7. Preguntas Frecuentes

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Before asking, please check the official site From GIS to Remote Sensing and the following Frequently Asked Questions.

7.1. Instalación del Complemento

7.1.1. ¿Cómo instalar el complemento manualmente?

El SCP puede instalarse manualmente (puede ser útil cuando no esté disponible una conexión a internet o se desea instalar en varias computadoras) siguiendo estos pasos:

  1. Descarga el archivo zip de SCP desde https://github.com/semiautomaticgit/SemiAutomaticClassificationPlugin/archive/master.zip ;

  2. extraer el contenido del archivo (varios archivos como COPYING.txt y carpetas como ui) en una nueva carpeta llamada SemiAutomaticClassificationPlugin (sin el -master);

  3. abre el directorio “plugins” (en Windows normalmente C:\Users\nombreusuario\.qgis2\python\plugins, en Linux y Mac normalmente “/home/usuario/.qgis2/python/plugins/”) borra el directorio SemiAutomaticClassificationPlugin si existe;

  4. copia la carpeta SemiAutomaticClassificationPlugin dentro del directorio plugins de QGIS;

  5. el complemento debería estar instalado; inicia QGIS, abre el Administrador de complementos y asegúrate que está seleccionado Semi-Automatic Classification Plugin.

7.1.2. ¿Cómo instalar el complemento desde el repositorio oficial de SCP?

Es posible instalar el SCP usando el repositorio oficial. Este repositorio permite la instalación de la última versión del SCP (master), en algunos casos incluso antes de que esté disponible en el repositorio oficial de QGIS. Por esto, puede ser útil si necesitas una corrección o una nueva función que todavía no está disponible en el repositorio de QGIS. Además, la versión ``master``en el repositorio de SCP puede ser instalada junto a la versión disponible en el repositorio de QGIS.

Para configurar el repositorio de SCP sigue estos pasos:

  • Inicia QGIS 2;

  • Desde el menú principal, selecciona Complementos > Administrar e instalar complementos;

_images/install_u.jpg

  • Clic en Configuración luego clic en el botón Añadir;

_images/qgis_repos_settings.jpg

  • Dentro del cuadro Detalles del repositorio ingresa:

Nombre:

SCP

URL:

https://semiautomaticgit.github.io/SemiAutomaticClassificationPlugin/repository.xml

clic en Aceptar;

_images/qgis_repos_add.jpg

  • Después que el repositorio se actualice, el elemento Semi-Automatic Classification Plugin - master estará listado junto con los otros complementos;

_images/qgis_repos_list.jpg

  • Desde el menú Todos, selecciona el Semi-Automatic Classification Plugin - master y da clic en el botón Instalar complemento; la última versión de SCP se activará automáticamente (ignora los errores, reiniciar QGIS es necesario para completar la instalación de SCP); es posible desactivar el otro SCP instalado en el repositorio de QGIS;

_images/qgis_repos_installed.jpg

7.2. Pre procesamiento

7.2.1. ¿Qué bandas de la imagen debería utilizar para la clasificación semi-automática?

En general, es preferible evitar las bandas del infrarojo térmico. Si está usando Landsat 4, 5 o 7 debería seleccionar las bandas: 1, 2, 3, 4, 5, 7 evitando usar la banda 6 que es la del infrarojo térmico; para Landsat 8 debería elegir las bandas: 2, 3, 4, 5, 6, 7. Generalmente se evita utilizar la banda 1 de Landsat 8 debido a que ésta es muy similar a la banda azul, y es principalmente utilizada para el estudio de aerosoles costeros. Las bandas termales de Landsat también se excluyen de las clasificaciones debido a que sus valores están principalmente relacionados a la temperatura de los objetos.

Para imágenes Sentinel-2 puedes usar las bandas: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8A, 11, 12.

7.2.2. ¿Qué bandas Landsat pueden convertirse a reflectancia con el SCP?

