SIG Conceptos

SIG_EM001.N2: Curso de ArcGIS aplicado a la exploración mineral. Nivel 2

Sesión 1

Combinar y visualizar una capa de litología con un grid de geofísica.

En esta sesión vamos a describir los formatos más usados para procesamiento y visualización de información geofísica. Son varios los tipos de software especializados en procesamiento de información geofísica, como el Oasis Montaj de Geosoft, pero normalmente son costosos y difíciles de manejar, por lo que el trabajo de procesar los datos crudos que se recogen en terreno o en avión, para convertirlos en información interpretable por los geólogos, debe dejarse exclusivamente en las manos de geofísicos experimentados. Los datos de geofísica, ya sea terrestre o aérea, se trabajan en formato grid continuo (en español se traduce por grilla o cuadrícula), que es un tipo especial de archivo ráster.

1.1 ¿Qué es un ráster? En su forma más simple, un formato ráster consta de una matriz de celdas (o píxeles) que se organiza en filas y columnas (o una cuadrícula), en la que cada celda contiene un valor que representa información, como la temperatura o la elevación. Ejemplos de archivos ráster son fotografías aéreas digitales, imágenes de satélite, imágenes digitales o incluso mapas escaneados.

Los datos almacenados en un formato ráster representan fenómenos del mundo real, como: 

Datos temáticos (también conocidos como discretos), que representan entidades como datos de la tierra o de uso del suelo.

Material didáctico preparado por Marta Benito para www.arbolesquehacenbosque.com.

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En esta figura vemos un mapa del uso del suelo en formato vectorial, a la izquierda (polígonos), y en formato ráster, a la derecha. 

Datos continuos, que representan fenómenos como la temperatura, la elevación o una variable geofísica como la gravedad o el magnetismo de las rocas.

¿Qué son las bandas? Algunos rásteres tienen una banda única, o capa (una medida de una sola característica) de datos, mientras que otros tienen múltiples bandas. Básicamente, una banda se representa con una sola matriz de valores de celda, y un ráster con múltiples bandas contiene múltiples matrices de valores de celda que coinciden espacialmente y que representan la misma área espacial. Un ejemplo de dataset ráster de banda única es un modelo digital de elevación (DEM). Cada celda en un DEM contiene solamente un valor que representa la elevación de superficie. También hay ortofotos de banda única, que a veces se llaman imágenes pancromáticas o de escala de grises. La mayoría de las imágenes de satélite tiene múltiples bandas, que por lo general contienen valores dentro de un rango o banda del espectro electromagnético.

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Cuando hay múltiples bandas, cada ubicación de celda tiene más de un valor asociado. Con múltiples bandas, cada banda por lo general representa un segmento del espectro electromagnético recopilado por un sensor. Las bandas pueden representar cualquier porción del espectro electromagnético, incluidos los rangos no visibles a simple vista, como las secciones infrarrojas o ultravioletas. El término banda se originó a partir de la referencia a la banda de color en el espectro electromagnético.

Cuando creas una capa de mapa a partir de una imagen ráster, puedes elegir mostrar una banda única de datos o formar una composición de color a partir de múltiples bandas. Una combinación de cualquiera de las tres bandas disponibles en un dataset ráster multibanda se puede utilizar para crear composiciones RGB (Red, Green and Blue: rojo, verde y azul). Al visualizar bandas juntas como composiciones RGB, a veces se puede recabar más información del dataset que si fueras a trabajar con solo una banda.

Una imagen de satélite, por ejemplo, por lo general tiene múltiples bandas que representan distintas longitudes de onda desde las porciones ultravioleta hasta las visibles e infrarrojas del espectro electromagnético. Las imágenes Landsat, por ejemplo, son datos recopilados desde siete bandas distintas del espectro electromagnético. Las bandas 1-7, incluida la 6, representan datos de las regiones visibles, casi infrarrojas e infrarrojas medias. La banda 6 recopila datos de la región infrarroja termal.

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Otro ejemplo de una imagen multibanda es una ortofoto de color verdadero en la que hay tres bandas, cada una representa rojo, verde o azul.

