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(OLUiON HISTORIO 1 
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INTERIM REPORT 
Generación de modelos digitales de elevación a partir 
de imágenes RADARSAT 
(método radargramétrico) 
Sandra Lorena Bolaños Arias, Grégoire Leclerc. 
July 1999 
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INTRODUCCIÓN 
La cartografía, y de forma más general el manejo de datos espaciales, se encuentra en 
un estado de rápida evolución. Los cambios más trascendentes tienen su origen en los 
nuevos medio tecnológicos, en los que se ha evolucionado desde un enfoque descriptivo 
hacia otro explicativo y prospectivo, donde los medio disponibles permiten la realización 
de modelos cuantitativos. 
La mayoría de los objetos geométricos pueden ser descritos de forma completa 
mediante pocos parámetros. La consecuencia más interesante para nosotros es que su 
representación mediante modelos puede realizarse sin pérdida de información mediante 
un número limitado de datos, es decir, son replicables. 
En cambio, muchos objetos reales (entre ellos las superficies topográficas) sólo pueden 
representarse mediante modelos con una pérdida obligatoria de información, más o 
menos importante en función de la generalización del modelo. Una buena parte de la 
investigación, se debe al intento de hacer mínima la pérdida de información manteniendo 
el conjunto de datos necesario para ello dentro de tamaños razonables. 
Esta circunstancia se debe a la imposibilidad de descomponer el objeto en formas 
geométricas simples que lo representen con absoluta fidelidad. Estos objetos tienen 
algunas propiedades en común, entre las que está la de ser autosimilares, es decir que su 
apariencia y propiedades (estadísticas y topológicas) permanecen constantes 
independientemente de la escala de análisis y los objetos que la poseen son denominados 
escalantes. Debido a ello, puede afirmarse que cualquier modelo ofrecerá resultados 
dependientes de la escala de medida utilizada y del grado de generalización. 
Los Modelos Digitales de Terreno son en este contexto, una generación de modelos 
simbólicos que se definen como estructuraS numéricas de datos que representan la 
distribución espacial de variables cuantitativas y continuas. En este sentido, los MDT 
son una herramienta idónea para el estudio y manejo de un buen número de variables 
geológicas, biológicas y geográficas en cuya naturaleza domina una componente 
cuantitativa o estadística. 
La inclusión de los MD T como soporte básico en la investigación en las ciencias 
ambientales supone un incremento notable de las posibilidades de trabajo e introduce 
frecuentemente un cambio cualitativo en el enfoque del mismo. Por este motivo, se hace 
necesario un esfuerzo para generar métodos, algoritmos, y aplicaciones que permit~ 
un fundamento claro y sólido resolver problemas difíciles de ab¡ da. ~ Ir métodos :f 
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convencionales. 
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COlECClON AlSTORICA 
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MODELOS DIGITALES DE ELEVACIÓN 
Los modelos digitales de terreno son modelos simbólicos, en los que se llega a un nivel 
superior de abstracción ya que el objeto real queda representado mediante una 
simbolización matemática, porque las relaciones de correspondencia que se establecen 
con el objeto tienen la forma de algoritmos o formalismos matemáticos!. La construcción 
de modelos se realiza para conocer o predecir propiedades que se desconocen del objeto 
realz, y está condicionada principalmente por una buena selección de los factores 
relevantes para el problema y una adecuada descripción de sus relaciones funcionales, 
puede valorarse sometiendo los resultados a verificación experimental. El contraste 
experimental puede servir de mecanismo de realimentación para realizar ajustes, tanto 
en las relaciones que componen al modelo, como en las relaciones que se establecen entre 
ellos. 
Los modelos digitales de terreno son una categoría que ha nacido y se ha desarrollado al 
amparo de las nuevas tecnologías. Los MD T se han definido como un conjunto de datos 
numéricos que describe la distribución espacial de una característica del territorio. 
Esta definición permite que la característica a representar sea diferente de la altitud, 
pues pueden ser representadas muchas otras propiedades del terreno. 
En los MD T hay dos condiciones suplementarias muy importantes: la primera es que 
debe existir una estructura interna que represente las relaciones espaciales entre los 
datos y la segunda, es que la variable representada debe ser cuantitativa y de 
distribución continua. 
El Modelo Digital de Elevaciones se define entonces, como una estructura numérica de 
datos que representa la distribución espacial de la altitud de la superficie del terreno, 
describe la altimetría de una zona mediante un conjunto de datos acotados. Siguiendo la 
analogía cartográfica, es posible construir un conjunto de modelos derivados, elaborados 
exclusivamente a partir de la información contenida explícita o implícitamente en el MDE 
y reflejan características morfológicas simples (pendiente, orientación, etc.). 
Incorporando información auxiliar es posible elaborar otros modelos más complejos, 
como predicción de zonas de saturación, evaluación de riesgo de incendio o elaboración 
I En este coso, los MDT poseen alguoa.s ventaj<lS sobre. los otros tipos de. modelos, derivados de su naturaleza 
numérica: no ambigüedad, posibilidad de modelizdción de proc.esos con una deduc.ciófl e.str)cta, verificabilidad y 
repetibilidad de los re$\Jltadas. 
2 En este sentido, 10$ modelos Se realizan partiendo de UtlO. información conocida. Q. partir de la medición del 
objeto real. para elaborar información derivada que refleja otrQS propiedades diferentes por lo tamo, debe 
existir una reloción simétrica que permita la traducción de. algunas propiedades del modelo a la realidad. 
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CORRECaONES A ORTHO-ENGINE (pa Gcomat/cs Group) 
Al hacer la geocodificación del MDE, se cambian los parámetros de la proyección, 
aunque deja bien los límites georeferenciados en los que se enmarca el MDE, pero al 
colocar el origen y parámetros de la proyección, se cambian las coordenadas de esos 
límites georeferenciados. 
No se pueden dejar generando más de un MDE al mismo tiempo, prácticamente la 
operación se para. Podría ser una buena opción que esto pudiera hacerse, Si tenemos 
en cuenta que la operación dura casi 24 horas, para las imágenes en moda estándar, y 
sólo un poco menos para las imágenes en modo fino de RADARSAT. 
El proceso de generación del MDE (a partir de estereo), el programa todos los 
puntos del Residual Report como Puntos de Control. aunque existan puntos de 
chequeo en dicho reporte, en el MDE no lo son. 
Podría ser bueno que en la colección de Tie Point se pudiera extraer la ele\iQción de' . 
cado TP utilizando, por ejemplo, vectores, como lo hace en lo colección de Puntos de 
Control (actualmente, sólo deja colocar lo ele\iQción manualmente). 
El cursor se pega en el residual report en un punto cuando tengo una imagen 
seleccionada y le digo que me enseñe todas las imágenes y señalo algún punto de la 
otra. Tal vez esto podría causar en determinado momento una confusión, tanto para 
el operador como para el programa, que en algún momento podría tomar el punto 
eqUivocado ( y por tonto lo imagen equivocada) para hacer alguna operación de 
cambiar el punto o Check Point, (;CP, o borrarlo, ya que tiene dos puntos 
seleccionados (por lo menos visualmente). 
Parece que no funciona (o no sé como hacerlo) lo programación de generación del 
MDE a determinada hora. 
Sería tal vez bueno poder abrir dos proyectos sin tener que abrir otra ventana de 
ortho-engine, con el propósito de compararlos, por ejemplo. 
Siempre que se \/O a generar un MDE hay que generar una imagen epipolar primero?, 
ésta no se podría copiar de un archil/O externo al proyecto, o de un proyecto a otro? 
No tiene la opción paro abortar la generación del MDE una vez que se ha inicializado, 
sería muy útil que la tuviese, pues la única manera de hacerlo es matando el proceso 
desde Unix, cosa que no es lo mejor. Lo mismo sucede en la generación de la imagen 
epipolar (este proceso dura aproximadamente 15 minutos). 
Debería dejar cargar más de un vector de una vez en el módulo de colección de GCP 
con vectores (sólo de puede cargar una cada vez). Esto tal vez implicaría adicionar la 
opción de Load a las opciones entre las que sólo esta Load and Clase. 
En lo generación del MDE a partir de las imágenes en mado fino, se colectaron 
inicialmente 44 GCP en cada imagen. Luego, con el propósito de bajar el residual se 
bajaron a 18 GCP en cada imagen y los demás se dejaron como Puntos de Chequeo se 
colocó a generar el MDE. Una vez estuvo listo, en el reporte del MDE figuran 44 
puntos de control, mientras que en el reporte del residual figuran 18. Se salvó el 
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proyecto, se abrió nuewmente y se repitió el proceso de generación del MDE y sacó 
otra vez el mismo error. 
Sólo toma los GQ> de la imagen de referencia para el cálculo del RMS del MDE y no 
los del proyecto conjunto. 
Sería bueno que permitiera colocar un punto como GCP o CP en la ventana de 
colección de CGP. 
Toma el Progress monitor del DEM como el Progress Monitor de cualquier tarea 
cuando se corre esta desde Xpace. 
Los programas no cierran bien, guarda los archivos .prf de todos los módulos (Xpace, 
Ortho-engíne e ImageWorks) y en el momento menos esperado, te saca de todos los 
programas al tiempo, o no deje nisiquiera iniciarlos como en el caso de ortho-engine. 
Se deben estar cuidadoso de borrar todas estas extensiones del directorio home del 
usuario. 
La colección de GCP debería ser interactiw al trabajar con vectores. En ambos 
sentidas. Debería de poder cargarse interactivamente (y al mismo zoom view) la 
imagen y el mapa una vez se tienen colectados los primeros cinco puntos que 
construyen el modelo. 
Coloca ID arbitrarios al MDE en el DEM report, debería poner el mismo ID que tiene 
el punto en el Residual Report, para saber directamente cuales son los puntos que 
presentan mayor problema. 
La ventana de colección de estereo GCP debería ser interactiva, para ambas 
imágenes, es decir, tener el mismo punto ubicado en las dos imágenes, y de ser 
posible al mismo zoom. 
Al exportar histogramas de Image warks, debería de exportar los datos completos y 
no sólo el gráfico, como lo hace con la opción exportar dentro del histograma en 
lmageWorks. 
Tal vez convendría poder visualizar el RMS total y para cada uno de los puntos con 
más de una décima (0.1 .... 0.9). Esto con el propósito de poder comparar más 
ampliamente grados de precisión, pero también porque el mismo software a veces 
arroja una cifra y otras veces, al abrir el mismo reporte de residual, por ejemplo, la 
redondea a la décima siguiente. 
