Resumen de Millora del tractament de les imatges captades pels satèl•lits landsat-8 i sentinel-2 mitjançant espectroradiometria de camp i sensors embarcats en vehicles aeris no tripulats (uav)
La irrupción tecnológica de los Vehículos Aéreos no Tripulados (UAV o drones) como nuevas plataformas de teledetección, está haciendo evolucionar la Geografía hacia una nueva escala de observación de la Tierra. Mediante diferentes instrumentos de captación de datos (p. ej. satélites, aeronaves), actualmente se pueden monitorizar y analizar cuantitativamente varios fenómenos que afectan la superficie terrestre a diferentes escalas, así como sus cambios. Convencionalmente, la validez de las medidas de teledetección satelital se comprueba mediante su ajuste respecto de medidas in-situ captadas con espectrorradiómetros de campo o mediante la inter-comparación entre sensores satelitales. De hecho, es necesario corregir radiométricamente las imágenes de satélite para obtener datos lo más similares posible a los que se obtendrían a nivel de superficie terrestre y que sean coherentes entre diferentes sensores.
Sin embargo, todavía hay un salto de escala muy grande entre la adquisición de datos de campo y los datos satelitales o los datos aéreos convencionales, lo que complica la validación in-situ. La principal hipótesis de esta investigación es que los UAV pueden llenar el hueco de escala existente entre las imágenes de satélite y las medidas in-situ convencionales, mejorando así la corrección radiométrica de imágenes satelitales. El objetivo de esta investigación es introducir el uso de datos captados con UAV, en sinergia con datos espectroradiométricos de campo, para complementar y mejorar el tratamiento radiométrico de las imágenes captadas por los satélites Landsat-8 y Sentinel-2, vinculando así observaciones sobre el terreno (espectrorradiometría de campo), observaciones a escala local (UAV) y observaciones a escala global (satélites), obteniendo más solidez, continuidad y coherencia en los datos de observación de la Tierra en todas las escalas.
A diferencia de los satélites, los drones tienen la característica de volar a muy baja altura (p. ej. menos de 120 m, según la ley española actual), de modo que las imágenes captadas por sus sensores tienen mucho más detalle espacial (p. ej. 10 cm por píxel) y prácticamente no están influenciadas por la atmósfera. Por otra parte, las técnicas convencionales de espectrorradiometría de campo presentan dificultades operativas vinculadas a la georreferenciación y remuestreo espacial de los datos, la lentitud en la toma de medidas o la dificultad de acceder a determinadas cubiertas del suelo. Así, la hipótesis de esta investigación contempla que el uso de drones permite muestrear un área mucho mayor, de manera mucho más rápida, más sistemática, con más detalle y con una más cuidadosa georreferenciación que la espectrorradiometría de campo convencional, pero con una exactitud radiométrica útil para nuestros propósitos de hacer de puente entre los datos de los espectrorradiómetros de mano y lo datos satelitales. Para ello, a partir de imágenes captadas con sensores a bordo de UAV y calibradas a su vez mediante datos de reflectancia medidos in-situ, se obtienen referencias radiométricas para validar y/o corregir imágenes de satélite, contribuyendo así a introducir una nueva capa de datos entre la escala in-situ y la escala satelital.
