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Las Majadas 2012
Fiesta de las estrellas Las Majadas 2012
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Fin de semana de observación astronómica y naturaleza. Un evento abierto a todos, con actividades para toda la familia. No se requiere experiecia previa.

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LPOD
En el LPOD del 30 abril 2012, "La Luna en Español" Charles Wood comenta esta web.
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En BloGeo, el Blog de la Facultad de Ciencias Geológicas de la UCM, también comentan esta web: "Observar el cielo" con Patricio Domínguez

Y en el Blog Ciência e Tecnologia (Brasil): A Lua Em Espanhol

 

 

Técnicas

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Imágenes de ratio

La combinación de imágenes de ratio es una de las muchas técnicas de análisis de imagen que se aplica al campo de la teledetección geológica. Mediante estas técnicas podremos obtener información a distancia sobre la composición mineralógica de la superficie lunar, obviamente sin contacto directo, gracias el estudio de algunas propiedades de las imágenes obtenidas en diferentes bandas espectrales.

En las imágenes de la luna el brillo o luminancia de determinadas áreas es debido a dos factores fundamentales: la topografía y la composición mineralógica. Cuando la luz del sol forma un cierto ángulo sobre el terreno, los resaltes topográficos proyectan sombras que originan gradientes de luminancia que son independientes de la composición de la superficie. Esa reducción de la reflectancia en una zona de umbría o el aumento de luminancia en zonas de solana afectan por igual a las distintas bandas de la imagen.

Por otro lado, la composición mineralógica de los diferentes terrenos se manifiestan mediante una diversa coloración y por lo tanto mediante una luminancia diferente para cada banda espectral. De hecho, la luz solar reflejada por cada mineral o tipo de roca tiene una firma espectral característica que puede ser registrada con espectrógrafos.

Medios de aficionado

En la actualidad, los aficionados disponen de equipos apropiados para abordar estudios de teledetección. Es suficiente con acoplar una cámara y un set de filtros que segmenten el espectro. Un equipo básico puede comprender un set de filtros RGB y alguno de paso bajo infrarrojo. Podemos añadir un filtro UV y más filtros IR con corte en diferentes longitudes de onda. Utilizando estos filtros en cámaras monocromo obtendremos imágenes monocromo para cada banda espectral. Una vez registradas (alineadas) y estandarizados sus histogramas encontraremos que entre las diferentes imágenes podremos encontrar diferencias notables de luminancia en determinadas regiones. En otras regiones, las diferencias entre tomas en diferentes bandas espectrales serán sutiles. Nuestro trabajo ahora es poner de manifiesto esas diferencias y eliminar la información común a todas las imágenes que es debida fundamentalmente a los gradientes luminosos debidos a la topografía.

Las imágenes. Operaciones con imágenes

Para cada imagen, cada píxel tiene un nivel digital (ND) diferente. Este valor recibe muchos nombres, también se le conoce como nivel de gris, luminancia, número digital, valor de píxel, etc. En imágenes de 8 bits como las suministradas por las cámaras de video DMK que uso cada pixel queda definido por un valor ND comprendido entre 0 y 255, siendo 0 y 255 respectivamente negro y blanco puros.

Las imágenes cociente o de ratio se obtienen dividiendo los valores de ND de cada pixel en imágenes tomadas en dos bandas espectrales diferentes. Así, imágenes claras indican un valor mayor del denominador y las oscuras la relación contraria. Para poder realizar esta operación las imágenes deberán estar perfectamente registradas (=alineadas) de manera que en cada imagen cada píxel se corresponda con el mismo punto en la superficie lunar.

Si tenemos dos imágenes similares podemos encontrar fácilmente las diferéncias simplemente sustrayendo una imagen de la otra. Las zonas iguales quedarán en negro mientras que las difencias quedarán "iluminadas". Sin embargo, la sustracción nos da diferencias absolutas entre las dos imágenes y nos interesan más cambios fraccionarios. Una explicación de estos operadores aritméticos la podemos encontrar en este enlace de Bob Fisher, Prof. de la Universidad de Edimburgo.