Se pudiera colocar una nomenclatura estándar a los puntos, de modo que cuando se 
nombrara con la letra inicial, se sepa que es un punto con dificultades, y que debe 
tener unos pesas previamente asignados. El operador del software invierte bastante 
tiempo en esta labor, pues debe asignar tolerancias de imagen (pixel, línea), de 
elevación y de coordenadas cartográficas para cada uno de los puntos con alta 
probabilidad de error en el punteo. 
Sería óptimo poder hacer un zoom view intermedio a los que hoy (entre zoom 
overview y zoom: ¡)para la colección de puntos (el problema se evidencia en los 
imágenes en modo estándar que tienen más área bajo el mismo zoom). 
Debería tener un Pan (comando de desplazamiento) para la imagen, similar por 
ejemplo al de Autocad® brindando más comodidad al colectar GCP. 
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de modelos de reflactancia; utilizando conjuntamente la descripción morfológica del 
terreno y simulaciones numéricas de procesos físicos. 
La naturaleza digital del MDT permite utilizarlo para realizar procesos de simulación 
dinámica con facilidad. por ejemplo. el uso de un MDE complementado con una simulación 
de la trayectoria solar permite conocer la cantidad acumulada de horas de radiación 
directa que puede recibir un lugar determinado. Con ello se accede a un medio de 
investigación de gran potencialidad. 
Objeto Real 
(Terreno) 
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r MDE Análisis del Error Modelo Digital Derivado 
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Algoritmo 
... 
El MDE contiene información de dos formas diferentes. La primera es de forma 
explícita. como son las alturas y la posición de estas (relación topológica de los datos). 
datos propios contenidos del modelo. La segunda es una información implícita. en el 
sentido de que intervienen las relaciones espaciales entre los elementos. relaciones que 
pueden considerarse incluidos en el modelo del mismo modo que los propios datos'. 
Ambos tipos de información permiten obtener datos de diferente carácter. Del primer 
tipo se derivan los descriptores de carácter global como. por ejemplo. los estadísticos 
básicos del modelo o la dimensión fractal. Estos descriptores están destinados a dar una 
información sintética sobre el terreno y a resumir característicos generales. pudiera 
entonces darse el caso de que modelos diferentes puedan coincidir en estos valores. El 
segundo tipo de información se utiliza sobre todo para construir modelos derivados que 
dan cuento de nuevos variables topográficas (pendiente. rugosidad. etc.). Poro ello se 
4 Reflejan directamente no sólo kLs características que se desea correlacionar sino las propias correlaciones. 
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utiliza la información estructural implícita en el MDE, las operaciones implicadas suelen 
ser de ámbito local, es decir, se usan los datos de un entorno limitado en cada punto. Los 
resultados son también de validez local y son asignados a cada punto del MDE, creando 
nuevos modelos digitales con la misma estructura que el original. 
Esta información puede usarse para caracterizar el relieve de acuerdo con criterios 
objetivos. Dado que los procesos geológicos externos dejan una huella morfológica sobre 
las áreas afectadas, la descripción de esta morfología, su análisis y el estudio de los 
procesos que la han originado pueden encontrar en el MDE un instrumento de enorme 
utilidad. Para mostrarlo, se tratarán en primer lugar los descriptores globales para 
posteriormente pasar a los descriptores locales yola construcción de los modelos 
derivados. Finalmente, se harán alguna propuestas sobre la metodología para la 
obtención de esta información. 
La unidad básica de información en un MDE es un valor de altitud z, al que acompañan los 
valores correspondientes de x e y, expresados en un sistema de proyección geográfica 
para una precisa referenciación espacial. Históricamente los MDE se han dividido 
básicamente en grupos en función de la concepción básica de la representación de los 
datos: vectorial y raster. En los modelos raster, los datos se interpretan como el valor 
medio en unidades elementales de superficie no nula que teselan el terreno con una 
distribución regular, sin solapamiento y con recubrimiento total del área representada 
(Felicísimo 1994) 
La estructura matricial es el resultado de superponer una retícula sobre el terreno y 
extraer la altitud media de cada celda (aunque habitualmente se utiliza un valor puntual, 
asociado a cada nudo de la retícula o punto medio de la celda). La forma más habitual de 
la retícula es una red regular de malla cuadrada con filas y columnas equiespaciadas. En 
esta estructura, la localización espacial de cada punto está determinada implícitamente 
por su posición en la matriz, una vez definido el origen y el intervalo entre filas y 
columnas. Los modelos matriciales tienen a su favor facilitar las labores de análisis 
(cálculo) pero son poco flexibles debido a lo rígido de su estructura. Las matrices 
representan una estructura muy simple y de fácil manejo, cuya mayor desventaja reside 
en la resolución espacial fija, que no permite tratar una zonas más detalladamente que 
otras. 
La estructura matricial ofrece una representación adecuada de la forma general de la 
superficie en áreas de fuerte relieve, pero da peores resultados en la definición de 
detalles en áreas de relieve suave. La representación vectorial de contornos del MDE y 
la de Redes Irregulares de Triángulos (TIN) tienen a su favor la posibilidad de aumentar 
el grado de detalle en zonas concretas donde las pequeñas variaciones del relieve pueden 
no ser detectables con una estructura matricial. 
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Las descripciones raster se adaptan mejor para la representación espacial de variables 
continuas, para las que no se pueden definir bordes de una forma neta, así como para 
otras con naturaleza estadística o probabilística, Una ventaja importante en este tipo 
de organización es la facilidad que ofrece para el tratamiento numérico, En una 
estructura matricial, la combinación de mapas necesita solamente de operaciones 
matriciales sencillas entre datos homólogos: sumas, productos, operaciones lógicas, etc., 
la programación se hace de forma menos compleja, la ejecución es generalmente más 
rápida y los logaritmos más fácilmente comprensibles. 
En este sentido, la aparición de las imágenes de satélite ha supuesto el definitivo empuje 
hacia la integración de ambos formatos ya que esta información sólo puede utilizarse en 
formato matricial y representa una fuente de datos que no puede ser ignorada, y cuya 
mayor ventaja reside en que se trata de métodos de captación remota de información, 
por lo que la toma de datos no está limitada por la accesibilidad de la zona. 
La matriz es generada, en nuestro caso, por medio de métodos radargramétricos. El 
modelo está representado mediante una escala de valores de gris proporcional a la 
altitud (negro en las zonas más bajas, blanco en las elevadas) 
En las operaciones de restitución se utiliza como documento básico un conjunto de pares 
estereoscópicos de imágenes de la zona a estudiar. El trabajo se basa en métodos 
fotogramétricos que, examinando puntos homólogos en los pares estereoscópicos, 
deducen de su paralaje las cotas de referencia necesarias para reconstruír la topografía. 
Actualmente existen sistemas (restituidores fotogramétricos) completamente 
automatizados que realizan esta labor grabando directamente los resultados en formato 
digital. En este caso, los pares estereoscópicos son analizados mediante sistemas 
ópticos de exploración. La información resultante es procesada para, mediante un 
proceso iterativo de cálculo de correlaciones, identificar los puntos homólogos, medir 
paralajes y estimar altitudes. El acceso a terreno es necesario para establecer un 
conjunto de puntos de apoyo que permitan fijar valores de altitud en una escala absoluta. 
Los pares estereoscópicos han sido hasta hace pocos años exclusivamente fotogramas 
aéreos. Actualmente, a esas fotografías se han sumado las imágenes digitales tomadas 
por sensores transportados por satélite, como RADARSA T que incorpora la posibilidad 
de obtener imágenes estereoscópicos mediante variaciones en el ángulo de vista, 
programables desde tierra a distintas resoluciones, según los autores, los MDE 
resultantes tienen una calidad comparable a los obtenidos mediante los métodos 
fotogramétricos convencionales. 
La construcción de MDE a partir de datos tomados por Radar de Apertura Sintética, 
aunque están basados también en el análisis de pares de imágenes, difieren notablemente 
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de los métodos más convencionales. Las técnicas implicadas suelen agruparse bajo el 
nombre de radargrametría y la precisión de los resultados depende básicamente de la 
resolución espacial y de la precisión y estabilidad de la trayectoria de la plataforma. 
La localización de los datos incluidos en el entorno del punto objeto debe realizarse 
mediante operaciones de búsqueda globales. El software utiliza una técnica de 
segmentación en bloques del conjunto de datos inicial con el fin de reducir el conjunto de 
búsqueda. 
El modelo digital de elevaciones es la fuente básica de información para la elaboración de 
otros modelos, total o parcialmente dependientes de la topografía. Por este motivo, la 
utilidad y validez de los resultados derivados están estrechamente relacionados con la 
calidad del modelo original. 
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INFORME DE AVANCE 
El directorio de trabajo es Iflora/manizales/sandra 
Los archivos de texto y gráficos están en Gisserver D:/Homes/Local/sbolanos/. 
Los residuales, exceptuando los de estereo GCP están en unidades de pixel. 
Quiero resaltar que es un informe parcial, donde falta por ejemplo, puntos respecto a la 
teoría y descripción de las imágenes y datos utilizados de entrada para la investigación, y 
tal vez citar algunos archivos entre los que se extrajeron los más representativos, pues 
marcaban diferencias trascendentales para el desarrollo de la metodología: pero que 
abarco prácticamente todo lo que se ha hecho hasta el momento. 
La práctica se inició con un conocimiento de todo el soporte teórico al problema 
planteado, se revisaron conceptos en lo que se refiere a Fotogrametría, Teledetección 
Espacial, y todo lo relacionado con la geometría de radar, incluso sus avances hasta hoy 
día, es decir uno revisión del estado del arte. Proceso que duró poco más de un mes, 
aunque se destoca la continua revisión de dicho teoría a lo largo de todo el proyecto, 
dado carácter experimental Investigación. 
Siguiendo con la línea de trabajo, se tomo un conocimiento previo del software, 
PCIworks, especialmente ortho-engine y manejo de archivos en Unix - NT server. Este 
proceso, duró aproximadamente 1 mes también. 
