Enmascaramiento de nubes en la Regiones de "Madre de Dios", "Cuzco" y "Puno" (Perú) mediante el paquete landsat del lenguaje de programación R y la comparación con el enmascaramiento de CLASLlite 3.1

Resumen

Las nubes y sombras de las nubes son características comunes en las imágenes visibles e infrarrojas, que son detectadas a distancia en muchas partes del mundo, particularmente en las regiones húmedas y tropicales como es el caso del ámbito de estudio del presente artículo. Muchos nos preguntaremos, cuál es la razón principal del enmascaramiento de nubes.  Pues bien, la razón principal del enmascaramiento es eliminar cubiertas que no serán parte del análisis de deforestación lo cual es necesario apartar de tal manera que la interpretación final sea más rápida y más sencilla de realizar. Para ello se ha de usar algunas librerías de R como: rgdal, sp, mgcv y landsat que enmascare de manera bastante satisfactoria la totalidad de las nubes, sombras de las nubes, cuerpos de agua y las sombras topográficas.

Filtrar los píxeles de nubes en las imágenes ópticas, conlleva una tarea dificultosa si es que no se cuenta con algoritmos automáticos que están disponibles en programas como CLASlite o cualquier otro. Por ello este trabajo muestra una metodología bastante sencilla y semiautomática que involucra en gran porcentaje la programación en R-project, el manejo de QGIS (Software libre y de código abierto) y la utilización de las bandas 1, 2, 5 y 6 del satélite Landsat TM.

Como parte de la metodología se convertirá todas las bandas a utilizar en valores de reflectancia, es decir, se hará una calibración utilizando la propia metadata de la escena. Hay que señalar que para pasar la banda termal de valores de niveles digitales a valores de temperatura (grados Kelvin) se hará uso del paquete landsat de R-project, que nos permitirá lograr la calibración.

Culminado esta conversión a valores de reflectancia para todas las bandas a excepción de la banda termal y utilizando nuevamente la liberaría Landsat, crearemos una máscara de nubes con la banda 1 y 6. Este paso permitirá seleccionar aquellos píxeles que tienen un umbral característico de las nubes. La dificultad radica en que para un umbral de 0.00042 no solo seleccionará píxeles que son nubes, sino también otros pixeles que no lo son. Para minimizar este error utilizaremos algunos índices como el NDVI, NDSI, que nos permita, finalmente enmascarar las nubes, sombras de las nubes, cuerpos de agua y gran parte de las sombras topográficas. 

Como punto final del presente estudio. Se hará una comparación del enmascaramiento obtenido con el enmascaramiento de CLASlite 3.1. CLASlite es un paquete de software creado por el equipo del Departamento de Ecología Global de la Institución Carnegie para la Ciencia. Está diseñado para la identificación altamente automatizada de la deforestación y degradación de bosques usando imágenes de sensores remotos.