Imágenes: patrones y recomendaciones de administración de datos

Un dataset de mosaico es una colección de imágenes (datasets ráster) almacenada como un catálogo y visualizada como una imagen en mosaico. Estas colecciones pueden ser sumamente grandes tanto en el tamaño total de los archivos como en el número de datasets ráster.

Los datasets de mosaico son únicos, porque realizan tareas de mosaico dinámicas mediante métodos de mosaico que el usuario puede modificar. También le permiten agregar funciones a todo el dataset o cada una de las imágenes, que se aplican al vuelo cuando se accede a las imágenes y se genera la imagen en mosaico. Estas y otras características afectan a la forma de administrar los datos con un dataset de mosaico.

Principios generales

Al administrar imágenes, el objetivo es el de proporcionar a los usuarios finales las imágenes óptimas en función de sus requisitos. Este objetivo se puede lograr utilizando un dataset de mosaico, que le ayuda a:

Por lo general, los usuarios de imágenes prefieren tener una fuente de imágenes única y completa para su aplicación, para no tener que buscar imágenes en varias fuentes. Por ello, una norma que se va a seguir en este documento es la de reducir el número de datasets de mosaico que se publican y se ponen a disposición de los usuarios. La reducción del número de datasets de mosaicos disponible reduce también las búsquedas de imágenes. Los usuarios pueden utilizar el mismo dataset de mosaico para varias aplicaciones, lo que simplifica el mantenimiento y el desarrollo de aplicaciones.

Los usuarios deben, de forma habitual, conectarse a una fuente de imágenes que muestre las imágenes más indicadas para sus necesidades. Deben poder acceder a metadatos adecuados y mejorar ciertos aspectos, como la compresión para la transmisión, el orden de las imágenes o el bloqueo en una imagen concreta. Se pueden publicar distintos datasets de mosaico para definir distintos tipos de datos (por ejemplo, imágenes en color natural, imágenes en color falso o elevación). Sin embargo, normalmente los datasets de mosaico publicados no deben específicos de una geografía, tipo de sensor o rango de fechas.

Los siguientes son ejemplos típicos de datasets de mosaico publicados:

Fuentes de imágenes

Las imágenes pueden proceder de diversas fuentes, como sensores aéreos o de satélites, mapas escaneados o el resultado de análisis. Pueden ser pancromáticas, multiespectrales, térmicas, de elevación o temáticas. Se pueden almacenar como archivos en disco o un sistema de almacenamiento de archivos (como NAS o SAN), en una geodatabase. También se puede acceder a ellos a través de un servicio, por ejemplo un servicio de imágenes o un servicio de cobertura Web (WCS).

Las imágenes y rásteres se agregan a un dataset de mosaico en función de su tipo de ráster. El tipo de ráster se diseña para que pueda utilizar el formato de archivo y la información específica sobre un producto. En esencia, el tipo de ráster simplifica el proceso de adición de datos de imágenes a un dataset de mosaico.

ArcGIS cuenta con varios tipos de ráster, algunos de ellos para productos de imágenes concretos y otros para sensores de imágenes concretos, como Landsat 7, WorldView-2 o IKONOS. El tipo de ráster identifica metadatos, como la georreferenciación, la fecha de adquisición o el tipo de sensor, junto con un formato de ráster.

Al agregar datos ráster en función de un tipo de ráster, se leen los metadatos adecuados y se utilizan para definir cualquier procesamiento que sea necesario aplicar. Por ejemplo, al agregar una escena QuickBird estándar, un archivo .imd puede definir una escena. Este archivo contiene información de metadatos sobre el dataset ráster y puede apuntar a uno o más archivos .tif. Para agregar estos datos correctamente, utilizará el tipo de ráster QuickBird, ya que busca esta combinación de tipos de archivo. Si agregara estos datos como un dataset ráster normal, solo se reconocerán y agregarán los archivos .tif, y faltaría cualquier información de metadatos que afectaría a las funciones necesarias o la georreferenciación.

Los tipos de ráster contribuyen a la automatización, porque definen cómo se deben configurar las imágenes en el dataset de mosaico. Puede crear sus propios tipos mediante código o modificando las propiedades de un tipo de ráster existente y guardándolo.

Es importante utilizar el tipo de ráster correcto para agregar imágenes a un dataset de mosaico. Podría se necesario examinar los archivos y sus fuentes de metadatos para identificar el formato de archivo o producto de imágenes que se identifica con el tipo de ráster.

También se pueden agregar funciones que definen el procesamiento tras agregar imágenes a un dataset de mosaico. Suele hacerse así para convertir la salida en un producto de imágenes concreto o para aplicar correcciones a ciertas imágenes. Las funciones se pueden aplicar a imágenes concretas o a todo el dataset de mosaico.

