Combinación RGB con bandas del satélite Landsat 5 y 7

1. Características del Landsat 7.

Las características más importantes del satélite Landsat 7 son:

Figura 1.- Sensor del satelite LANDSAT 7 ETM+

Resolución Espectral y radiométrica: El satélite Landsat 7 cuenta con 8 bandas, el cual uno es pancromática y 6 multiespectrales y una termal (Banda 6), sus resoluciones radiométrica es de 8 bits.
Cuadro 1.  Características De Las Bandas Landsat-7 Etm+ (Fuente: Fernández-Coppel & Herrero Llorente, 2001).
Banda Numero
Rango Espectral (µm)
Líneas de Datos por Escáner
Longitud  de la Línea (bytes)
Bits por pixel
1
.450 - .515
16
6,600
8
2
.525 - .605
16
6,600
8
3
.630 - .690
16
6,600
8
4
.775 - .900
16
6,600
8
5
1.550 - 1.750
16
6,600
8
6
10.40 - 12.50
8
3,300
8
7
2.090 - 2.35
16
6,600
8
8
.520 - .900 (Pancrom.)
32
13,200
8

Resolución Espacial: Las resoluciones de las bandas del satélite Landsat son: Pancromática: 15 m; Multiespectral: 30 m; Infrarrojo lejano o termal: 60 m.

Resolución temporal: Tiempo entre imágenes de 16 días.

2. Combinación de bandas y aplicaciones

     2.1. RGB 321, Bandas –3, 2, 1

Esta combinación es la que más se aproxima a los colores reales. Es ideal para realzar información del agua: turbidez, corrientes y sedimentos en suspensión, (INEGI, 2010). Las bandas visibles dan respuesta a la luz que ha penetrado más profundamente, y por tanto sirven para discriminar el agua poco profunda y sirven para distinguir aguas turbias, corrientes, batimetría y zonas con sedimentos, (Fernández-Coppel & Herrero Llorente, 2001).
El azul oscuro indica aguas profundas; El azul claro indica aguas de media profundidad; La vegetación se muestra en tonalidades verdes; El suelo aparece en tonos marrones y tostados; El suelo desnudo y la roca aparecen en tonos amarillentos y plateados.
Figura 2. Combinación de Bandas RGB 321 de una imagen Landsat 7

     2.2. RGB 432, Bandas – 4, 3, 2.

La banda 4 (infrarrojo cercano) es útil para identificar los límites entre el suelo y el agua, también es sensible a la clorofila, permitiendo que se observen variaciones de la vegetación, que aparecen en tonos rojo, (INEGI, 2010).
Los cuerpos de agua con sedimentos en suspensión aparecen en tonos azul claro y los que poseen pocos sedimentos en suspensión en azul oscuro;  Las áreas urbanas y el suelo expuesto aparecen en tonos azules.
En la  Figura 3, el río y el lago se observan en color azul obscuro, el suelo desnudo en azul claro, la vegetación densa en color rojo mientras que la vegetación menos densas y/o vegetación en temprano estado de crecimiento se observan en color rosa
Figura 3. Combinación de Bandas RGB 432 de una imagen Landsat 7

     2.3. RGB 543, Bandas – 5, 4, 3

Esta combinación con dos bandas en la región del infrarrojo muestra una mayor diferenciación entre el suelo y el agua, (INEGI, 2010).
La vegetación se muestra en diversas tonalidades de verde y rosa, que varían en función del tipo y de las condiciones de ubicación; Las áreas urbanas y el suelo expuesto se presentan en tonos rosados; El agua, independiente de la cantidad de sedimentos en suspensión, aparece en negro
En la Figura 4 no es fácil identificar los cuerpos de agua con sedimentos debido a estos se muestran de un solo tono, se observa unas corrientes en color azul bajo que probablemente son escurrimientos pequeños o suelos con humedad los cuales no se alcanzan a notar en las imágenes anteriores.
Figura 4. Combinación de Bandas RGB 543 de una imagen Landsat 7

     2.4. RGB 453, Bandas – 4, 5, 3

Esta combinación, con una banda en la región visible y dos en la del infrarrojo, utiliza las mismas bandas de la combinación 3, 4 y 5; sin embargo, asociadas a colores diferentes, permitiendo una diferenciación de la vegetación en tonos marrones, verdes y amarillos. Las áreas urbanas y los suelos expuestos aparecen en tonos de azul claro, mientras que las áreas inundadas y el agua aparecen en tonos azul oscuros, (INEGI, 2010).
Según Fernández-Coppel & Herrero Llorente, 2001, esta combinacion realza las diferencias de humedad en el suelo y es usada para el análisis de humedad en el suelo y vegetación. En la Figura 5 se realza con detalle (al igual que la imagen anterior) los límites entre el agua y la tierra, el suelo desnudo se observa en un color azul bajo
Figura 5. Combinación de Bandas RGB 453 de una imagen Landsat 7

