Comparación de datos hiperespectrales satelitales en cartografía geológica: sección de datos

Los sensores hiperespectrales (HS) satelitales de próxima generación ofrecen un potencial significativo para el mapeo mineral regional a gran escala. Sin embargo, como todos los sensores satelitales, sus resultados dependen de procesos de corrección complejos que requieren eliminar los efectos de la atmósfera, la topografía y la geometría antes de adquirir espectros de reflectancia con precisión. Estas correcciones a menudo se realizan manualmente, y diferentes métodos pueden producir resultados diferentes. Rupsa et al. compararon datos satelitales hiperespectrales de PRISMA, EnMAP y EMIT con datos de imágenes aéreas adquiridas por sensores HyMap para investigar la consistencia entre estos conjuntos de datos y su aplicabilidad en el mapeo geológico. Con base en la importancia geológica, exposición relativamente buena, clima árido y disponibilidad de datos, Rupsa et al. seleccionaron los complejos carbonatados de Marinkas-Quellen y Epembe en Namibia para la comparación. Se realizaron comparaciones cualitativas y tres comparaciones cuantitativas diferentes en los datos hiperespectrales de estas ubicaciones, incluyendo: (1) una comparación de correlación de valores de reflectancia en el rango espectral visible-infrarrojo cercano (VNIR) a infrarrojo de onda corta (SWIR); (2) una comparación de índices espectrales para minerales específicos en cada escena; y (3) una comparación de abundancia espectral estimada mediante desmezcla lineal. Los resultados muestran diferencias significativas en la consistencia entre diferentes sensores en el rango espectral visible a infrarrojo de onda corta (VNIR a SWIR), con mayor consistencia en el rango VNIR y menor consistencia en el rango SWIR. El estudio encontró que los datos espectrales SWIR de los sensores EnMAP y EMIT fueron los más razonables (mostrando las características de absorción más pronunciadas), mientras que las abundancias espectrales de los componentes extremos de los sensores HyMap y PRISMA fueron consistentes con las variaciones geológicas. Este estudio resalta la necesidad de una corrección radiométrica y topográfica precisa en el rango SWIR para el mapeo geológico.

Rupsa et al. utilizaron datos hiperespectrales de alta calidad (sin nubes, humo ni polvo) de tres satélites: EnMAP, EMIT y PRISMA. Sin embargo, los datos no se adquirieron simultáneamente, y existe un intervalo de tiempo entre los diferentes conjuntos de datos. Todos los datos hiperespectrales, incluidos los de satélites y plataformas aéreas, requirieron calibración y corrección atmosférica para convertir las señales digitales medidas en la reflectancia real de la superficie en los sensores.

Figura 1. Área de cobertura de cada sensor

Tabla 1. Información detallada sobre diferentes sensores hiperespectrales.

Área de estudio

Marinkas-Quellen, ubicado en el sur de Namibia, cerca de la frontera con Sudáfrica, es un complejo carbonático que contiene rocas silicatadas y carbonatadas, incluyendo variantes carbonatadas calcáreas, magnésicas y ferruginosas. Este complejo data del período Cámbrico al Cámbrico temprano y su formación está asociada con la actividad de rift en el interior del país.

El complejo carbonatado de Epembe, situado en el norte de Namibia, se compone principalmente de carbonatos calcáreos (sovitas) acompañados de estrechas regiones de carbonatos magnésicos. Este complejo, que data del Mesozoico temprano, se ubica dentro de una zona disjunta con orientación subnoroeste que se extiende de norte a sur.

La selección de estas dos áreas de investigación se basó en las siguientes consideraciones:

Importancia geológica: Los complejos carbonatados de Namibia están asociados con elementos de tierras raras que son importantes para la transición hacia la energía verde.

Buena exposición: La estructura geológica del área de estudio está bien expuesta, lo que resulta propicio para la investigación mediante teledetección.

Clima árido: Los climas áridos reducen la cubierta vegetal, lo que facilita la detección de formaciones rocosas mediante sensores satelitales.

Disponibilidad de datos: Se dispone de datos multiespectrales satelitales y datos de muestras de roca del suelo para el área de estudio.

Figura 2. Ubicación geográfica y características geológicas del área de estudio.

Métodos de investigación

1. Preprocesamiento de datos

Los proveedores de datos hiperespectrales satelitales suelen ofrecer diferentes niveles de datos preprocesados, entre los que se incluyen:

• Datos de calibración geométrica y del sensor (Nivel L0): Datos brutos, sin ningún procesamiento de calibración.
• Radiación atmosférica de nivel superior corregida por radiación (nivel L1): Estos datos han sido corregidos por radiación para proporcionar información mejorada sobre la radiación, pero aún incluyen factores atmosféricos y otros factores influyentes.
• Estimaciones de reflectancia superficial corregidas atmosféricamente (nivel L2): Los datos corregidos atmosféricamente proporcionan estimaciones que se aproximan más a la reflectancia superficial real.

En este estudio se utilizaron datos L2 (véase la Tabla 2). Se tuvieron en cuenta el rendimiento de los sensores y las inconsistencias entre ellos causadas por imprecisiones en sus respectivos flujos de trabajo de preprocesamiento. Estos diferentes procesos de preprocesamiento son los siguientes:

• Corrección geométrica: Garantiza la precisión espacial de las imágenes y corrige cualquier distorsión causada por el movimiento del sensor o los cambios del terreno.
• Corrección de radiación: Convierte la señal digital registrada en un valor de radiación real que puede utilizarse para el análisis, eliminando la influencia de las características del sensor.
• Corrección atmosférica: Elimina los efectos de dispersión y absorción atmosférica para obtener una reflectividad cercana a la de la superficie terrestre.

Tabla 2. Información sobre cada conjunto de datos del estudio.

PRISMA

El proceso de generación de datos de radiación PRISMA L1 incluye corrección de umbralización de campo plano y métodos de píxeles oscuros para generar y actualizar parámetros de radiación, espectrales y geométricos. Posteriormente, el procesador L2 utiliza los datos de radiación atmosférica de nivel superior L1 y las bandas pancromáticas como entrada para generar los datos finales de reflectancia superficial corregidos atmosféricamente.

Mapa En

Los datos L2 utilizados en este estudio por EnMAP se obtuvieron mediante el Módulo de Corrección Climática (PACO), basado en Python y desarrollado por el Centro Aeroespacial Alemán (DLR). Si bien PACO se basa principalmente en el código ATCOR-IDL, se distingue por sus procedimientos de calibración y validación únicos y rigurosos. El modelo determina automáticamente la densidad de biomas, los niveles de ozono y la estación del año específicos de cada escena, utilizando parámetros de configuración del sensor como el ángulo cenital solar y el ángulo de observación fuera del eje. Estos parámetros se utilizan posteriormente para la corrección de ozono, cirros y neblina. Los resultados generados por el proceso incluyen máscaras de imagen, espesor óptico de aerosoles, mapas de longitud de onda e imágenes de reflectancia atmosférica de bajo nivel. El producto final de reflectancia L2A es una combinación de estos resultados. EnMAP también ofrece una gama de parámetros de adquisición seleccionables por el usuario, como el ángulo de observación, lo cual es particularmente importante en áreas con variaciones topográficas significativas.

EMITIR

EMIT representa un avance potencialmente significativo en la obtención de imágenes hiperespectrales, al emplear un detector innovador para capturar todo el espectro VNIR-SWIR en un solo sensor. Esta tecnología abre nuevas oportunidades para las próximas misiones SBG (Biología y Geología de Superficie) de la NASA, ayudando a mitigar las discrepancias entre los rangos VNIR y SWIR. EMIT utiliza herramientas de modelado de transferencia radiativa para generar el producto de reflectancia final y realiza una calibración radiométrica para garantizar la coherencia de las suposiciones y reducir los errores inducidos por el modelo. También aprovecha las características brillantes de las nubes en la escena para monitorizar la calibración de longitud de onda corta (VNIR). Además, EMIT utiliza la calibración cruzada con otros instrumentos en órbita para evaluar la precisión absoluta de los protocolos de calibración predefinidos. El novedoso flujo de trabajo de preprocesamiento de EMIT garantiza una calidad de producto constante a lo largo de su ciclo de vida. Su resolución espacial de 60 metros satisface eficazmente las necesidades de sus misiones científicas a gran escala, como el mapeo de minerales y flujos de polvo. El despliegue de EMIT en órbita terrestre baja en la Estación Espacial Internacional también ofrece oportunidades para la adquisición de datos de alta frecuencia.

HyMap

El conjunto de datos hiperespectrales aéreos se adquirió utilizando el sensor HyMap a una altitud de 2000 metros, con un muestreo espacial de 5 metros. HyVista, la empresa que adquirió los datos, realizó las correcciones geométricas y radiométricas. Para estimar la reflectancia de la superficie, se emplearon un modelo de aerosoles continental y un modelo atmosférico de verano de latitud media, asumiendo una concentración de ozono de 340 ppm y una visibilidad de 75 km.

En la escena HyMap recibida de Eppembe, se han enmascarado las zonas de vegetación. Sin embargo, este enmascaramiento no se realizó en otras escenas porque, a resoluciones de 30 y 60 metros, la mayoría de los píxeles contienen vegetación.

Referencias: Chakraborty, R.; Rachdi, I.; Thiele, S.; Booysen, R.; Kirsch, M.; Lorenz, S.; Gloaguen, R.; Sebari, I. Comparación espectral y espacial de datos hiperespectrales satelitales para cartografía geológica. Remote Sens. 2024, 16, 2089. https://doi.org/ 10.3390/rs16122089