Acceso directo

Sea cual sea la configuración del dataset de mosaico que implemente, debe asegurarse de que las imágenes son legibles; de lo contrario, el dataset de mosaico no podrá mostrar las imágenes. La ubicación de las imágenes se identifica en una ruta de acceso codificada, de manera que si mueve las imágenes debe actualizar el dataset de mosaico, y viceversa.

Cuándo se necesita procesamiento previo

La administración y publicación de imágenes mediante un dataset de mosaico puede realizarse en menos tiempo que mediante métodos tradicionales de creación de mosaicos con colecciones de imágenes o la producción de varias salidas. Sin embargo, en ocasiones puede tener que realizar un procesamiento previo. El procesamiento previo recomendado contribuye a crear la visualización de imágenes en mosaico más rápida y óptima.

Cree pirámides. Las pirámides contribuyen a mejorar la velocidad de visualización de las imágenes, pero también pueden afectar al número de vistas generales del dataset de mosaico que podrían tener que generarse. Por lo general, debe construir pirámides para las imágenes con más de 3.000 columnas. La construcción de pirámides para una colección de imágenes preprocesadas y en tesela no ofrece muchas ventajas, ya que las vistas generales suelen ser una solución mejor para aumentar el rendimiento.

Calcule estadísticas. El renderizador utiliza las estadísticas cuando las imágenes se extienden para su visualización. Sin las estadísticas, podría verse una imagen negra o muy oscura al trabajar con imágenes no mejoradas. Habitualmente, debe calcular estadísticas para las imágenes no mejoradas (radiométricamente). Por ejemplo, muchas ortofotografías se mejoran durante su procesamiento, como en el caso de NAIP o DOQQ; por lo tanto, no es necesario calcular estadísticas. Por otra parte, las imágenes sin procesar o procedentes de un satélite no suelen estar mejoradas y, para asegurarse de que se visualizan correctamente, debe calcular las estadísticas. No siempre es necesario calcular las estadísticas desde todos los píxeles y, por ello, puede aumentar la velocidad del cálculo especificando un factor de omisión. Un método para determinar un valor de factor de omisión razonable consiste en dividir el número de columnas por 1.000 y utilizar el cociente (entero) como factor de omisión.

NotaNota:

Se recomienda el uso de dos herramientas para construir pirámides y calcular estadísticas. La herramienta Agregar rásteres a dataset de mosaico cuenta con dos casillas de verificación para generar las pirámides y estadísticas como parte del procedimiento de adición de imágenes al dataset de mosaico. También puede utilizar la herramienta Generar pirámides y estadísicas, que se puede ejecutar en un espacio de tabajo de datos o un dataset de mosaico. Se puede ejecutar antes o después de agregar las imágenes al dataset de mosaico. Si va a generar pirámides, no olvide generarlas antes de definir o generar vistas generales en el dataset de mosaico.

Formatos optimizados de imágenes. Ciertas imágenes pueden ser de lectura más lenta que otras como consecuencia del formato de almacenamiento o la compresión. Es recomendable que les aplique formatos más indicados. Por ejemplo, el formato de imagen ASCII DEM es de lectura lenta y es aconsejable que lo convierta a otro formato, como TIFF. Además, si la imagen es muy grande y no está en tesela, es recomendable que la convierta a un formato TIFF en tesela para optimizar el acceso al disco. Por otra parte, al convertir las imágenes, considere la posibilidad de utilizar la compresión sin pérdida, como LZW, o con pérdida, como JPEG. Puede decidir utilizar compresiones basadas en ondícula, como JPEG 2000, pero suelen consumir más recursos de CPU al descomprimirse y la compresión que proporcionan no es significativamente mejor. Cuando no tenga la opción de convertir las imágenes, puede generar vistas generales en el dataset de mosaico, que parten de un tamaño de pixel muy bajo (utilizando la herramienta Definir vistas generales).

Información general sobre configuraciones de dataset de mosaico

El diseño básico de un dataset de mosaico es un dataset de mosaico con una colección de imágenes. En este diseño, cada imagen o dataset ráster se agrega como un elemento aislado al dataset de mosaico y se representa como una fila en la tabla de atributos.

Configuración básica

Es importante saber que un dataset de mosaico es a la vez una tabla y una imagen en mosaico dinámica. La forma de crear el dataset de mosaico y su tabla afectará a la imagen en mosaico, y el diseño del dataset de mosaico y su tabla de atributos afectará a la apariencia de la imagen.

En la mayoría de los casos, es recomendable administrar las imágenes dentro de un dataset de mosaico y utilizar otro dataset de mosaico (un dataset de mosaico de referencia) para compartir o publicar el contenido. El uso de un dataset de mosaico de referencia impide que los usuarios modifiquen involuntariamente el dataset de mosaico, por ejemplo agregando o eliminando imágenes.

