Generación de un banco de áreas de reflectividad pseudoinvariante para la Península Ibérica mediante imágenes MODIS

La reflectividad derivada de imágenes satelitales sigue generalmente el ciclo fenológico de las cubiertas presentes en el territorio. A pesar de ello, es posible encontrar zonas donde la reflectividad es prácticamente invariante. Estas áreas definidas como pseudoinvariantes (API) permiten comparar y calibrar imágenes provenientes de distintos sensores y procesar series temporales con una elevada coherencia. Se presenta un nuevo método automático (especialmente útil en entornos Big Data) para seleccionar API a partir del producto diario MOD09GA derivado de imágenes Terra-MODIS, utilizando una serie temporal de 14 años y las bandas del espectro solar (visible, infrarrojo cercano y de onda corta) con una resolución espacial de 500 m. Dicha metodología consta de dos etapas de filtrado, una primera que evalúa la calidad de las imágenes de la serie mediante técnicas geoestadísticas, seleccionando las mejores, y una segunda que define umbrales específicos para cada banda espectral, en función de la dispersión que presentan los datos en la selección previa de imágenes. La aplicación de este método sobre ámbitos de características topográficas y estructura de paisaje diferenciados en la Península Ibérica ha permitido la obtención de más de 12 000 API en una superficie asimilable a 9 escenas Landsat (WRS-2). Los resultados muestran que la metodología aplicada contempla la adecuada distribución tanto interanual como intraanual de las imágenes, dando lugar a API que abarcan una amplia variedad de cubiertas con reflectividades diversas, ubicadas principalmente en zonas boscosas o seminaturales (77%),zonas agrícolas (21 %), así como en otros tipos de cubiertas no vegetales

MODEL SPASIAL MONITORING PERKEMBANGAN KAWASAN TERBANGUN DENGAN EBBI DI KOTA SEMARANG

Kawasan terbangun di Kota Semarang mengalami perkembangan pesat. Perencanaan dan pengawasan diperlukan agar tidak berdampak pada semakin sedikitnya tutupan lahan vegetasi. Pemetaan skala besar perlu dilakukan dengan cepat serta berdimensi waktu untuk seluruh kawasan. Pengindraan jauh adalah teknologi yang memungkinkan untuk membangun model spasial semacam ini. Pada penelitian ini digunakan algoritma Enhanced Built-Up and Bareness Index (EBBI) untuk melakukan monitoring perkembangan kawasan terbangun di Kota Semarang. Algoritma EBBI dipilih karena dapat membedakan antara lahan kosong dan kawasan terbangun dengan sangat baik. Analisis perubahan luas kawasan terbangun dan lahan kosong dilakukan multi temporal pada tahun 2013, 2015, dan 2018. Hasil dari analisis tersebut digunakan untuk monitoring perkembangan kawasan terbangun di Kota Semarang

Uso de Sentinel-2 y datos auxiliares para la generación, mediante clasificación de imágenes, del Mapa de Usos y Cubiertas del Suelo de Cataluña 2017

