Universidad de La Serena
Escuela de Ingeniería Civil
Departamento de Ambiental
Sistemas de Información Geográfica
Corrección Atmosférica de los productos LandSat 8
Felipe Brito Marín
18.352.126-8
Ing. Civil de Minas
Profesor: Jorge Nuñez Cobo
2
1. INTRODUCCIÓN
Los estudios del territorio generalmente están basados en variables biofísicas del mismo. Cabe
destacar que las imágenes satelitales proporcionan los materiales para analizar dichas variables, ya que
los satélites con sus sensores a bordo son capaces de proporcionar distintas escenas capturadas por
determinados espectros electromagnéticos.
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son capaces de transferir, transformar, superponer,
procesar y mostrar las distintas bandas capturadas, para así generar las variables biofísicas.
Sin embargo, los estudios señalan que la luz posee dos propiedades cuando incide sobre una
superficie, ya que esta puede reflejarse o refractarse. Lo anterior se produce cuando las ondas (en este
caso las electromagnéticas) cambian de un medio a otro.
Por lo tanto, las ondas recibidas por el sensor a bordo del satélite, no representan la situación real
del terreno, ya que la luz atraviesa distintas capas de la atmósfera, donde se producen infinitos efectos
de reflectancia y refractancia.
La corrección atmosférica de los productos LandSat, nos permites obtener variables biofísicas
representativas de la superficie terrestre. Además, con estas correcciones, se pueden comparar escenas
tomadas en fechas distintas, para determinar los cambios que se producen en las variables a través del
tiempo.
3
2. OBJETIVOS
Corregir atmosféricamente productos LandSat8.
Analizar la diferencia entre imágenes brutas y corregidas, comparando índices de vegetación
normalizada (NDVI).
3. METODOLOGÍA
3.1. ÁREA DE ESTUDIO
El territorio de análisis se encuentra en la Región de Coquimbo, Provincia del Limarí y contiene
parte de las comunas de Río Hurtado, Punitaqui, Ovalle, Monte Patria y Coquimbo, entre los
71°25’ – 70°36’ longitud Oeste y 30°24’ – 30°50’ latitud Sur. Generando un rectángulo de largo
Este-Oeste 78.120 [m] y ancho Norte-Sur 47.640 [m] con punto medio en coordenadas UTM de
6.610.180 [m] Norte y 307.710 [m] Este, con referencia al elipsoide WGS-84. Cubriendo una
superficie de 372.163,68 [ha], aproximadamente 3.721,64 [km2].
Figura 1: Imagen Satelital de la zona de estudio.
3.2. FUENTE DE DATOS
3.2.1. IMÁGENES SATELITALES
Las imágenes son obtenidas desde la página web Earth Explored
(http://earthexplorer.usgs.gov/), plataforma de servicios de U.S. Geological Survey (USGS) o
Servicios Geológicos de los Estados Unidos. Estas imágenes son obtenidas gracias a la familia
de satélites LandSat.
Ovalle
Embalse
Recoleta
Monte Patria
Embalse
La Paloma
4
Los LandSat son una serie de satélites construidos y puestos en órbita por EE.UU. para la
observación en alta resolución de la superficie terrestre.
Los LandSat orbitan alrededor de la Tierra en una órbita circular heliosincrónica, a 705
km de altura, con una inclinación de 98.2° respecto del Ecuador y un período de 99 minutos.
La órbita de los satélites está diseñada de tal modo que cada vez que éstos cruzan el Ecuador
de Norte a Sur lo hacen entre las 10:00 y las 10:15 de la mañana hora local. Los LandSat están
equipados con instrumentos específicos para la teledetección multiespectral.
El primer satélite LandSat (en principio denominado ERTS-1) fue lanzado el 23 de julio de
1972.
Satélite Año lanzamiento
LandSat 1 1972
LandSat 2 1975
LandSat 3 1978
LandSat 4 1982
LandSat 5 1985
LandSat 6 1993. Lanzamiento fallido
LandSat 7 1999
LandSat 8 11 de febrero de 2013
Tabla 1: Serie de satélites LandSat y año de su lanzamiento.