Tipos de organización de datasets de mosaico

La organización de los datasets de mosaico puede hacerse más compleja cuando hace falta administrar distintos tipos de datos. La siguiente ilustración muestra dos combinaciones estándar que se podrían utilizar para administrar y publicar imágenes.

Configuraciones generales

Normalmente, es aconsejable dividir los datasets de mosaico en dos tipos: los que se usan principalmente para la administración y los que se publican. Esta división puede facilitar la organización.

Mientras crea y organiza una colección de imágenes utilizando datasets de mosaico, puede resultar útil comprender los distintos tipos de datasets de mosaico y para qué sirven.

Dataset de mosaico de origen

Se utiliza para administrar las imágenes. Suele contener una colección de imágenes parecidas. Puede utilizar varios datasets de mosaico de origen para administrar distintas colecciones. Se pueden publicar directamente o utilizar como origen de otros datasets de mosaico. Es recomendable que proporcione acceso a este dataset de mosaico (que lo publique) utilizando un dataset de mosaico de referencia, para protegerlo.

Un dataset de mosaico de origen se crea utilizando la herramienta Crear dataset de mosaico. Si las imágenes de entrada tienen la misma profundidad de bits o número de bandas, no es necesario definir estos valores en la herramienta, porque se tomarán de la primera imagen que se agregue. Es probable que el sistema de referencia espacial sea el mismo que el de los datos de entrada, pero si los datos de entrada abarcan varios sistemas de referencia espacial, debe elegir uno adecuado para todos. A continuación, utilice la herramienta Agregar rásteres a dataset de mosaico y el tipo de ráster adecuado.

En la mayoría de los casos, las imágenes de un dataset de mosaico de origen tendrán el mismo número de bandas y profundidad de bit. Estos mosaicos de origen se administras y utilizan para afinar aspectos de la colección, por ejemplo para afinar las huellas o configurar procesos como ortorrectificación.

Puede modificar las funciones de imágenes aisladas accediendo a la ventana Visor de cada una desde la tabla de atributos, o modificar varias a la vez con el Asistente Editor de funciones de ráster, al que se accede desde la capa Huella de la tabla de contenido de ArcMap.

Normalmente, si las imágenes representan un único dataset, por ejemplo las imágenes de una fecha concreta, generará vistas generales para dicho dataset de mosaico.

Dataset de mosaico derivado

Se utiliza para definir colecciones de imágenes que los usuarios visualizan a menudo como una única colección. El origen de un dataset de mosaico derivado suele ser uno o varios datasets de mosaicos de origen. Por ejemplo, podría ser una colección con todas las imágenes de color natural cuyo origen está en varios dataset de mosaico de origen. Es recomendable que proporcione acceso a este dataset de mosaico (que lo publique) utilizando un dataset de mosaico de referencia, para protegerlo. También puede crear otros dataset de mosaico a partir de este para ofrecer productos de imágenes concretos, como una combinación de bandas concreta, o de solo un área concreta.

Un dataset de mosaico derivado se crea también utilizando la herramienta Crear dataset de mosaico. Con frecuencia, las imágenes de entrada tendrán distintas profundidades de bit y números de bandas, por lo que debe especificar estos valores. Seleccione la profundidad de bits y el número de bandas que definen el producto de salida. Seleccione también un sistema de referencia espacial al que se puedan adaptar todas las imágenes.

El sistema de referencia espacial se usa para generar las huellas, límites y otros elementos relacionados en el dataset de mosaico, así como un valor predeterminado con el que se volverán a muestrear las imágenes en mosaico. Debe seleccionar uno que sea adecuado para todas las imágenes que pueda agregar. Puede ser un sistema de país o una zona UTM. Con todo, si va a crear un dataset de mosaico que pueda ser global en extensión o se vaya a combinar con servicios web, podría interesarle utilizar la proyección auxiliar de Mercator Web WGS 1984.

Los rásteres se agregan a un dataset de mosaico derivado con el tipo de ráster Tabla para agregar las imágenes de los datasets de mosaico de origen. Utilizando el tipo de ráster Tabla creará un dataset de mosaico con todos los elementos de tabla, o parte de ellos, de los datasets de mosaico de origen. Así tendrá la posibilidad de realizar todas las consultas necesarias. A la vez que se agregan imágenes, se pueden agregar funciones que las pueden transformar o seleccionar partes concretas de ellas. Por ejemplo, una función podría convertir imágenes de 16 bits en imágenes de 8 bits o extraer bandas concretas de un origen multiespectral.

También se puede utilizar la herramienta Sincronizar dataset de mosaico para actualizar este dataset de mosaico si se ha modificado alguno de los orígenes, por ejemplo si se han modificado huellas o se han agregado nuevas imágenes.

Si agrega los datasets de mosaico con el tipo de ráster Dataset ráster en lugar del tipo Tabla, cada dataset de mosaico de origen se representará como un único elemento en el dataset de mosaico derivado, lo que limitará la capacidad de realizar consultas e identificar metadatos al dataset de mosaico de origen y no a cada una de las imágenes que contiene.