[EN] This paper details the process of generating the 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia (MUCSC) using automatic classification of satellite imagery and auxiliary cartographic and remote sensing data. A total of 60 images (6 dates for each of the 10 tiles covering Catalonia) captured by the Sentininel-2A and Sentinel-2B satellites were used. These images as well as texture variables, terrain models derived from lidar processing, and vegetation and wetness indices were classified using the k-Nearest Neighbor algorithm (kNN) to obtain a map with 25 categories. The categories related to urbanized areas (urban areas, urbanizations and industrial zones/ commercial areas), road infrastructures and burned areas were edited using official cartographic datasets of the Catalan Government [Generalitat]. The results have an overall accuracy greater than 98 %, which was evaluated with a set of more than 8.6 million independent test pixels. This work represents an important milestone in terms of the computational effort it involves due to the territorial extension (32 000 km2), the spatial detail of between 2 and 20 m, the use of up to 58 variables, the relative completeness of the legend and the level of success achieved. The MUCSC 2017, which is part of a 30-year quinquennial series beginning in 1987, can be downloaded in different formats (also in MMZX: new ISO 19165-2) and at resolutions of 10 m and 30 m pixel side from the Ministry of Territory and Sustainability website of the Catalan Government.[ES] En este artículo se detalla el proceso de generación del Mapa de Usos y Cubiertas del Suelo de Cataluña (MUCSC) 2017 mediante clasificación automática de imágenes de satélite y datos cartográficos y de teledetección auxiliares. Con este propósito se han utilizado un total de 60 imágenes (6 fechas sobre cada una de las 10 teselas que cubren Cataluña) captadas por los satélites 2A y 2B de la constelación Sentinel-2. Estos datos, junto con variables de textura, modelos del terreno derivados del procesado lidar para todo el territorio e índices de vegetación y humedad, han sido clasificados con el algoritmo de inteligencia artificial kNN para obtener un mapa de 25 categorías, de las cuales las referentes a zonas urbanizadas (zonas urbanas, urbanizaciones y zonas industriales y comerciales), vías de comunicación y zonas quemadas han sido editadas utilizando bases cartográficas oficiales de la Generalitat [Gobierno] de Catalunya. Los resultados muestran un acierto global superior al 98 % evaluado mediante un conjunto de más de 8,6 millones de píxeles independientes de test. Este trabajo representa un hito importante tanto por el esfuerzo de cálculo que ha supuesto (extensión territorial de 32.000 km2, detalle espacial de entre 2 y 20 m y uso de hasta 58 variables), como por la relativa completitud de la leyenda y por el nivel de acierto conseguido. El MUCSC 2017, que forma parte de una serie quinquenal de 30 años desde 1987, está disponible para descarga en distintos formatos (también en MMZX: nueva ISO 19165-2) y a resoluciones de 10 m y 30 m de lado de píxel a través de la página web en el Departamento de Territorio y Sostenibilidad de la Generalitat de Catalunya.This study was funded by the Generalitat (Grumets SGR2014-1491) and by the Spanish MCIU through the NEWFORLAND project (RTI2018-099397-B-C21 MCIU/AEI/ERDF, EU). X. Pons is the recipient of an ICREA Academia 2016 -2020 Excellence in Research Grant.González-Guerrero, O.; Pons, X. (2020). The 2017 Land Use/Land Cover Map of Catalonia based on Sentinel-2 images and auxiliary data. Revista de Teledetección. 0(55):81-92. https://doi.org/10.4995/raet.2020.13112OJS8192055Cea, C., Cristóbal, J., Pons, X. 2007. An improved methodology to map snow cover by means of Landsat and MODIS imagery. En: Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2007. IGARSS 2007. Barcelona. IEEE International, 4217-4220. DOI https://doi.org/10.1109/IGARSS.2007.4423781Elvidge, C.D., Sutton, P.C., Wagner, T.W., Ryznar, R., Goetz, S.J., Smith, A.J., Jantz, C., Seto, K., Imhoff, M.L., Vogelmann, J., wang, Y.Q., Milesi, C., Nemani, R. 2004. Urbanization. En: Gutman, G. et al. (ed.). Land change science: Observing, monitoring, and understanding trajectories of change on the earth's surface. Dordrecht, Países Bajos: Kluwer Academic Publishers, pp. 315-328. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-2562-4_18ESA. 2015. Sentinel-2 User Handbook. Recuperado de https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/ Sentinel-2_User_Handbook Último acceso: 4 de febrero, 2020.González-Guerrero, O., Pons-Fernández, X., Bassols- Morey, R., Camps-Fernandez, F.J. 2019. Dinàmica de les superfícies de conreu a Catalunya mitjançant Teledetecció en el període 1987-2012. Quaderns Agraris, 46, 59-91.Hansen, M.C., Loveland, T.R. 2012. A review of large area monitoring of land cover change using Landsat data. Remote Sensing of Environment, 122, 66-74. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.024ICC. 1992. Mapa d'usos del sòl de Catalunya. Institut Cartogràfic de Catalunya. Barcelona. 118 p.ICGC (2017). Datos lidar. Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya. Recuperado de https://www.icgc.cat/ es/Descargas/Elevaciones/Datos-lidar Último acceso: 1 de mayo, 2020.Loveland, T.R., Dwyer, J.L. 2012. Landsat: Building a strong future. Remote Sensing of Environment, 122, 22-29. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.09.022Moré, G., Pons, X. 2007. Influencia del número de imágenes en la calidad de la cartografía detallada de vegetación forestal. Revista de Teledetección, 28, 61- 68. Recuperado de http://www.aet.org.es/revistas/ revista28/7-111_More_revisado.pdf Último acceso: 1 de mayo, 2020.Padial, M., Vidal-Macua, J.J., Serra, P., Ninyerola, M., Pons, X. 2019. Aplicación de filtros multicriterio basados en NDVI para la extracción de áreas de entrenamiento desde la base de datos SIOSE. Ruiz L.A., Estornell J., Calle A., Antuña-Sánchez J.C. (eds) Teledetección: hacia una visión global del cambio climático, pp. 311-314. ISBN: 978- 84-1320-038-5. Libro de actas XVIII Congreso de la Asociación Española de Teledetección, 24 - 27 Septiembre, Valladolid (Spain).Padró, J.C., Pons, X., Aragonés, D., Díaz-Delgado, R., García, D., Bustamante, J., Pesquer, L., Domingo- Marimon, C., González-Guerrero, O., Cristóbal, J., Doktor, D., Lange, M. 2017. Radiometric Correction of Simultaneously Acquired Landsat-7/Landsat-8 and Sentinel-2A Imagery Using Pseudoinvariant Areas (PIA): Contributing to the Landsat Time Series Legacy. Remote Sensing, 9(12), 1319. https://doi.org/10.3390/rs9121319Padró, J.C., Muñoz, F.J., Ávila, L.A., Pesquer, L., Pons, X. 2018. Radiometric Correction of Landsat-8 and Sentinel-2A Scenes Using Drone Imagery in Synergy with Field Spectroradiometry. Remote Sensing, 10(11), 1687. https://doi.org/10.3390/rs10111687Pons, X. 2004. MiraMon. Sistema de Información Geográfica y software de Teledetección. Centre de Recerca Ecològica i Aplicacions Forestals, CREAF. Bellaterra. ISBN: 84-931323-4-9. Recuperado de http://www.miramon.cat/Index_es.htm Último acceso: 1 de mayo, 2020.Pons, X., Ninyerola, M. 2008. Mapping a topographic global solar radiation model implemented in a GIS and refined with ground data. International Journal of Climatology, 28(13), 1821-1834. https://doi.org/10.1002/joc.1676Pons, X., Pesquer, L., Cristóbal, J., González- Guerrero, O. 2014. Automatic and improved radiometric correction of Landsat imagery using reference values from MODIS surface reflectance images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 243-254. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.06.002Pons X., Masó J. 2016. A comprehensive open package format for preservation and distribution of geospatial data and metadata. Computers & Geosciences, 97, 89-97. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2016.09.001Townshend, J.R., Masek, J.G., Huang, C., Vermote, E.F., Gao, F., Channan, S., Sexton, J.O., Feng, M., Narasimhan, R., Kim, D., Song, K., Song, D., Song, X. P., Noojipady, P., Tan, B., Hansen, M.C., Li, M., Wolfe, R.E. 2012. Global characterization and monitoring of forest cover using Landsat data: Opportunities and challenges. International Journal of Digital Earth, 5(5), 373-397. https://doi.org/10.1080/17538947.2012.713190Woodcock, C.E., Allen, R., Anderson, M., Belward, A., Bindschadler, R., Cohen, W., Gao, F., Goward, S.N., Helder, D., Helmer, E., Nemani, R., Oreopoulos, L., Schott, J., Thenkabail, P.S., Vermote, E.F., Vogelmann, J., Wulder, M.A., Wynne, R. 2008. Free access to Landsat imagery. Science, 320(5879), 1011. https://doi.org/10.1126/science.320.5879.1011aWulder, M.A., Masek, J.G., Cohen, W.B., Loveland, T.R., Woodcock, C.E. 2012. Opening the archive: How free data has enabled the science and monitoring promise of Landsat. Remote Sensing of Environment, 122, 2-10. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.01.01

