Manejo de imágenes en R

1 Manejo de rasters en R

1.2 Lectura de imágenes

Recordar que:

  • Cargar paquete raster

  • Escribir completa la ubicación del archivo

  • Incluir extension

  • Para ubicaciones de archivos “/” en lugar de “’'”

A continuación, se puede graficar como cualquier gráfica en R

Sin embargo, aquí nada más se cargó una banda. Para cargar una imagen con más de una banda hay que utilizar otra función.

También se puede utilizar la función brick

Regresamos a la imagen importada con stack

1.3 Características del objeto

Ver las características del objeto ¿Qué es cada cosa?

## class      : RasterStack 
## dimensions : 81, 103, 8343, 10  (nrow, ncol, ncell, nlayers)
## resolution : 0.0001796631, 0.0001796631  (x, y)
## extent     : -101.2353, -101.2168, 19.64364, 19.65819  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
## names      :    B2,    B3,    B4,    B5,    B6,    B7,    B8,   B8A,   B11,   B12 
## min values :     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0 
## max values : 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535, 65535
## [1] 10
## CRS arguments:
##  +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0

Más características

## [1] 0.0001796631 0.0001796631
## [1] 8343
## [1]  81 103  10

Más características

##  [1] "B2"  "B3"  "B4"  "B5"  "B6"  "B7"  "B8"  "B8A" "B11" "B12"
## class      : Extent 
## xmin       : -101.2353 
## xmax       : -101.2168 
## ymin       : 19.64364 
## ymax       : 19.65819

¿Qué es esto?

## class      : RasterLayer 
## band       : 1  (of  10  bands)
## dimensions : 81, 103, 8343  (nrow, ncol, ncell)
## resolution : 0.0001796631, 0.0001796631  (x, y)
## extent     : -101.2353, -101.2168, 19.64364, 19.65819  (xmin, xmax, ymin, ymax)
## crs        : +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 
## source     : D:/Descargas/imagen1.tif 
## names      : B2 
## values     : 0, 65535  (min, max)

¿y esto?

##  [1] "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U" "INT2U"
## [10] "INT2U"

2 Sentinel-2

Imágenes mutiespectrales con 13 bandas de distinta resolución espacial. Por eso, en este stack sólo se tienen las imágenes

2.1 Visualización

También se puede ver la imagen con otros paquetes

## Loading required package: lattice
## Loading required package: latticeExtra
## 
## Attaching package: 'ggplot2'
## The following object is masked from 'package:latticeExtra':
## 
##     layer

Otra forma de mostrar imagenes

## Linking to GEOS 3.6.1, GDAL 2.2.3, PROJ 4.9.3

## Warning: Raster values found that are outside the range [0, 2100]

2.2 Selección de ciertas bandas

Se puede realizar de dos maneras

4 Calculo de índices

4.2 Índices de humedad

4.2.1 NDWI

Para calcular este índice requerimos otras bandas: B8 y B11, así que volvemos a cargar la imagen.

4.3 Índices de cicatrices de incendios

5 Calculo de texturas

5.1 GLCM

Este método se basa en la matriz de co-ocurrencias de tonos de gris (GLCM). Calcula diferentes métricas en ciertas direcciones. Es un método de “moving window”

Primero cargar la imagen y calcular el NDVI

5.1.1 Calculo de GLCM con dirección

Aquí podemos indicar el tamaño de la ventana que vamos a utilizar para calcular la textura. Para que sólo un pixel obtenga el valor de la textura de la ventana hay que utilizar un tamaño non. El parámetro shift va decir cuántos pixeles se va a mover en X y en Y. En este caso el shift indica que se va a comparar cada pixel dentro de la ventana con el pixel que esté a una distancia de un pixel a la derecha y uno arriba.

5.1.2 GLCM sin dirección

Debido a que se puede calcular la textura en 4 direcciones, para obtener una medida sin efecto de dirección se ponen las cuatro posibilidades: (0,1); (1,1); (1,0); (1,-1)

5.2 FOTO

Este método primero realiza una transformada de Fourier de la imagen y luego realiza una ordenación de estos datos. Por eso se llama Ordenación de la Transformada de Fourier (FOTO). La idea de este método es que caracteriza la textura a partir de la frecuencia de las ondas dominantes (r-spectrum). De tal manera, si una ventana presenta una textura dominante a una distancia de varios pixeles, estará caracterizado por ondas de frecuencia corta (pocos ciclos por km). En cambio, si una ventana presenta una textura dominante a una distancia de pocos pixeles, estará caracterizado por ondas de frecuencia largas (muchos ciclos por km). Este método se calcula por áreas de la imagen que correponden al tamaño de la ventana.

Este método sólo permite calcularse para ventanas cuadradas. Por ello, sólo se indica el lado de la ventana cuadrada.

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