Cómo interpretar una imagen satélite a falso color

¿Sabes cómo interpretar una imagen satélite a través de filtros de colores RGB? La clave para entender e interpretar los contrastes cromáticos que componen una imagen satélite a falso color está en conocer los niveles de reflectancia de los objetos en cada banda de trabajo e interpretar los valores de saturación de colores generados en los canales rojo, verde y azul durante la composición de la imagen satélite a falso color.

Cómo interpretar una imagen satélite a falso color

Antes de interpretar los colores de una imagen satélite a falso color tenemos que tener clara la técnica de composición de imágenes RGB en la que, cada banda multiespectral representada en niveles de grises, es pasada por los canales rojo, verde y azul adquiriendo este tipo de color. Sabiendo cómo se forman estas composiciones de color, las interpretaciones cromáticas serán más fáciles de entender de lo que creemos.

Composición RGB en imágenes satélitePara generar e interpretar una imagen satélite a falso color, o color natural, es necesario pasar tres bandas de imágenes por los filtros rojo, verde y azul. Cada banda muestra un degradado de grises que serán saturados por el color de su canal de manera proporcional durante la composición de la imagen RGB.

Cómo interpretar una imagen satélite a falso color con niveles digitales de color

La combinación de las tres bandas saturadas de color hará que se generen imágenes con tramas de colores rojos, verdes y azules, así como otros colores secundarios. ¿Qué significa que una tesela u objeto se muestre en color violeta y qué banda multiespectral influye para generar ese color?  Verás en muchos sitios la interpretación entre un objeto territorial y un color, pero no todo es cuestión de colores. También es cuestión de interpretar cómo se han generado a partir de las bandas. Esta es la clave para entender el comportamiento espectral de los objetos en superficie, y una sencilla paleta cromática será nuestra mejor aliada para saber qué elementos territoriales absorben o reflejan más energía para llegar a componer ese color.

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Lo fundamental: la interpretación de bandas multiespectrales

Los objetos muestran unos niveles de reflectancia mayor o menor en función de la banda de operación. Las diferentes longitudes de onda del espectro serán reflejadas o absorbidas por el territorio pudiendo advertir, a través del degradado de pixels, las zonas de mayor o menor absorción/reflexión. Esto es lo que delatará a los objetos a nivel de comportamiento para posteriormente poder teñirlos de colores. Por norma general, buscamos los elementos objeto de análisis sólo en aquellas bandas donde “llaman la atención”. En otras palabras, cuando reflejan energía en exceso mostrando manchas claras, aunque también pueden llamar la atención por absorber energía en exceso mostrando manchas oscuras. Así, por ejemplo, la vegetación refleja en el NIR, las masas de agua helada reflejan energía en el visible, el agua absorbe en el SWIR, los objetos a elevada temperatura como la lava volcánica reflejan en el SWIR o las infraestructuras urbanas tienden a reflejar en el visible.

Niveles de reflectancia en firmas espectrales

 

Tres colores para interpretar una imagen satélite de manera básica

Las zonas de mayor reflexión, al pasar por uno de los canales rojo, verde o azul se teñirán del color del canal. Tendremos constancia de las zonas de mayor reflexión en una banda multiespectral cuando adquieran uno de estos tres colores fundamentales asignados por los canales. Sólo en el caso de que una misma zona territorial muestre elevados niveles de reflexión para los tres canales (y por tanto en las tres bandas de trabajo) se formará el color blanco. Y sólo en el caso de que una misma zona territorial muestre elevados niveles de absorción para los tres canales (y por tanto en las tres bandas de trabajo) se formará el color negro.

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En el siguiente juego de bandas podemos ver una composición a color natural junto a una banda en el infrarrojo cercano NIR. La vegetación muestra elevados niveles de reflexión con un degradado de colores claros en la banda del NIR. El agua absorbe en el NIR (además de en el resto de bandas) mostrando colores oscuros. Una composición Sentinel RGB 11,8,2 donde la banda 8 es la banda del NIR, quedará realzada en el color verde del canal por el que pasa la banda dejando al descubierto aquellas zonas vinculadas con vegetación debido a sus elevados niveles de reflectancia. El agua, al absorber energía en todas las bandas, se mostrará en colores oscuros.

Reflexión de la vegetación y el agua en el NIR

Otros ejemplos mixtos los podemos ver con la nieve. Los elevados niveles de absorción en el infrarrojo de onda corta SWIR harán que la nieve se vea oscura. Por el contrario, mayores niveles de reflexión las bandas del visible (rojo, verde o azul) harán que la nieve se vea con tramas claras. Una composición RGB para Sentinel, basadas en la banda 2 del azul visible y las bandas 11 y 12 del SWIR nos mostrarán la nieve en color rojo cuando la banda 2 es filtrada por el canal rojo. La reflexión de esta banda hará que se tiña de rojo la nieve quedando realzada la imagen a través de una composición RGB 2,11,12 propia de análisis de masas de agua helada. La vegetación adquiere tonalidades verde azuladas debido a su gran reflexión en el SWIR filtrado por los canales verde y azul.