LandSat 8, que reemplazó a LandSat 5 TM y LandSat 7 ETM+, cuenta con dos
instrumentos de toma de datos: el OLI (Operational Land Imager, o Generador Operacional
de Imágenes de Tierra) y el TIRS (Thermal Infrared Sensor, o Sensor Infrarrojo Térmico).
Las escenas de LandSat 8 tienen un total de 11 bandas espectrales, 9 tomadas por el OLI
y 2 por el TIRS. En la siguiente tabla se describen las principales características de las
mismas:
Imagen Espectro Longitud de onda[µm]
Resolución [m]
Bandas espectrales de OLI
Banda 1 Costero / Aerosol 0,433 – 0,453 30
Banda 2 Azul visible 0,450 – 0,515 30
Banda 3 Verde visible 0,525 – 0,600 30
Banda 4 Rojo visible 0,630 – 0,680 30
Banda 5 Infrarrojo cercano 0,845 – 0,885 30
Banda 6 Infrarrojo de onda corta 1,560 – 1,660 30
Banda 7 Infrarrojo de onda corta 2,100 – 2,300 30
Banda 8 Pancromática 0,500 – 0,680 15
Banda 9 Cirrus 1,360 – 1,390 30
Bandas Espectrales de TIRS
Banda 10 Infrarrojo termal o de onda larga 10,30 – 11,30 100
Banda 11 Infrarrojo termal o de onda larga 11,50 – 12,50 100
Tabla 2: Características de las Bandas detectadas por LandSat 8.
Las imágenes utilizadas para la corrección son las correspondientes a las Bandas 2, 3, 4, 5 y 6 del
LandSat 8, que fueron capturadas el 12 de Agosto del 2014, con coordenadas 30°18’22,10’’ latitud Sur y
71°29’06,07’’ longitud Oeste, posteriormente recortadas, obteniendo el área de estudio detallado en
3.1.
5
3.3. HERRAMIENTAS DE ANALISIS
La información geográfica puede ser consultada, transferida, transformada, superpuesta,
procesada y mostrada utilizando numerosas aplicaciones de software.
El manejo de este tipo de sistemas es llevado a cabo generalmente por profesionales de
diversos campos del conocimiento con experiencia en sistemas de información geográfica
(cartografía, geografía, topografía, etc.), ya que el uso de estas herramientas requiere un
aprendizaje previo que necesita de conocer las bases metodológicas sobre las que se
fundamentan. Aunque existen herramientas gratuitas para ver información geográfica, el acceso
del público en general a los geo-datos está dominado por los recursos en línea, como Google Earth
y otros basados en tecnología web mapping.
En el presente trabajo se utiliza el software SAGA versión 2.1.2 (del inglés “System for
Automated Geoscientific Analyses”, en español Sistema Automatizado de Análisis Geocientífico)
obtenido gratuitamente de la página web http://www.saga-gis.org/ sección Downloads o
Descarga.
4. PROCEDIMIENTO
4.1. CORRECIÓN ATMOSFÉRICA
La radiancia medida por el sensor depende de la reflectancia de la superficie observada y de la
geometría de iluminación. Pero esta medida está perturbada por dos fenómenos atmosféricos: la
absorción gaseosa, y la dispersión por moléculas gaseosas y aerosoles.
4.1.1. CONVERSION A RADIANCIA EN EL TECHO DE LA ATMOSFERA (TOA):
Los productos estándar Landsat 8 LDCM (Landsat Data Continuity Mission, en español,
Misión de Continuidad de Datos de Landsat), suministrados por el USGS EROS CENTER
consisten en una serie cuantificada, calibrada y escalada de niveles digitales (ND), los cuales
representan los datos de una imagen multiespectral adquirida por ambos sensores: OLI
(Operational Land Imagen) y el TIRS (Thermal Infrared Sensor).
Dichos niveles digitales no representan de manera directa ninguna variable biofísica y,
por tanto, no es conveniente que se obtenga ningún índice espectral usando dichos valores.