Normalmente, no generará vistas generales para este dataset de mosaico, ya que se encontrarán en los datasets de mosaico de origen. Con todo, podría tener que generarlas si el dataset de mosaico derivado cubre una extensión mucho mayor que cada uno de los orígenes. Tiene la opción de usar otra imagen o servicio de imágenes para ofrecer cobertura de imágenes para toda la extensión del dataset de mosaico. Cuando agregue esta imagen, puede desactivar la opción de creación el límite, ya que el límite se llevará hasta la extensión de la imagen, lo que puede no ser adecuado.

Dataset de mosaico al que se hace referencia

Se comporta de igual forma que un dataset de mosaico normal; sin embargo, es de solo lectura. Por ejemplo, no se puede agregar rásteres adicionales al dataset de mosaico, no se puede generar vistas generales y no se puede calcular rangos de tamaño de píxel. Puede volver a definir el límite, por ejemplo para restringir el acceso a áreas concretas o definir otras funciones que se deben aplicar a todas las imágenes. Se utiliza para proporcionar acceso a datasets de mosaico (o dar servicio a catálogos de ráster como servicios de imágenes) con diferentes funciones de nivel de dataset de mosaico. El acceso compartido a un dataset de mosaico al que se hace referencia garantiza también que quienes tienen acceso a él no puedan realizar modificaciones en el dataset de mosaico de origen ni derivado, lo que podría afectar a otros usuarios.

Los datasets de mosaico de referencia se crean con la herramienta Crear dataset de mosaico referenciado y definiendo otro dataset de mosaico como origen. Normalmente, este origen puede ser un dataset de mosaico de origen o un dataset de mosaico de destino. Este dataset de mosaico se puede crear dentro o fuera de una geodatabase.

Puede modificar las funciones del dataset de mosaico completo abriendo el cuadro de diálogo Propiedades del dataset de mosaico desde la ventana Catálogo.

Dataset de mosaico en cascada

Un dataset de mosaico se puede utilizar para fusionar varios orígenes con imágenes desde otros servidores, como ArcGIS Online, servicios WCS, servicios de imágenes u otros datasets de mosaico. Cuando el dataset de mosaico se publica como servicio, está unión se conoce como en cascada. Su ventaja es que se pueden utilizar imágenes de más de un servicio, por ejemplo, como vista general o fondo de otro servicio y los usuarios finales pueden obtener un único punto de acceso. La unión en cascada posibilita por ejemplo que varios servicios WCS se visualicen como uno solo.

Los servicios en cascada pueden dar lugar a cuellos de botella si no se administran correctamente. Por ejemplo, debe asegurarse de que los servicios se mantienen correctamente y están siempre en funcionamiento. También debe evitar fusionar demasiados servicios en cascada, para no tener un servicio que contiene otro servicio, que a su vez contiene otro. No cree servicios circulares, de forma que un servicio no haga referencia a otro que, a su vez, podría hacer referencia a sí mismo. Como regla general, un dataset de mosaico no debe contener más de otros ocho servicios.

Recomendaciones para la administración de colecciones de imágenes

Puede administrar todas las imágenes en un único dataset de mosaico. Es un método idóneo cuando los datos son parecidos en cuanto a tipo de imágenes, número de bandas y profundidad de bits. Sin embargo, si tiene grandes colecciones de imágenes que constan de datos procedentes de orígenes y sensores distintos, es mejor organizar las imágenes en colecciones más pequeñas de datos concretos. La configuración y mantenimiento de un dataset de mosaico es más sencilla si todas las imágenes administradas en él tienen el mismo origen y el mismo número de bandas y bits, por ejemplo:

Estos datasets de mosaico de origen independientes se administran más fácilmente, para después combinarlos y crear los datasets de mosaico específicos de la aplicación que se publican.

Ejemplo de colección de ortofotografías única

Podría tener una colección grande de imágenes aéreas en color, con miles de imágenes recopiladas en su estado o provincia. Puede crear un dataset de mosaico para administrarlas todas. Es probable que el dataset de mosaico tenga 3 bandas y sea de 8 bits. Puede interesarle modificar la tabla de atributos para agregar información específica de las imágenes, por ejemplo la fecha de obtención y la ubicación, como un condado o ciudad. A continuación, puede publicarlo directamente o crear datasets de mosaico de referencia para ofrecer las imágenes a los usuarios de su organización. Podría modificar el límite de un dataset de mosaico de referencia para proporcionar solo las imágenes de un área concreta del proyecto, o crear uno que solo contenga las imágenes correspondientes a una consulta específica, como un condado o ciudad.