Posteriormente, se continuó con la línea de pruebas que se describirán a continuación: 
1. Se inició un proyecto en Ortho-Engine™ en el cual se cargó la imagen s2a descrita 
anteriormente, y se adicionó el archivo de puntos de control asociado a ella, que 
contenía 28 GCP. (el archivo se encuentro en Iflora/manizales/sandra/man-s2a-
28.gcpwrit). Estos puntos arrojan los residuales: X RMS= 3.07 y RMS= 3.02 
2. Se colocaron errores (pesos) a todos estos puntos y se imprimió el residual. El 
criterio para colocar un determinado error a estos puntos, fue su ubicación en zona 
plana, intermedio o montañoso, que tienen los pesos que se indica en el cuadro. Esto 
por el nivel de identificabilidad de coda punto en cada uno de estas zonas, dado la 
geometría de la imagen de radar. También se colocaron de acuerdo con lo precisión 
que se tuviera del punteo en cada uno de estos sitios, o en zonas poco nítidas de la 
imagen. Los residuales obtenidos en este coso, no variaron paro nada, como lo 
podemos ver en el residual report. X RMS= 3.07 y RMS= 3.02. Se guardo un solo 
proyecto con esto imagen y estos cambios (lflora/manizales/sandra/man-s2a.prj) 
3. Se creó un nuevo projecto, con lo imagen s7a (las imágenes están en formato 
PCIDSK). Se cargó el archivo de puntos de control que se tenía para esta imagen 
(lflora/maniazles/sandra/man-s7a-85.gcpwrit) y se imprimió el residual ( X RMS= 
2.48 y RMS= 2.49) 
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Se colocaron pesos a todos estos puntos, con los mismos criterios descritos para la 
otra imagen. Los residuales fueron: X RMS= 2.48 y RMS= 2.49. Como en el caso 
anterior, estos residuales no variaron ni siquiera en una décima. 
Se creó un nuevo proyecto, con ambas imágenes, y para el cual se adicionaron los 
puntos de control de los archivos mencionados, respectivamente, sin colocar pesos a 
ningún punto. Se nota el enorme aumento en el residual. X RMS= 9694.28 y 
RMS=653649892.5 para el proyecto conjunto. Para cada imagen los residuales 
también fueron calculados: man-s7a: X RMS=11196.6 y RMS=75479 man-s2a: 
X RMS: 153.61 y RMS= 178.06 
Esto nos permite llegar a una primera conclusión de que los puntos que pueden ser 
buenos (o más bien aceptables) para el modelo de corrección geométrica de una imagen, 
no lo son necesariamente para el modelo de corrección de ambas. 
6. Se colocaron errores a todos los puntos (los mismos pesos que cada punto tiene en el 
proyecto de la imagen individual) y se imprimió el residual (X RMS= 9678.84 
Y=110609.81). Para cada imagen dentro del proyecto, los residuales fueron: man-s7a: X 
RMS=9768.84 y RMS= 110609.81 man-s2a: X RMS= 248.69 y RMS =205.23 
Como se puede notar, los residuales bajaron (especialmente en Y) para el proyecto 
conjunto, pero aún así siguen siendo absurdos para elaborar un modelo de corrección 
geométrica. 
Para cada asignación de pesos, se empleo una ayuda con el MDE generado a partir de 
curvas de nivel, con la tarea REL (S hade Relief de PCI la cual dá una vista en perspectiva 
del relieve con una fuente de iluminación, esto para saber si el punto está en zona 
montañosa, intermedia o plana. 
Se intentó bajar el residual de cada imagen en un 25% y evaluar su impacto en el 
proyecto conjunto, cambiando algunos puntos que estaban como GCP a puntos de chequeo 
y evaluar el RMS de cada proyecto para el modelo son y sin pesos (tolerancia de error en 
cada punto). 
Man-s2a: 
Zona Plana: lO, 12,74,13,14,15,24,25,32,9,26,28,30,33,34,59,38,63,74 
Intermedio: 16, 20 
Montaña: 18 (encañonado), 43, 45, 44, 51, 52, 6, 64 
Nuevamente, colocamos pesos a cada punto, pero el residual no cambio para nada. 
En man-s2a se redujeron los puntos: 20,74,13,51,52, y 44 (es que más disminuye el error 
2.37 a 2.03). Con esto queda el error un 33')'. menor en X RMS= 2.03 y un 18% menor en 
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y RMS= 2.47. Es prácticamente imposible reducirlos ambos al 25')'0. Quedan entonces 
22 GCP y 6 Puntos de Chequeo. 
En s7a se redujeron 36, 114,48,128,86,35, 108, 15,44, 103,34,75,69,4,117,93,8, 
67, 12, 91, 9, 59, 92, 70,49, 23, 81, 18, 127, 83, 22, 13, 26, 43, 71, 20. Con esto se 
reduce el error un 26.2')'. en x eX RMS= 1.83) y un 25.30')'. en y ry RMS= 1.86) (25.57')'. 
menor en promedio). 
Para el cálculo de RMS sin pesos: 
Se adicionó a man-s7a con los 49 GCP y se adicionó man-s2a con los nuevos puntos. Esto 
da un residual eX RMS= 3532.68 YRMS= 4104.93) reducido en un 63.56% en X y un 99')'. 
en y con respecto al proyecto de dos imágenes sin pesos y con todos lo puntos tomados 
inicialmente, pero aún así inaceptable para el cálculo del modelo. Man-s7a: X RMS= 
4180.17 Y= RMS= 4991.02. Man-s2a X RMS= 1466.66 Y RMS= 177.11 
Al colocar el punto 44 que reducía el RMS en más alto grado en el proyecto de la imagen 
man-s2a sola en un 57.49% para X y un 99.999% para Y. Observamos que en el proyecto 
conjunto aumenta el RMS en X y Y eX RMS=4120.65 y RMS= 4690.99) también en gran 
proporción. Los residuales para cada imagen dentro del proyecto conjunto Se muestran 
en el reporte del residual. 
Para el cálculo del RMS del proyecto de dos imágenes se cargó la imagen s7a con errores 
en cada punto, y se bajó en un 25%. Se cargó la imagen man-s2a con los pesos para cada 
punto y se bajó el residual cambiando a check point los puntos 20, 13, 51, 52 observamos 
que los residuales no cambian en nada respecto al anterior. No cambia el residual al 
colocarle el error a los puntos en el proyecto de dos imágenes. 
Se intentó hacer el mismo procedimiento buscando un mejor residual (66%menor en cada 
imagen) para el proyecto conjunto, pero los resultados no cayeron en el límite de 
tolerancia. El residual aceptable también se obtuvo para 22GCP, 17GCP y 12GCP en cada 
imagen. El error en los puntos no influye cuando se tienen igual número de GCP en ambas 
imágenes para la disminución del residual del proyecto conjunto o su influencia es 
despreciable. El residual se logra bajar eliminando inicialmente los puntos con mayor 
residual, podemos ver que para residuales malos, las imágenes se encuentran en un orden 
de sucesión de una con respecto a la otra, y los Check Point y GCP están intercalados 
mientras que en los residuales buenos, todos los check point tienen residuales más altos 
que los GCP y por lo tanto están primero en el orden del residual reporto Una vez 
cambiados a check point los primeros puntos, no necesariamente los que siguen en su 
orden son los que se deben cambiar a Check Point, existen otros puntos bajan el error en 
mayor proporción, obviamente se debe buscar un equilibrio entre el error en X y Y. En 
muchos casos, el que tiene el menor error como Check point, es el que aumenta en más 
medida el residual al colocarlo como GCP. 
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Existen puntos críticos, como el punto 16 que se encuentra en la rana central de man-
s7a; las cuales bajan el residual en una enorme proporción (de 128252 a 1282 pixels, por 
ejemplo), se analiró que estas puntos, que tanto afectan al modelo no son necesariamente 
los mismos en cada imagen del par (el punto 16 -s7a- no es común a ambas imágenes, 
aunque en esta rana se tienen GCP en ambas). Para un modelo erróneo, el aumento en el 
número de TP aumenta el residual sobre los GCP. 
Para el último proyecto el residual es aceptable (X RMS= 0.84 y RMS=0.87) para el 
proyecto conjunto cuando se tienen 12 GCP en cada imagen, pero igualmente, no cambia al 
colocar pesos a cada uno de estos puntos. Tal vez se podrían colocar unos pesos con un 
diferencial más alto entre ellos para comprobar si de veras toma en cuento el peso de 
ese punto en el cálculo del modelo geométrico. 
Se colocaron 4 Puntos de enlace (Tie Points) entre s7 y s2 para iniciar un proyecto en 
estereo que nos permita generar un MDE, vemos que el residual sólo cambia en una 
décima para el residual en Y (X RMS =0.84 y RMS=0.90). Se formaron entonces 2 
proyectos: uno con todos los puntos, 12 GCP en cada imagen y otro con los mismos 12 GCP 
con pesos en cada punto para generar un MDE en cada uno y ver lo influencia de la 
colocación de pesos en los puntos para el cálculo de RMS en el MDE. En el proyecto que 
contiene pesos en los puntos (lflora/manizales/sandra/12GCPer) se colocaron pesos 
también en los Tie Points con el mismo criterio que para los GCP. Las tablas de estos 
residuales se dan a continuación, tanto para el cálculo del modelo de corrección 
geométrica como poro el cálculo del error en el MDE (RMS en el DEM Report). 
Como vemos, al generar el MDE el tomó los puntos de chequeo del modelo de corrección 
como puntos de control para el MDE y no toma ningún punto de chequeo en el cálculo del 
RMS en el proceso de generación del DEM con 12GGCP. 
En vista de esto, se han borrado los puntos de chequeo del modelo geométrico poro 
hacer el cálculo sólo con los 12 GCP en ambos proyectos. 
El punteo de TP en Ortho-Engine™ es interactivo, al puntear primero en la imagen de 
referencia y luego en la de trabajo, es auto locativo. 
Para un buen modelo, el colocar los TP no implica ningún aumento en el residual sobre los 
GCP. 
Entre los listados también se encuentran los parámetros que se dieron para generación 
del MDE. Un parámetro común que se dió a todos los DEM están el de valor de 
background, que es de -150 (para áreas dentro del MDE para las cuales no hay datos, es 
decir que no están en el área de sobreposición» y el de fallo, -100 (para los pixels en los 
cuales no encuentra correlación) . 
• 
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I 
J 
i 
· I 
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• 
" . 
Se genera entonces la imagen epipolar (s2) a partir de uno de referencia (s7) -los 
archivos de epipolares se encuentran en el directorio epipolar dentro de del directorio 
de trabajo mencionado en flora-. El concepto de imagen epipolar es tratado en detalle 
en la parte teórica que se ha dado relacionada a fotogrametría. 
Uno de los parámetros que se da en el MDE es el de la resolución. En Full resolution, el 
MDE tendrá posiciones de elevación a intervalos de 12.5 en Half resolution, cuatro pixels 
de la imagen de entrada son usados para extraer una celda de elevación. En imágenes 
RADARSAT, como en este caso, produce un DEM con posiciones cada 25m. Se pueden 
interpolar también áreas fallidas filtrando los valores de elevación. 
Se tomó el archivo de 12 GCP y se fueron adicionando paulatinamente ciertos puntos que 
permitían un residual aceptable para el modelo, hasta obtener puntos con 12, 17, Y 24 
GCP, La siguiente tabla lista los puntos que se adicionaron para cada uno de estos tres 
proyectos: 
Como vemos en el gráfico, el RMS va aumentando a medida que se van añadiendo GCP al 
proyecto de las dos imágenes. La imagen s2a no deje poner mós de 24 GCP con un error 
aceptable (en este caso, el umbral se fijó en dos pixeles), por ejemplo, al colocar 25 GCP 
el error en Y se sube a más de 74 pixel es. 