Todas las imágenes Landsat 1, 2 y 3 MSS y Landsat 4, 5, 7 y 8 descargadas desde http://earthexplorer.usgs.gov/ y procesadas con el “Level 1 Product Generation System (LPGS)” pueden ser convertidas a reflectancia automáticamente por el SCP; los productos generados por el LPGS tienen incluido un archivo MTL que es requerido para la conversión. Desde la versdión 3.11, SCP puede también convertir imágenes de Global Land Cover Facility (imágenes gratis disponibles desde ftp://ftp.glcf.umd.edu/glcf/Landsat/). En particular, imágenes que tienen un formato antiguo del archivo MTL (o un archivo .met) pueden ser procesadas a través de la conversión automática a reflectancia y la corrección DOS. Sin embargo, algunas imágenes no tienen la información requerida y no pueden ser procesadas. Además note que algunas imágenes disponibles desde Global Land Cover Facility ya están convertidas a reflectancia. Para este proceso las bandas deben ser renombradas para eliminar el 0 final existente (Ej. reemplaza B10 por B1).

7.2.3. ¿Puedo realizar la conversión de imágenes Sentinel-2 descargadas desde la web?

Sí, puedes también convertir imágenes descargadas desde la web (de hecho es recomendable hacerlo). Debes mover todas las bandas (archivos .jp2) con el archivo .xml si está presente cuyo nombre contiene MDT_SAFL1C en el mismo directorio. Luego selecciona este directorio en Conversión de Sentinel-2. Las imágenes se convertirán a reflectancia.

7.2.4. ¿Cómo son convertidas las imágenes Sentinel-2 que tienen diferente resolución?

Durante la conversión a reflectancia los pixeles de las bandas de 20m son separados en 4 pixeles de 10m cuyos valores son los mismos del pixel de 20m original. El propósito de esta operación es permitir el cálculo entre bandas sin cambiar sus valores originales.

7.2.5. ¿Se puede aplicar la conversión Landsat y la corrección DOS a bandas recortadas?

Sí, se puede recortar las imágenes antes de la conversión a reflectancia, después copiar el archivo MTL (incluido en el conjunto de datos Landsat) dentro del directorio que tiene las bandas recortadas. Si desea aplicar la corrección DOS (la cual es una técnica basada en imagen) deberá convertir las bandas Landsat originales (la imagen completa) y luego recién recortar las bandas resultantes de la conversión (Ej. bandas convertidas a reflectancia).

7.2.6. ¿Puedo aplicar la corrección DOS a bandas con borde negro (Ej. con el valor SinDatos)?

Si quieres aplicar la corrección DOS a una banda entera que tiene valores SinDatos (borde negro con valor = 0) tienes que marcar la casilla “Usar valor SinDatos” y poner el valor en 0. Es así porque DOS es una técnica basada en imagen y los valores SinDatos deben ser excluidos del cálculo.

7.2.7. ¿Cómo quitar la cobertura de nubes a las imágenes?

La corrección DOS1 no remueve las nubes de una imagen. Sin embargo, las imágenes Landsat 8 incluyen la banda 9 que identifica las nubes (vea este enlace NASA site). Puede usar esta banda para crear una máscara.

Para otros satélites Landsat, las nubes pueden ser enmascaradas usando el enfoque descrito en el siguiente artículo.

También puede ver el siguiente vídeo-tutorial.

7.2.8. ¿Cómo puedo crear manualmente un ráster virtual en QGIS?

Para crear manualmente un ráster virtual multi-espectral en QGIS:

  1. desde el menú “Ráster” selecciona “Miscelánea > Construir ráster virtual (catálogo)”;

  2. clic sobre el botón “Seleccionar...” y elegir las bandas Landsat (en orden numérico);

  3. seleccionar Archivo de salida (por ejemplo “rgb.vrt”); marque “Separar” (las bandas serán separadas) y haz clic sobre “Aceptar”.