Ejemplo de varias colecciones de ortofotografías

Posteriormente, podría agregar estas imágenes a un dataset de mosaico existente, por ejemplo las imágenes en color definidas más arriba, crear un dataset de mosaico de referencia que se utilice para publicarlas, o crear otro dataset de mosaico derivado que reúna el contenido de este dataset de mosaico e imágenes de otros orígenes, por ejemplo Landsat o SPOT. En cada caso, puede editar las propiedades del dataset de mosaico para el método de mosaico más adecuado para los datos, por ejemplo Por atributo utilizando fecha o cobertura de nubes.

Puede tener una colección de fotografías aéreas de tres años, por ejemplo 1995, 2005 y 2008, que pueden tener distintas resoluciones, por ejemplo 1 metro, 2 pies y 0,5 pies. La colección más antigua es pancromática en una proyección UTM y las otras dos son en color en una proyección de plano de estado. Existen dos formas de organizar estos datos: como datasets de mosaico de origen independientes y datasets de mosaico derivados, o como un dataset de mosaico. Normalmente, el uso de datasets de mosaico de origen y derivados facilita la administración, a la vez que mantiene un rendimiento óptimo.

Para hacerlo, cree tres datasets de mosaico de origen. Puede especificar las profundidades de banda y de bits al crearlos, o dejar que el software las defina cuando se agreguen los datos. Cuando termine, habrá un dataset de mosaico de una banda y dos de tres bandas. Agregue las imágenes como corresponda. Es probable que no tenga que calcular estadísticas ya que, a menudo, estos datos están mejorados con color. La creación de pirámides para teselas pregeneradas no suele representar ninguna ventaja, por lo que se puede omitir. Si lo desea, puede crear vistas generales independientes, de forma que los usuarios puedan ver los datasets por separado en todas las escalas. Modifique la tabla de atributos de cada una agregando el mismo campo para el año y rellenándolo con el año.

Diagrama de flujo de trabajo

A continuación, cree un dataset de mosaico derivado que tenga tres bandas. Se utilizará para proporcionar la mejor combinación de imágenes en color. Después, agréguele los tres datasets de mosaico de origen utilizando el tipo de ráster Tabla. No tendrá que crear vistas generales, porque ya se crearon en cada uno de los datasets de mosaico de origen. Puede modificar algunas de las propiedades, por ejemplo estableciendo el método de mosaico en Por atributo, y especificar el año predeterminado, por ejemplo 3000, para que se visualicen las imágenes más recientes. Es aconsejable crear un dataset de mosaico de referencia para publicar el contenido del dataset de mosaico derivado si se va a acceder al dataset directamente. Si lo hace, tendrá que volver a definir el método de mosaico predeterminado, porque las propiedades de dataset de mosaico son exclusivas de cada uno de ellos. Si va a publicar el dataset de mosaico como servicio de imágenes, puede publicarlo directamente. En cualquiera de los casos, los usuarios dispondrán de un dataset al que acceder, en el que pueden realizar consultas.

Si los administra como un dataset de mosaico, no tendrá vistas generales para cada año. Los usuarios que deseen ver la imagen en mosaico para un año concreto que no sea el predeterminado pueden encontrar esto confuso o complicado. Como las vistas generales se crean para cada año, las vistas generales para el servicio unificado pueden no ser necesarias. Si las imágenes más recientes no se superponen a las anteriores, la creación de vistas generales puede ser ventajosa para optimizar el rendimiento. Si crea vistas generales para este dataset de mosaico, considere la opción de establecer el método de mosaico en Por atributo y el año más adecuado, por ejemplo 3.000. Lo mismo se puede decir si va a publicar este dataset de mosaico igual el anterior.

Si se obtienen en 2010 ortofotografías nuevas, de cuatro bandas (azul, verde, roja y NIR), podría crear un nuevo dataset de mosaico de origen para las imágenes de 2010. Sería un dataset de mosaico de 4 bandas.

A continuación, agregaría el dataset de mosaico de origen de 2010 al dataset de mosaico derivado "de mejor color" original con el tipo de ráster Tabla. Puesto que este dataset de mosaico solo puede admitir tres bandas, solo se agregarían las tres primeras bandas. Una vez más, quizás habría que agregar vistas generales por razones de optimización, pero serían de pequeño tamaño, porque en la mayoría de las áreas ya existen vistas generales. De forma predeterminada, los usuarios de este dataset de mosaico empezarían a ver las imágenes de 2010 inmediatamente, sin tener que cambiar las aplicaciones, porque anteriormente se ha establecido el método de mosaico Por atributo.

Si desea que las imágenes infrarrojas de color falso esté disponibles, puede crear un nuevo dataset de mosaico (sin especificar el número de bandas) y agregarle el dataset de mosaico de origen de 2010 con el tipo de ráster Tabla. A continuación, abra las propiedades del dataset de mosaico desde la ventana Catálogo y agregue la función Extraer bandas. Defina los identificadores de las bandas en "4 3 2". Inicialmente, el dataset de mosaico tiene cuatro bandas, lo mismo que el original. Con todo, al agregar esta función ha definido una combinación de bandas predeterminada y modificado el dataset de mosaico e forma que la salida solo tenga tres bandas.

