¿Que es una imagen RGB?
Fundamentos: Abrir una imagen. Trabajar con imágenes RGB en nuestro ordenador.Recortar y guardar.

1.- Abrir una imagen RGB con MultiSpec.
Aunque MultiSpec esté en inglés es fácil trabajar con él si eres usuario habitual de Windows. Abre el programa y en el menú principal abre "File" , y allí "Open Image".
La ventana que se abre te seleccionará todas las imágenes multiespectrales que se encuentren en la carpeta que señales.
Es conveniente tener siempre activada la opción Tipo de archivo “All files”. Selecciona alguna de las que has descargado en el capítulo 3.1 , de la carpeta RECORTES, y presiona "abrir/open".
Si todo ha ido bien, verás esta pantalla : Presiona OK.

RGBuno1.jpg
Aparecerá una nueva pantalla “Set Histogram Specifications”; no alteres ninguno de los parámetros y presiona otra vez OK.
RGB2.jpg
Si has cumplido estas instrucciones, verás una una imagen de colores: esto es una imagen RGB.
La luz de colores que vemos (o sea los colores de las cosas), es el resultado del reflejo de la luz blanca en los objetos. Hemos visto también que es más interesante hablar de radiación electromagnética que de luz, puesto que la luz visible no es más que una parte de la total.

Vamos pues a plantearnos una cuestión clave para entender esto: cuando se hace una foto se recoge la información relativa a las intensidades de luz de los tres colores básicos del espectro visible (rojo, azul y verde), pero sabemos que, en realidad, se podría obtener información en muchas más zonas del espectro electromagnético y de hecho, los sensores (las cámaras) de los satélites lo hacen.
Los instrumentos del Landsat-5 (Thematic Mapper, TM) y del Landsat-7 (Enhanced Thematic Mapper, ETM+) observan la Tierra con 7 diferentes filtros o "bandas".
Las bandas 1, 2, 3, 4, 5, y 7 de ambos, son sensibles a la energía de la luz solar reflejada por la superficie de la Tierra.
RGBgrafico.jpg

En realidad, las imágenes tomadas por Landsat son “conjuntos” , resultado de apilar 7 o más subimágenes, una por cada filtro del sensor. Estas subimágenes, una vez compiladas en un archivo único constituyen una imagen multiespectral. Para esto necesitamos la ayuda del software como veremos en este capítulo. Cada banda es sensible a una parte distinta de esta radiación, definida por su longitud de onda.
La banda 1 del TM y del ETM+ capta sólo luz entre 0.45 micras y 0.52 micras de longitud de onda. Los humanos percibimos esta luz como de color azul; por lo tanto, a la banda 1 se le suele denominar banda azul. Por la misma razón, la banda 2 y la 3 se llaman verde y roja.
Las bandas 4, 5, y 7 reflejan luz en longitudes de onda no visibles para nosotros.
Esta bandas son : el infrarrojo cercano (NIR, banda 4) e infrarrojo de onda corta (SWIR, bandas 5 y 7).
En la siguiente Tabla se resume esta información.
Banda
TM (Landsat 5)
ETM+ (Landsat 7)
1
0.45-0.52 µm azul
0.5-0.52 µm azul
2
0.52-0.6 µm verde
0.53-0.61 µm verde
3
0.63-0.69 µm rojo
0.63-0.69 µm rojo
4
0.76-0.9 µm NIR (infrarojo próximo)
0.75-0.9 µm NIR
5
1.55-1.75 µm SWIR
1.55-1.75 µm SWIR
6
10.4-12.5 µm TIR (termal)
10.4-12.5 µm TIR
7
2.08-2.35 µm SWIR
2.1-2.35 µm SWIR
8

0.52-0.9 µm pancromática
Debemos tener en cuenta el origen de la imagen con la que trabajamos, ya que Landsat-5 y Landsat-7 (y otros satélites) usan un sensor diferente y en consecuencia, el número y orden de las bandas pueden cambiar.


2.- Las Imágenes RGB
Hemos visto que una imagen en color verdadero (por ejemplo una foto de tu cámara digital) se obtiene cuando se combinan tres imágenes del mismo objeto, obtenidas cada una con un filtro para cada color, rojo, verde y azul, si éstas disponen de una gama suficientemente amplia de intensidades (256).

gibraltar.jpg
Pero ¿qué hacemos con estas imágenes que llevan similar información (intensidades de luz entre o y 256) pero de zonas del espectro no visible? ¿Cómo podríamos "verlas"?
La única solución si queremos estudiarlas, es verlas en el ordenador asignándoles uno de los tres colores básicos, de esta manera, los colores que vemos no serán los verdaderos, sino los que le hayamos asignado a cada banda.
A esto es a lo que se denomina falso color, o imágenes RGB (Red Green Blue).

La imagen de la izquierda es una combinación RGB en falso color en la que hemos asignado el rojo a la imagen conseguida con filtro de la banda 3, el verde a la banda 4, y el azul a la banda 7.
Como ves los colores no se corresponden con lo que nosotros entendemos como verdaderos, las masas de agua de los pantanos son rojas, los núcleos urbanos son rosados y las partes altas de las montañas son azuladas, por eso la denominamos imagen en falso color.

Hemos confeccionado un “hojaldre” de tres capas, eligiéndolas de entre las siete capas de la imagen multiespectral. Ya tenemos una imagen RGB.

Hemos dicho que las imágenes RGB se llaman también imágenes en “falso color” pero a decir verdad, esto es correcto en todos los casos menos en uno; existe una sola combinación de bandas de imagen RGB que corresponde con “color verdadero”.
¿Podrías decir cual es la combinación RGB para obtener una imagen en “color verdadero”? (Sugerencia: ayúdate de la Tabla de bandas y frecuencias del apartado anterior).


3.- Trabajar con imágenes RGB:
RGBcinco.jpg


RGBuno.jpg

Puedes empezar por esta combinación de bandas que ves a la derecha: 5,4,2. Más adelante verás las combinaciones más usadas y sus aplicaciones.


e.4) Una vez hecho esto, haz click en la ventana Type y elige “Side by side Channels”; a continuación OK.
MultiSpec mostrará todas las vistas (bandas) de la imagen multiespectral. Conviene reducir el zoom para poder ver todas las bandas.

RGBdos.jpg
tresbis.jpg

RGBcuatro.jpg

Resumen del capítulo: Si hemos seguido las indicaciones anteriores

1.- Ya sabemos Abrir una imagen multiespectral en formato RGB.
2.- Sabemos usar el Zoom y georeferenciar cualquier punto por medio de sus coordenadas Lat/Long.
3.- Sabemos cambiar las bandas RGB según nuestro interés, obteniendo diferentes imágenes en falso color.
4.- Podemos ver, una a una, separadas, “todas” las bandas que componen (compiladas) una imagen multiespectral.
4.- Sabemos recortar y guardar una sección menor de cualquier imagen.


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