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Unidad didáctica 3

Sistemas de Información Geográfica

Tema 4. Datos vectoriales

Tema 5. Datos raster

Tipos de datos en un SIG

Tema 6. Calidad de la información

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Conceptos teConceptos teóóricosricosTema 5

Unidad didáctica 3 (cont.) Tipos de datos en un SIG


5.1. Conceptos previos.- Píxel como unidad mínima de información.- Profundidad de color.- Tamaño de una imagen.

5.2. Relaciones básicas entre píxeles5.3. Métodos de captura

5.3.1 Digitalización raster5.3.2 Sensores remotos

5.4. Errores y depuración de la información5.5 Formas de almacenamiento de la información

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Conceptos prConceptos práácticoscticosTema 5

Unidad didáctica 3 (cont.) Tipos de datos en un SIG

Práctica de aula 5. Tamaño de una imagen

Práctica de aula 6. Métodos almacenamiento raster

Práctica de laboratorio 6. Realización de mosaico de ortofotos

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Conceptos previosConceptos previosTema 5

Modelos de datos

Existen dos formas de modelizar las relaciones entre los objetos geográficos. Dependiendo de la forma en que se lleve a cabo se tiene uno u otro tipo de SIG.

No existe un modelo de datos que sea superior a otro, sino que cada uno tiene una utilidad específica.

Para delimitar los objetos geográficos:

El Vectorial utiliza vectores

El Raster utiliza una retícula regular

Estudio Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoConceptos previos

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Conceptos previos Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoConceptos previos

Modelos de estructuras

El elemento base para el almacenamiento de objetos gráficos es el vector (sistema vectorial) y el píxel –picture element- (sistema raster).

Estructuración

Almacenamiento

VECTORIAL RASTER

Geometría de los objetos

Coordenadas (X,Y,Z).

Valores temáticos de la unidadmínima de información.

Coordenadas PIXEL

6



Mundo real

RepresentaciónRaster

1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,11,1,1,3,3,1,1,1,2,1,1,11,1,1,3,3,1,1,2,1,1,1,11,1,1,1,2,1,1,2,1,1,1,11,1,1,1,1,2,2,1,1,1,1,11,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,11,4,4,1,1,1,1,4,4,4,2,11,4,4,4,4,1,1,1,4,2,1,11,1,4,4,4,1,1,1,1,2,1,11,1,1,4,4,1,1,1,2,1,1,11,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,11,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1

RepresentaciónVectorial

y

x

Objeto CoordenadasLínea 1 (x1,y1),...(xn,yn)

Línea 2 (x1,y1),...(xn,yn)

Pol 1 (x1,y1),...(xn,yn)

Pol 2 (x1,y1),...(xn,yn)

Pol 3 (x1,y1),...(xn,yn)

Modelos de estructuras

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Gráfico comparativo Vectorial vs. Raster

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Modelos raster y vector

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Estructura raster

RepresentaciónRaster

Mundo Real

• Todo el espacio es dividido regularmente en “celdas” o “teselas”(rectangulares o no).[Pixel]

• La posición de los objetos está definida por la (fila, columna) que ocupan las celdas que los definen.

• El área que representa cada celda define la resolución de la información. [Resolución Espacial]

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Estructura raster

El espacio está totalmente ocupado por una cuadrícula regular que lo divide en celdas Unidades básicas de imagen.

A A A AA C B BA A A CA C B BA A A CA C B BA A D CD C C BD D D CD C C CD D D CD C C CD D D CD C C C

A B

C

D

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Estructura raster

IMAGEN

Rejilla de celdasf filas

c columnasf X c = nº de pixeles

Pixel

t = tamaño de pixel

Valor de intensidad lumínica

Valor de color asignado

Continuo (valor analógico)

Discreto (valor digital)

Profundidad de pixel

Almacenamiento

Resolución. A menor resolución,menor detalle (efecto escalón)

Reducción de la profundidad depixel: difuminado (falsos contornos)

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Estructura rasterp = profundidad de pixel

nº de bits X pixel

27 26 25 24 23 22 21 20

pixel

0 1

8 bits = 1 byte1024 bytes = 1 kbyte

1024 kbytes = 1 Mbyte

(f X c X p)/8 = tamaño de la imagen (bytes)

Imagen binaria: 1 bit (B/N) = 2 valoresImagen en escala de grises: 8 bits = 256 valores

Imagen color: 8 bits X 3 (RGB) = 24 bits = 16.777.216 valores

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Original 8 bits (256 colores) 6 bits (64 colores)

4 bits (16 colores) 2 bits (4 colores) 1 bit (2 colores)

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Relaciones bRelaciones báásicas entre psicas entre pííxelesxelesTema 5

Conceptos previos Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoRelación píxeles

C4(p): contorno de orden 4 Pixel p(c,f)

Vecindad horizontal

Vecindad vertical

(c-1, f) y (c+1, f)

(c, f+1) y (c, f-1)

CD(p): contorno diagonal Pixel p(c,f)

Diagonal 1

Diagonal 2

(c-1, f+1) y (c+1, f-1)

(c-1, f-1) y (c+1, f+1)

C8(p) {C4(p) + CD(p)}: contorno de orden 8 o CONTORNO

Vecindad

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Conectividad

Importante para delimitar o reconocer fronteras

Criterios para detectar si dos píxeles están conectados:

1) p y q están conectados si la distancia que les separa está por debajo de un umbral (proximidad física).