7.2.9. Después del pan-sharpening de imágenes Landsat 8 ¿por qué las bandas NIR siguen teniendo 30m de resolución?

La banda Landsat 8 pancromática no es adquirida en la región del Infrarrojo Cercano (NIR) (mira Satélite Landsat). Por lo tanto el proceso pan-sharpening puede mejorar la resolución de bandas NIR y SWIR (mira Pan-sharpening), para que parezca tener 30m de resolución. Sin embargo todas las ráster pan-sharpened tienen 15m de resolución que permiten realizar cálculos ráster.

7.3. Procesamiento

7.3.1. Obtengo errores en la clasificación. ¿Cómo puedo mejorar la precisión?

Muchos materiales tienen firmas espectrales similares (Ej. suelo y construcciones; o bosque y arbustos densos), que pueden causar errores en la clasificación si los ROIs y sus firmas espectrales no son adquiridos correctamente. Para mejorar los resultados, puedes intentar colectar más ROIs sobre esas áreas, de este modo enseñas al algoritmo sobre esas áreas similares; también despliega las firmas espectrales de esas áreas en Gráfico de Firmas Espectrales para analizar sus similitudes. También puedes usar la Umbral de firma para esas firmas y reducir la variabilidad de las mismas (solo los pixeles similares a las firmas de entrada serán clasificados). El Land Cover Signature Classification es también útil para clasificar materiales específicos que pueden ser espectralmente similares a otros.

7.3.2. ¿Es posible usar los mismos datos de entrada para otras imágenes?

Sí, es posible si todas las imágenes tienen el mismo número de bandas. Sin embargo, si las imágenes son adquiridas en diferentes meses, los cambios en la cobertura del suelo (especialmente el estado de la vegetación) afectarán la firma espectral (Ej. el mismo pixel tiene diferente firma espectral en diferentes períodos). Los efectos atmosféricos pueden afectar las imágenes de modo diferente. Eso puede reducir la precisión en la clasificación. Por lo tanto, es recomendable siempre colectar ROIs y firmas espectrales para cada imagen.

7.3.4. ¿Puedo usar el SCP con imágenes de drones o fotografías aéreas?

Sí, puedes usarlo si tienen por lo menos 4 bandas. Con menos de 4 bandas, los algoritmos semi-automatic classification son incapaces de clasificar la cobertura del suelo correctamente. Existen métodos alternativos de clasificación, como las clasificaciones orientadas a objetos que no están implementadas en SCP.

7.3.5. ¿Por qué solo usar la banda 10 del Landsat 8 en la estimación de la temperatura de la superficie?

Muchos métodos han sido desarrollados para estimar la temperatura de la superficie. El método descrito en el tutorial para la estimación de temperatura requiere solo una banda. Por otro lado, USGS recomienda a los usuarios abstenerse de confiar en los datos de la Banda 11 de Landsat 8 en análisis cuantitativos de datos del Sensor Infrarrojo Térmico (mira Changes to Thermal Infrared Sensor (TIRS) data by USGS).

7.4. Advertencias

7.4.1. Advertencia [12]: La siguiente firma será excluida si se usa Máxima Probabilidad. ¿Por qué?

El ROI es muy pequeño (o demasiado homogéneo) para el Máxima Probabilidad algoritmo porque ese ROI tiene una matriz de covarianza singular. Deberías crear ROIs más grandes o no usar el algoritmo de Máxima Probabilidad en el proceso de clasificación.

7.5. Errores

7.5.1. ¿Cómo puedo reportar un error?