     2.5. RGB 742, Bandas – 7, 4, 2

La Vegetación se muestra en tonos de verde porque la banda 4 está en el color verde. La banda 7 es sensible al contenido de humedad y especialmente lo detecta en los minerales hidratados como arcillas, las diferencias de esto se ven en tonos de rojo a naranja, (Franzosi, 2010).
Las áreas urbanas aparecen en tonos magentas; Las praderas en verde claro; De verde oliva a verde brillante indica áreas forestales (en general los bosques de coníferas son más oscuros que los de caducifolias).
Figura 6. Combinación de Bandas RGB 742 de una imagen Landsat 7

     2.6. RGB 753, Bandas – 7, 5, 3

Esta combinación se usa comúnmente en geología, (Fernández-Coppel & Herrero Llorente, 2001).
Según Franzosi, 2010: Superficies calientes (incendios, calderas volcánicas) se muestran en tonos de rojo o amarillo; El Agua se muestra en azul oscuro a negro; Vegetación en tonos de verdes (época de crecimiento – en época de poca vegetación Debiera usarse la combinación 742); Áreas desforestadas recientemente en azules brillantes.
Figura 7. Combinación de Bandas RGB 753 de una imagen Landsat 7

     1.7. RGB 753, Bandas – 7, 5, 4

Esta combinación implica ninguna banda visible. Proporciona la mejor penetración atmosférica. Líneas costeras, y las orillas están bien definidos. Se puede utilizar para encontrar características de textura y humedad de los suelos. La vegetación aparece en color azul. Si el usuario prefiere la vegetación verde, debe usar una combinación 7 4 5. Esta combinación de bandas puede ser útil para estudios geológicos.
En la Figura 8 podemos notar que el agua se muestra en color negro por lo que podemos concluir que solo puede proporcionar información del terreno y de la vegetación.
Figura 8. Combinación de Bandas RGB 754 de una imagen Landsat 7

     2.8. RGB 541 BANDAS – 5, 4, 1

Esta combinación es parecido a la 7 4 2 en que la vegetación sana será de color verde brillante, sin embargo, esta combinación 5 4 1 es mejor para estudios agrícolas.
Figura 9. Combinación de Bandas RGB 541 de una imagen Landsat 7

     2.9. RGB 541 BANDAS – 4, 5, 1

Para los estudios de vegetación, la adición de la banda MIR aumenta la sensibilidad de la detección de varias etapas del crecimiento de las plantas o el estrés. Esto no es una buena combinación de bandas para el estudio de las características culturales, tales como carreteras y pistas de aterrizaje, (Portland State University, 2016).

Según Portland State University, 2016, la combinacion de las bandas nuestra tonos los cuales se pueden asociar a: La vegetación sana aparece en tonos de rojos, marrones, naranjas y amarillos; Los suelos pueden ser en verdes y marrones; Características urbanas son de color blanco, cian y, zonas azules brillantes representan áreas recientemente taladas y áreas rojizas vegetación nueva; Probablemente pastizales ralos, en grises; Aguas profundas será muy oscuro en esta combinación, si el agua es poco profunda o contiene sedimentos parecería como tonos de azul más claro.
Figura 10. Combinación de Bandas RGB 451 de una imagen Landsat 7

     2.10. RGB 531, Bandas – 5, 3, 1

Esta combinación muestra texturas topográficos
Figura 11. Combinación de Bandas RGB 531 de una imagen Landsat 7

     2.11. RGB 731 BANDAS – 7, 3, 1

Puede mostrar diferencias en los tipos de roca.
Figura 12. Combinación de Bandas RGB 731 de una imagen Landsat 7

3.0. Literatura Citada.

Fernández-Coppel, I., & Herrero Llorente, E. (2001). El satélite Landsat. Análisis visual de imágenes obtenidas del sensor ETM+ satélite Landsat. Valladolid, España: Universidad de Valladolid.
Franzosi, C. (2010). Aplicaciones del sensor Landsat. Buenos Aires: Universidad de Bueno Aires.
INEGI. (2010). Aspectos técnicos de las imágenes. México: INEGI.
Portland State University. (10 de 3 de 2016). Portland State University. Obtenido de Portland State University: http://web.pdx.edu/~emch/ip1/bandcombinations.html


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