2) p y q están conectados si existe entre ellos una relación de vecindad.

3) p y q están conectados si sus niveles digitales se asemejan enmenos de un umbral (proximidad cuantitativa).

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Conectividad = Modo contiguo

Tolerancia: 15 Tolerancia: 40

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Distancias

Condiciones a priori:

p, q, y r son píxeles y sus coordenadas son: p(x,y)q(s,t)r(v,v)- D(p,q) > = 0

- D(p,q) = 0 p=q- D(p,q) = D(q,p)- D(p,r) < = D(p,q) + D(q,r)

Tipos de distancias:

Euclídea (DE)

DE (p,q) = (x - s)2 + (y - t)2

q

p

q

p

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Distancias

Manhattan (D4)

D4 (p,q) = |x - s| + |y - t|

q

p

q

p

2 1 2

2 1 0

2 1 2

1 2

2

2

Distancia “diamante”

Mapa de distancias D4

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Vecindad

Checkboard (D8)

D8 (p,q) = max (|x - s| , |y - t|)

p

q q

p

Mapa de distancias D8

1 1 1

2 1 0

1 1 1

1 2

2

2

Distancia “cuadro”

2

2 2 22

2

2

2 22

2

2

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Vecindad

Distancia raster

1) Se utiliza la distancia euclídea.2) Se avanza en diagonal hasta la

fila o columna en la que está el píxel destino.

3) Se cambia la orientación y se avanza recto hasta llegar.

p

p’

q

DR = DE(p-p’)+DE(p’-q)

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MMéétodos de capturatodos de capturaTema 5

Conceptos previos Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoMétodos captura

Captura de los datos gráficos

Sensores remotosEscaneado (digitalización) Cámaras digitales

Escáner

Planos (sobremesa)

De transparencias

De tambor

De mano

Plataformasespaciales

Plataformasaéreas

Fotográficas

De vídeo

Matriz de CCDHilera de CCD

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Tipos de escáner Digitalización

De diapositivas

De sobremesa o plano

De mano

De tambor

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Digitalización raster

CCD (Dispositivo de Carga Acoplada)Miles de diminutos receptores sensibles a la luz captan la variaciónContinua de luminosidad (señal analógica) y convierte estos valoresen señales digitales (discretas).

Digitalización raster (escaneado)Las imágenes están formadas por pequeños elementos (unidades o celdas)llamadas pixeles. A cada pixel se le asigna el color (o nivel de gris) más parecido a la imagen original.

Resolución del escaner (PPI)-Óptica: depende del nº de sensores CCD y del sistema óptico. Es la

resolución real.-Interpolada: se mejora la imagen mediante software. No se verán

pixeles en ampliaciones, pero no da más detalle.

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Tiempo

Analógica Digital

0

255

Convertidor A / D

Digitalización raster


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Pasivos Activos

Fotográficos

Óptico-electrónicos

Radar

Lidar

Reflexión de superficie terrestreEmisión de superficie terrestre

Emisión y recepción por reflexiónpor parte del sensor

Película fotosensible (cámara analógica)

Matriz de sensores (cámara digital)

Rastreador de barrido (satélites)

1mm - 1 m.No afectado

por condicionesatmosféricas

Estudio de la atmósfera

Sensores remotos


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Errores y depuraciErrores y depuracióón de la informacin de la informacióónnTema 5

Conceptos previos Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoDepuración

Imágenes espaciales Fuentes de error

X

YZ

Altura VelocidadCabeceo Alabeo Giro lateral

Errores originados por la plataforma

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Imágenes espaciales Fuentes de error

Errores originados por la rotación terrestre

Movimiento de la Tierra

Desplazamientorelativo de laplataforma

Resu

ltante

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Errores originados por curvatura terrestre

Errores originados por el sensor

Errores originados por la atmósfera

Deformaciones mayores en bordes que en el centro

Velocidad no constante delespejo oscilante

Falta de calibración de los detectores

Modifica la radiancia originalsobre todo por dispersión, con

un aumento de la misma

Imágenes espaciales Errores

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Imágenes espaciales Correcciones

Objetivo: corregir anomalías tanto en la posición como en los valores de los píxeles

Radiométricas

Geométricas

Corregir valores de radiancia para conseguir análisis correctos

Corregir errores geométricos para poder georreferenciar y superponer imágenes

Cambio de escala

PerspectivaTraslación Rotación Inclinación

Geométricas simplesCambio de coordenadas de los píxeles

Cambio de los valores de píxeles (remuestreo)

