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| Año 3, número 8 | 2 de diciembre de 2002 |
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Por José Aponte Rodríguez
Resumen La percepción remota es la adquisición y medición de información del mundo físico mediante la detección de radiación, de manera que se pueda identificar y catalogar la materia observada. Una de las técnicas utilizadas para la detección de materiales es la percepción hiperespectral. Esta técnica utiliza información de distintas bandas de luz para identificar las propiedades del mundo físico. Dicha información es almacenada en la memoria de la computadora para ser procesada e interpretada. Esto lleva a las ciencias de cómputos a involucrarse con problemas como el almacenamiento de datos, y la detección eficiente de materiales en la superficie terrestre. Introducción Las personas siempre nos hemos comunicado con el mundo exterior a través de nuestros cinco sentidos. Cada cosa que percibimos se ve limitada a parámetros de percepción. A medida que avanzamos en la tecnología, hemos podido encontrar métodos para ampliar las opciones de percepción e interpretación del mundo físico. En este artículo veremos uno de estos métodos, la percepción remota, su aplicación a imágenes hiperespectrales, y los problemas encontrados que involucran a las ciencias de cómputos. Percepción Remota La mayoría de las personas hemos escuchado el concepto de percepción remota o "remote sensing" por su termino en ingles. Muchos nos preguntamos el significado de dicho concepto. En realidad, todos nosotros hacemos una actividad muy similar a diario. Mientras estas leyendo en este instante, estas utilizando percepción remota. Para ilustrar este ejemplo, veamos lo que inconscientemente pasa cuando observas este articulo: 1) Una cantidad de luz es reflejada por la pagina (o monitor), 2) Dicha luz viaja una distancia hasta que es capturada por un censor (tus ojos), 3) Tus ojos envían una señal a un procesador (tu cerebro) el cual graba la información y la interpreta. Podemos definir la percepción remota de manera análoga a este ejemplo. Percepción remota es la adquisición y medición de información acerca del mundo físico mediante la detección de radiación y partículas, de manera que el usuario pueda identificar y catalogar los objetos observados. Dicha información se analiza a través de imágenes. Para entender mas a fondo como trabaja la percepción remota, debemos definir algunos términos:
Existen artefactos diseñados para captar información del mundo físico en distintas bandas (largos de ondas) del espectro simultáneamente, y de esa manera traducir esos datos a imágenes en distintas capas, cada una representando un largo de onda en particular. A esto se le conoce como percepción multiespectral. Imágenes Hiperespectrales Con el paso del tiempo, se han creado censores más elaborados que tienen la capacidad de captar información de mas de doscientos largos de ondas distintos, permitiendo así hacer una grafica continua del espectro de onda para cada píxel de la imagen. Las imágenes que surgen de esta técnica se le conocen como imágenes hiperespectrales, y la grafica del espectro se le conoce como curva espectral. Esta técnica provee un registro completo de las respuestas de materiales en los distintos largos de ondas en consideración. Problemas que Involucran a las Ciencias de Cómputos Una de las utilidades de la técnica de percepción hiperespectral es el estudio de la superficie terrestre. Se pueden obtener imágenes hiperespectrales por medio aéreo, y comparar las curvas espectrales de la superficie con las curvas de materiales puros estudiados en laboratorios, y de esta manera identificar materiales en la superficie terrestre. Pero unos de los problemas al cual nos enfrentamos es que los elementos de la superficie no son puros, mas bien son mezclas heterogéneas que dificultan el proceso de detección de materiales. Esto nos pone a pensar en formas de auto-detección de elementos en la superficie. Una de las soluciones a este conflicto es el aumento de resolución en las imágenes tomadas. De esta manera se aumenta la precisión en las graficas del espectro. Pero esto es una navaja de doble filo, pues esto implica que la información ocupará mas espacio en la memoria de la computadora, y en este caso, los datos serían extremadamente grandes. Conclusión Podemos ver que la evolución de las imágenes hiperespectrales nos deja con mucho campo para estudiar. Hemos identificado dos campos principales de investigación. Uno de ellos es la elaboración de mejores algoritmos y programas para automatizar la detección de materia en las imágenes. El otro consiste en la búsqueda de la manera para disminuir el espacio de almacenamiento de los datos hiperespectrales, sin sacrificar información indispensable para la detección de materiales. Referencias:
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