Como se mencionó anteriormente, al colocar ciertos puntos de Check Point a GCP, el 
error se dispara enormemente, tal es el caso de los puntos 6 (zona de montaña), 12 
(parte superior de la imagen) y 13, que al cambiarlos de Check Point, aumentan el residual 
de 1.31 X RMS Y 1.31 YRMS a 36698.7 XRMS y 1844,24 YRMS. Cuando se tienen 
2OGCP, al colocar el último Check Point como GCP, el error aumenta de 1.46 XRMS y 1.45 
YRMS a 83.02X y 1.94Y, y al colocar el antepenúltimo GCP el error aumenta a 553502 
XRMS y 18995.9YRMS, 
Esto nos permite deducir, que dado un residual casi igual (tanto para X como para y, cosa 
que es IH/ buen síntoma de la precisión del modelo) y bajo (de menos de dos pixels), 
algunos plH/tos que puedan intervenir negativamente en el modelo, lo desajustan 
completamente. Tal vez sea bueno tener plH/tos de control en los extremos de la imagen 
para el modelo de corrección geométrica de la misma, pero es muy difícl! obtener un 
buen residual tanto en X como en Y (e incfuso en Z. como lo veremos más adelante) con 
estos puntos. 
Cada vez Son menos los puntos que al cambiarlos de Check Point a GCP, aumenten el 
residual en menor grado (que fue lo que se trató al hacer la selección de esos puntos, se 
escogieron los puntos que menos aumentaran el residuol), casi todos lo aumentan en alto 
grado después de un cierto número . 

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1 
J 
J 
I 
• 
Comparando estos resultados, con los anteriormente expuestos para el caso en que los 
residuales eran inaceptables para el proyecto de las dos imágenes, aunque buenos para el 
modelo de cada una separadamente, parece que lo Ideal es que en el proyecto conjunto, 
empezar quitando la mayor cantidad de puntos que se puedan, luego ir adicionando uno 
poco a poco, empezando a adicionar el que menos contribuya al aumento del residual o 
"preferiblemente' el que lo baje. Creo que se tienen más opciones de obtener un 
residual más bajo, que si se suman todos los puntos al proyecto y se empiezo a obtener 
un residual cada vez más bajo. Lo Ideal es obtener primero el residual más bajo, y luego 
ir adicionando el número de puntos que se crea adecuado para llenar el modelo de 
corrección geométrica. Este número será discutido más adelante, cuando se presenten 
los resultados de los Modelos Digitales de Elevación generados, pues la precisión se 
busca, sea en las tres coordenadas. 
En el gráfico, se muestra también que existe un número ·óptimo" paro el cual los 
residuales en X y Y son los mismos, cosa que es un buen indicio de la precisión del 
modelo; este número, como se podrá comprobar más adelante, sigue siendo óptimo en la 
elaboración del MDE. Tal vez lo mejor no sea bajar el residual lo más que se pueda para 
calcular la corrección geométrica de la imagen, sino crear un buen ajuste, que nos 
permita generar coordenadas x,y,z precisas y concordantes con el grado de exactitud 
requerido dada la topografía del terreno, el tipo de imágenes con las que se trabaje y el 
objetivo que para el que se requiere. 
Es un buen indicio, para obtener un buen residual, que todos los Check Point estén 
primeros en el orden del residual report, antes que los GCP, es decir, que tengan un 
mayor residual que todos éstos. De modo similar, en el reporte del residual con un RMS 
aceptable 
El residual para s7a siempre se mantuvo más bajo que el de man-s2a. es claro, dado que 
la última está más distorsionada por la geometría de vista. Es más difícil, en la mayor 
parte de la zona colectar unos buenos puntos para dicha imagen. 
No es sólo en zona montañosa que los puntos sean malos (que influyen negativamente en 
el modelo, es decir, aumentando el residual), pues hay unos en zona montañosa que dan 
muy buen residual (como el punto 43 en s2a) y otros que no, como el punto 45 en s2a, que 
da un residual muy alto. Se trotó de buscar alguna relación, en el espaciamiento de los 
GCP para ver su influencia en el modelo, sin resultados positivos. 
El siguiente es un listado de GCP rDs para los puntos con los que se puede obtener un mal 
o un buen residual, discriminados en dos columnas, una para un caso (mal reSidual) y otra 
para el otro (buen residual para las dos imágenes). Vemos que la diferencia es de dos o 
tres puntos, los cuales disparan el error para el proyecto conjunto . 
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Como vemos, no siempre los puntos en zona montañosa, son malos, el punto 6 de la imagen 
s2a figura en el modelo de un buen residual (y también en el malo), y se encuentra en la 
altitud máxima de la zona. El punto 16 (zona montañosa, parte superior de la imagen) en 
s7a se borró del modelo porque presenta alto error, y se colocó el 71 (zona montañosa, 
centro de la imagen) aún así no se mejoró mucho el residual. En la imagen s2a se quitaron 
los puntos 13 y 26 del modelo y se colocaron como GCP los puntos 59 y 64 (ambos en 
zona montañosa en la parte de debajo de la imagen), este último (el 64) disminuyó el 
error a menos de XRMS= 8273 YRMS= 319 a XRMS= 1.52 YRMS=1.89. Es decir, 
contribuyó muy positivamente en el modelo. 
El punto 13 en s7, como check point aumenta el YRMS a mós de 67562 millones de pixels 
y lo baja a 1213 YRMS como GCP es decir, es bien importante para el modelo, se 
encuentra en la zona intermedia de la imagen en zona de montaña, y como es común en 
ambas imógenes (es el punto 45 en s2a) se encuentra en la zona superior más 
distorsionada de la imagen, a causa del desplazamiento del relieve en la imagen. Dejando 
el punto 13 como check point y colocando el 101 de GCP a Check Point, vuelve y baja el 
YRMS de 67562 millones de pixels a 1960 YRMS. El punto 101 está en el extremo 
derecho de la imagen s7a y en la zona mós distorsionada en s2a. 
Como vemos, existen ciertos puntos que están muy ligados a otros en el modelo de 
corrección geométrica, ya que si uno de ellos se deja como GCP o Check Point y el otro se 
deja como Check Point o GCP el residual baja o se dispara dependiendo del caso. 
En la siguiente tabla veremos los puntos que se cambiaron para hacer el archivo de 22 
GCP aceptable, de acuerdo al residual. En dicho listado, los puntos 64 en s2a y 16 en s7a 
se encuentran en zona montañosa, y son los que más contribuyen a la disminución del 
error. 
En la otra tabla se muestran los puntos comunes a ambas imágenes, y se relacionan 
también los puntos que están muy cercanos (que caben en un zoom view : 1 en la imagen). 
El punto 16 en s7a sigue siendo crítico para la reducción del RMS conjunto. Cuando este 
punto esta como GCP XRMS=224039 YRMS=7951, y una vez se cambia a Check Pointda 
un XRMS=21.78 YRMS=112.86. El punto 52 en s2a es muy mal punto como quiera que 
sea, es el punto más extremo en la parte superior de la imagen, en una zona altamente 
distorsionada geométricamente y no aparece en la imagen s7a. Este punto, al estar como 
check point, presenta un residual para el proyecto de XRMS= 33399 YRMS= 6202, al 
cambiarlo a check point, el residual baja a XRMS= 1.65 YRMS=1.86. Pero no ocurre así 
con el punto 51, que esta en la misma zona del 52. 
-¡ 
GCP utilizados en los MDE 
Imagen Proyecto 
Nro de GCPs XRMS y RMS ID Punto adicionado XRMS YRMS 
s2a 
12 0.84 0.90 0.84 0.9 
i 13 1.12 0.96 12 14 1.30 0.96 33 
-< 15 1.17 0.94 6 
i 16 1.30 0.93 13 17 1.29 1.31 26 1.29 1.31 
, 
18 1.38 1.39 34 
19 1.44 1.4 51 
20 1.46 1.45 59 1.46 1.45 
21 1.51 1.54 25 1.64 1.66 
22 1 .64 1.66 28 ] 23 1.71 1.85 45 
24 1.98 1.85 44 1.98 1.85 
s7a 
I 12 0.84 0.9 0.84 0.90 13 1.15 0.94 71 
14 1.14 0.93 52 
J 15 1.14 0.92 131 16 1.14 0.9 11 
I 
17 1.12 0.91 138 1.29 1.31 
18 1.28 1.32 84 
19 1.31 1.3 65 
20 1.42 1.43 90 1.46 1.45 
i 21 1.44 1.49 20 22 1.44 1.49 135 1.64 1.66 
23 1.64 1.65 56 
) 24 1.64 1.66 3 1.98 1.85 
, 25 1.96 1.86 7 1.96 1.86 
26 1.95 1.87 79 
27 1.96 1.86 72 
28 1.98 1.85 134 
• 
• 
1 ¡ 
" 
-; 
Puntos Comunes en las imágenes 
s2a s7a 
10 = 
12 cercano a 35 
13 = 45 
¡ 14 cercano a 46 
I 15 
~ 16 = 124 
i 
18 
20 
i 24 = 34 
25 cercano a 35 
26 cercano a 45 
28 = 123 
30 ] 32 34 
38 = 30 
I 43 = 11 44 
45 = 20 
1 51 52 
59 
1 6 63 = 15 
64 
I 74 9 = 
~ 
-!. 
• 
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1 
1 
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Una vez el residual se ha bajado a un valor aceptable (como en 24GCP XRMS=1.98, 
YRMS=1.85) los puntos conservan el orden en el residual report, tanto check points como 
GCP así se vayan borrando los check points, es claro, pues estos no afectan el modelo. 
El punto 63 está en una zona intermedia y se encuentra en el centro de s7a, reduce el 
error como GCP de XRMS= 153367 YRMS= 269047 a XRMS= 3431 YRMS=437Y, al estar 
como Check Point en s2a. El punto 16 en s7a es muy mal punto como GCP, pues disminuye 
el error de XRMS= 3431.93 YRMS= 437.93 a XRMS= 9.18 YRMS= 190 al estar como 
check point. El punto 101 como GCP da un XRMS= 8.48 YRMS= 182.41, como Check Point 
da XRMS= 8273.22 YRMS= 319, es decir influye positivamente en el residual 
Los Tie Point influyen (aumentan) el RMS en una proporción casi despreciable, ya que al 
borrarlos se disminuye el error. Como en el proyecto del DEM generado a partir de 
12GCP con pesos en los puntos, el cual con 8 Tie Point tiene un residual de XRMS= 0.86 
YRMS= 0.91 y con 4 TP XRMS= 0.84 YRMS= 0.89. 