Pengembangan Model Identifikasi Habitat Bentik Menggunakan Pendekatan Segmentasi Object-Based Image Analysis (OBIA) dan Algoritma Machine Learning (Studi Kasus: Pulau Pari, Kepulauan Seribu)

Identifikasi dan klasifikasi habitat bentik di perairan dangkal menggunakan citra satelit semakin berkembang. Pengembangan model dalam mengidentifikasi objek habitat bentik sangat penting untuk mengisi kebutuhan pemetaan habitat bentik dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model identifikasi habitat bentik dari data citra satelit penginderaan jauh menggunakan metode segmentasi berbasis objek dan algoritma klasifikasi machine learning. Tiga pendekatan klasifikasi digital yang digunakan adalah support vector machine (SVM), decision tree (DT) dan random forest (RF). Ketiga algoritma tersebut diterapkan pada hasil segmentasi citra berbasis objek untuk menguji akurasi dari hasil klasifikasi habitat bentik. Data yang digunakan adalah citra satelit resolusi tinggi SPOT 6 yang diakuisisi pada wilayah Gugus Pulau Pari pada tanggal 20 Mei 2020. Hasil penelitian menunjukkan pendekatan segmentasi berbasis objek membentuk pola segmen yang lebih rapat pada obyek heterogen dibandingkan dengan obyek yang relatif homogen (misalnya obyek daratan dan perairan). Algoritma machine learning yang diterapkan pada hasil segmentasi berbasis objek menghasilkan nilai akurasi keseluruhan (overall accuracy) lebih dari 70% untuk setiap algoritma, dengan rincian hasil adalah 75.83% untuk SVM, 74.17% untuk DT, dan 83.33% untuk RF. Dari ketiga algoritma machine learning yang diterapkan pada hasil segmentasi berbasis objek terlihat algoritma RF memiliki nilai akurasi yang paling baik dibandingkan dengan algoritma lainnya

Modeling of Land Cover Changes in Banjarbaru City South Kalimantan Province

Urban areas often experience land cover changes. Banjarbaru is one of several cities in Indonesia that has experienced land changes. The relocation of the administrative center of Banjarmasin City to Banjarbaru City led to the development of settlements. One spatial analysis carried out to examine the phenomenon of land change is remote sensing techniques. The method that can be used is the Land Change Modeler from MOLUSCE in QGIS. This model uses the CAM (Cellular Automata Markov) method to identify land cover change and predict land cover distribution. CAM can understand and predict land change patterns by considering land use, vegetation, and cell spatial interactions. This modeling is based on land cover data for 2015 and 2020 and several supporting parameters such as DEM data and distance to roads. Based on the modeling results from 2015 and 2020, Banjarbaru City experienced a change in built-up land, with most of it occurring in the center of Banjarbaru City. Based on the Markov Chain method by looking at land changes in the previous year, the development of built-up land increased by about 8% of the Banjarbaru City area of 32917.41 hectares. Based on the prediction results, the development of built-up land is centered in the middle of Banjarbaru City, such as North and South Banjarbaru Districts, due to the development of residential development. Keywords: Land Cover, Land Change Modeller, Cellular Automata, Markov Chai

Distribución espacial de la incertidumbre en mapas de cubiertas obtenidos mediante teledetección