También puede crear un dataset de mosaico de índice diferencial de vegetación normalizado (NDIVI). Podría hacerlo utilizando otro dataset de mosaico de referencia que indicara el dataset de mosaico en color falso y agregando la función NDVI para aplicar el procesamiento necesario. Otro opción sería crear un nuevo dataset de mosaico que haga referencia al dataset de mosaico de origen de 2010 y agregue una función NDVI.

Ejemplo de colección de imágenes de satélite

Si tiene una colección de imágenes de sensores de satélite parecidos, por ejemplo IKONOS (producto Orthoready) o QuickBird (producto Basic Bundle) con cuatro bandas multiespectrales recopiladas con una resolución y un banda pancromática de alta resolución, puede administrarla en un único dataset de mosaico. Puede crear un dataset de mosaico con nitidez de desplazamiento pancromático a partir de estas imágenes.

Antes de agregar las imágenes en un dataset de mosaico es recomendable generar pirámides y estadísticas.

Cree un dataset de mosaico (no es necesario definir las bandas y la profundidad de bits). Agregue las imágenes utilizando el tipo de ráster IKONOS o QuickBird y asegúrese de que en el cuadro de diálogo de propiedades de tipo de ráster está definida la plantilla de producto Aplicar refinado pancromático, que es la predeterminada. Una ventaja de utilizar el tipo de ráster adecuado es que las huellas de cada imagen se calcularán de forma que excluyan las áreas de bordes de imágenes no deseadas.

Es posible que para este dataset de mosaico no se necesiten vistas generales, porque no define un único dataset cohesive y, a menudo, se utilizarán otras imágenes en escalas menores. Es necesario crear vistas generales para algunos flujos de trabajo. Puede resultar ventajoso crear las vistas generales con el método de mosaico Por atributo y un valor básico que utilizará las imágenes más recientes o las que tengan la menor cobertura de nubes.

Se agregarán varios atributos como parte del tipo de ráster. Puede agregar otros atributos para facilitar la administración y organización de los datos; por ejemplo, puede definir la precisión o calidad de las imágenes. También puede definir un atributo, por ejemplo "Publicar", para establecer si la imagen se va a publicar para los usuarios. De esta forma es muy fácil excluir o incluir en la publicación escenas concretas, o utilizarlas para consultas relacionadas con la publicación más específicas.

A continuación, puede agregar este dataset de mosaico como origen a distintos datasets de mosaico. Por ejemplo, podría decidir agregar imágenes a los datasets de mosaico de ortofotografía creados con anterioridad.

Es posible que algunos usuarios deseen acceder a todo el contenido de imágenes del dataset de mosaico de satélite de cuatro bandas. Puede hacer que sea accesible directamente o crear un dataset de mosaico de referencia para que esté disponible.

Colección de elevación

Existen muchas razones para crear un dataset de mosaico de datos de elevación. Por ejemplo, podría interesarle acceder a todos los datos de elevación de un único origen o utilizar los datos de elevación como fuente de datos para ortorrectificar otras imágenes. En la mayoría de los casos, puede administrar todos los datos de elevación en un dataset de mosaico. Cree un dataset de mosaico, especificando la mayor profundidad de bits de los datos de entrada, que suele ser 32 bits. A continuación, agregue todas las imágenes en función del tipo de ráster. Asegúrese de que los datos de elevación representan la altura como ortométrica o elíptica y que las unidades de altura son la misma (por ejemplo, metros o pies). Si no lo son, la creación del dataset de mosaico conlleva más pasos, pero puede utilizar la función aritmética para modificar estos valores para cada entrada.

Consulte el flujo de trabajo para convertir alturas ortométricas en elipsoidales, y viceversa.

Consulte la tabla de factores de conversión de unidades de medida para realizar conversiones de pies, metros y grados.

Puede editar las propiedades del dataset de mosaico para elegir el método de mosaico Por atributo y definir 0 como valor predeterminado; como consecuencia, se visualizarán o utilizarán los datos de elevación de la mayor resolución en la vista o escala solicitada.

Si tiene varias fuentes de datos de elevación, como Lidar, batimetría y sonar, puede interesarle crear datasets de mosaico de origen independientes para las distintas fuentes, administrarlos por separado y, después, crear un único dataset de mosaico que los reúna.

Normalmente, los usuarios que trabajan con datos de elevación desean utilizar las imágenes más precisas o que tienen la resolución más alta. Puede editar las propiedades del dataset de mosaico para elegir el método de mosaico Por atributo. Defina LoPS como campo de orden y 0 como valor predeterminado. De esta forma, en la vista o escala solicitada se visualizarán o utilizarán los datos de elevación con la resolución más alta. Si existe un campo para la precisión, se puede utilizar como campo de orden.