Si encuentra un error con el Semi-Automatic Classification Plugin por favor siga estos pasos para obtener la información necesaria (archivo log):

  1. cierra QGIS si está abierto;

  2. open QGIS, open the Plugin tab Depurar and check the checkbox checkbox Records events in a log file ;
_images/settings_debug_tab.jpg

Debug

  1. click the button Test dependencies enter in the tab Depurar ;
  2. carga los datos en QGIS (o abre un proyecto de QGIS grabado con anterioridad) y repite los pasos que causaron el error en el Complemento;

  3. si un mensaje de error aparece (como el de la siguiente imagen), copia todo el contenido del mensaje en un archivo de texto;

_images/python_error.jpg

Error message

  1. open the tab Depurar and uncheck the checkbox checkbox Records events in a log file, then click the button export and save the log file (which is a text file containing information about the Plugin processes);

  2. abra el log file y copie todo el contenido del archivo;

  3. únete en Facebook al grupo o a la comunidad de Google+ community , inicia un nuevo comentario y copia el mensaje de error del log file (o sube el archivo).

7.5.2. Problemas con la creación de ráster virtual. ¿Por qué?

La creación automática de un ráster virtual después de la conversión a reflectancia de una imagen Landsat, no es requerida para la clasificación. Pueden ocurrir errores si la ruta de destino contiene caracteres especiales (como letras acentuadas) o espacios; intenta renombrar directorios (Ej. cambia “nuevo directorio” por “nuevo_directorio”). Si continúas teniendo el mismo error puedes crear un ráster virtual manualmente.

7.5.3. Error [26] ‘La versión de Numpy está desactualizada’. ¿Por qué?

QGIS 32bit podría tener una versión antigua de Numpy por defecto; para actualizar Numpy:

  1. descarga este archivo (que se basa en WinPython installer y PyParsing);

  2. descomprime el archivo con 7-zip;

  3. copia el contenido del directorio extraído dentro del directorio apps\Python27\Lib\site-packages dentro del directorio de instalación de QGIS (Ej. C:\Program Files (x86)\QGIS Chugiak\apps\Python27\Lib\site-packages) sobrescribiendo los archivos pyparsing, numpy, matplotlib, y scipy.

Alternativamente debería poder instalar QGIS y Numpy con el Instalador avanzado OSGEO4W.

7.5.4. Error ‘Plugin is damaged. Python said: ascii’. ¿Por qué?

Puede estar relacionado con una instalación errónea. Por favor desinstala QGIS e instálalo de nuevo con privilegios de administrador. Borra también el directorio .qgis2 en tu directorio de usuario. Después arranca QGIS e intenta instalar el complemento siguiendo la guía Instalación del Complemento.

También puede estar relacionado al nombre de usuario que contiene caracteres especiales. Por favor intenta la instalación creando un nuevo usuario sin caracteres especiales (Ej. “usuario”).

Además, si el mensaje de error contiene algo como:
sfnt4 = sfnt4.decode('ascii').lower()

puede estar relacionado con un problema conocido de Matplotlib (una librería de Python); para solucionar esto, puedes (reportarlo a stackoverflow):

  1. abrir en un editor de texto el archivo font_manager.py que está dentro del directorio C:\PROGRA~1\QGISCH~1\apps\Python27\lib\site-packages\matplotlib\. La ruta puede cambiar según la versión del sistema operativo y de QGIS.

  2. busca la línea
    sfnt4 = sfnt4.decode('ascii').lower()
  3. y reemplaza por la línea
    sfnt4 = sfnt4.decode('ascii', 'ignore').lower()

Alternativamente, intenta instalar QGIS a través del instalador OSGEO4W, el cual incluye una versión actualizada de Matplotlib.

7.5.5. Error [50] ‘Internet error’. No se puede descargar imágenes Sentinel-2. ¿Por qué?

El mensaje de error generalmente incluye alguna información sobre el problema. Primero verifica el nombre de usuario y la contraseña.

También, podría haber una interrupción del servicio. Para imágenes Sentinel-2 revisa este sitio web https://scihub.copernicus.eu/news/ por mensajes sobre el estado del servicio.

En caso de continuar el mismo error, por favor sigue estos pasos ¿Cómo puedo reportar un error?.