When combining remote sensing imagery with statistical classifiers to obtain categorical thematic maps it is not usual to provide data about the spatial distribution of the error and uncertainty of the resulting maps. This paper describes, in the context of GeoViQua FP7 project, feasible approaches for methods based on several steps such as hybrid classifiers. Both for “per pixel” and “per polygon” strategies, the proposal is based on the use of the available ground truth, which is used to properly model the spatial distribution of the errors. Results allow mapping the classification success with a very high level of reliability (R2>0,94), providing users a sound knowledge of the accuracy at every area of the map

A provenance metadata model integrating ISO geospatial lineage and the OGC WPS : conceptual model and implementation

Nowadays, there are still some gaps in the description of provenance metadata. These gaps prevent the capture of comprehensive provenance, useful for reuse and reproducibility. In addition, the lack of automated tools for capturing provenance hinders the broad generation and compilation of provenance information. This work presents a provenance engine (PE) that captures and represents provenance information using a combination of the Web Processing Service (WPS) standard and the ISO 19115 geospatial lineage model. The PE, developed within the MiraMon GIS & RS software, automatically records detailed information about sources and processes. The PE also includes a metadata editor that shows a graphical representation of the provenance and allows users to complement provenance information by adding missing processes or deleting redundant process steps or sources, thus building a consistent geospatial workflow. One use case is presented to demonstrate the usefulness and effectiveness of the PE: the generation of a radiometric pseudo-invariant areas bench for the Iberian Peninsula. This remote-sensing use case shows how provenance can be automatically captured, also in a non-sequential complex flow, and its essential role in the automation and replication tasks in work with very large amounts of geospatial data

Spatially Quantifying and Attributing 17 Years of Vegetation and Land Cover Transitions Across Hawaii.

M.S. Thesis. University of Hawaiʻi at Mānoa 2017

Temporal spectral analysis by ecological systems of the upper basin of the Langueyú stream, Tandil, Argentine Pampean Region

La transformación de ecosistemas naturales a tierras agropecuarias genera importantes consecuencias ambientales, siendo la Región Pampeana Argentina un claro ejemplo de ello. Esta investigación analizó las transformaciones en los usos y coberturas del suelo observadas en los sistemas ecológicos de la Cuenca Superior del Arroyo Langueyú (Tandil) en los períodos comprendidos por los años 1989-2004 y 2004-2019; y se profundizó en el análisis de los cambios de clase de los usos pastizales y pasturas y agrícolas. Para ello, se seleccionaron y procesaron imágenes satelitales, para generar clasificaciones supervisadas, y se detectaron cambios a través de técnicas de teledetección y sistemas de información geográfica. Las mayores transformaciones en los distintos sistemas se vincularon al aumento continuo del uso agrícola sobre tierras que anteriormente eran pastizales y pasturas, que ahora se ven disminuidas. Finalmente, la metodología aplicada permitió vislumbrar las variaciones más relevantes, obteniendo información de importancia al momento de establecer estrategias para la planificación sustentable de la cuenca.The transformation of natural ecosystems to agricultural lands generates important environmental consequences, being the Argentine Pampean Region a clear example of this. This research analyzed the transformations in uses and land covers observed in the ecological systems of the Upper Basin of the Langueyú Stream (Tandil) between the years 1989-2004 and 2004-2019. The analysis of changes between grassland and pastures class in opposition to agriculture class was deepened. For this, satellite images were selected and processed, generating supervised classifications, and changes were detected through remote sensing techniques and geographic information systems. The most important transformation in the different systems were linked to the continuous increase in agricultural use on lands that were previously grasslands and pastures, which are now being diminished. Finally, the applied methodology allowed us to know the most relevant variations, obtaining crucial information to establish strategies for the sustainable planning of the basin.Fil: Vazquez, Patricia Susana. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Humanas. Centro de Estudios Sociales de América Latina; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Somoza, Ailin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Humanas. Centro de Estudios Sociales de América Latina; ArgentinaFil: Sequeira, Nahuel David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Humanas. Centro de Estudios Sociales de América Latina; ArgentinaFil: Daga, Daiana Yael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Humanas. Centro de Estudios Sociales de América Latina; Argentin