Este dataset de mosaico puede ser el origen de varios datasets de mosaico de referencia, que se crean para generar la salida a partir de los datos de elevación, por ejemplo sombreado, orientación o pendiente.

En el ejemplo anterior puede ver como con una simple colección de imágenes dispone de distintas opciones para administrar los datos. Con todo, el diseño principal consiste en crear datasets de mosaico de origen, unirlos mediante un dataset de mosaico derivado y, a continuación, publicar los datos.

Para ver un flujo de trabajo de cómo crear un dataset de mosaico como el descrito anteriormente, consulte Crear un dataset de mosaico que contenga datos ráster a partir de múltiples fechas.

Publicar datasets de mosaico

Publicar un dataset de mosaico quiere decir que se pone a disposición de los usuarios. Para hacerlo, se puede compartir la geodatabase y proporcionar acceso directo al dataset de mosaico, o utilizar ArcGIS Server para ofrecer un servicio de imágenes u otro servicio, por ejemplo un servicio de mapas.

Si va a compartir un dataset de mosaico mediante el acceso directo, es aconsejable que cree un dataset de mosaico de referencia para brindar dicho acceso directo. Cualquier usuario que pueda acceder directamente al dataset de mosaico puede editarlo, por lo que no debe conceder acceso directo al dataset de mosaico de origen principal.

Si va a ofrecer el dataset de mosaico como servicio de imágenes, puede ofrecerlo directamente, ya que los usuarios del servicio no tendrán acceso directo al dataset de mosaico.

Almacenamiento en memoria caché de datasets de mosaico

Puede ofrecer un dataset de mosaico en un globo o un documento de mapa. Sin embargo, si lo hace, el usuario no podrá modificar ninguna de las propiedades, por ejemplo el método de mosaico, ni consultar el dataset de mosaico. Por el contrario, si utiliza un servicio de mapas o un servicio de globo, puede generar una memoria caché, que suele ser la forma más rápida de proporcionar acceso a datos a través de Internet. También puede generar la memoria caché en equipos que se vayan a desconectar de la red.

Es aconsejable no incluir datos de vectores e imágenes en un MXD que se vaya a publicar. Normalmente, es mejor proporcionar los vectores e imágenes como dos servicios independientes que, después, la aplicación cliente combina.

Propiedades de un dataset de mosaico publicado

Cuando se publica un dataset de mosaico como servicio de imágenes, hay muchas propiedades que se pueden modificar y que controlan el acceso al dataset de mosaico y a cada una de las imágenes. Por ejemplo, existen opciones para

  • Modificar los campos accesibles de la tabla de atributos
  • Limitar el número de imágenes desde las que se pueden realizar descargas
  • Limitar el tamaño de solicitud
  • Limitar los metadatos disponibles
  • Definir el método de mosaico
  • Definir la compresión predeterminada para las transmisiones

Propiedades o parámetros que se deben tener en cuenta

Huellas

Son los datos que contiene cada imagen. Puede utilizar la herramienta Generar huellas para modificar huellas y excluir partes de imágenes del dataset de mosaico, por ejemplo los bordes blancos o negros, o las zonas de alta seguridad. Normalmente, las huellas se modifican en los datasets de mosaicos de origen y no se modifican en los datasets de mosaico de referencia.

NoData

Es otra manera de definir los valores de una imagen que no desea que se incluyan en la imagen en mosaico de salida. Puede utilizar la herramienta Definir NoData de dataset de mosaico, que inserta la función Máscara en la cadena de funciones de cada imagen de un dataset de mosaico. Como consecuencia, el rendimiento puede ser inferior si hay muchas imágenes superpuestas. Suele ser aconsejable que modifique las huellas en una imagen para quitar datos.

Demarcación

De forma predeterminada, el límite fusiona todos los polígonos de huella para crear un límite único que representa la extensión de las imágenes. Puede tener agujeros o ser un polígono multiparte. La generación puede ser un tanto lenta, por lo que, si va a agregar varias colecciones de imágenes unas tras otras con la herramienta Agregar datos ráster a dataset de mosaico, podría interesarle desactivar el parámetro Actualizar límite hasta que haya agregado la última colección. Cuando agregue nuevas imágenes a un dataset de mosaico puede ejecutar la herramienta Generar límite para actualizar el límite, ya que esta herramienta ofrece la opción de añadir al límite existente en lugar de sobrescribirlo, lo que puede ganar tiempo.