La razón para no hacerlo es muy simple: los llamados "índices espectrales" fueron
desarrollados para trabajar con valores de reflectancia espectral de la superficie terrestre.
Los niveles digitales no proporcionan dicha información. Por lo tanto, hay que convertir
dichos valores ND en valores de reflectancia.
Los datos de las bandas del sensor TIRS y OLI están derivados en 16 bits en formato no
cifrado y pueden ser reescalados a los valores de reflectancia y/o radiancia en el techo de la
atmosfera (TOA), usando para ello los coeficientes radiométricos provistos en el archivo de
metadato MTL.txt, que viene adjunto a la descarga de las imágenes LandSat8.
Para la determinación de la Radiancia en el Techo de la Atmósfera (TOA) se aplica la
siguiente fórmula:
donde:
: TOA radiancia espectral (W / (m2 * srad * m))
: Factor de cambio de escala multiplicativo Band-específica de Landsat
metadatos (RADIANCE_MULT_BAND_x, donde x es el número de la
banda).
6
Factor de Band-específica reescalado aditivo de metadatos Landsat
(RADIANCE_ADD_BAND_x, donde x es el número de la banda).
Valores de los píxeles de productos estándar cuantificadas y calibradas
(DN).
Banda
Banda 2 0.012523 -62.61452
Banda 3 0.011540 -57.69875
Banda 4 0.0097310 -48.65483
Banda 5 0.0059549 -29.77433
Banda 6 0.0014809 -7.40461
Tabla 3: Factores de cambio, proporcionado por el archivo metadatos
4.1.2. REFLECTANCIA AL NIVEL DE LA SUPERFIE TERRESTRE:
La substracción de objetos oscuro (DOS) es una familia de correcciones atmosféricas
basadas en imágenes. Chávez (1996) explica que "el supuesto básico es que dentro de la
imagen algunos píxeles están en completa sombra y sus resplandores recibidos en el satélite
son debido a la dispersión atmosférica (camino de luminosidad). Este supuesto se combina
con el hecho de que muy pocos blancos en la superficie de la Tierra son el negro absoluto,
por lo que una reflectancia mínima de uno por ciento asumido es mejor que cero por ciento”.
Vale la pena señalar que la precisión de las técnicas basadas en imágenes es generalmente
menor que la corrección basados en la física, pero son muy útiles cuando no hay mediciones
atmosféricas disponibles, ya que pueden mejorar la estimación de la reflectancia de la
superficie de la tierra.
La reflectancia de la superficie de la tierra resultante viene dada por:
[ ( ) ]
Donde el resplandor ruta es:
Para LandSat 8, se puede calcular como:
Donde:
: Reflectancia al nivel de la superficie terrestre.
: Distancia Tierra-Sol en unidades astronómicas ( km,
varía a lo largo del año entre 0.983 y 1.017 UAs).
: Es la irradiancia solar en la banda de interés medida en el tope de la
atmósfera.
: Ángulo cenital del flujo incidente (complementario del ángulo de elevación
solar).
7
: Radiancia emitida por la imagen satelital “cruda”, correspondiente al 1%
de todos los pixeles de la imagen considerada.
RADIANCE_MAXIMUM y REFLECTANCE_MAXIMUM son proporcionados por los
metadatos de la imagen.
Banda
Banda 2 0.012523 -62.61452 7000 1,0132613 55,08040911
Banda 3 0.011540 -57.69875 6100 1,0132613 55,08040911
Banda 4 0.0097310 -48.65483 5700 1,0132613 55,08040911
Banda 5 0.0059549 -29.77433 5500 1,0132613 55,08040911
Banda 6 0.0014809 -7.40461 5300 1,0132613 55,08040911 Tabla 4: Parámetros proporcionados por el archivo metadatos.
4.2. Índices NDVI.
El NDVI (Rouse et al. 1974) es el índice de vegetación más utilizado para todo tipo de
aplicaciones. La razón fundamental es su sencillez de cálculo, y disponer de un rango de variación
fijo (entre –1 y +1), lo que permite establecer umbrales y comparar imágenes, etc.
