ATALAIANT DES DE L’ESPAI
Societat 08/02/2020

Destriant entre pins i alzines des de l’espai

Avantatges de combinar un gra de rodet fi amb sensibilitat a la llum infraroja

Joan Bauzà
3 min

Avui anirem fins a la vall de Sant Vicenç, al terme municipal de Pollença i ho farem de la mà del satèl·lit Orbview-3, un petit enginy de poc més de 300 kg de l’empresa GeoEye que orbitava a 470 km de la Terra. El satèl·lit fou llançat el 2003 i, a causa d’una fallada, deixà de ser operatiu el 2007.

El satèl·lit anava equipat amb un sensor de cinc bandes que enregistrava imatges amb una resolució espacial prou elevada: 1 m a la banda pancromàtica i 4 m a les bandes multiespectrals. Imaginau el satèl·lit amb les cinc bandes com una càmera fotogràfica amb cinc rodets, cadascun amb sensibilitats diferents a la llum que li arriba des de la Terra i amb una mida de gra particular. Així, la banda anomenada pancromàtica enregistrava imatges en escala de grisos però a una resolució espacial d’1 m (equivalent a petits grans d’1 m de costat que permeten distingir objectes de la mida d’un cotxe). La resta de bandes, anomenades multiespectrals, tenien sensibilitat als colors blau, verd i vermell, així com a la llum infraroja (aquesta darrera invisible als nostres ulls). En aquestes quatre bandes el gra mesurava 4 m de costat, cosa que permetia, per exemple, distingir un arbre.

Per tant, la imatge d’avui, enregistrada dia 13 d’agost de 2005, combina un gra molt fi, que ens permet distingir individualment els arbres i altres elements de dimensions semblant, amb sensibilitat no només a la llum que veuen els nostres ulls sinó també a la banda de l’infraroig, fora de l’abast de la sensibilitat de l’ull humà.

La figura principal mostra la vall de Sant Vicenç fins a la cala homònima. He utilitzat les bandes dels colors blau, verd i vermell que, un cop combinades, generen els colors així com els veuen els nostres ulls, d’aquí ve que aquesta combinació s’anomeni color natural. La mar apareix de color blau, unes franges d’arbrat, de color verd i el rocallam de les serres que tanquen la vall, de color grisós.

Si ens fixam en el requadre 1 tenim la mateixa combinació de bandes després de fer un ‘zoom’: veim els arbres de color verd, com seria d’esperar, però sense gaire matisos que ens permetin detectar clústers. L’enfocament també provoca que es comenci a percebre el ‘gra’.

El requadre 2 té uns colors que no ens resulten naturals pels elements que representen, per exemple, amb els arbres de color vermell: per això, aquesta combinació s’anomena de color fals. El que hem fet és passar la banda de l’infraroig, invisible als nostres ulls, per un filtre de color vermell, que sí que podem veure. Així, quan el rodet que té sensibilitat a l’infraroig enregistra un senyal potent ho veurem a la imatge amb un color vermell brillant. L’avantatge d’aquesta combinació davant l’anterior és que la vegetació presenta matisos que dibuixen clústers d’un vermell brillant amb altres d’un vermell més opac. Els primers representen la superfície ocupada per alzinar i els segons, l’ocupada pel pinar.

En el requadre 3 feim una passa més combinant dues de les bandes del satèl·lit, concretament la banda del vermell i la de l’infraroig proper, en un petit procediment de càlcul que ens donarà com a resultat un índex normalitzat, amb un rang de valors entre -1 i 1. Aquest índex, anomenat NDVI, és particularment adient per analitzar la vegetació. La paleta de colors utilitzada mostra la vegetació esponerosa de color verd intens i, de la mateixa manera que a la combinació anterior, podem distingir perfectament les clapes d’alzinar de les de pinar.

Aquesta aproximació visual pot continuar en una anàlisi digital a partir del valor enregistrat per cada gra de cadascun dels rodets de la càmera fotogràfica del satèl·lit. Es podrà calcular, per exemple, el patró estadístic dels grans de l’alzinar, comparar-lo amb el del pinar i llançar un procés de classificació que permeti obtenir un mapa de cobertes amb què sabrem la superfície ocupada per cadascuna d’aquestes formacions tan presents a la Serra.

stats