El orden en el Residual Report (se ordena de los puntos arriba hacia abajo con los puntos 
de residual más alto a los puntos con residual más bajo) es lo único que cambia cuando 
colocamos pesos a los puntos, el RMS no cambia, a menos que el error sea muy grande. 
Al generar el MDE con los 12GCP sin Check Points, se observa que tiene mucho menos 
error que el de 12GCP con Check Points (el cual toma los 85 puntos como Puntos de 
Control para el MDE), y tiene mucho menos error en las zonas más críticas (de mayor 
valor de fallo). Ocurre algo similar cuando ponemos a generar el MDE con los 17GCP y los 
17 GCP con pesos en los puntos, pues con el último da menos pixels de fallo en el MDE. 
Para la comparación de todos estos MDE se geocodificaron, corregimos los parámetros 
de la proyección, se proyectaron en el mismo sistema del archivo de man-50.pix con la 
tarea REGPRO de Xpace™, se hizo una máscara de la zona donde común al MDE generado 
y al departamento de Caldas (que es la zona de estudio) con el comando THR seguido de 
BLO. Finalmente se hace una resta canal del MDE generado a partir de curvas de nivel 
(canal 1) menos el canal generado a partir del par estereoscópico (canales 12 al 41) para 
conocer las diferencias que se tienen del uno con respecto al otro bajo la máscara 
mencionada. 
Tal vez sería bueno probar a disminuír el error de punteo para los pixels en zona plana de 
2 pixels a 1 pixel, para tener un mayor diferencial con respecto a los GCP que requieren 
más peso. En un principio no se hizo, porque se empezó a trabajar con unos archivos de 
puntos existentes para cada imagen, pero sería bueno colocar una nomenclatura estándar 
a los puntos que involucre un código para la zona en la que se encuentren (montañosa, 
intermedia o plano) y tal vez la imagen de la que provienen estos puntos. 
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Posteriormente, se hizo un análisis similar a los puntos que presentan mayor error en el 
reporte del MDE para evaluar su impacto en la precisión. Se hicieron tres tipos de 
pruebas: 
Quitar los puntos de control que aparecen en el MDE con mayor residual para ver 
como disminuyen el RMS y el error promedio en elevación del MDE (aunque este 
error no es muy representativo de la precisión pues los valores extremos negativos 
se equilibran con los valores extremos positivos, es decir en un MDE completamente 
malo, los errores se compensan, y este promedio podría dar perfectamente de O, 
igualmente, en un MDE muy bueno, este error debe tender a O). 
Colocar más puntos de error en zonas donde aparecen grandes errores (grandes 
diferencias del MDE de curvas con respecto al generado). 
Adicionar las otras imágenes y generar el canal de la resta. 
Vna vez generados, los MDE de desplegaron y se localizaron los GCP críticos donde se 
tienen problemas en el modelo, porque las diferencias daban de más de 1.000m. 
Para el archivo de los 17GCP, se quitaron los dos GCP con más residual, estos eran el GCP 
131 y 118 de la imagen 570 y se adicionaron 3 GCP más, de los cuales 'botó" para el 
cálculo del modelo el GCP ID 124, que está más extremo en la parte izquierda de la 
imágen s7a aunque, cabe perfectamente dentro del área de sopreposición con 520. El 
archivo resultante se llamó ddem18GCPerr, que quiere decir que es un archivo sin Check 
Points (doble d al comienzo), 18 GCP y con pesos en cada uno de sus puntos. Este archivo 
presenta un muy buen histograma, con una distribución de Gauss casi perfecta, un poco 
sesgada hacia los valores menores de O, con los estadísticos descriptivos que se 
muestran en el histograma y con un RMS de 66.5m, el bajo obtenido hasta ahora (pero 
no el más bajo obtenido para el proyecto). Sin embargo, en el despliegue del canal de la 
diferencia respecto al patrón de comparación (MDE-curvas de nivel) se tienen una pocas 
zonas, que se pueden ver en el mapa de bits de la máscara de análisis creada, en las 
cuales la diferencia supera los 500m, e incluso llega para algunas zonas a -2303 y 3700m 
de diferencia. Existe una zona en donde el MDE de curvas pasa por debajo del MDE 
generado (al lado izquierdo) y otra donde el MDE de curvas pasa muy por encima del 
Modelo generado (en la parte más alta de la zona, ollado del nevado). 
Posteriormente, se adicionaron 4 GCP más en ambas imágenes y se creó con ello el 
archivo de ddem22GCPerr para ver como se comportaban los estadísticos de las 
diferencias. Los resultados no fueron muy alentadores, por el contrario, se aumentó el 
RMS a 96.1m y los estadísticos fueron un poco más negativos que para el caso anterior. 
Las zonas donde el MDE presenta problemas, no cambiaron en nada, ni sus valores 
extremos de error. 
Buscando mejorar las zonas críticas, es decir, donde no se presenten grandes 
diferencias con respecto al patrón de comparación, y aún sacrificando el residual 
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(permitiendo un residual más alto), se colocaron varios puntos de control en las zonas 
problema, pero sin obtener ningún resultado positivo, por el contrario el RMS se disparó 
(960.8m) y las zonas fueron las mismas (ni siquiera disminuyó su área). Parece entonces, 
que estos errores se deben a las diferencias radiométricas de las imágenes dado su gran 
diferencia de ángulo de incidencia, que beneficia la extracción de alturas por diferencia 
de paralaje pero dificulta la co .... elacción de Niveles Digitales. 
Cabe destacar que los GCP de la imagen de referencia que no se encuentren en el área de 
traslape de las imágenes, se "botan" (el software los omite) para el cálculo del Residual. 
El software toma sólo los puntos que se encuentren en la imagen de referencia. 
Se tomaron entonces las dos imágenes con los últimos 18GCP y se adicionó al proyecto la 
imagen s4a, se colectaron puntos 19 GCP en cada imagen y vemos mejora el RMS (no hay 
check points), se generó el MDE tomando s7a como imagen de referencia y generando la 
epipolar con s4a. El archivo es el ddems7s4. La tablas de reportes para residual y MDE 
se dan seguidamente. El RMS del MDE dió más alto que el anterior. Se nota en el 
histograma y en la máscara de error la desventaja en geometría para el par 
estereoscópico s7-s4, respecto a s7-s2, por tener un diferencial para el ángulo de 
incidencia menor, crea un menor paralaje, aunque por su proximidad radiométrica no 
presenta valores extremos de diferencia tan grandes como en s7-s2a, según lo vemos en 
el histograma del canal de la resta. 
Probando en el software la función de COLECTAR STEREO GCP, se creó un nuevo 
proyecto con nuevos puntos de control en el que se tomó primero la imagen s7a y se 
capturaron en ella 17 GCP lo mejor distribuidos que se pudieron (en número y denSidad) 
en la imagen, siempre que el residual lo permitiera (el umbral se fijó en poco más de dos 
pixels, esto por que es difícil tener puntos bien distribuidos con un residual de menos de 
1) y se cargo la imagen s2a, para la cual se colocaron los mismos puntos con la ayuda 
"estereo" que proporciona el software, corrigiendo algunos que no correspondían con su 
posición. Se puede tener una buena idea de un punto, cuando la posición que le 
autolocaliza en la imagen de trabajo cae exactamente donde debería estar el punto. El 
proyecto se llamó ddemnew (porque sus puntos de control son nuevos) y se generó con el 
un nuevo MDE. El Reporte del MDE arroja el RMS más bajo obtenido para todo el 
trabajo de investigación: 32.4m y un error p .. omedio en elevación que eS de -18.1, donde 
vuelven a notarse el predominio de las diferencias negativas, que ocupan una zona más 
amplia que la de las positivas (sólo es el nevado). Cabe anotar que es un residual muy 
bueno, si tenemos en cuenta los errores que puede tener el modelo patrón de 
comparación, generado con base en curvas de nivel digitalizadas.. El resultado de 
colectar GCP en "estereo" fue mucho más productivo. por tanto se seguirá utilizando 
para la colección de los GCP en los proyectos que utilizarán las otras imágenes . 
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Vemos también que un RMS un poco más alto para el modelo de corrección, generó un 
residual mejor en elevación. 
Se intentó mejorar las zonas de error colectando Tie points en dichas zonas, pero el 
resultado no fue muy distinto al último generado. 
Se generó un nuevo proyecto para las imágenes en modo fino, colectando 44 puntos de 
control en la imagen f5a, y adicionando f2a. Se dejaron finalmente en cada imagen 18 
GCP,4 Tie points (como en todos los proyectos presentados) y ningún check point. Este 
MDE tiene un grado de precisión bastante alto, parece que las imágenes en modo fino son 
mejores que las estándar para este caso. El residual que presenta el MDE es de 62.5m, 
pero creo que eso en parte se debe a que el software haya tomado los 44GCP iniciales 
para el cálculo del residual, y no los 18, como aparece en el proyecto f5-f2.prj. Se 
intentará hacer un nuevo archivo, con los mismos 18 GCP para evaluar de nuevo el RMs. 
Se tienen varias observaciones respecto a esta última parte: 
Es bueno colocar los puntos con el residual report abierto, esto muchas veces no lo 
permite el software, debiendo colectar primero todos los GCP, sin poder ver si el 
nuevo punto colectado contribuye negativa o positivamente al modelo. 
Uno de los mayores problemas en la colección de puntos es el no poder tener una 
resolución intermedia. 
Una vez se tenga un buen residual, (cercano a 2 pixeles) y un número suficiente de 
puntos, cualquier punto que se ponga, se puede decir si es bueno o no con el aumento 
del residual. 
Es bueno colectar primero 12GCP y luego adicionar los restantes (hasta donde lo 
permita el umbral del residual). 
Por la geometría de las imágenes, predomina casi siempre un mayor residual en x que 
en y, por lo tanto es más difícil de disminuir aunque los dos están muy ligados. 
Para bajar el RMS, se deben cambiar a check points los puntos, y mejor después 
borrarlos. Cada vez que se pasa un punto de Check Point a GCP el modelo puede 
cambiar un poco, y nuevos puntos pasan a ser los que más contribuyen al modelo. 
El problema no está en la altura de los puntos, sino en la ubicación de ellos en el MDE. 
Los puntos de los extremos de la imagen no sólo son los que arrojan un mayor 
residual al modelo de corrección geométrica, sino también son los puntos más críticos 
en el residual del MDE. 
Es bueno colectar GCP a diferentes alturas, pero no en alturas extremas, pueden 
contribuir al aumento del residual, y tal vez por ello, el software no las toma para el 
cálculo de RMS en el MDE, como ocurrió con el GCP 6 -154- que se encuentra a 
5300m de altura, sobre el nevado, aunque figura en ambas imágenes en el 
ddemnew.pr j 
Los puntos que son comunes a ambas imágenes y están en zona plana, mejoran el 
Modelo de Corrección Geométrica, pues reducen el residual. 
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Los puntos en los extremos de la imagen con mayor distorsión, aumentan el RMS en 
alto grado, no son tan graves los puntos en los extremos de la imagen con menor 
distorsión, 
COMPORTAMIENTO MOE 
E' RMS --Error promediO] 
---------_.-
1200 
I 
I 
I 
I 
I 
1000 1 
I 
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800 
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600 z ~ -------_._----------------------------------
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'€ 400 ~ --- -----------_._------------- ----------g 
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o ~ 11~' 2~rr 12 ~rr -r -.--
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Nro de GCP 
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Altitude Error - Under DEM Mask 
6000,----------------------------------------------------------------------, 
5000 ~--
4000 ~---
3000 ~-------
2000 t - - - - -- - - -- - -- -- - -- - - - -- - - -- -- - - -- - - - - -- - - - -- - - - - - -- -- -- -- - -- -- - -- - -- - - - -- - -- - --- - - - -- -- - - - -- - - -- - -- --- -,,- - - - - - - - -- - -- - -- - - -- - - - --it----,-:--------, 
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___ \-- ~ Median 
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ddem17GCPer ddem22GCPer ddemnew ddems7s4 
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-2000 ~ ----- ----------- -, --------------- -------
-3000 ~-------------- ---------~-------------------
-4000~--------------------------------------------------------------------------
DEM 
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MEAN ERROR - SLOPE 
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__ ddem18GCPer 
~ ddem22GCPer 
j -1~.0000 I \\ 1 15000000 __ ddem30GCPer -I-ddemnew 
-ddemnew2TP 
--ddems7s4 
-1500.0000 I \\\\ I 1~.0000 __ ddemf5f2 
__ ddem12GCP 
-2000.0000 I I 500.0000 
-2500.0000 I I 0.0000 
0-15 15-30 30-45 45-60 60-75 75-90 
Degree$ 
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MEAN ERROR· ASPECT 
250.00 I 2CBl.00 
200.00 I •• '" / 
2OCXJ.00 
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·200.00 I 1750.00 
, , . 7 a 11 10 11 12 
0-30 3CJ.6O aa-oo 90-120 120-150 150-150 18G-210 210-243 24).270 27O-3:Xl 3D-33J ~ 
Degrees 
• 
.. "" r"l >-- ~ .~ ...... " ... ¡"!"t::! 
....-ddem12GCPer 
ddem17GCP.r 
__ ddem18GCPer 
__ ddem22GCPer 
__ ddem3OGCPer 
--t-ddemnew 
-ddemnew2TP 
__ ddems7s4 
.~dd.m15f2 
__ ddem12GCP 
," 
Valores Minimos 
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1000.00 
0.00 1--:================;==:::=:r.==:~I--J • • ___ - ___ .~_-- ; - :::::::::=-",,*111 
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~ _____________________ l I 1 ·1000.00 r· .... ·» .. ···.. .... 
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• i i ~- • 
-
-3000.00 
~.00~1----------------------------------------------------------~ 
15 30 45 60 75 90 
Grados de Pendiente 
~-.'" ,..- i:-"1 
-
,......~ .- r'~;~ 
-+-cldem12GCP 
__ ddemI2GCPer 
ddem17GCPer 
__ ddemI8GCPer 
-lII---ddem22GCPer 
__ ddem3OGCPer 
-+---ddemnew 
-ddemnew2TP 
___ cldems7$'! 
__ ddeml5f2 
." 
Valores Minimos 
1000,00 ,------------------------------1 
~ 500.00 J.~ ___ :'!' _________ '!" __ u_ uu'!" ___ u_u_ !' ________ u"'!'" _____ u __ !"n ____ u __ y__ _ ___ y --:-:-:::.""'!'_---:. ___ u_y ___ un __ " ."'t __ 
0.00 +I-~~-~~-~~-~~-~~~-~~-~~-~~-~~-~~-~~__i 
. . ----. . -. . . . . . 
.-- . 
·500,00 
·1000,00 
I 
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........ ~............................................ -
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",.- "'" 
·1500.00 
* lit • • lit ~I íIi lit lit JI lIf" 
......,... 
·2000,00 
·2500.00 ... ;.---.... i i i i i i i ._ . ._u.L ......... ._ .. l ...... J .. .. 
-3000,00 ~"" 
-3500.00 L ________________ -::-:::----:=-_-=_-:::----:;:-' 
30 &l ro 120 150 1&l 240 210 270 300 330 38) 
Grados 
" 
'->~_"I /"'~_ .. r"'l 
- """'" . ~ '- r-:'l!j 
__ ddeml2GCP 
__ ddem12GCPer 
ddem17GCPer 
__ ddem18GCPer 
__ ddem22GCPer 
__ ddem3OGCPer 
-t-ddemnew 
__ ddemnew2TP 
_-ddems7s4 
__ ddemf512 
". -¡'loo ~. __ ..., 
Valores Máximos 
6000.00 ,--------------------------------------, 
5000.00 ~. 
4000.00 .,. ........ '.' ... . 
J • ~ 
3000.00 T···· ................................... . 
L. ~ 
e I 200000 + .•.•...•.. 
1000.00 
• .. -.-.----------+----_.-_.---.---_ . 
0.00 I ......., - ....... "'>w 
-1000.00 + .••.••.•••. 
-2000.00~J-----------------------__________________________________________ ~ 
15 30 45 60 75 90 
Grados 
~lt .. -•. ," ~ ~ . ......., -.-- r·"·'~··" 
__ ddem12GCP 
-a-ddem12GCPer 
ddem17GCPer 
__ ddem18GCPer 
__ ddem22GCPer 
__ ddem3OGCPer 
-r-.ddemnew 
-ddemnew2TP 
__ ddems764 
__ ddeml5f2 
., . 
Valores Máximos 
~.OO.----------------------------------------------------------------------------------, 
• • • • • • • • • • • • 
5000.00 m_. ______ u __ • u ______ u _u __ u u _____ u, _u ____ u _ u _____ u ____ u __ u __ • _ u_ u ___ • u ___ • _u _. Uu ______ ~ _u _ u_u._ u _ __ 
4000.00 ~------------------ - - - - - - - - - - - - ,J--------:c-:-cc::----; 
-+-ddem12GCP 
I t""> J =00 1m :-'> :( ¿ ==--+1----.-..:::..--- r ""-..p 
+ ==---
2000.00 
)f H H )( )f ) f -------lJ¡J 
1000.00 __ ~ __________________________________________________ .___________ l. li ________ ,-'_______". " 
__ ddem12GCPer 
ddem17GCPer 
__ ddemlBGCPer 
__ ddem22GCPer 
__ ddem3DGCPer 
-+-ddemnew 
-ddemnew2TP 
__ ddem&754 
-+-ddeml5f2 
• • • • • .. -----+-- • ----.----. .. o.ool,--~-r-~--~----~----~--~--r-~~~_::_-r~~~--~~~~~-r_;~~~~-4 .----
30 60 330 90 120 180 150 210 240 270 300 360 
Grados 
.- :r'~' "1 r-~ ..... '"4 • ...... _' ... ....-.-. t. t ... 'tf" , "1" 
Mediana 
500.00 3000.00 
0.00 t---.- ; i l. /" -;--=. 11 12500.00 
-500.00 ~ ..... . 2000.00 
1.1000.00 1500.00 
·1500.00 ~ ................ ' .. - 1000.00 
·2000.00 500.00 
.2500.00 .L-_________________ _ -------------------------~o.oo 
15 30 45 60 75 90 
Grados ·pendlente 
, 
• r~~1 
-
,....... ~ '--.. r····::! 
____ ddem12GCPer 
ddem17GCPor 
""""*-_mI eGCPer 
--ti-ddem22GCPer 
__ dde~CPer 
-'-ddemne\l\l' 
-+-ddemnew2TP 
""""*-ddems7s4 
--.--ddem15/2 
__ ddemI2GCP 
• 
'1 
Standard Deviation 
1000.0000 -r---------------------------------, 
900.0000 
.---_... . . ... 
800.0000 ----------------. ------------~----
700.0000 
600.0000 ~ ................. - ........ . 
f I 500.0000 ~.- .. _ .......... 
400.0000 ~ ------------~,----------- .... -............ --. -- ---- . _________ 0 
300.0000 
200.0000 
100.0000 
x x x x x x x x lE X 
---*-'----)( 
0.0000+1----.--.---r---.---r---.--.---r---.----.--.--~ 
30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 
Degrees 
,. '(-.-_4'1 .. " •• --- t'~:-1 - ,.....,. • ......., • - r-.o::~ 
-+-ddem12GCP 
__ ddem12GCPer 
ddem17GCPer 
---*-ddem18GCPer 
__ ddern3:JGCPer 
-+-ddemnew 
-t--ddemnew2TP 
-ddems784 
-)<-ddemt5f2 
~! • 
Mediana 
200.00 1950.00 
1900.00 
150.00 -t- _____ _ 
1850.00 
100.00 -t-_ -- - - ----- _"'~-I ____ -- __________ . ____ -___ -___ , -. __ -. ___ -----4-- ---,-- _____ _ 
1800.00 
I 50.00 
.....---J.l 
---------
1750.00 
1700.00 
-50.00 .... - -.- -- ---- - ---- .------- - -~-.:"" 
1650.00 
-100.00 I I 1600.00 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
Grados 
• • :"~"1 ..-- ..... ......, ._ ... r .. ··~~~f 
__ddem12GCPe, 
dd.m17GCPe, 
___ ddemlBGCPer 
__ ddem22GCPer 
__ ddem3OGCPer 
--+-ddemnew 
-ddemnew2TP 
__ ddema7s4 
--+-ddemf5f2 
__ ddem12GCP 
, . 
. ~ ;._ . .J 
-. """"'". ...... 
-
~ ",;j 
Standard Deviation 
(Desviación Estándar del error en Altitud - Respecto a la Pendiente) 
1000,-----
900 
800 ~ - - - - - - - - - - - -- - - - - - - - - - -- - - - - -- - - - - - -- - - - - - - - - - - -- - - - -_. - - - - - - - - --
700 
600 
E! j 500 
400 
300 
-.. 
-u-E ""-'-.--------~ ~:=~----;; 
200 
100 
• • 
o I ==so. 
