Mejoras ráster (pos-procesamiento)
Agrupa pos-procesos para mejorar el aspecto visual o la cobertura espacial de un conjunto de capas ráster mediante balance de histograma, composición de mosaico o fusión de resoluciones. La cadena de procesos típica abarca la selección de una o varias capas temáticas ráster en el árbol (ver Interfaz de usuario), el acceso al proceso de mejora, la configuración de parámetros específicos de éste, la selección espectral y el recorte espacial de entrada si corresponden, y la elección de opciones para el archivo de salida.
La selección espectral indica las bandas de la imagen de entrada a ser consideradas. La definición del recorte espacial puede realizarse mediante el ingreso de los pares de coordenadas correspondientes a los esquineros superior izquierdo e inferior derecho según el modelo ráster (línea/píxel) o el sistema de referencia geodésico seleccionado, sea geográfico (coordenadas geográficas decimales o sexagesimales) o proyectado (coordenadas planas), o bien por la extensión de la vista (haciendo doble clic con el puntero sobre el visualizador correspondiente) o de la capa temática elegida (haciendo doble clic sobre la misma en la lista de capas).
En el caso de tomar el recorte espacial de una capa, se recomienda que ésta posea el mismo sistema de referencia geodésico que la imagen a ser recortada.
Balance de histograma
Este pos-proceso permite ajustar el histograma de la capa ráster seleccionada de acuerdo al histograma de otra imagen. Debe indicarse en el selector desplegable la capa ráster que oficia de fuente para el histograma considerado y elegirse las bandas correspondientes a para que coincidan con las de la imagen a ser balanceada.

Balance de histograma.
Debe especificarse la misma cantidad de bandas en la imagen fuente del histograma que las seleccionadas en la imagen a ser balanceada.
El balance de histograma es una función de suma utilidad cuando se busca producir mosaicos de apariencia uniforme a partir de escenas con diferencias evidentes en las respuestas espectrales de sus coberturas o en las características de iluminación.
Mosaico
El pos-proceso de mosaico permite componer un mosaico espacial entre dos o más capas ráster. Deben elegirse las imágenes y su orden de superposición, una distancia de difuminado (en píxeles) y un valor de fondo como relleno para las áreas no cubiertas por la composición.

Mosaico en SoPI.
El tipo de dato del mosaico resultante es promovido al más denso entre las imágenes compuestas.
Es preciso que las imágenes para componer el mosaico posean la misma cantidad de bandas y el mismo sistema de referencia geodésico entre sí.
Fusión de resoluciones
Este pos-proceso consiste en la fusión de datos entre un conjunto de bandas y una de mayor resolución espacial, para lograr una composición de bandas RGB con mejor resolución espacial.
Métodos de fusión
SoPI admite un único método de fusión de resoluciones.
Fusión por rotación a espacio IHS
El algoritmo de fusión de resoluciones por rotación a espacio IHS[1] implica la proyección del espacio de color RGB (de red-green-blue) a través de la diagonal de máxima intensidad hacia el espacio IHS (de intensity-hue-saturation). En este espacio, los componentes son el vector intensidad, el ángulo de tonalidad y el vector de saturación, que define la pureza del color.

Espacio RGB (izquierda) y espacio IHS (derecha).
La diagonal de máxima intensidad en RGB es análoga al componente intensidad en IHS.
Tras la rotación al espacio IHS, el conjunto de bandas de menor resolución es escalado espacialmente a la resolución de la banda de mayor resolución, que reemplaza al componente intensidad. Finalmente, se realiza la proyección inversa del espacio IHS al RGB, que implica la aplicación de un realce de histograma mediante una función lineal sobre las bandas de la composición RGB.

Fusión de resoluciones.
Como método de remuestreo, SoPI utiliza interpolación por vecino más cercano (NN, de nearest neighbor).
Referencias
[1] Haydn, Rupert; Dalke, George W.; Henkel, Jochen & Bare, Janet E. 1982.
Application of the HIS Color Transform to the Processing of Multisensor Data and Image Enhancement.
First Thematic Conference: Remote sensing of arid and semi-arid lands, International Symposium on Remote Sensing of Environment Proceedings: pp. 599-616; January 1982.
agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=US201302001589
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