Interpretación de imagen satelital

 

Interpretando colores segundarios

Interpretar aquellos elementos rojos, verdes y azules es fácil. Pero ¿qué significa un color morado? ¿Y un naranja? ¿Y un degradado de verdes? El rojo significa lo mismo en una imagen RGB843 que en una imagen RGB974? Estos colores secundarios son generados en función de los pesos que aporten los píxels de las tres bandas, y esto dificulta la interpretación sobre qué banda genera mayor o menor reflexión por su canal complicando la identificación del elemento que absorbe o refleja bruscamente. El rojo, verde y azul pasan a un segundo plano para obtener un repertorio de colores secundarios de mezcla en función de los niveles de reflexión en el espectro electromagnético. La principal mezcla en pares de colores es el amarillo, magenta y cian. La ausencia de los tres colores generará el color negro y la presencia de los tres dará, como color, el blanco.

Paleta de composición RGB de colores

Los niveles de reflectancia de cada banda generan una proporción de saturación de rojo, verde y azul que compone, finalmente, nuestro código de color RGB. La proporción de rojo, de verde y de azul hará que se forme un color u otro. Conociendo el grado de aporte cromático de las bandas al pasar por sus canales podremos saber qué banda absorbe y qué banda refleja.

Dentro de la formación de un color, cada canal aportará un rango de valores comprendidos entre 0 y 255. Valores próximos a 255 indicarán altas reflexiones del elemento territorial (son nuestros píxels blancos). Valores bajos y próximos a 0 indicarán absorciones del elemento territorial (son nuestros píxels negros).

Así, por ejemplo, el color amarillo se forma por un aporte de rojo (255), verde (255) y azul (0). Esto nos indicará que, al filtrar las tres bandas por los canales rojo, verde y azul, las dos primeras bandas reflejan en exceso el elemento y la tercera banda lo absorbe por completo. Como consecuencia, una combinación de rojo y verde dará como resultado un color amarillo.

Cómo interpretar una imagen satélite a falso color con colores RGB

El color cian puede generarse a partir de un aporte de rojo (0), verde (255) y azul (255). Esto nos indicará que los elementos en color cian reflejan en exceso en la primera y segunda banda mientras absorben en la tercera banda.

Interpretación de imágenes satélite a falso color

El color naranja puede generarse a partir de un aporte de rojo (255), verde (150) y azul (0). Esto nos indicará que los elementos en color naranja reflejan en exceso en la primera banda, absorben en exceso en la tercera banda y tienen un comportamiento medio en la segunda.

Interpretación de imágenes satélite con técnica RGB

En una combinación RGB 562 de bandas Landsat, el color naranja, se formará gracias a la saturación de la banda del rojo y del verde, por lo que existirá reflexión dentro de las bandas del 5 y el 6. A partir de estos datos podremos empezar a interpretar nuestra imagen. Esta situación nos indicará que se trata de zonas con vegetación (la banda 5 del NIR delata a la vegetación por su reflexión y saturación en el canal rojo) y con contenido relevante de humedad (la banda 6 aporta esta información saturando ligeramente el canal verde). Las zonas naranjas nos informarán, por tanto, de lugares donde existe gran vegetación y alto contenido en humedad.

Cómo interpretar una imagen satélite a falso color con colores RGB

Conociendo los pesos aportados por cada de los canales que componen el color, sabremos qué bandas son las que delatan el comportamiento de nuestros elementos en la interpretación de la imagen satélite.

Si quieres interpretar una imagen satélite sabiendo qué banda aporta mayor o menor peso en la reflexión y absorción de energía, aquí tienes una sencilla paleta cromática para interpretar los colores de las imágenes satélite independientemente de sus combinaciones de bandas o satélites empleados. Cada color nos determinará el peso de niveles de rojo, verde y azul dentro de cada canal.

Paleta RGB para interpretar los colores de una imagen satélite

 

El patrón de comportamiento habitual en los objetos

Todos los elementos se comportan de una manera u otra frente al espectro electromagnético por lo que conocer su comportamiento puede ayudarnos a interpretar una imagen satélite. Podemos identificar a grandes rasgos elementos territoriales debido a su comportamiento convencional frente a cada banda multiespectral con ayuda de las firmas multiespectrales. Familiarizarse con estos comportamientos te ayudará a interpretar el territorio rápidamente para saber con qué bandas trabajar y teñirlas de color.

El agua en estado líquido absorbe energía a lo largo de todo el espectro electromagnético, aunque presenta una mayor reflexión dentro del visible llegando a absorciones casi totales en el extremo opuesto del SWIR. Por el contrario, el agua en estado sólido genera niveles de reflexión elevados dentro del visible que van descendiendo en el NIR y posteriormente en el SWIR.

Interpretación de imágenes a falso color para masas de agua

La vegetación sana muestra elevados niveles de reflexión en el NIR que descenderán en el SWIR. Sin embargo, cuando la vegetación sufre daños producidos por un incendio nos encontraremos el comportamiento contrario, generando una mayor absorción en el NIR y una mayor reflexión en el SWIR. Las diferencias en la curva espectral pueden ayudarnos a analizar el nivel de severidad del fuego a través de índices como el NBR (Normalized Burn Ratio).

Interpretación de imágenes satélite en incendios forestales

Las zonas urbanas tienden a presentar una gran reflexión de la energía mostrando mayores contrastes cuando se juega con las bandas del visible que cuando se juega con las bandas del infrarrojo cercano.

Cómo interpretar colores de una imagen satélite