DETERMINACION DE ANOMALIAS EN IMGENES LANDSAT 5 TM L5007067_06720110729_MTL ZONA NORTE DE PASCO FOTOGEOLOGIA E INTERP.DE IMAGENES SATELITALES INGENIERIA GEOLOGICA

INTRODUCCION

En el presente trabajo pactico comenzamos con el estudio de imgenes digitales

satelitales y la utilizacin del software ENVI, para el anlisis e interpretacin

respectiva.

La teledeteccin es una tcnica a travs de la cual se obtiene informacin de un objeto

sin tener contacto directo con l, esto es posible gracias a la relacin sensor

cobertura, la cual en el caso de los barredores multiespectrales se expresa a travs de

la llamada radiacin electromagntica. Implica, entre otras cosas, analizar imgenes

que son ampliamente procesadas e interpretadas para producir datos que pueden

aplicarse en la geologa, geografa, oceanografa y ecologa.

Se describen las combinaciones de bandas empleadas en el anlisis visual de

imgenes, para lograr ver que tenemos en la imagen y poder discriminar, en un

primer acercamiento a la imagen, sobre las distintas coberturas que tenemos en ella,

como son las arcillas, xidos, lineamientos, etc.

En el presente trabajo se realiz para poder localizar blancos de exploracin en los

cuales podremos delimitar zonas de inters de anomalas de xidos, alteraciones,

slice, carbonatos, etc. Los mtodos que se utilizaron para poder establecer estas

zonas nos permitirn reducir mucho el tiempo y costos, a la hora de realizar las

exploraciones todo esto se realiza gracias a la ayuda de los software Envi y ArcGis

adems de contar de las respectivas escenas y la informacin geolgica de la zona de

inters.

OBJETIVO GENERAL

Fortalecer el conocimiento del programa ENVI, a travs de los conocimientos

obtenidos en clases, y ms aun con la prctica, que nos permita generar indicadores

estadsticos confiables para satisfacer las necesidades de informacin del sector.

CONTEXTO GEOLOGICO DE LA ZONA NORTE

La zona de estudio se encuentra en la parte Central del Per, geomorfolgicamente

comprendida entre la Cordillera Occidental y Oriental.

El Neoproterozoico se caracteriza mayormente por presentar mica esquistos, Gneis y

meta volcnicos producto del metamorfismo regional acontecido durante el neo

proterozoico que afectaron las secuencias pelticas.

Grupo Exclsior (Devnico): Las rocas que afloran en las ventanas son pizarras grises

y filitas con areniscas en capas delgadas.

Grupo Ambo: Constituidos por areniscas, esquistos, miccea, lutitas gris, lutitas

carbonosas cubren a las rocas del Paleozoico inferior.

Grupo Tarma-Copacabana: Constituido por arenisca y calizas; el cual suprayace al

Grupo Ambo

Grupo Mit: Constituida por areniscas, conglomerados y volcnicos de color rojo

prpura 8los conglomerados son polimicticos, sub-angulosos cementados por una

matriz de areniscas de grano fino).

Grupo Pucar: Se podra decir que se observan dos unidades; la primera como calizas

del Grupo Pucar "indiviso" que aflora en el cuadrngulo de Ambo y alrededores de

Goyllarisquizga por presentar una litologa uniforme y espesor bastante reducido; y la

segunda como las formaciones Chambar, Aramachay y Condorsinga del Grupo

Pucar que aflora principalmente en la parte Oriental de los cuadrngulos de Cerro de

Pasco y Ondores, a lo largo del contacto entre pizarras y filitas del Grupo Exclsior,

muchas veces cubriendo al Grupo Mit en disconformidad e infrayace en

concordancia a rocas cretceas, a la amplitud de afloramiento (espesor ) se

incrementa de Oeste a Este, es decir de unas decenas de metros (sector

Goyllarisquizga) a miles de metros (sector Oriental de Ceno de Pasco Ondores),

relativamente disminuyendo en el domo de Malpaso.

Grupo Goyllarisquizga indiviso aflora exclusivamente en el bloque del Maran y

constituye la base de la secuencia del Cretceo.Descansa directamente en discordancia

sobre los grupos infrayacientes Exclsior, Ambo y Mit y concordantemente sobre el

Grupo Pucar, infrayace a las calizas de la Formacin Chulec.