15 30 45 60 75 90 
Degrees 
I 
..... ddem12GCP 
____ ddem12GCP'" 
ddem17GCP.r 
_-ddem18GCP", 
-lIf-- ddem22GCPor 
__ ddem3OGCPer 
--t- ddemnew 
-ddemnew2TP 
-O--ddems7s4 
-+--ddemf5f2 
~ 
GCP para el MDE con 12 GCP 
Residual Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
Residual Info for 2 Images 
j GCPs: 24 XRMS 0.84 YRMS 0.89 
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie Points 4 XRMS 1.02 YRMS 2.16 
Listing: GCPs only AII Images 
Point ID Res Res X Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY 
9 2.15 -1.3 1.71 GCP man-s2a 3254.5 1619.5 3253.2 1621.2 
16 2.13 -1.79 1.15 GCP man-s2a 1010.5 4577.5 1008.7 4578.7 
i 18 2.09 0.25 2.08 GCP man-s2a 3841.5 774.5 3841.7 776.6 .. 14 1.91 -1.81 -0.61 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1841.7 3612.9 
43 1.88 1.28 -1.38 GCP man-s2a 4491.5 1524.5 4492.8 1523.1 
I 30 1.55 -0,4 -1,49 GCP man-s2a 4150.5 85.5 4150.1 84 38 1.55 -143 -0.57 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3711.1 2542.9 
15 1.54 -1.13 -1.05 GCP man-s2a 1605.5 3825.5 16044 3824.5 
) 10 1.11 -0.19 1.1 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3669.3 1061.6 97 1.01 0.66 0.76 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5619.2 2625.3 
63 0.76 0.69 0.33 GCP man-s2a 5252.5 1801.5 5253.2 1801.8 
1 41 0.75 0.2 -0.72 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3076.7 3681.8 129 0.72 -0.61 0.37 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1658.9 2821.9 
24 0.71 0,44 -0.56 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2612.9 2560.9 
i 47 0.69 -0.69 0.05 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.8 3562.6 136 0.67 -0.51 0,43 GCP man-s7a 3083.5 5823.5 3083 5823.9 
37 0.65 -0.23 -0.61 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3526.3 870.9 
d 133 0.51 -0,46 -0.22 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3118 5552.3 64 0,49 0.39 0.31 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360.9 3914.8 
74 0,46 -0.35 -0.3 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.1 3101.2 
60 0,4 0.13 -0.38 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2906.6 4017.1 
118 0.37 -0.27 -0.25 GCP man-s7a 2032.5 502.5 2032.2 502.2 
124 0.29 -0.26 0.14 GCP man-s7a 136.5 4839.5 136.2 4839.6 
32 0.23 -0.2 -0.13 GCP man-s2a 4121.5 4879.5 4121.3 4879,4 
RMS (x,y) lor worst 5% of points in lis!: 13 1.71 
Residual Info for man-s7a 
GCPs: 12 XRMS 0.45 YRMS 0.45 
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie Points 4 XRMS 0.36 YRMS 2.34 
1 
! 
. , 
1 
J 
I 
I 
1 
I 
~ 
, 
• 
"1 
•• 
ddem12GCP 
+++ Summary pixel counts for all strips: 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
============================================================================== 
Total#Pix 82950 423946 768152 1396341 1724820 1948815 8247296 33443811 
Background O O 1770 15216 24039 45550 178469 886772 
Overlap 82950 423946 766382 1381125 1700781 1903265 8068827 32557039 
Raw Match 79241 356706 633817 1099523 1286462 1379408 5686995 25047473 
Accepted 82950 423330 765532 1380375 1699058 1901796 8054559 32367375 
============================================================================== 
Number 
Elevation 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Line GCP Input Generated Difference 
----------
1 1764 436 898 828 70.1 
2 830 1411 799.6 808 -8.4 
3 1454 2009 1893 1728 165 
4 1017 252 1400 2516 -1116 
5 862 1782 900.3 716 184.3 
6 1542 2912 2944.7 2754 190.7 
7 2810 1313 2694.5 2319 375.5 
8 1560 2777 2292.1 1905 387.1 
9 2181 1958 3198 3075 123 
10 69 2420 899.2 825 74.2 
11 1539 1842 1500 1190 310 
12 2320 1551 2975.8 2778 197.8 
-------
79.44167 188.1182 
01 GCPs: 
Total: 12 In DEM: 12 
error: 
Mean: 79.4m RMS: 378.5m Min: -1116.0m Max: 
======================================= 
Check Point DEM elevation differences 
======================================= 
Check 
Point 
DEM 
Pixel 
Coords. Elevations (m) 
Line GCP Input Generated Difference 
Differences not available no Check Points in DEM 
387.1m 
area . 
, 
• 
J 
1 
] 
I 
J 
1 
• I 
l 
. ¡ 
, 
Residual 
Residual 
Residual 
Check 
Listing: 
Point ID 
9 
16 
18 
14 
43 
30 
38 
15 
10 
97 
41 
63 
24 
37 
129 
47 
136 
64 
133 
74 
118 
60 
124 
32 
RMS 
Residual 
Check 
Error 
Units: 
Into 
GCPs: 
POints: 
Tie P{oints 
GCPs 
Res 
2.15 
2.13 
2.09 
1.91 
1.89 
1.55 
1.55 
1 .54 
1.11 
1.01 
0.77 
0.76 
0.71 
0.71 
0.7 
0.69 
0.68 
0.52 
0.51 
0,44 
0,4 
0,4 
0.31 
0.23 
(x, y) 
Inlo 
GCPs: 
Points: 
Tie Points 
GCP para el MOE con 12 GCP con pesos en los puntos 
Report 
Image Pixels 
tor 2 Images 
24 XRMS 0.84 YRMS 0.9 
O XRMS YRMS 
4 XRMS 1.02 YRMS 2.14 
only AII Images 
Res X Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY 
-1.3 1.71 GCP man-s2a 3254.5 1619.5 3253.2 1621.2 
-1.79 1.15 GCP man-s2a 1010.5 4577.5 1008.7 4578.7 
0.24 2.07 GCP man-s2a 3841.5 774.5 3841.7 776.6 
-1.81 -0.61 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1841.7 3612.9 
1.28 -1.38 GCP man-s2a 4491.5 15245 4492.8 1523.1 
-0,4 -1,49 GCP man-s2a 4150.5 85.5 4150.1 84 
-1.43 -0.58 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3711.1 2542.9 
-1.12 -1.05 GCP man-s2a 16055 3825.5 1604.4 3824.5 
-0.19 1.1 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3669.3 1061.6 
0.66 0.77 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5619.2 2625.3 
0.2 -0.74 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3076.7 3681.8 
0.69 0.33 GCP man-s2a 5252.5 1801.5 5253.2 1801.8 
0,44 -0.56 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2612.9 2560.9 
-0.23 -0.67 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3526.3 870.8 
-0.62 0.34 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1658.9 2821.8 
-0.69 0.03 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.8 3562.5 
-0.5 0,45 GCP man-s7a 3083.5 5823.5 3083 5824 
0.39 0.35 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360.9 3914.8 
-0,46 -0.23 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3118 5552.3 
-0.35 -0.26 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.2 3101.2 
-0.28 -0.29 GCP man-s7a 2032.5 502.5 2032.2 502.2 
0.13 -0.38 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2906.6 4017.1 
-0.25 0.17 GCP man-s7a 136.5 4839.5 136.2 4839.7 
-0.19 -0.13 GCP man-s2a 4121.5 4879.5 4121.3 4879,4 
lor worst 5% 01 points in list 1.3 1.71 
tor man-s7a 
12 XRMS 0,46 YRMS 0.47 
O XRMS YRMS 
4 XRMS 0.36 YRMS 2.32 
ddem12GCPerr 
+++ Summary pixel counts lor aH strips: 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
~ ============================================================================= 
Total #Pix 82740 423317 767206 1393952 1723129 1946910 8237196 33407066 
Backgroun O O 1860 15091 23919 43652 175085 869024 '-o I 
.. Overlap 82740 423317 765346 1378861 1699210 1903258 8062111 32538042 
Raw Match 79228 358903 637755 1112157 1300976 1401016 5761666 25313360 
1 
: 
Accepted 82740 423028 765034 1379075 1698712 1903443 8055361 32403347 
============================================================================= 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
1 GCP DEM Coords. Elevations (m) Id Pixel Line GCP Input Generated Difference 
---._-
I 1 1764 436 898 984 -85.9 2 830 1411 799.6 964 -164.4 
3 1454 2009 1893 1880 13 
I 4 1017 252 1400 2662 -1262 5 862 1782 900.3 866 34.3 
6 1542 2912 2944.7 2902 42.7 
I 7 2810 1313 2694.5 2475 219.5 8 1560 2777 2292.1 2057 235.1 
9 2181 1958 3198 3217 -19 
. 10 69 2420 899.2 991 -91.8 I 11 1539 1842 1500 1343 157 
12 2320 1551 2975.8 2927 48.8 
] -72.725 35.39091 
Number 01 GCPs: "Errp" 
Total: 12 In DEM: 12 
Elevation error: 
Mean: -72.7m RMS: 377.0m Min: -1262.0m Max: 235.1m 
======================================= 
Check Point DEM elevation differences 
======================================= 
Check DEM Coords . Elevations (m) 
. , 
Point Pixel Une GCP Input Generated Difference 
-----.-. 
DifferenceS10t available no Check Points in DEM area. 
. 
-. 
'" 
..• 
¡-
¡ 
~ 
'''-f 
] 
I 
J 
I 
• I 
J 
, 
.. 