7.5.6. Error [56] ‘SSL error de conexión’. No se puede descargar imágenes Sentinel-2. ¿Por qué?

Primero revisa el nombre de usuario y la contraseña.

Este problema puede estar relacionado con el protocolo SSL (TLS v1.1 y TLS v1.2) requerido para descarga de Sentinel-2. Como se describe aquí https://docs.python.org/2/library/ssl.html los protocolos TLS v1.1 y TLS v1.2 están disponibles solo en Python 2.7.9+ con openssl version 1.0.1+. QGIS pudiera tener una versión previa de Python donde TLS v1.1 y TLS v1.2 no están disponibles. Por lo tanto el proceso de descarga de Sentinel-2 falla.

Una solución temporal para Windows OS:

Advertencia: esto podría dañar otras funciones de QGIS, pero afortunadamente puedes instalar múltiples versiones de QGIS.

  1. Cierra QGIS si está abierto

  2. Descarga e instala Python para 32bit o para 64bit en función de la versión instalada de QGIS

  3. Copia y reemplaza C:\python27\python.exe en "QGIS installation folder"\bin\ (e.g. C:\Program Files (x86)\QGIS Chugiak\bin\)

  4. Copia y reemplaza C:\python27\pythonw.exe en "QGIS installation folder"\bin\

  5. Copia y reemplaza todo el contenido de C:\python27\ en "QGIS installation folder"\apps\python27\

  6. Inicia QGIS y si todo salió bien deberías poder buscar y descargar imágenes Sentinel-2 usando SCP

En caso de continuar el mismo error, por favor sigue estos pasos ¿Cómo puedo reportar un error?.

7.5.7. Este complemento está dañado ‘matplotlib requires pyparsing >= 1.5.6’. ¿Por qué?

Está relacionado con este problema https://hub.qgis.org/issues/14952 que solo afecta a QGIS 32bit. Con la instalación de QGIS 64bit debería funcionar. Como solución puedes instalar la versión previa de QGIS 2.8 32bit .

7.5.8. Error al instalar el plugin, posiblemente faltan dependencias. ¿Por qué?

El plugin requiere la instalación de librerías GDAL, NumPy, SciPy y Matplotlib, las cuales deberían haber sido parte del instalador de QGIS. Si la instalación del plugin falla, y obtiene un mensaje acerca de posibles dependencias faltantes, usted debería intentar instalar o actualizar QGIS y las dependencias requeridas. Nótese que para evitar este error, las dependencias Python no deberían ser instaladas a través de Anaconda.

7.6. Varios

7.6.1. ¿Qué puedo hacer con SCP?

SCP posibilita la clasificación de la cobertura del suelo en imágenes de sensores remotos mediante Clasificación supervisada. Puedes producir un ráster de cobertura terrestre usando uno de los Algoritmos de clasificación disponibles en SCP. Estos algoritmos requieren firmas espectrales de ROIs como entrada (para las definiciones lee Breve Introducción a la Teledetección) que definen las clases de cobertura terrestre que serán identificadas en la imagen.

_images/multispectral_classification.jpg

Imagen multiespectral procesada para producir una clasificación de la cobertura del suelo

(Imagen Landsat proporcionada por USGS)

SCP puede trabajar con imágenes multiespectrales adquiridas por satélites, aeroplanos, o drones. También SCP permite la búsqueda y descarga de imágenes gratis (mira Descarga de Imágenes). No puedes usar con SCP, ortofotos con menos de 4 bandas, datos SAR y LIDAR.

Imagen de entrada en SCP se denomina Conjunto de bandas, la cual es usada como entrada para la clasificación. SCP dispone de varias herramientas para el Preprocesamiento de imágenes descargadas, como la conversión a reflectancia y la manipulación de bandas.

Resultados de la clasificación pueden ser evaluados con las herramientas Exactitud y Reporte de la clasificación. Los rásters también pueden ser manipulados usando herramientas de Postprocesamiento como Clasificación a vectorial, Reclasificación, Editar ráster directamente, Filtrado de la Clasificación, Erosión de la clasificación, y Dilatación de la Clasificación.