Respecto a otros índices de vegetación más complejos, el NDVI tiene las ventajas de tener
una gran sencillez de cálculo y de facilitar la interpretación directa de los parámetros biofísicos de
la vegetación. Además permite la comparación entre datos obtenidos por diferentes
investigadores. Por otro lado, tiene el inconveniente de que posee poca capacidad de minimizar la
influencia del suelo y de la atmósfera. El NDVI permite identificar la presencia de vegetación verde
en la superficie y caracterizar su distribución espacial, así como, la evolución de su estado a lo
largo del tiempo. Esto está determinado fundamentalmente por las condiciones climáticas. La
interpretación del índice debe, asimismo, considerar los ciclos fenológicos y de desarrollo anual,
para distinguir oscilaciones naturales de la vegetación con los cambios en la distribución temporal
y espacial, causados por otros factores.
El agua tiene reflectancia mayor en el infrarrojo que en el rojo, por lo tanto valores
negativos de NDVI.
El suelo descubierto y con vegetación rala presenta valores positivos aunque no muy
elevados.
La vegetación densa, sana y bien desarrollada presenta los mayores valores de NDVI.
Las nubes presentan valores similares en el Rojo e IRC (Infrarrojo Cercano), por lo que su
NDVI es cercano a 0.
El NDVI posee un gran valor en términos ecológicos, ya que es un buen estimador de la
fracción de la radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación. El Índice de
Vegetación de Diferencia Normalizada se calcula mediante la siguiente expresión:
donde: : Banda de Infrarrojo cercano.
: Banda del Rojo Visible.
Además podemos incluir que los valores bajos de NDVI (por debajo de 0,1) corresponden a
áreas yermas de rocas, arena o nieve. Los valores moderados representan terrenos con arbustos y
8
prados (0,2 a 0,3), mientras que los valores altos indican bosques de zonas templadas y tropicales
(0,6 a 0,8).
5. RESULTADOS
5.1. RADIANCIA EN EL TECHO DE LA ATMÓSFERA (TOA).
A continuación se muestran las escenas obtenidas al transformar las bandas originales a radiancia
en el techo de la atmósfera, con la fórmula 1.
Banda Original sin corrección Banda corregida al techo de la atmósfera
9
5.2. REFLECTANCIA AL NIVEL DE LA SUPERFIE TERRESTRE:
Para obtener la reflectancia al nivel de la superficie, la que corresponde a la situación más
representativa del territorio, se ocupa la fórmula 2.
Banda corregida al techo de la atmósfera Banda corregida a la superficie terrestre
10
5.3. Obtención de NDVI.
Ocupando la fórmula 5 se obtienen los siguientes valores.
NDVI Corregido NDVI sin corrección
11
Media: 0.2653
Des. Standard:
0.1268
Media: 0.0938
Des. Standard:
0.0565
6. Resultados
6.1. RADIANCIA EN EL TECHO DE LA ATMÓSFERA (TOA).
Se puede observar claramente que existe una gran diferencia entre ambas escenas. Las
imágenes corregidas, visualmente se aprecian con más brillo, lo que quiere decir que la intensidad
de luz al techo de la atmósfera es aún mayor a la que recibe el sensor. Por lo tanto poseen valores
más altos en el espectro de la luz visible, como en las de infrarrojo.
6.2. REFLECTANCIA AL NIVEL DE LA SUPERFIE TERRESTRE:
Al igual que en TOA se aprecia un aumento en el brillo de la imagen, pero esta vez la
diferencia es muy leve entre TOA y reflectancia al nivel de la superficie, en comparación a la que se
produce en 6.1. Además se puede apreciar, con la ayuda de los Gráficos, que existe un mayor
contraste, ya que el conjunto que forman los máximos y mínimos son mayores proporcionalmente
en la reflectancia al nivel de la superficie que en las escenas brutas y además poseen una mayor
desviación estándar lo que se puede traducir en mayores diferencias entre los valores mayores y
menores, que además son mucho más notorios en las bandas de la luz visible.