En cuanto al marco estructural se podra decir que la zona se encuentra tectonizada y

muestra plegamiento. Encontramos fallas regionales y pequeas fallas relacionadas a

las primeras.

La zona de estudio se encuentra geomorfolgicamente en la cordillera occidental, Cordillera oriental y por la parte inferior encontramos una pequea porcin del valle interandino; a continuacin se describe cada uno de ellos:

LA CORDILLERA OCCIDENTAL Es la unidad ms elevada de la Cordillera de los Andes, destacndose por constituir una cadena montaosa, , deformadas por intenso plegamiento, fallas inversas y grandes sobrescurrrimientos. Esta cordillera alberga una notoria franja de conos volcnicos terciario-cuaternarios.

LA CORDILLERA ORIENTAL constituye una de las unidades morfolgicas ms relevantes del territorio por su continuidad, mayor. Su relieve en general es ms abrupto. En la Cordillera Oriental donde las rocas originalmente fueron sedimentarias, se infiere una cuenca marina y una zona grantica positiva cuya posicin se desconoce. Igualmente la presencia de metavolcanicos indica que conjuntamente con la sedimentacin hubo episodios volcanicos.

LA LLANURA PREANDINA es la Unidad ubicada entre la Cordillera oriental y la Cordillera Occidental. Presenta relieves moderados y un clima desrtico. Evidencian las numerosas terrazas marinas (Tablazos), escalonadas.( INGEMMET. (1996).)

o La zona se encuentra tectonizada y muestra plegamiento. Encontramos fallas regionales y pequeas fallas relacionadas a las primeras.

DATOS Y METODOS

Para el presente trabajo hemos utilizado datos del Satlite Landsat 5 , analizando sus sensores

Thematic Mapper (TM) - L5007067_06720110729_MTL

El tratamiento y anlisis multiespectral se ha realizado con las 7 bandas del TM que permiten

un estudio en rango del espectro que comprende desde el visible hasta el infrarrojo lejano.

BANDA 1 (AZUL) BANDA 2 (VERDE) BANDA 3 (ROJO)

La resolucin espacial es de 30 x 30 m. En las siete bandas correspondientes al infrarrojo

trmico, excepto en la banda 6.

Las imgenes fueron suministradas de manera gratuita por el ing. Mena Osorio, Favio

Para contrastar la informacin obtenida se ha elaborado una cartografa de sntesis basada

principalmente en la cartografa del instituto de geologa y minera del Per.

Para el adecuado tratamiento de las imgenes se debe realizar lo siguiente:

Calibracin de las bandas de luz visible hasta el infrarrojo medio (b1, b2, b3, b4, b5,

b7): radiancia reflectancia (flaash) de la escena.

Corte de los ruidos que se encuentran a los extremos de la imagen calibrada.

Preparacin de mscaras de vegetacin

Preparacin de mscaras de agua

Preparacin de mscaras de nube

Unin de mascaras

Aplicacin de mascara total a la escena calibrada

Discriminacin de xidos y arcillas

BANDA 4 (IR CERCANO) BANDA 5 (IR MEDIO) BANDA 7 (IR MEDIO)

BANDA 6 (IR TERMICO)

Calibracin de la banda thermal

La calibracin consiste en corregir o tratar los errores que tienen los datos que envan los

satlites (absorcin gaseosa o dispersin por molculas gaseosas), para un mejor anlisis e

interpretacin de la escena; como tambin para una posterior utilizacin (correccin flaash).

(basic tools => preprocessing => calibration utilities => landsat calibration)

Seguidamente se realiz la correccin de temperatura (flaash), pero antes de ello se

convierte el archivo a bil ; que nos va a dar como resultado la reflectancia (spectral=>flaash),

se corrige para eliminar los efectos o errores causados por el ngulo solar; para ello se

obtuvieron datos de L5007067_06720110729_mtl.txt de donde se obtuvieron datos tales

como fecha (29/07/2011), hora (14:59:32.72), sun azimut (48.3247), sun elevation

(46.2965); dando como resultado el archivo llamado reflectancia y otro archivo llamado flash,

donde se encuentra los resultados de la calibracin en la que tambin aadiremos los datos

antes escritos para mayor referencia; (basic tools => band math (b1/10000.0)=>

reflectancia_convert); para comprobar eso sacamos su ndvi (trasform=> ndvi) se saca su quick

stats para comprbar los valores maximos y minimos; como se pudo observar no cumple con

los valores maximos y minimos (-1.00000 - +1.00000); procedemos a repetir el proceso pero

ahora con el dato de b1>0.00; guardandolo como reflectancia positiva para comprobando

tambien sacamos su ndvi donde observamos que si cumple con los requisitos de valores

maximos y minimos (-1.000000 - +1.000000).