Software de análisis de imagenes

Las imágenes de ratio pueden ser calculadas con diversos programas de análisis de imágenes. Hay una serie de aplicaciones gratuitas basadas en el software para MacIntosh NIH (distribuido por el National Institute of Health, de los EE.UU.). ImageJ es una aplicación gratuita Java multiplataforma basada en NIH. Scion Image es una aplicación windows también gratuita basada igualmente en NIH y distribuida por un fabricante de sistemas digitalizadores. Básicamente los tres programas son diferentes versiones, los tres funcionan bien. Durante mucho tiempo he usado Scion Image, pero ahora uso ImageJ.

En ImageJ abrimos las imágenes para las que vamos a calcular su cociente. Con ellas abiertas, abrimos la ventana "Image calculator" (Menú/Process/Image Calculator..). Seleccionamos cual será la Imagen 1(lista desplegable en la que aparecerán las imágenes cargadas) y cual será la Imagen 2, A continuación seleccionamos el tipo de operación a realizar, en este caso "Divide". También decidiremos si la nueva imagen aparecerá en pantalla como una ventana nueva y si deseamos que la imagen generada sea de 32 bits. Esta ultima es una opción muy interesante pues podremos seleccionar posteriormente la ventana de representación óptima para nuestras imágenes y así tener un máximo contraste de detalles.

El procedimiento lo repetiremos para cada par de bandas para las que deseemos calcular su imagen de ratio. Una vez calculadas salvamos las imágenes generadas y cerramos ImageJ.

Una operación muy común se basa en los ratios de las imágenes roja (R), azul (B) e Infrarrojo (IR). Así, calcularemos los ratios R/B, R/iR y B/R, estas imágenes representarán en la imagen de falso color los canales R, G y B respectivamente, en las que el ratio R/B controla el brillo del canal rojo, su inversa la del canal azul y el ratio R/IR el canal verde. En cualquier programa de análisis o tratamiento de imágenes (Iris, Photoshop, etc) podremos generar la imagen final RGB en falso color

Aristarchus

El resultado de esta combinación de imágenes de ratios representa en definitiva un mapa geologico de la región. En esta imagen compuesta he utilizado bandas infrarrojo cercano (IR), azul (B) y rojo (R) como imágenes primarias y para ellas he calculado los ratios B/R, R/IR y R/B que he integrado en una imagen RGB de falso color. Además, a modo de referencia, más tarde, he utilizado una imagen NIR para mostrar algunos de los detalles de la topografía.

Aristarchus ratio map

En la imagen, los materiales de mar, basaltos, aparecen en color azul (más recientes) o magenta (más antiguos). Sin embargo, los basaltos frescos se muestran en color amarillento claro, como ocurre en los pequeños cráteres que excavan los materiales de la superficie alterada. Los materiales procedentes de las Tierras Altas aparecen en cian y tonos azules claro . Los colores rojo y naranja respeentan mantos de piroclastos. Montes Agrícola y el Estrecho de Agricola están cubiertos por piroclastos más jóvenes que las unidades de mar que los rodean al noroeste. El cráter de impacto de Aristarco se produjo cerca del límite entre las tierras altas y material de mar y debido esta diferencia en composición el manto de material eyectado muestra una asimetría en color (gris verdoso derivado de basaltos hacia el sur y el anaranjado el procedente de las tierras altas hacia el N y NE).

Otro ejemplo de este tipo de análisis lo tenemos en esta imagen de Júpiter en la que hemos combinado cuatro canales (Rojo, Verde, Infrarrojo y la línea de absorción del metano. En la imagen central se aprecian las bandas de nubes y ciclón que hacen ascender nubes desde las capas más profundas de la atmósfera. También resaltan en rojo las nubes estratosféricas polares.

Jupiter

Enlaces internos

aris Aristarchus region: a ratio image showing the geologic material composition in the Moon

 

 

 

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