Identificación de litologías mediante imágenes Landsat-8 OLI en la Sierra de las Nieves (Málaga)

Payano Rodríguez, Dairy Sumaya (2017). Identificación de litologías mediante imágenes Landsat-8 OLI en la Sierra de las Nieves (Málaga). Thesis (Master thesis), E.T.S.I. de Minas y Energía (UPM).

Description

Title: Identificación de litologías mediante imágenes Landsat-8 OLI en la Sierra de las Nieves (Málaga)
Author/s:
  • Payano Rodríguez, Dairy Sumaya
Contributor/s:
  • Vega Panizo, Rogelio de la
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Geológica
Date: November 2017
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. de Minas y Energía (UPM)
Department: Ingeniería Geológica y Minera
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (18MB) | Preview

Abstract

El objetivo de este Trabajo Fin de Máster (TFM) es la identificación de las principales formaciones litológicas en la Sierra de las Nieves (Brecha de la Nava, Dolomía Principal, Calizas con Sílex y la Tipo Kossen) mediante imágenes satelitales. En el desarrollo del presente TFM, se han utilizado distintas técnicas de análisis para identificar en las imágenes Landsat las formaciones litológicas que se encuentran presentes en el epikarst de Sierra de las Nieves. Primero se observó visualmente que en las imágenes originales del área de estudio los pixeles con suelos desnudos y los pixeles con vegetación se podían discriminar. Los píxeles con colores oscuros suelen indicar presencia de vegetación y los que tienen colores blanquecinos brillantes suelen indicar suelos desnudos. Para identificar con claridad cuáles son las zonas sin presencia de vegetación o suelos desnudos (objeto del análisis) se implementó una conversión en reflectancia de los valores digitales de la imagen. A continuación, se calculó el Índice de Vegetación Diferencial Normalizado (Normalized Differential Vegetation Index, NDVI) y se clasificaron los píxeles de las imágenes de NDVI en dos clases, pixeles con los suelos desnudos y píxeles con vegetación. Con esta clasificación se generaron unas imágenes binarias en las que los píxeles con vegetación tiene un valor 0 y los píxeles con suelo desnudo tienen un valor de 1. Estas imágenes binarias se han utilizado para enmascarar las imágenes originales convertidas en reflectancia. Dando un valor cero a los píxeles que contienen vegetación. A las imágenes de reflectancia enmascaradas en conjunto se les tomaron muestras de las cuatro formaciones litológicas utilizando como guía la imagen con la litología del mapa geológico. Se realizaron estadísticas para ver si era posible separar las formaciones litológicas en distintas fechas y una vez elegida la mejor fecha, proceder a la clasificación. En la última etapa se realizó una verificación de la clasificación. ABSTRACT The objective of this Master's Degree Project is the identification of the main lithological formations in the Sierra de las Nieves using satellite images. In the development of the present project, different techniques of analysis have been used to identify in Landsat images the lithological formations that are present in the epikarst of Sierra de las Nieves. First it was observed visually that in the original images of the study area the pixels with bare soil and pixels with vegetation could be discriminated: pixels with dark colors usually indicate vegetation and those with bright whitish colors usually indicate bare soils. A radiometric conversion of the digital values of the image was implemented to identify clearly the areas without vegetation or bare soils (object of the analysis). Next, the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) was calculated and the pixels of the NDVI images were classified into two classes, pixels with bare soils and vegetated pixels. With this classification, binary images were generated in which the pixels with vegetation have a value of 0 and the pixels with bare soil have a value of 1. These binary images have been used to mask the original images converted into radiometry. Give a zero value to the pixels that contain vegetation. To the masked images as a whole samples were taken from the four lithological formations using as a guide the image with the lithology of the geological map. Statistics were made to see if it was possible to separate the lithological formations on different dates and once the best date was chosen, proceed to the classification. In the last stage a verification of the classification was carried out

More information

Item ID: 48629
DC Identifier: http://oa.upm.es/48629/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48629
Deposited by: Biblioteca ETSI Minas y Energía
Deposited on: 29 Nov 2017 10:14
Last Modified: 29 Nov 2017 10:14
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM