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El estudio se publica en la revista 'International Journal of Remote Sensing'

Científicos españoles diseñan un procedimiento para detectar sombras en las imágenes de satélite

Científicos de la Universidad de Málaga han ideado un procedimiento que identifica las sombras con exactitud en las imágenes de alta resolución captadas por los satélites, lo que permite obtener información más precisa sobre calles, edificios, vehículos, cultivos y otros elementos detectados desde el espacio. Los resultados de esta investigación se han transferido a una empresa del Parque Tecnológico de Andalucía, que ya los aplica en el procesamiento de imágenes de satélite y en la detección de cambios urbanos.

Imagen QuickBird de un área urbana que contiene sombras proyectadas, zonas de saturación y zonas oscuras sobre áreas con mucha textura. El número de semillas de sombra identificadas en esta imagen es de 92. Foto: Arévalo et al.(Universidad de Málaga/DECASAT)

El profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga y coautor del estudio, Vicente Arévalo, explica a SINC que las imágenes de alta resolución que proporcionan los satélites actuales y los aviones “han abierto una nueva era en el campo de la teledetección, y ese incremento de la resolución también incide en que las sombras, algo inherente a cualquier imagen, cobren un significado especial”. Las sombras caen, por ejemplo, sobre los edificios, los coches, o el mobiliario urbano -continúa el investigador-, y en una fotografía aérea “es muy importante detectar qué es sombra y qué no lo es, para poder identificar correctamente los elementos que en ella aparecen”.

Arévalo señala que la identificación de sombras permite aplicar posteriormente técnicas específicas de recuperación de la información que éstas ocultan, así como elaborar diseños tridimensionales. Gracias a las sombras los ingenieros informáticos pueden estimar, entre otros parámetros, la altura de los elementos de un paisaje, como una casa.

Para realizar este estudio los investigadores han utilizado las imágenes capturadas por el satélite QuickBird, el que se usa también para capturar las fotografías aéreas del atlas virtual Google Earth. Las imágenes obtenidas con este satélite disponen de una resolución de 60 cm/pixel, es decir, 60 centímetros del terreno real recogidos en un píxel (la unidad más pequeña de las que componen una imagen digital, definida por su brillo y color). Una vez tomada la imagen se analizan sus componentes de color y se identifican mediante círculos las denominadas “semillas”, pequeños grupos de píxeles que tienen mayor probabilidad de ser sombras. A estas “semillas” se les añaden otros píxeles circundantes, también significativos estadísticamente, para detectar las áreas sombreadas de la foto con la mayor precisión posible, en un proceso en el que también se emplean otras herramientas, como los detectores de bordes.

El método desarrollado por los investigadores andaluces ha sido probado con éxito en imágenes obtenidas bajo diferentes condiciones de iluminación, tanto en zonas urbanas como rurales. Así, por ejemplo, en un campo de olivos se pueden cuantificar mejor los árboles y ver sus dimensiones con más precisión si en las imágenes de alta resolución se identifican bien las sombras.

No obstante, la línea de trabajo principal de los científicos es la detección de los cambios urbanos, comparando a lo largo del tiempo cómo se modifican determinadas zonas de las ciudades. Sus estudios permiten detectar desde movimientos de tierras o modificaciones en el territorio, hasta descubrir si alguien ha construido una piscina en su parcela. “Nosotros no juzgamos la legalidad de este tipo de actuaciones”, aclara Arévalo, pero las imágenes áreas en alta resolución facilitan el trabajo de los inspectores de fincas.

Referencia bibliográfica:

Vicente Arévalo y Javier González (Universidad de Málaga), y Gregorio Ambrosio (DECASAT). “Shadow detection in colour high-resolution satellite images”. International Journal of Remote Sensing 29 (7): 1945-1963. Abril 2008

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons
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