Binarización Quadtree de imágenes aplicada a estudios de seguimiento multitemporal

Abstract

El objetivo general de este proyecto es establecer y desarrollar una metodología basada en procesado para la binarización de imágenes digitales obtenidas mediante Teledetección, utilizando índices espectrales específicos para detectar ciertas coberturas terrestres. En este caso, se considera muy importante realizar estudios de seguimiento de coberturas acuosas, como son los lagos, para analizar los posibles efectos del cambio climático sobre este tipo de coberturas. Concretamente en este trabajo se analizará la evolución del embalse de Pedrezuela, situado en la Comunidad de Madrid, durante los años 2013 al 2021. Para ello se utilizan imágenes de satélite tomadas de los satélites Sentinel-2 y Landsat-8 para hacer el seguimiento multitemporal del embalse durante el mes de agosto de estos años. Se utilizarán distintos índices de detección de coberturas acuosas como el NDWI (Normalized Difference Water Index) o el MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), analizando los resultados obtenidos con cada uno de ellos. A estos índices se les aplicará un algoritmo de binarización basado en Quadtree para obtener los píxeles de agua que conforman la superficie del lago. El presente trabajo pretende explotar el algoritmo Quadtree para la binarización de imágenes. Quadtree es una estructura que representa una partición del espacio de dos dimensiones descomponiendo una región en cuatro cuadrantes iguales, que se subdividen en sub-cuadrantes y así sucesivamente hasta que se cumpla una condición de parada. El análisis de estas imágenes se realiza con el software ImageJ de procesado de imágenes. Se estudiará el funcionamiento del algoritmo RATS (Robust Automatic Threshold Selection), basado en el método Quadtree para la binarización de imágenes, analizando cómo influye en el resultado final la variación de los parámetros de entrada del algoritmo para establecer el umbral. El objetivo final es el desarrollo de una solución competitiva que ayude a mejorar la productividad en proyectos I+D del ámbito, y a cumplir el objetivo 6 (Agua limpia y saneamiento) de los objetivos de desarrollo sostenible de la agenda 2030. El proceso metodológico a establecer en este trabajo, deberá estar basado en técnicas de procesado de las imágenes que de manera tradicional estén contempladas en software comercial y de libre distribución. Se pretende optimizar y/o modificar los procedimientos para sacar el mayor partido posible a las técnicas de análisis que se ofrezcan en el software utilizado. El estudio de la evolución del lago servirá para completar un estudio previo realizado sobre la misma zona geográfica y relacionarlo con el efecto que está teniendo el cambio climático en las coberturas acuosas. Proponiendo su utilización para el estudio y la implementación de un método de detección de coberturas acuosas, que permita detectar cuales están sufriendo los efectos del cambio climático y en qué medida para poder actuar en consecuencia con los objetivos de desarrollo sostenible de la agenda 2030.---ABSTRACT---The general aim of this project is to establish and develop a process-based methodology for the binarization of digital images obtained by remote sensing, using specific spectral indices to detect certain land covers. In this case, it is considered very important to carry out monitoring studies of water bodies, such as lakes, to analyze the possible effects of climate change on this type of covers. Specifically, the present project will study the evolution of the Pedrezuela reservoir, located in the Community of Madrid. It will be analyzed from years 2013 to 2021. The images used to carry out the multi-temporal monitoring of the reservoir will be taken from Sentinel-2 and Landsat-8 satellites, during August of those years. Different water cover detection indices will be used, such as the NDWI (Normalized Difference Water Index) or the MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index), analyzing the results obtained with each of them. A Quadtree-based binarization algorithm will be applied to these indices to obtain the water pixels that make up the surface of the lake. The present work intends to exploit a Quadtree based algorithm for the binarization of images. Quadtree is a structure that represents the partition of space into smaller regions by decomposing a 2D-region into four equal quadrants, which are subdivided into sub-quadrants recursively until a stopping condition is met. The analysis of these images is performed with the image processing software ImageJ. The functioning of the RATS algorithm (Robust Automatic Threshold Selection), based on the Quadtree method for the binarization of images, will be studied, analizing how the variation of the input parameters affects the final result. The final objective is the development of a competitive solution that helps improve productivity in similar R&D projects, and to meet Goal 6 (Clean Water and Sanitation) of the Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. The methodological process to be established in this work should be based on image processing techniques that are traditionally contemplated in commercial and open-software. The aim is to optimize and/or modify the procedures to make the most of the analysis techniques offered in the software used. The study of the evolution of the lake will serve to complete a previous study of the lake and relate it to the effect that climate change is having on the wáter bodies, proposing its use for the study and implementation of a method for detecting water bodies, that are suffering the effects of climate change, to be able to act accordingly with the sustainable development objectives of the 2030 agenda.