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Comparación de métodos de extracción de agua basados en imágenes satelitales hiperespectrales.
Introducción a los antecedentes
Los recursos hídricos son uno de los recursos naturales más valiosos para la humanidad. Si bien mi país ocupa el cuarto lugar a nivel mundial en recursos totales de agua dulce, su proporción per cápita es solo una cuarta parte del promedio mundial. El uso de tecnología de teledetección para obtener información dinámica, precisa y rápida sobre cuerpos de agua terrestres constituye un medio técnico eficiente para el estudio de los recursos hídricos y el monitoreo de áreas.
Actualmente existe un considerable volumen de investigación sobre la extracción de información de cuerpos de agua, principalmente a partir de datos multiespectrales. Existen diversos métodos para extraer información de cuerpos de agua de diferentes tipos y regiones, cada uno con sus propias ventajas; sin embargo, la investigación sobre su aplicación en datos satelitales hiperespectrales es relativamente limitada. Por lo tanto, este artículo compara y analiza diferentes métodos de extracción de cuerpos de agua utilizando el satélite Xi'an Optics-1 05 (también conocido como satélite Tianxianpei).
Métodos y principios
Este estudio de caso utilizó imágenes hiperespectrales de la ciudad de Weifang tomadas por el satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei) el 21 de mayo de 2025 para extraer cuerpos de agua, y comparó y analizó diferentes métodos basándose en los resultados de la extracción.
Tabla 1. Introducción de datos
En este caso, el cálculo del índice utiliza datos de reflectancia de nivel L2C corregidos atmosféricamente. El procedimiento operativo específico es el siguiente:
1. Preprocesamiento de datos
(1) Calibración radiométrica: Los datos originales del valor DN se procesan utilizando los coeficientes de calibración radiométrica proporcionados por la radiancia para obtener los datos de radiancia aparente. Esto se puede realizar utilizando la herramienta de calibración radiométrica en ENVI.
(2) Corrección atmosférica: La corrección atmosférica se realiza utilizando herramientas de corrección atmosférica basadas en el modelo 6S o MODTRAN para obtener datos de reflectancia de la superficie, como la herramienta de corrección atmosférica FLAASH en ENVI.
(3) Suavizado espectral: En ENVI, se utiliza el algoritmo Savitzky-Golay (SG) para suavizar los datos de reflectancia superficial, lo que reduce el ruido espectral y mejora la fiabilidad de la clasificación posterior. Puede utilizar la herramienta de extensión Filtro Savitzky-Golay disponible en la App Store de ENVI o la herramienta integrada de Suavizado Espectral THOR. Al utilizar el Filtro Savitzky-Golay, los parámetros se configuran de la siguiente manera:
(4) Registro de imágenes (opcional): El registro geográfico se realiza sobre los datos procesados a partir del mapa base. El registro puede realizarse en ENVI, qgis o arcgis. Se recomienda utilizar Google Images como mapa de referencia.
2. Extracción de agua
(1) Método de umbralización de banda única
El método de umbralización de banda única consiste en seleccionar una banda específica y extraer muestras de agua estableciendo un umbral adecuado. El umbral se define de la siguiente manera:
En la fórmula, RNIR representa el valor de reflectancia en el infrarrojo cercano; δ es el umbral. Cuando la reflectancia es ≥ δ, se considera que el cuerpo no es agua; cuando es
(2) Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI)
La extensión de los cuerpos de agua se extrajo utilizando el método del índice espectral. Específicamente, el Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI) se calculó a partir de la imagen de reflectancia superficial procesada por FLASH. Luego, basándose en el histograma de la imagen NDWI, se estableció un umbral para completar la extracción de los cuerpos de agua. La fórmula de cálculo es la siguiente:
(3) Índice de Agua Sombreada Mejorado (MSWI)
El Índice de Agua de Sombra Modificado (MSWI) es un modelo de relación basado en el Índice de Agua de Sombra que mejora la separación entre sombras y cuerpos de agua. La fórmula de cálculo es la siguiente:
El umbral se establece en 0; los valores mayores que 0 indican masas de agua, mientras que los demás se consideran ruido de fondo.