El Gráfico de Firmas Espectrales y el Gráfico de Dispersión permiten el análisis de firmas espectrales y ROIs. También varias Herramientas están disponibles para la creación fácil de un ROI y edición de firmas espectrales.

Calculadora Ráster está disponible a través de la perfecta integración de Calculadora de Bandas con las bandas de Conjunto de bandas, calculando expresiones matemáticas e índices espectrales. También se puede calcular un ráster de salida basados en Reglas de decisión.

La herramienta En Lotes permite la ejecución automática de varias funciones de SCP usando una interfaz de script.

Ver los Tutoriales Básicos para más información y ejemplos.

7.6.2. Cómo contribuir a SCP

Puedes contribuir con SCP corrigiendo o agregando funcionalidades (mira ¿Dónde está el código fuente de SCP?), o traduciendo el manual de usuario (mira ¿Cómo puedo traducir este manual del usuario a otro lenguaje?).

Además. usted puede donar a este proyecto en el siguiente enlace: https://fromgistors.blogspot.com/p/donations.html .

7.6.4. Otros tutoriales sobre SCP, incluso en lenguajes diferentes al Inglés.

Existen muchos tutoriales sobre SCP en internet. A continuación una lista incompleta de estos recursos:

7.6.5. ¿Cómo puedo traducir este manual del usuario a otro lenguaje?

Es posible traducir fácilmente el Manual del Usuario a cualquier idioma, debido a que está escrito en lenguaje reestructurado de marcas (usando Sphinx). Sin embargo tu contribución es fundamental para la traducción del manual a tu lenguaje. Las siguientes guías ilustran los pasos principales para la traducción. La cual puede efectuarse:

  • usando el servicio en línea gratuito Transifex;

  • usando los archivos gettext.po.

Antes de traducir, por favor lee este documento <http://docs.qgis.org/testing/en/docs/documentation_guidelines/do_translations.html#translate-a-manual>`_ de la guía de traducción de QGIS, la cual te ayudará a comprender reStructuredText.

Método 1. Traducción usando el servicio en línea gratuito Transifex

Esta probablemente es la forma más fácil de traducir el manual usando un servicio en línea.

  1. únete al proyecto del Manual de Semi-automatic Classification

    Ve a la página https://www.transifex.com/semi-automatic-classification/semi-automatic-classification-plugin-manual . Haz clic en el botón Help translate. Puedes suscribirte usando tus cuentas de Google o Facebook, o registrando una nueva cuenta gratuita.

  2. Selecciona tu idioma

    Selecciona tu idioma y haz clic en el botón Join team. Si tu idioma no está en el listado, clic en el botón Request language.

  3. Traducción

    Existen varios archivos para traducir, los cuales se refieren a las secciones de la documentación de SCP. Para traducir la interfaz de SCP, debes seleccionar el archivo semiautomaticclassificationplugin.ts .

Método 2. Traducir usando los archivos gettext.po

Para elegir usar este método, deberías estar familiarizado con GitHub. Este método de traducción permite la traducción de los archivos PO en modo local.

  1. Descargar los archivos de traducción

    Ve hasta el proyecto GitHub https://github.com/semiautomaticgit/SemiAutomaticClassificationManual_v4/tree/master/locale y descarga los archivos .po para tu lenguaje (puedes añadir tu lenguaje si no está listado), o puedes bifurcar el repositorio. Cada archivo .po es un archivo de texto que se refiere a una sección del Manual del Usuario.

  2. Edita los archivos de traducción

    Ahora puedes editar los archivos .po. Es conveniente editar estos archivos usando uno de los siguientes programas: por ejemplo Poedit para Windows y Mac OS X, o Gtranslator para Linux o OmegaT (basado en Java) para Windows, Linux y Mac OS X.