2.3 — Fotogrametría con Drones: Structure from Motion
2.3 — Operaciones Básicas: Composiciones, Mosaicado y Máscaras
Las tres operaciones fundamentales para preparar imágenes de teledetección para el análisis
Una vez las imágenes están corregidas radiométrica y geométricamente, las operaciones básicas permiten organizar y preparar los datos para el análisis. Son el puente entre el preprocesado y el análisis temático.
2.4.1 Composiciones en Color
Una composición en color asigna tres bandas espectrales a los canales rojo (R), verde (G) y azul (B) del sistema de visualización. La misma imagen puede mostrar aspectos radicalmente diferentes según las bandas asignadas:
| Composición | R | G | B | Vegetación | Agua | Urbano | Aplicación principal |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Color natural | B4 (665nm) | B3 (560nm) | B2 (490nm) | Verde | Azul | Gris | Interpretación visual, comunicación |
| Falso color NIR | B8 (842nm) | B4 (665nm) | B3 (560nm) | Rojo/Magenta | Negro | Cyan | Vegetación, NDVI visual |
| SWIR / Agricultura | B11 | B8 | B2 | Amarillo-verde | Negro | Azul | Cartografía de cultivos |
| SWIR2 / Incendios | B12 | B8A | B4 | Verde | Negro | Marrón | Áreas quemadas, severidad |
| Urbano | B12 | B11 | B4 | Negro/Verde | Negro | Violeta | Expansión urbana, LULC |
| Agua/Inundaciones | B8 | B11 | B4 | Verde | Negro | Azul | Delimitación de agua |
En QGIS, las composiciones se configuran en: Propiedades de la capa ráster > Simbología > Multifranja en falso color. Se asigna una banda a cada canal R, G, B. El realce por defecto (Estirar a MinMax con percentiles 2-98%) mejora visualmente el contraste sin saturar.
2.4.2 Mosaicado de Imágenes
Cuando el área de estudio cubre más de una escena o tile (cuadrícula de distribución), es necesario unir varias imágenes en un único mosaico. El proceso implica:
2.4.3 Elaboración de Máscaras
Una máscara es una imagen binaria (0/1) o con varios valores que identifica píxeles que deben excluirse del análisis. Las más importantes en teledetección son:
Máscara de nubes
Las nubes y sus sombras alteran los valores de reflectancia. Sentinel-2 L2A incluye la capa SCL (Scene Classification Layer) con clases: nube densa, nube fina, sombra de nube, vegetación, suelo, agua, nieve. En QGIS se usa la Calculadora ráster para extraer píxeles limpios (SCL==4 para vegetación, SCL==6 para agua).
Máscara de agua
Delimita las superficies de agua para excluirlas del análisis de vegetación o suelo. Se calcula con el índice NDWI = (B3-B8)/(B3+B8). Píxeles con NDWI > 0 son agua.
Máscara de nieve
La nieve tiene alta reflectancia en visible y baja en SWIR (al contrario que las nubes). NDSI = (B3-B11)/(B3+B11). NDSI > 0.4 identifica nieve con buena precisión.
Máscara de área de estudio
Recorte al polígono del AOI. En QGIS: Ráster > Extracción > Recortar ráster por capa de máscara. Imprescindible para reducir el tamaño de los archivos y el tiempo de procesado.
- Las composiciones en color asignan bandas a los canales R, G, B del monitor. Falso color NIR (B8/B4/B3) destaca vegetación en rojo
- El mosaicado une varias escenas: requiere homogeneización radiométrica (histogram matching) y definición de la línea de costura
- La máscara SCL de Sentinel-2 L2A clasifica nubes, nubes finas, sombras, vegetación, suelo, agua y nieve por píxel
- NDWI = (B3-B8)/(B3+B8) para agua (>0); NDSI = (B3-B11)/(B3+B11) para nieve (>0.4)
- La máscara de área de estudio reduce el tamaño de los datos: procesar siempre el AOI mínimo necesario