Siempre comprobando que todas las bandas abran correctamente; caso contrario

volver a realizar el proceso.

Como se podr ver en los bordes de la imagen se observan errores de ruidos los cuales son

originados en el momento de la toma de la imagen por el sensor.

Una vez calibrada y corregida la imagen procedemos a cortar los errores de ruidos para ello

combinamos las bandas (R=7, G=4, B=2); cuya notacin en adelante ser TM 742; ( anti clic en

la imagen=>roi tool=>image (ventana en la cual se desea trabajar)=> roi type=> polygon=> guardamos el

roi; seguidamente procedemos a crear una mscara para el corte realizado: basic tools=> masking=>

build mask=> display #1=> options=> on=> options=> import rois; aplicamos mascara a la escena de

reflectancia positiva: basic tools=> apply mask=> reflectancia positiva=> select mask band=> ok.)

Para facilitar nuestros estudios y posterior discriminacin de xidos y arcillas decidimos

enmascarar lo que es vegetacin, agua y nubes ya que al hacer esto le daremos un valor de

cero a estas reas y con ello reducimos las reas que nos podrn dar por error dicho estudio.

Para elaborar la mscara de vegetacin primero combinamos las bandas TM 742, en las que

la vegetacion tiene mucha influencia. (Para ello le sacamos el indice de vegetacin (ndvi): abrir el

archivo cortado (b1-b7)=> sacamos ndvi=> abrir ndvi=> overlay=> density slice=> borramos colores que

no se utilizan para enmascarar vegetacin=> basic tolos=> masking=> build mask=> ndvi=> options=>

off=> options=> import data range=> damos valores (0.5000-0.7500); aplicamos el mismo proceso para el

segundo color ya que cuando analizamos son dos los colores que cubren la vegetacin. Una vez elaboradas

las mscaras para los colores procedemos a unir: basic tolos=> masking=> build mask=> options=> off=>

options=> import data range=> select new input=> mask #1=> damos valores (0.5000-0.7500)=> import

data range=> select new input=> mask #2=> damos valores (0.7500-1.0000)), reservamos mascara

para ms adelante unir con las mscaras posteriors a elaborar.

Para elaboracin de las mscaras de agua existen dos mtodos: mtodo supervisado y

mtodo de delimitacin personalizada; en cuestiones de tiempo se podra decir que el

primero sera el ms adecuado pero por exactitud decidiremos trabajar con el segundo

mtodo.

Para elaborar la mscara de agua utilizaremos la misma combinacin de bandas que

utilizamos para la elaboracin de mascara de vegetacin TM 742, ( anti click en la imagen=>roi

tool=>image (ventana en la cual se desea trabajar)=> roi type=> polygon=> delimitamos el agua

como se dijo anteriormente hay dos mtodos para enmascarar agua pero haremos por el mtodo de

contorneo ya que el supervisado podramos decir que presenta mayor error=> sabe=>

roi_mask_agua; una vez guardado procedemos a crear la mscara respectiva basic tolos=>

masking=> build mask=> ndvi=> options=> off=> options=> import rois=> apply); al igual que la

mscara de vegetacin reservamos para ms adelante unir y crear una mscara total.

Para la mascara de nube al igual que la mscara de agua usaremos la combinacin de bandas

TM 742 es en la combinacin que mejor se observa la vegetacin, agua y nubes que es lo que

tenemos que enmascarar.

Abrimos TM 742 (picamos y damos anti click en la imagen=>roi tool=>image (ventana en la cual se

desea trabajar)=> roi type=> polygon=> delimitamos las nubes, haremos por el mtodo de

contorneo=> sabe=> roi_mask_nube; una vez guardado procedemos a crear la mscara respectiva

basic tolos=> masking=> build mask=> ndvi=> options=> off=> options=> import rois=> apply); una

vez terminada la mscara de nube procederemos a unir las tres mascaras elaboradas.