En el primer capítulo del apartado de los contenidos (2.1) se analizan y se validan diferentes métodos de corrección radiométrica utilizados para imágenes de satélites Landsat-7, Landsat-8 y Sentinel-2, mediante medidas espectrorradiométricas de campo captadas al momento de paso casi-simultáneo de dos de los satélites. La métrica principal es el cálculo de la raíz de la media del cuadrado de los errores (RMSE) entre los datos de reflectancia espectral in-situ y las imágenes de satélite corregidas radiométricamente con diferentes métodos, pero también se utiliza el cálculo de coeficientes de determinación (R2) para evaluar la coherencia entre parejas de imágenes de satélite captadas con pocos minutos de diferencia en la misma área geográfica. Esta validación es muy relevante para cuantificar la consistencia de datos captados por diferentes sensores y mejorar el procesado de series temporales de imágenes. En el segundo capítulo del apartado de los contenidos (2.2) se analizan cuatro métodos de georreferenciación de imágenes de dron. Por cada método se evalúa la exactitud geométrica cuantificando las diferencias con precisión centimétrica entre el posicionamiento de puntos de coordenadas conocidas medidas con sistemas globales de navegación por satélite (GNSS) de alta exactitud y su correspondiente posición en la imagen de dron, con indicadores de exactitud como el RMSE planimétrico (radial) (RMSEr) y RMSE altimétrico (RMSEz). Este estudio contextualiza el uso combinado de imágenes de dron e imágenes obtenidas con sensores aeroportados o satelitales desde un punto de vista geométrico, a la vez que proporciona datos precisos de los límites de cada método de georreferenciación. En el tercer capítulo del apartado de los contenidos (2.3) se presenta el proceso mediante el que se utilizan datos de radiometría de campo para corregir radiométricamente imágenes captadas con drones, para posteriormente utilizarlas como referencias para validar diferentes métodos de corrección radiométrica de imágenes Landsat-8 y Sentinel-2. También se utilizan los datos de dron como referencia radiométrica para corregir radiométricamente las imágenes de satélite, objetivo principal de la tesis. En el cuarto capítulo del apartado de los contenidos (2.4) se aplica el uso de imágenes de dron, corregidas mediante datos de espectrorradiometría de campo, en la generación de cartografía temática de cubiertas del suelo. La aplicación apoya el monitoreo de restauraciones en explotaciones mineras a cielo abierto, una importante tarea para la recuperación ambiental de estos espacios.
En los resultados del capítulo 2.1, las diferencias entre los datos de reflectancia espectral in-situ y las imágenes de satélite corregidas radiométricamente con el método que obtiene mejores resultados, ofrecen un RMSE medio considerando todas las bandas espectrales del 3.486 % (en reflectancia); en todos los métodos probados hay un R2>0.929 entre parejas de imágenes de satélite captadas con pocos minutos de diferencia en la misma área geográfica, también considerando todas las bandas. Los resultados del capítulo 2.2 muestran las diferentes exactitudes de cada uno de los métodos probados para la georreferenciación de imágenes de dron, además de una evaluación de los recursos económicos, de tiempo y de personal que requiere cada método, obteniendo en el mejor de los casos (mediante georreferenciación indirecta) un RMSEr≤0.023 m y un RMSEz≤0.030 m. Los resultados del capítulo 2.3 muestran el ajuste de los datos de radiometría de campo con los datos de dron (R2>0.946) y de éstas con los datos de satélite. Posteriormente se evalúa el ajuste (en reflectancia) entre áreas de test y la corrección radiométrica de imágenes de satélite utilizando datos del dron como referencia radiométrica (RMSEvis≤2.018 %), así como la coherencia de las imágenes del Landsat-8 y del Sentinel-2 corregidas con este método (RMSEvis≤1.147 %). Los resultados relativos al capítulo 2.4 no sólo proporcionan la representación cartográfica de la restauración en la explotación minera, sino que también proveen datos estadísticos sobre la extensión relativa de cada tipo de cubierta, y han permitido elaborar de un protocolo pensado para ser útil a la administración, a los propietarios de explotaciones mineras y, en general, a la recuperación medioambiental de espacios altamente degradados.
En conclusión, en esta Tesis se hace un análisis de diversos métodos de corrección radiométrica de imágenes de satélite y se validan mediante datos espectroradiométricos de campo, pero, adicionalmente, se mejora el tratamiento radiométrico de los datos satelitales mediante la introducción de datos captados con drones. El método innova con el establecimiento de sinergias entre datos de radiometría de campo, datos de dron y datos satelitales, vinculando diferentes escalas de trabajo de una manera eficiente y mejorada respecto a los antecedentes. En futuras investigaciones, se prevé aplicar el método desarrollado pero utilizando sensores para drones con una configuración espectral más ajustada a la configuración de los sensores satelitales, y también haciendo vuelos coordinados de varios drones al momento de paso de los satélites. Se vislumbra que esta investigación contribuirá a obtener series temporales de imágenes mucho más coherentes que las obtenidas hasta ahora, logrando una información más detallada del estado y la evolución de áreas protegidas de alto interés ecosistémico local y global en todo el planeta.