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Vecino más próximo

Imagen transformada

Imagen corregida

Interpolación bilineal (media de 4 celdillas)

Convolución cúbica (media de 16 celdillas)

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Radiométricas

Restauración de píxeles o líneas perdidas

Vc,f = Vc-1,f

Vc,f = ((Vc-1,f + Vc+1,f)/2)

Vc,f = ((Vc,f+1 + Vc,f-1)/2)


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123123123

0 255

0 255

0 255

S1

S2

S3

0 255

0 255

Escalado

Desplazamiento

RadiométricasBandeado de la imagen


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0 2550 255

Corrección por valores mínimos

Vc,f = Vc,f - Vmin

RadiométricasCorrección atmosférica


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Almacenamiento de la informaciAlmacenamiento de la informacióónnTema 5

Conceptos previos Relación píxeles Métodos captura Depuración AlmacenamientoAlmacenamiento

Tipos de estructuras raster

Enumeración exhaustiva (recursiva)

Codificación run-length (RLE)

Árboles cuaternarios (quadtree)

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Enumeración exhaustiva

12345678

1 1 1 2 2 2 6 61 1 1 2 2 6 6 61 1 1 1 2 2 6 61 1 3 3 3 2 6 64 4 4 3 3 7 6 64 4 3 3 7 7 7 64 4 5 8 7 7 8 85 5 5 8 8 8 8 8

Es la menos eficiente de las estructuras de almacenamiento raster

Se trata de una matriz con tantas filas y columnas como tenga la imagen, coincidiendo la posición del píxel en la imagen con la de su valor en la matriz.

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Enumeración exhaustiva

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Enumeración exhaustivaEn una imagen de 16 filas y 16 columnas se necesitan 256 (16x16)

caracteres para almacenar la información.

0000000000000000000000000000000000000011222200000000311122222300000033112222230000333311122113300033331111111330033331111111133003333111111133300333222211133330033222222233330000222222222333000002222222333000000002222233000000000000000000000000000000000000

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Códigos run-length

Para condensar la información, las filas que tienen el mismo valor se registran de izquierda a derecha y se almacenan como tramos. Cada tramo se determina mediante la celda inicial y la final (con un valor común).

Formato muy bueno cuando es muy homogénea la imagen, y tiene pocas categorías

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Códigos run-length 12345678

1 1 3, 2 4 6, 6 7 81 1 3, 2 4 5, 6 6 81 1 4, 2 5 6, 6 7 81 1 2, 3 3 5, 2 6 6, 6 7 84 1 3, 3 4 5, 7 6 6, 6 7 84 1 2, 3 2 4, 7 5 7, 6 8 84 1 2, 5 3 3, 8 4 4, 7 5 6, 8 7 85 1 3, 8 4 8

1 3, 2 6, 6 81 3, 2 5, 6 81 4, 2 6, 6 81 2, 3 5, 2 6, 6 84 3, 3 5, 7 6, 6 84 2, 3 4, 7 7, 6 84 2, 5 3, 8 4, 7 6, 8 85 3, 8 8

Variante 1(V,c,c)Variante 2 (V,c)

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Árboles cuaternarios Quadtrees

Este método consiste en una división recursiva del espacio en cuadrantes y subcuadrantes, hasta llegar a la división mínima que es el píxel.

El ejemplo representa una estructura en árbol de grado 4, porque cada nodo tiene 4 ramas, que son los cuadrantes NW, NE, SW y SE.

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Representación Quadtree

0 1

32

Mapa de Uso del Suelo

Industrial

RuralResidencial

Intensivo

de

f g

ResidencialComercialRecreativoDeportivos

defg

42




Representación Quadtree

0 1

3220

22 23

21210 211

212 2132

21

Mapa

Representación esquemáticadel Quadtree

0 1 2 3

21 22 2320

210 211 212 213

43




1 2 30 Industrial1 Industrial

20 Residencial210 Comercial211 Comercial212 Recreativo213 Deportivo

22 Residencial Intensivo23 Residencial Intensivo

3 Rural

Tabla de Atributos

212

AtributosNivel Quadtree

20

22 23

210 211

212 213

0 1

3221

DeportivosRecreativoComercialResidencialResidencial IntensivoRuralIndustrial

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45




Nivel 0

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

0

00 01

02 03

000 001

002 003

031

032 033

0300 0301

0302 0303

03

00

03

01

03

02

03

03

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

2 6 10 14 18 B B B N N B N B N N B B 22 B B B N N B B

0 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3

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Ejercicio propuesto

0 1

Codificar esta imagen raster por los tres métodos conocidos:

- Exhaustivo

- Run-Length

- Arbol cuaternario

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Unidad didáctica 3

Sistemas de Información Geográfica

Tema 4. Datos vectoriales


Tipos de datos en un SIG

Tema 6. Calidad de la información

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