(4) Índice Integral Ponderado del Agua (CWWI)
El Índice Integral de Peso del Agua (CWWI) utiliza tres longitudes de onda —azul, verde e infrarrojo cercano— y asigna diferentes pesos a cada banda para crear una combinación de bandas. Este método distingue aún más los cuerpos de agua de los que no lo son, al resaltar las diferencias en la reflexión y absorción del agua. La definición es la siguiente:
(5) Índice de Edificios en Sombra (SBI)
El Índice de Edificios Sombreados (SBI) se utiliza para extraer cuerpos de agua multiplicando las bandas NDWI e infrarroja cercana y seleccionando un umbral. El uso exclusivo de NDWI puede fácilmente generar confusión entre sombras y cuerpos de agua, lo que resulta en un ruido e impurezas significativos. En el área de estudio, los valores de NDWI de las características terrestres típicas, de mayor a menor, son: cuerpos de agua, edificios, sombras de montañas y vegetación, con un brillo que disminuye en ese orden. Los cuerpos de agua y los edificios tienen un brillo similar, mostrando una superposición significativa en los valores. Los cuerpos de agua muestran diferencias significativas con respecto a otras características terrestres en la banda infrarroja cercana, con una reflectancia de mayor a menor: vegetación, sombras de montañas, edificios y cuerpos de agua. Por lo tanto, la expresión para SBI es:
En la fórmula, NDWI es el Índice de Diferencia Normalizada del Agua; RNIR es la reflectancia del infrarrojo cercano. Multiplicar NDWI por el cuadrado de la banda del infrarrojo cercano maximiza la diferencia numérica entre cuerpos de agua y otros accidentes geográficos, facilitando la identificación de valores de escala de grises y la extracción efectiva de cuerpos de agua, eliminando especialmente la superposición entre los valores de escala de grises de cuerpos de agua y edificios.
Visualización de resultados
Figura 1. Imagen compuesta en color real del satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 21/05/2025
Comparación de las curvas espectrales de diferentes características del terreno antes y después del filtrado SG (reflectancia aumentada 10.000 veces, satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521)
Figura 2. Curvas espectrales de diferentes características del terreno después del filtrado SG.
La extracción de cuerpos de agua mencionada anteriormente se realizó en el satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei). Para minimizar la influencia de los umbrales de intervención humana, los umbrales para todos los métodos, excepto el método de banda única, se establecieron en 0, lo que dio como resultado los siguientes resultados:
Figura 3. Mapa de distribución de agua extraído mediante el satélite de banda única Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Figura 4. Mapa de distribución de agua del NDWI, satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Figura 5. Mapa de distribución de agua de las ISMU, satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Figura 6. Mapa de distribución de agua de la CWWI, satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Figura 7. Mapa de distribución de agua de SBI, satélite Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Como se muestra en los resultados de distribución de extracción de cuerpos de agua anteriores y en la Tabla 2, la extracción de umbral de banda única es más detallada y cubre el área más grande que otros métodos, principalmente en la sección sur del río Quhe en el embalse de Xiashan, donde el cuerpo de agua es relativamente continuo y se puede ver claramente la confluencia del río en el área urbana. Otros métodos, sin embargo, muestran discontinuidades en los tramos inferiores del río Quhe. Además, la extracción de umbral de banda única es efectiva para extraer cuerpos de agua pequeños, pero depende en gran medida de la configuración del umbral, lo que requiere intervención manual. Entre los otros cuatro métodos de extracción de cuerpos de agua, NDWI y SBI producen resultados muy similares, mientras que los métodos MSWI y CWWI funcionan mejor en cuerpos de agua grandes, pero pueden no detectar los más pequeños.
Tabla 2. Tabla estadística de la superficie de agua extraída mediante diferentes métodos.