Una vez elaboradas las tres mascaras procedemos a unirlas; ya que posteriormente

tendremos que aplicar a nuestra escena calibrada para unir las mscaras tenemos que seguir

los siguientes pasos basic tolos=> masking=> build mask=> options=> off=> options=> import

data range=> select new input=> mask #1=> damos valores (0-0)=> import data range=>

select new input=> mask #2=> damos valores (0-0)=> import data range=> select new

input=> mask #3=> damos valores (0-0)=> le damos el nombre de mascara total.

Finalmente procedemos aplicar la mscara total sobre la imagen RGB TM 742 para asi

cuando discriminemos anomalas se encuentren menos errores y seria mucho mas fcil

trabajar con la mscara aplicada sobre la escena, (basic tools=> masking=> apply mask=>

primero nos preguntan a qu archivo deseamos aplicar la mscara, pues seleccionamos el archivo

calibrado B1_B7=> select mask band=> mask_total) levantamos la escena con la combinacin TM

742 y observamos que la mscara se aplic correctamente; caso contrario tendramos que

repetir el proceso.

Las discriminaciones de xidos y arcillas se hicieron por dos mtodos muy conocidos el de

clasificacin de algoritmos ratios y anlisis de componentes principales (ACP) estos mtodos

nos ayudaran a disminuir la dimensionalidad de un conjunto de datos en funcin a logaritmos

para poder localizar posibles lugares donde se encuentren anomalas de xidos y arcillas. el

primer mtodo que utilizaremos ser el de band ratios utilizando el cociente TM 3/1 para

xidos y TM 5/7 para arcillas y el porcentaje de 98% para stretch de interactive stretching

(men principal >transform>band ratios>cociente>ok), para el mtodo de

ACP(transform>principal components>forward pc ratation>compute new statistics and rotate>(b1-

b7_mask aplicada)> spectral subset >(algoritmos)>memory> (PC band 1,2,3,4>abrir banda

4)>enhance>interactive sreching>stretch_type>histograma_sourse) se utilizara los logaritmos de

(TM 1457) para oxidos y (TM 3457) para arcillas y para interactive stretching ; gaussian para

stretch type , band para histograma y 98% para stretch, para el resultado de cada uno de

estos mtodos se procedio a a convertirlos en mascara para luego convertirlas en shape que

nos ser muy til al momento de trabajar en el programa de ARCGIS 10.0.

Se ha realizado un anlisis de los lineamientos por medio del anlisis de informacin del

sensor TM de Landsat, ellos han sido obtenidos por medio de las tcnicas que ms adelante

describiremos y tambin por medio de anlisis estructurales; para realizar este anlisis

trabajaremos con el dem 30;( topographic=> topographic modeling => dem 30 =>shaded relief

Basic tolos=> band math((b1+b2+b3+b4)/4); hacemos el mismo proceso para el cuadro 2; basic

poder trabajar ms adelante lo guardaremos en el formato PCI, con el nombre de PCI1 y PCI2;

cerramos el envi).

Procedmos a abrir el programa geomatica (focus=> file=> PCI1=> tools=> algorithm libraran=>

all algorithms=> line=> input params 1 (12, 90, 30, 10, 30, 20)=> run=> file=> sabe Project as=>

linea1=> browse=> lineamiento (formato arc view shapefile); realizamos el mismo proceso para

PCI2).

Una vez guardads los PCI con el formato shapefile procedemos a abrir ArcGis y aadimos los

lineamientos guardados; finalmente podremos hacer un estudio mas detallado de la escena

comparando estructuras y verificando con un plano geolgico a la mano cuales posiblemente

serian fallas y lineamientos.

En ltima instancia pasamos a calibrar la banda termal empezando por calibrar la radiancia

(bassic tools>preprocesing>caalibration utilities>landsat>banda 6 = memory 1), para luego hacer

la correccin thermica pero para ello necesitamos ms de 1 banda asi que obviaremos esta

parte y procederemos a sacar la emissivity (bassic tools>preprocesing>calibration

utilities>calculate emissivity> emissivity normatizacion> memory 1) de este proceso

obtendremos dos archivos uno llamado emissivity y temperature.