Desarrollo de productos avanzados para la misión SEOSAT/Ingenio

Revista oficial de la Asociación Española de Teledetección[EN] SEOSAT/Ingenio is the future Spanish Earth Observation high spatial resolution mission in the optical domain. While Level 1 products, at-sensor geo-referenced radiances, are in an advanced phase of development under the framework of an industrial contractor, Level 2 products must be developed by the users. This fact limits the use of the satellite images only to the scientific community, restricting their use in other applications. The need to alleviate this limitation motivated this work, developed under the framework of a coordinate project, which aimed at offering a list of Level2 products to the Ingenio/SEOSAT user community. In this paper, we present the different methodologies developed to produce the proposed Level2 products, from surface reflectance at nominal sensor spatial resolution to images with higher spatial resolution or the possibility to create spatial and temporal mosaics. On the one side, for the surface reflectance product, we proposed an atmospheric correction algorithm based on using the spatial information, linked to a cloud screening algorithm and including morphological and topographic shadow corrections. On the other side, to enhance the image spatial resolution, we applied different fusion techniques using the multispectral and the panchromatic band, as well as some of the so-called “super-resolution” techniques. Finally, we provided different tools to develop spatial mosaics and temporal composites, directed to users interested on the exploitation of the Ingenio/ SEOSAT images.[ES] SEOSAT/Ingenio es la futura misión española de observación de la Tierra en el óptico en alta resolución es-pacial. Mientras que los productos de imagen a Nivel 1, radiancias geo-referenciadas a nivel de sensor, se encuentran en una fase avanzada de desarrollo existiendo para ello un contrato industrial, los productos de Nivel 2 deben ser de-sarrollados por los propios usuarios. Este hecho limita el uso de las imágenes a la comunidad científica, restringiendo sus posibles aplicaciones fuera de ésta. Así pues, bajo el marco de un proyecto coordinado y motivados por ofrecer productos de Ingenio/SEOSAT de Nivel 2 a disposición de cualquier usuario, se origina y desarrolla este trabajo. En este artículo se presentan los diferentes procesos desarrollados para la elaboración de productos a Nivel 2, desde reflectividades en superficie a la resolución nominal del sensor hasta imágenes con información espacial realzada y la posibilidad de crear mosaicos espaciales y compuestos temporales. Por una parte, en el caso de los productos de reflectividad en superficie se propone una técnica de corrección atmosférica basada en el uso de la información es-pacial, previo enmascaramiento de las nubes y una exhaustiva corrección de sombras morfológicas y/o topográficas. Por otra parte, para el realce de la información espacial, han sido evaluados diferentes métodos basados en la fusión de bandas multiespectrales con una banda pancromática así como la aplicación de técnicas llamadas de “Super-re-solución”. Finalmente, se proporcionan las herramientas necesarias para la realización de mosaicos tanto espaciales como temporales para todo tipo de usuarios interesados en la explotación de las imágenesEste artículo ha sido posible gracias al proyecto coordinado “Generación de Productos de Nivel 2 para la Misión INGENIO/SEOSAT”, ESP2013- 48458-C4-1-P, subvencionado por el Ministerio de Economia y Competitividad dentro del Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia.Sabater, N.; Ruiz-Verdú, A.; Delegido, J.; Fernández-Beltrán, R.; Latorre-Carmona, P.; Pla, F.; González-Audícana, M.... (2016). Development of advanced products for the SEOSAT/Ingenio mission. Revista de Teledetección. (47):23-40. https://doi.org/10.4995/raet.2016.6569SWORD234047Blesius, L., & Weirich, F. (2005). The