de principiantes en ERDAS IMAGE. Argentina: Universidad Nacional de General Sarmiento, 2007. 6-8 p.

• USGS. Earth resources observation and sciences center (EROS). Colección [en línea]. Disponible en Web: http://glovis.usgs.gov/

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