Gráfico 1: Variación Banda 2 Gráfico 2: Variación Banda 3
Máx; 24679
Min; 6645
SD; 588,2224
Máx; 0,6277
Min; -0,002403 SD; 0,02055
-0,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
1 2 3 4
Val
ore
s
Variables Banda 2
Relación entre valores Brutos y ρBanda 2
L8Interes_B2
TOASurface_B2
Máx; 25719
Min; 5937
SD; 848,7221
Máx; 0,6955
Min; 0,004305
SD; 0,02965
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
1 2 3 4
Val
ore
s
Variables Banda 3
Relación entre valores Brutos y ρBanda 3
L8Interes_B3
TOASurface_B3
12
Gráfico 4: Variación Banda 4 Gráfico 5: Variación Banda 5
Gráfico 6: Variación Banda 6
6.3. Análisis de NDVI
Se puede apreciar notablemente que el índice NDVI obtenido por las escenas no corregidas
presenta un estado promedio que corresponden a áreas yermas de rocas, arena, nieve o tierra, no
obstante, los valores más altos predominantes a la ribera del río Limarí, poseen índice de terrenos
con arbustos y prados. Sin embargo, el índice obtenido con las escenas que poseen corrección
atmosférica, presentan niveles promedio de terrenos con arbustos y prados, y sus niveles más
altos que correspondes aproximadamente al 5% corresponden a zonas de árboles más robustos.
Máx; 30133
Min; 5324
SD; 1212,3486
Máx; 0,8637
Min; -0,003137SD; 0,04236
-0,100,10,20,30,40,50,60,70,80,91
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
1 2 3 4
Val
ore
s
Variables Banda 4
Relación entre valores Brutos y ρBanda 4
L8Interes_B4
TOASurface_B4
Máx; 36880
Min; 4934 SD; 1864,876
Máx; 1,1064
Min; -0,009746 SD; 0,06516
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
1 2 3 4
Val
ore
s
Variables Banda 5
Relación entre valores Brutos y ρBanda 5
L8Interes_B5
TOASurface_B5
Máx; 41172
Min; 4781 SD; 2171,2752
Máx; 1,2633
Min; -0,008133 SD; 0,07586
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
1 2 3 4
Val
ore
s
Variables Banda 6
Relación entre valores Brutos y ρBanda 6
L8Interes_B6
TOASurface_B6
7. Conclusión
El cambio entre las escenas brutas y
corregidas se centra en que las imágenes
corregidas poseen un realce de la imagen en
torno al brillo y al contraste. Representando
de mejor manera la situación real del
territorio.
Además, los niveles biofísicos (en este
caso el NDVI), presentan cambios muy
notorios, que pueden clasificar a un territorio
con conclusiones muy diferentes y por lo
tanto obtener resultados erróneos.
8. Referencias
Ariza, Alexander (2013). “Descripción y
Corrección de Productos Landsat 8 LDCM
(Landsat Data Continuity Mission)
Versión 1.0”. INSTITUTO GEOGRÁFICO
AGUSTÍN CODAZZI. Bogotá. Colombia,
pp. 36 -38.
Congedo, Lucas (2014). “Landsat image
conversion to reflectance and DOS1
atmospheric correction”, de la página
web:
http://semiautomaticclassificationmanu
al.readthedocs.org/en/latest/Landsat_co
nversion.html.
Departamento del Interior de Estados
Unidos, US Geological Survey,
http://landsat.usgs.gov , “Uso del
producto USGS Landsat 8”, en la página
web:
https://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using
_Product.php.
Pdidistrital. Unidades Temáticas, “Radiancia
y Reflectancia”, de la página web:
https://sites.google.com/site/pdidistrital
/home/radiancia-y-reflectancia.
Riaño et al. “Corrección Atmosférica y
Topográfica, Información Multitemporal
y Auxiliar Aplicadas a la Cartografía de
Modelos de Combustibles con Imágenes
Landsat-TM”, Tecnologías Geográficas
para el Desarrollo Sostenible,
Departamento de Geografía. Universidad
de Alcalá, pp. 227-228.