use of the Minnaert correction for land‐cover classification in mountainous terrain. International Journal of Remote Sensing, 26(17), 3831-3851. doi:10.1080/01431160500104194de Lussy, F., Kubik, P., Greslou, D., Pascal, V., Gigord, P., Cantou, J. P. 2005. Pleiades-HR image system products and quality. Proceedings of ISPRS Hannover Workshop 2005: High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information.Do, M. N., & Vetterli, M. (2005). The contourlet transform: an efficient directional multiresolution image representation. IEEE Transactions on Image Processing, 14(12), 2091-2106. doi:10.1109/tip.2005.859376Weisheng Dong, Lei Zhang, Guangming Shi, & Xiaolin Wu. (2011). Image Deblurring and Super-Resolution by Adaptive Sparse Domain Selection and Adaptive Regularization. IEEE Transactions on Image Processing, 20(7), 1838-1857. doi:10.1109/tip.2011.2108306Freedman, G., & Fattal, R. (2011). Image and video upscaling from local self-examples. ACM Transactions on Graphics, 30(2), 1-11. doi:10.1145/1944846.1944852Grodecki, J., & Dial, G. (2003). Block Adjustment of High-Resolution Satellite Images Described by Rational Polynomials. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(1), 59-68. doi:10.14358/pers.69.1.59Liu, J. G. (2000). Smoothing Filter-based Intensity Modulation: A spectral preserve image fusion technique for improving spatial details. International Journal of Remote Sensing, 21(18), 3461-3472. doi:10.1080/014311600750037499Marini, A., Reina Barragan, F.J., Crippa, G., Harnisch, B., Fuente, I., Lopez, M., Cabeza, I., Zorita, D. 2014. SEOSAT/INGENIO – A Spanish High-spatial-resolution optical mission. International Conference on Space Optics. Tenerife, Spain, 7-10 octubre.Mekler, Y., & Kaufman, Y. J. (1982). Contrast reduction by the atmosphere and retrieval of nonuniform surface reflectance. Applied Optics, 21(2), 310. doi:10.1364/ao.21.000310Otazu, X., Gonzalez-Audicana, M., Fors, O., & Nunez, J. (2005). Introduction of sensor spectral response into image fusion methods. Application to wavelet-based methods. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(10), 2376-2385. doi:10.1109/tgrs.2005.856106Pons, X., Pesquer, L., Cristóbal, J., & González-Guerrero, O. (2014). Automatic and improved radiometric correction of Landsat imagery using reference values from MODIS surface reflectance images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 243-254. doi:10.1016/j.jag.2014.06.002Sun, J., Xu, Z., Shum, H. Y. 2008. Image super-resolution using gradient profile prior. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1-8.VICENTESERRANO, S., PEREZCABELLO, F., & LASANTA, T. (2008). Assessment of radiometric correction techniques in analyzing vegetation variability and change using time series of Landsat images. Remote Sensing of Environment, 112(10), 3916-3934. doi:10.1016/j.rse.2008.06.011Villa, G., Montoro, M.A. 1993. Ajuste radiométrico conjunto de varias imágenes de satélite para la realización de mosaicos de ortoimágenes. En Actas de la V Reunión Científica de la Asociación Espa-ola de Teledetección. Las Palmas de Gran Canaria, Espa-a, 10 a 12 de Noviembre, pp. 385- 394.Vivone, G., Alparone, L., Chanussot, J., Dalla Mura, M., Garzelli, A., Licciardi, G. A., … Wald, L. (2015). A Critical Comparison Among Pansharpening Algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53(5), 2565-2586. doi:10.1109/tgrs.2014.2361734Wald, L., Ranchin, T., Mangolini, M. 1997. Fusion of satellite images of different spatial resolutions: Assessing the quality of resulting images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 63(6), 691-699.Zhang, Y., 2004. Understanding Image Fusion. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(6), 657-661.Zhou, J., Civco, D. L., & Silander, J. A. (1998). A wavelet transform method to merge Landsat TM and SPOT panchromatic data. International Journal of Remote Sensing, 19(4), 743-757. doi:10.1080/01431169821597