UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

GUÍA # 2. CÁLCULO DEL COEFICIENTE DE ÍNDICE ÓPTIMO (OIF)

DOCENTE

EDIER FERNANDO ÁVILA VÉLEZ

PRESENTADO POR:

ANAMARIA ZAMUDIO ARIAS

20172025117

11 DE OCTUBRE
BOGOTA D.C
2022
Introducción

Es un valor estadístico que puede ser usado para seleccionar la combinación a color óptima
de tres bandas de una imagen satelital. El cálculo de OIF se realiza sobre todas las posibles
combinaciones de la imagen, y se basa en la selección de las bandas que conserven la mayor
información espectral (mayores covarianzas entre bandas) y la menor duplicidad de
información (menores correlaciones entre bandas), matemáticamente se expresa por la
siguiente ecuación ( Kerle et al, 2004 ).

Objetivos

Obtener información geográfica a través de imágenes satelitales, las cuales ofrecen una gran
capacidad de análisis e interpretación del paisaje y entorno geográfico. Es así, como esta guía
está diseñada para que los estudiantes se familiaricen y reconozcan los elementos básicos de
una imagen satelital. También puedan calcular el OIF en una escena satelital.

MATERIALES

1. Imagen satélite Sentinel-2, compuesta de 12 bandas espectrales

2. Software Arcgis, para visualizar los datos geoespaciales.

DESARROLLO DE LA GUÍA

1. Se debe tener una imagen compuesta multi espectralmente con 10 bandas espectrales (se
exceptúan las bandas de 60 metros de resolución espacial) del sensor Sentinel-2.
Así:
Se selecciona la imagen L1C_T18PWR_A020357_20210128T153015 de sentinel 2 se
descarga de la pagina EarthExplorer (usgs.gov), con un Path de 9, y un Row de 53. Además
se descomprime el archivo y se trabajará con las bandas que tengan resolución espacial de
10m y 20.
Luego verificamos que la nueva escena multibanda tenga las 10 bandas espectrales con una
nueva codificación, de la siguiente manera:

Posterior al anterior punto se realiza la composición RGB (321) de la nueva composición y se

verifica que los elementos geográficos estén en verdadero color.
Luego de tener esta combinación se calculan las principales estadísticas de medidas de
tendencia central como las medidas de dispersión. Abrimos la herramienta e insertamos la
imagen multiespectral compuesta y dejamos por defecto la salida de datos, y marcamos la
casilla para calcular la correlación entre las bandas; al finalizar el proceso se genera el un
archivo txt, y luego se busca en el explorador de windows.

Se procede a realizar el cálculo del OIF, pero para esto se utiliza la matriz de correlación y la
desviación estándar en cada banda. Obtenemos la siguiente tabla.
NÚMERO RGB SUMATORIA DE SUMA DE OIF
DESVIACIONES COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN

1 123 1851,6189 2,90537 637,309155

2 124 1865,6184 2,92384 638,071303

3 125 2133,2498 2,646 806,216856

4 126 2322,1851 2,71693 854,709212

5 127 2275,754 2,52512 901,245881

6 128 2487,5863 2,49252 998,020598

7 129 2491,6104 2,5498 977,178759

8 1 2 10 2002,8651 2,60067 770,134273

9 134 1936,3953 2,87538 673,439789

10 135 2204,0267 2,50963 878,227747

11 136 2392,962 2,3882 1001,99397

12 137 2346,5309 2,3811 985,481878

13 138 2558,3632 2,35668 1085,57937

14 139 2562,3873 2,55101 1004,45992

15 1 3 10 2073,642 2,63097 788,166342

16 145 2218,0262 2,63991 840,190082

17 146 2406,9615 2,53147 950,815732

18 147 2360,5304 2,51878 937,172123

19 148 2572,3627 2,503 1027,71183

20 149 2576,3868 2,60989 987,162984

21 1 4 10 2087,6415 2,65188 787,230757

22 156 2674,5929 2,57909 1037,02969

23 157 2628,1618 2,56352 1025,21603

24 158 2839,9941 2,55226 1112,73699

25 159 2844,0182 2,38643 1191,74591

26 1 5 10 2355,2729 2,34075 1006,20438

27 167 2817,0971 2,51401 1120,55923

28 168 3028,9294 2,50553 1208,89768

29 169 3032,9535 2,30117 1318,00497

30 1 6 10 2544,2082 2,23944 1136,09125

31 17 8 2982,4983 2,49267 1196,50748

32 17 9 2986,5224 2,30426 1296,08742

33 1 7 10 2497,7771 2,2392 1115,47745

34 189 3198,3547 2,30935 1384,95884

35 1 8 10 2709,6094 2,24065 1209,29614

36 1 9 10 2713,6335 2,54164 1067,67028

37 234 1926,3897 2,90747 662,565633

38 235 2194,0211 2,53838 864,339106

39 236 2382,9564 2,41529 986,612953

40 237 2336,5253 2,40821 970,233202

41 238 2548,3576 2,38343 1069,19758

42 239 2552,3817 2,58086 988,965577

43 2 3 10 2063,6364 2,66605 774,042647

44 245 2208,0206 2,66783 827,646664

45 246 2396,9559 2,55773 937,14188

46 247 2350,5248 2,54506 923,56361

47 248 2562,3571 2,52892 1013,22189

48 249 2566,3812 2,63891 972,515622

49 2 4 10 2077,6359 2,68613 773,468112

50 256 2664,5873 2,60201 1024,0496

51 257 2618,1562 2,58646 1012,25466

52 258 2829,9885 2,57484 1099,09295

53 259 2834,0126 2,41211 1174,91018

54 2 5 10 2345,2673 2,37166 988,871634

55 267 2807,0915 2,53529 1107,20726

56 268 3018,9238 2,52645 1194,92719

57 269 3022,9479 2,32519 1300,0864

58 2 6 10 2534,2026 2,26869 1117,03344

59 27 8 2972,4927 2,51361 1182,55923

60 27 9 2976,5168 2,3283 1278,40777

61 2 7 10 2487,7715 2,26847 1096,67375

62 289 3188,3491 2,33303 1366,61299

63 2 8 10 2699,6038 2,26956 1189,48334

64 2 9 10 2703,6279 2,57365 1050,50333

65 345 2278,7975 2,5727 885,761068

66 346 2467,7328 2,45285 1006,06755

67 347 2421,3017 2,44228 991,410362

68 348 2633,134 2,43432 1081,67127

69 349 2637,1581 2,68136 983,515119

70 3 4 10 2148,4128 2,75767 779,068126

71 356 2735,3642 2,40922 1135,37336

72 357 2688,9331 2,39577 1122,36696

73 358 2900,7654 2,39233 1212,52729

74 359 2904,7895 2,36665 1227,38449

75 3 5 10 2416,0442 2,35529 1025,79479

76 367 2877,8684 2,33485 1232,571

77 368 3089,7007 2,33419 1323,67147

78 369 3093,7248 2,26998 1362,88637

79 3 6 10 2604,9795 2,24257 1161,60454

80 37 8 3043,2696 2,32345 1309,80637

81 37 9 3047,2937 2,27519 1339,3579

82 3 7 10 2558,5484 2,24445 1139,94449

83 389 3259,126 2,2881 1424,38093

84 3 8 10 2770,3807 2,25372 1229,24795

85 3 9 10 2774,4048 2,69486 1029,51723

86 456 2749,3637 2,66347 1032,2488

87 457 2702,9326 2,64443 1022,12295

88 458 2914,7649 2,64963 1100,06488

89 459 2918,789 2,53651 1150,71062

90 4 5 10 2430,0437 2,48718 977,027678