Para resumir, en la siguiente figura tenemos una imagen satelital típica, compuesta por las tres bandas RGB. Si hacemos zoom y nos acercamos lo suficiente, comenzaremos a ver sus píxeles, y si hacemos clic con el botón Identificar (Identify) sobre un píxel determinado, podremos ver los valores asociados a cada una de estas bandas para ese píxel. Los valores siempre van de 0 a 255 (es decir, son un total de 256), y si hacemos combinaciones de 256 valores tomados de 3 en 3, obtenemos más de 16 millones de colores:

¿Cómo se mide la resolución de la imagen o del grid? Se mide según el tamaño de la celda (o del píxel), es decir, cuanto más pequeño es el píxel, más alta es la resolución. Cuando se dice que el tamaño del píxel es de 2 metros, esto significa que cada píxel representa exactamente 2 metros de la realidad, o sea 2 metros de la superficie de la Tierra.

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Entenderemos mejor este concepto con ayuda de la figura, en la que se muestra un polígono que representa un afloramiento de roca de 71 m 2. Si sacamos una imagen satelital y nos acercamos con el zoom hasta poder ver los píxeles, según sea la resolución de la imagen el polígono habrá sido representado por mayor o menor número de píxeles:

Cada píxel representa 1 m2.

Cada píxel representa 4 m2.

Cada píxel representa 16 m2.

Tamaño menor del píxel

Tamaño mayor del píxel

Mayor resolución

Menor resolución

Mayor definición de los objetos

Menor definición de los objetos

Despliegue más lento

Despliegue más rápido

Procesamiento más lento

Procesamiento más rápido

Mayor peso del archivo

Menor peso del archivo

En estas fotografías vemos la misma región. A la izquierda, en una imagen de 15 m de resolución, o sea, cada píxel representa 15 m de terreno (resolución media, como Landsat o Aster). A la derecha, cada píxel solo representa 15 cm; son tan pequeños que ni siquiera se pueden apreciar a esta escala (resolución muy alta):

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1.2 Datos en formato grid continuos y temáticos En la siguiente figura vemos una capa que representa la geofísica del proyecto con el que vamos a trabajar en el ejercicio de esta sesión. Si hacemos zoom y nos acercamos lo suficiente, comenzaremos a ver sus píxeles. Inmediatamente podemos notar que los colores no saltan de un tono a otro de forma indiscriminada, sino que van pasando suavemente, gradualmente, de un color a otro, porque se trata de un grid continuo. Si hacemos clic con el botón Identificar (Identify) sobre un píxel determinado, podremos ver que solo hay un valor asociado a ese píxel, y representa el valor de la magnetometría (25259). El otro valor tiene relación con la simbología elegida para desplegar los colores de la capa, de la gama de colores también conocida como rampa.

La elección de la rampa de colores para un grid se realiza en ArcMap en la pestaña de simbología de las propiedades de la capa. Hay dos opciones: Redimensionado (Streched) y Clasificado (Classified). La forma más común de representar mapas de geofísica es la de Redimensionado, que ofrece muchas posibilidades en lo que re refiere a rampas de colores, cuyas propiedades se pueden configurar (como invertir los colores), de modo que los valores bajos coincidan con los tonos fríos o viceversa. La opción Clasificado permite cortar la misma rampa en rangos. Se puede definir el número de rangos hasta un máximo de 32, haciendo muy manejable este tipo de archivo para cuando se definen valores anómalos para un determinado rango y se quiere ocultar el resto (dándoles un color transparente a los rangos de valores no anómalos).

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En estas figuras puedes apreciar la diferencia entre una opción y otra (trabajaremos con ellas en el ejercicio):

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Para finalizar, mostramos en la siguiente figura una capa grid temático (o discontinuo): se trata de la capa de litología del proyecto del ejercicio, que ha sido rasterizada. Aquí vemos cómo los polígonos que delimitaban las unidades litológicas son ahora grupos de píxeles con el mismo valor. Como en los ejemplos anteriores, si hacemos zoom y nos acercamos lo suficiente, comenzaremos a ver sus píxeles. Inmediatamente podemos notar que los colores sí saltan de un tono a otro de forma indiscriminada, porque se trata de un grid discontinuo.

Al hacer clic con Identificar, vemos que a los píxeles que representan la litología 5f se les ha asignado un color por defecto con un valor de 16, y que la cantidad de píxeles que representan esa litología (ya sea procedente de uno o de varios polígonos) es un total de 262. Si sabemos el tamaño del píxel, que en este caso es de 240 metros, podremos calcular la superficie de esa litología en todo el mapa: 240 x 240 x 262 = 1509.12 ha

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