RESULTADOS E INTERPRETACIN

El anlisis visual de las imgenes multiespectrales de landsat 5 se logr la discriminacin de

alteraciones como xidos y arcillas la cual se distingue en la escena con gran abundancia.

Gracias a las combinaciones de bandas podemos resaltar variaciones de color, textura,

tonalidad y diferenciar los distintos tipos de cobertura que existen en la superficie, estas son

las combinaciones de bandas ms usadas:

Bandas3,2,1 (RGB): es una imagen de color natural. Refleja el rea tal como la observa el ojo

humano en ese momento en una fotografa area a color.

123 (RGB)

Combinaciones de bandas Falso - Color 7,4,2 (RGB): En la que destaca los pastizales en

colores verde en tonos marrones se observa suelo desnudo , en color blanco las nubes y de

color celeste/azul se puede observar nieve.

La Combinaciones de bandas Falso - Color 5,4,3 (RGB) es muy semejante a la combinacin de

bandas 7,4,2 pero menos intenso. la cual es muy utilizada, ya q nos permite distinguir lo que

es vegetacin, agua y nubes facilitando el proceso de trabajo. Mediante la combinacin de

bandas se puede resaltar variaciones de color, tonalidad, textura de las rocas, es muy

utilizada para el mapeo de estructuras y detectar zonas de xidos y arcilla.

742(RGB)

542 (RGB)

La Combinaciones de bandas Falso - Color 7,5,2 (RGB) hacen destacar lo que es la nieve,

dndole un azul electrico, haciendo que resalte fcilmente.

432 (RGB)

La Combinaciones de bandas Falso - Color 7,5,3 (RGB) que resalta la hidrografa en color azul

oscuro, teniendo una semejando a la combinacin 7,5,2 (RGB), variando solo en intensidades

de color

753 (RGB)

La Combinaciones de bandas Falso - Color 4,3,2 (RGB) que resalta la vegetacin en color rojo,

y en blanco las nubes y la nieve.

432 (RGB)

La Combinaciones de bandas Falso - Color 4,3,7 (RGB) que resalta la vegetacin en color

guindo intenso, las nubes de color blanco /amarillo, la nieve de un amarillo intenso y las

rocas/suelo de un color azul lo que facilita la elaboracin de mascara y la diferenciacin de

las diferentes coberturas que hay en la superficie.

437 (RGB)

Tambin se hizo un anlisis y extraccin de lineamientos, con estudios previos y ayuda de

planos ya establecidos podramos decir con mayor precisin si eran fallas o tan solo

lineamientos.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

La informacin es obtenida a partir del anlisis de las imgenes multiespectrales a

travs de diferentes tcnicas como las desarrolladas en el presente trabajo, ajuste de

histogramas, combinacin de colores y componentes principales que permiten

identificar en forma cualitativa y cuantitativa diferentes unidades hidrogeolgicas y

cubiertas terrestres. Sin embargo, los resultados obtenidos no son determinantes

debido a que la exploracin se realiza precisamente a partir de indicadores en la

superficie.

Es necesario contrastar las anomalas ya sea de xidos, arcillas u otras con los planos

de la carta geolgica nacional para no caer en imprecisiones.

Tomar muy en cuenta con qu tipo de sensor se est trabajando para poder aplicar los

algoritmos correctos.

El presente mtodo de enmascaramiento de agua, vegetacin y nubes es muy til

para sacar las zonas de poco inters.

Es necesario tener o buscar informacin existente de la zona de estudio ya que sin ella

la probabilidad de xito disminuye porque con ello disminuye la posibilidad de error

en nuestras aseveraciones.

Las imgenes landsat 5 debido a su resolucin espacial y espectral permite obtener

informacin de la superficie terrestre.

Problemas en zonas con presencia de nubes.

BIBLIOGRAFIA

INGEMMET. (1996). Geomorfologia En: Geologa de los Cuadrangulos Ambo, Cerro de

Pasco y Ondores (Boletin N 77). Ingemmet. Lima Peru. Pag. 7-8

Vernica G. Peri y Eduardo A. Rossello (2010). Anomalas morfoestructurales del drenaje del Ro Salado sobre las Lomadas de Otumpa : Revista de la Asociacin Geolgica Argentina http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0004-48222010000300022 (acceso NOVIEMBRE 2012)