El límite se puede usar también para excluir un área de las imágenes en el dataset de mosaico. Por ejemplo, puede importar un archivo de polígono de límite que se ajuste exactamente al área de interés, aunque las imágenes del dataset de mosaico cubran un área mayor. También puede editar el límite mediante las herramientas de edición de ArcMap. Si va a agregar un servicio u otra imagen más grande al mosaico para rellenar huecos de datos de las imágenes de datos, podría no desear que se vuelva a calcular el límite para incluir la extensión completa de la imagen. En ese caso, también desactivaría la opción de actualizar el límite.

+++Estadísticas

Normalmente, si tiene que mejorar las imágenes debe calcular las estadísticas. Se dispone de estadísticas para cada imagen y para todo el dataset de mosaico.

Si hay estadísticas sobre el dataset de mosaico, ArcMap aplicará una extensión de manera predeterminada. Si no desea que se aplique, puede establecer en Sí la opción Son datos procesados previamente del cuadro de diálogo Propiedades de dataset de mosaico.

Mejoras

Quizás tenga que aplicar una extensión de histograma a las imágenes para garantizar que se visualizan correctamente. Por ejemplo, podría tener que escalar las imágenes de 12 o 16 bits para que se visualicen bien utilizando 8 bits. Puede aplicar una mejora a las imágenes al agregarlas al dataset de mosaico, modificando las propiedades del tipo de ráster. También tiene la opción de agregar la función Extensión una vez que se han agregado las imágenes.

Corrección de color

Normalmente, solo se aplica corrección de color a las imágenes RGB. Puede ser un productos de imágenes de color natural o falso, aunque se puede hacer en varias bandas. El flujo de trabajo recomendado consiste en crear un dataset de mosaico derivado que contenga las imágenes en color y, después, aplicarle la corrección de color. Se puede acceder a las herramientas de corrección de color desde la ventana Corrección de color de ArcMap.

Campos de atributo

Puede agregar campos adicionales a la tabla de atributos de forma que contenga todos los atributos adecuados para las imágenes de origen. Algunos campos se importan de las imágenes tal como se definen en el tipo de ráster. Si va a crear varios datasets de mosaico de origen que se van a fusionar en un dataset de mosaico principal, debe definir los mismos campos en todos ellos.

Algunos de los campos habituales que puede incluir son:

  1. Fecha de inicio, como campo Fecha
  2. Fecha de finalización, como campo Fecha
  3. Publicar, un campo de entero o texto que indique si desea publicar las imágenes o no
  4. Precisión, un entero de 1 a 100
  5. Calidad, un campo de entero o texto que define un valor de calidad para cada imagen

Además, no olvide agregar valores a los campos de las vistas generales. Los usuarios del dataset de mosaico pueden acceder a estos campos para visualizarlos y realizar consultas, por lo que puede ser aconsejable limitar cuáles son accesibles. Puede establecer qué campos son accesibles en el cuadro de diálogo Propiedades del dataset de mosaico.

Vistas generales

Las vistas generales tardan en generarse, por lo que solo se deben crear si son necesarias. Por ejemplo, calculará vistas generales al crear datasets de mosaico de origen, pero podría no tener que hacerlo al crear un dataset de mosaico derivado. También puede utilizar imágenes de menor resolución o servicios como una fuente de datos de tamaño de celda pequeño y así no tener que generar vistas generales.

Datums

Si los sistemas de referencia espacial de los datos y el dataset de mosaico o el usuario están basados en esferoides diferentes, quizá necesite especificar una transformación geográfica concreta. Puede especificar la transformación en dos lugares. Al agregar al dataset de mosaico imágenes con un datum distinto que el del dataset de mosaico, defina la Transformación geográfica en el cuadro de diálogo Configuración del entorno. Si sabe que el usuario o la aplicación van a utilizar un datum que no es el de las imágenes o el dataset de mosaico de origen, abra las propiedades del dataset de mosaico (en ArcCatalog o la ventana Catálogo), haga clic en la ficha de valores predeterminados y establezca la propiedad Transformaciones del Sistema de Coordenadas geográficas.

Ejemplos de datasets de mosaico

A continuación, se muestran ejemplos de algunos datasets de mosaico típicos, junto con cierta información sobre propiedades o aspectos concretos.

Imágenes en color: las mejores imágenes en color natural

Imágenes en color falso: las mejores imágenes en color falso (432)

Imágenes para interpretación o análisis: para obtener la interpretación óptima de imágenes de satélite o aéreas

Imágenes multiespectrales para análisis: suele tener más de tres bandas

NDVI: índice diferencial de vegetación normalizado con una tabla de colores

Elevación de superficie o del terreno ortométrica: la mejor elevación del terreno, con alturas ortométricas (sobre el nivel del mar)

Elevación del terreno elíptica: la mejor elevación del terreno con altura elipsoidal

Pendiente: pendiente calculada en grados de elevación del terreno

Orientación: orientación de la elevación del terreno

Sombreado: sombreado de la elevación del terreno

Relieve sombreado: relieve sombreado de la elevación del terreno


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7/11/2012