91 467 2891,8679 2,5965 1113,75617

92 468 3103,7002 2,60448 1191,67749

93 469 3107,7243 2,45283 1266,99539

94 4 6 10 2618,979 2,38745 1096,97753

95 47 8 3057,2691 2,58815 1181,25653

96 47 9 3061,2932 2,45245 1248,25917

97 4 7 10 2572,5479 2,38374 1079,20658

98 489 3273,1255 2,474 1323,0095

 99 4 8 10 2784,3802 2,40165 1159,36136

100 4 9 10 2788,4043 2,75535 1011,99641

101 567 3159,4993 2,96336 1066,18814

102 568 3371,3316 2,97586 1132,89321

103 569 3375,3557 2,55149 1322,89592

104 5 6 10 2886,6104 2,39844 1203,53663

105 57 8 3324,9005 2,95665 1124,54991

106 57 9 3328,9246 2,54823 1306,3674

107 5 7 10 2840,1793 2,39185 1187,44039

108 589 3540,7569 2,5743 1375,42513

109 5 8 10 3052,0116 2,41428 1264,14981

110 5 9 10 3056,0357 2,49526 1224,73638

111 67 8 3513,8358 2,97043 1182,93843

112 67 9 3517,8599 2,52348 1394,05103

113 6 7 10 3029,1146 2,35105 1288,40926

114 689 3729,6922 2,55233 1461,28917

115 6 8 10 3240,9469 2,37626 1363,88564

116 6 9 10 3244,971 2,41871 1341,61226

117 7 89 3683,2611 2,55178 1443,40856

118 7 8 10 3194,5158 2,37238 1346,54474

119 7 9 10 3198,5399 2,43078 1315,84919

120 8 9 10 3410,3722 2,46956 1380,96349

Posteriormente se busca el mayor OIF el cual nos representa la mejor combinación de bandas
en función de su riqueza espectral, en este caso es la combinación de bandas (6-8-9) mientras
que el menor OIF sería la combinación de bandas (1-2-3).
RIO: El contraste que se observa en la imagen con un mayor OIF, hace que se resaltan mejor
los cuerpos de agua, como se puede observar en la primera imagen pues en el de menor OIF
sus tonos son similares y no se diferencian lo suficiente.

MAYOR OIF MENOR OIF

CIÉNAGA: El contraste que se observa en la imagen con un mayor OIF, hace que se resaltan
mejor los cuerpos de agua, este se diferencia del cuerpo de agua anterior por su composición
y pureza, y por su profundidad, como se puede observar en la primera imagen de este cuerpo
de agua tiene una mejor reflectancia, y en el de menor OIF sus tonos son similares,tomando
tonos verdes, que se pueden confundir con vegetación cuando en realidad son agua y no se
diferencian lo suficiente.

MAYOR OIF COMBINACIÓN (1-3-10)

CENTRO POBLADO: En esta imagen se puede observar que tiene un mejor contraste la de
menor OIF, pues se diferencia de cerca con mayor claridad, cosa que no ocurre con la de
mayor OIF, pues se confunde con suelos, pero aun así el contraste con la vegetación es más
notable.
 MAYOR OIF COMBINACIÓN (2-3-6)

SUELO DESNUDO: Se evidencia que en la imagen de menor OIF, se puede diferenciar

claramente los elementos de la imagen, ya que sus tonos tienden a ser diferentes, mientras
que en la de mayor OIF se tienen más colores, sin embargo se diferencia bastante bien el
suelo desnudo y la vegetación.

MAYOR OIF COMBINACIÓN (1-2-4)

MONTAÑA POCA VEGETACIÓN: Esta primera combinación de mayor OIF utiliza la

banda 8, que utiliza los infrarrojos que ayuda a realzar el vigor de la vegetación y nos permite
saber cuando es densa o poco densa; mientras que en las bandas del menor OIF, no utilizan
los infrarrojos y es más difícil diferenciar sus elementos geográficos.
 MAYOR OIF COMBINACIÓN (2-3-4)

CONCLUSIÓN

Por medio del cálculo del OIF podemos obtener la mejor combinación de bandas, donde
podremos diferenciar con mayor detalle las características presentes en la imagen.