-' 
Residual 
Residual 
Residual 
Check 
listing: 
Point ID 
26 
13 
30 
33 
18 
16 
9 
32 
24 
43 
12 
6 
10 
52 
138 
38 
129 
11 
136 
14 
41 
37 
60 
97 
118 
74 
71 
47 
15 
133 
131 
84 
63 
124 
RMS 
Residual 
Check 
Error Report 
Units: Image 
Info lar 
GCPs: 34 
Points: O 
Tie Points 4 
GCPs only 
Res ResX 
5.42 -1.8 
4.56 -4.52 
3.06 -1.22 
2.38 -2.24 
2.31 0.55 
2.3 -1.8 
2.29 -0.42 
1.95 1.83 
1.93 1.82 
1.82 1.53 
1.82 -1.68 
1.72 1.72 
1.18 0.2 
1.12 -0.88 
1.08 -0.51 
1.07 0.19 
1.02 -0.95 
0.93 -0.92 
0.91 -0.17 
0.87 -O.b5 
0.8 0.5 
0.78 0.78 
0.77 0.62 
0.73 0.35 
0.72 -0.7 
0.71 O 
0.67 0.11 
0.66 -0.66 
0.63 -0.44 
0.58 -0.41 
0.5 0.01 
0.38 0.38 
0.34 0.3 
0.2 -0.08 
(x ,y) tar worst 
Info lar 
GCPs: 17 
Points: O 
Tie Points: 4 
GCP para el MDE con 17 GCP con pesos en los puntos 
Pixels 
2 Images 
XRMS 1.29 YRMS 1.31 
XRMS YRMS 
XRMS y RMS 1.46 
AII Images 
Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY 
-5.12 GCP man-s2a 2557.5 2994.5 2555.7 2989.4 
-0.58 GCP man-52a 2480.5 2985.5 2476 2984.9 
-2.81 GCP man-s2a 4150.5 85.5 4149.3 82.7 
0.82 GCP man·s2a 4121.5 4784.5 4119.3 4765.3 
2.24 GCP man-52a 3841.5 774.5 3842.1 776.7 
1.44 GCP man-s2a 1010.5 4577.5 1008.7 4578.9 
2.25 GCP man-52a 3254.5 1619.5 3254.1 1621.8 
-0.65 GCP man-52a 4121.5 4879.5 4123.3 4878.9 
0.84 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2614.3 2562.1 
-0.99 GCP man-s2a 4491.5 1524.5 4493 1523.5 
-0.71 GCP man-s2a 2784.5 2654.5 2782.8 2653.8 
-0.04 GCP man-s2a 4627.5 5786.5 4629.2 5786.5 
1.16 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3669.7 1061.7 
0.69 GCP man-s7a 1427.5 4449.5 1426.6 4450.2 
-0.95 GCP man-s7a 3171.5 6097.5 3171 6096.5 
1.05 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3712.7 2544.6 
0.36 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1658.5 2821.9 
-0.11 GCP man-s7a 3840.5 1766.5 3639.6 1766.4 
0.89 GCP man-s7a 3083.5 5823.5 3083.3 5824.4 
0.2 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1842.6 3613.7 
-0.63 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3077 3681.9 
-0.02 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3527.3 871.5 
-0.46 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2907.1 4017 
0.64 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5618.9 2625.1 
0.17 GCP man-s7a 2032.5 502.5 2031.8 502.7 
-0.71 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.5 3100.8 
0.66 GCP man-s7a 4961.5 3221.5 4961.6 3222.2 
0.03 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.8 3562.5 
-0.46 GCP man-s2a 1605.5 3825.5 1605.1 3825 
0.41 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3118.1 5552.9 
0.5 GCP man·s7a 673.5 2143.5 673.5 2144 
-0.01 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360.9 3914.5 
0.18 GCP man-s2a 5252.5 1801.5 5252.8 1801.7 
-0.18 GCP man-s7a 136.5 4839.5 136.4 4839.3 
5% 01 points in list: 1.8 5.12 
man-s7a 
XRMS 0.58 YRMS 0.55 
XRMS YRMS 
X RMS 0.32 YRMS 1.58 
~ 
¡ 
,~ 
1 
] 
I 
J 
J 
. 
I 
J ,. 
....t 
. 
f 
~ .. 
. , 
¡ 
I 
+++ 
Level: 
Summary pixel 
1 
ddem17GCPerr 
counts lor 
2 3 
all 
4 
strips: 
5 6 7 8 
========================================================~===================== 
Total #Pix 82950 424620 768964 1397714 1726860 1950861 8251392 33464268 
Background O 1070 4987 16098 22991 31824 137186 576413 
Overlap 82950 423550 763977 1381616 1703869 1919037 8114206 32887855 
Raw Match 76842 341221 623141 1060168 1273317 1250185 5268462 25083824 
Accepted 82910 422643 762017 1375628 1695711 1905149 8055612 32461440 
============================================================================== 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Input Generated Difference 
---._ .... 
1 1454 2009 1893 1906 -13 
2 830 1411 799.6 988 -188.4 
3 69 2420 899.2 983 -83.8 
4 1542 2912 2944.7 2904 40.7 
5 2181 1958 3198 3212 -14 
6 2810 1313 2694.5 2512 182.5 
7 2320 1551 2975.8 2909 66.8 
8 714 2225 1100 1031 69 
9 337 1072 1294.8 2325 -1030.2 
10 1560 2777 2292.1 2115 177.1 
11 1821 884 1497.8 1600 -102.2 
12 1017 252 1400 2418 -1018 
13 1539 1842 1500 1396 104 
14 1764 436 898 958 -60 
15 2481 1611 2858.5 2791 67.5 
16 1586 3049 3498.7 3452 46.7 
17 862 1782 900.3 910 -9.7 
-------
-103.824 18.88 
Number 01 GCPs: 
Total: 17 "Er~' In DEM: 17 
Elevation error: 
Mean: -103.8m RMS: 348.5m Min: -1030.2m Max: 182.5m 
======================================= 
Check Point DEM elevation differences 
======================================= 
Check DEM Coords. Elevations (m) 
Point Pixel Une GCP Input Generated Difference 
.---------
Differences not available, no Check Points in DEM area . 
-. 
GCP para el MDE con 18 GCP con pesos en los puntos 
Residual Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
• Residual Info for 2 Images 
GCPs: 36 XRMS 1.4 YRMS 1.24 
J Check Points: O XRMS YRMS Tie Points 4 X RMS 1.16 YRMS 1.56 
Usting: GCPs only Al! Images 
f POint ID Res ResX Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY \ 
51 3.63 3.52 0.9 GCP man-s2a 6207.5 154.5 6211 155.4 
34 3.43 -2.32 -2.52 GCP man-s2a 4146.5 4694.5 4144.2 4692 
59 3.29 2.77 1.77 GCP man-s2a 5696.5 1440.5 5701.3 1442.3 
32 2.98 2.66 0.85 GCP man-s2a 4121.5 4879.5 4124.4 4660.3 
30 2.94 -1.04 -2.75 GCP man-s2a 4150.5 85.5 4149.5 82.6 
33 2.56 -1.25 2.23 GCP man-s2a 4121.5 4764.5 4120.2 4766.7 
] 12 2.56 -2.37 -0.96 GCP man-s2a 2784.5 2654.5 2762.1 2653.5 16 2.47 -2.41 0.56 GCP man-s2a 1010.5 4577.5 1006.1 4576.1 
43 2.37 0.73 -2.26 GCP man-s2a 4491.5 1524.5 4492.2 1522.2 
16 2.19 0.48 2.14 GCP man-s2a 3641.5 774.5 3642 776.6 
I 9 2.1 -0.95 1.88 GCP man-s2a 3254.5 1619.5 3253.6 1621.4 63 1.85 0.25 -1.83 GCP man-s2a 5252.5 1801.5 5252.7 1799.7 6 1.81 1.81 O GCP man-s2a 4627.5 5766.5 4629.3 5786.5 
14 1.8 -1.74 -0.46 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1641.8 3613 
J 15 1.75 -1.25 -1.22 GCP man-s2a 1605.5 3825.5 1S04.2 3824.3 90 1.68 0.51 1.6 GCP man-s7a 5030.5 3040.5 5031 3042.1 65 1.68 1.58 -0.57 GCP man-s7a 3542.5 3822.5 3544.1 3821.9 
64 1.6 -0.71 -1.43 GCP man-s7a 4352.5 2330.5 4351.6 2329.1 
J 129 1.27 -0.67 1.08 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1658.8 2822.S 52 1.27 -1.15 0.52 GCP man-s7a 1427.5 4449.5 1426.3 4450 133 1.17 -1.14 -0.29 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3117.4 5552.2 
24 1.16 1.13 0.22 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2613.6 2561.7 
i 41 1.09 -0.15 -1.08 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3076.4 3661.4 136 0.95 -0.34 0.89 GCP man-s7a 3083.5 5823.5 3083.2 5824.4 11 0.93 -0.92 0.16 GCP man-s7a 3640.5 1766.5 3639.6 1786.7 
38 0.9 -0.78 0.46 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3711.7 2544 
J 10 0.87 .{l.17 0.85 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3669.3 1061.3 37 0.65 0.82 0.25 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3527.3 871.7 47 0.64 -0.82 0.15 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.7 3562.6 
64 0.75 0.63 0.41 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4361.1 3914.9 
60 0.56 0.3 -0.48 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2906.8 4017 
136 0.52 -0.27 -0.45 GCP man-s7a 3171.5 6097.5 3171.2 6097.1 
74 0.51 0.23 -0.46 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.7 3101 
97 0.38 0.1 -0.37 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5618.6 2624.1 
124 0.37 0.37 -0.06 GCP man-s7a 136.5 4839.5 136.9 4839.4 
71 0.36 0.05 0.36 GCP man-s7a 4961.5 3221.5 4961.5 3221.9 
RMS (x ,y) tor worst 5% of points in list: 3.52 0.9 
- , Residual Info for man-s7a 
GCPs: 18 X RMS 0.74 YRMS 0.75 
Check Points: O X RMS YRMS 
Tie Points 4 X RMS 0.26 YRMS 1.7 
, . 
• 
· r 
~l 
· 
f 
i , 
I 
] 
ddem18GCPerr 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
============================================================================= 
Total #Pix 120564 412549 746820 1462024 1676646 1893955 8220968 32912230 
Backgroun 342 4728 11204 42102 46667 69737 301521 1075639 
Overlap 120222 407821 735616 1419922 1629978 1824218 7919447 31836591 
Raw Match 110655 282891 518083 1091660 1148449 1156727 4943382 21915744 
Accepted 120207 402706 724291 1398918 1602876 1787615 7748661 30741412 
============================================================================= 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
Number 
Elevation 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Input 
1 1454 2009 1893 1896 
2 830 1411 799.6 954 
4 2177 1166 2580.4 2592 
5 2181 1958 3198 3200 
6 2810 1313 2694.5 2596 
7 2320 1551 2975.8 2904 
8 2516 1521 2579.3 2513 
9 714 2225 1100 1027 
10 1560 2777 2292.1 2173 
11 1821 884 1497.8 1564 
12 862 1782 900.3 901 
13 1539 1842 1500 1431 
14 1784 436 898 956 
15 2481 1611 2858.5 2830 
16 1586 3049 3498.7 3429 
17 1772 1912 1995.3 1960 
18 1542 2912 2944.7 2926 
01 GCPs: 
Total: 18 In DEM. 17 
error: 
Mean: 20.8m RMS: 66.5m Min: 
======================================= 
Check Point DEM elevation 
======================================= 
Check 
Point 
DEM 
Pixel 
Coords. Elevations (m) 
Une GCP Input 
Differencesnot available no Check Points 
Generated Difference 
--------
-3 
-154.4 
-11.6 
-2 
98.5 
71.8 
66.3 
73 
119.1 
-66.2 
-0.7 
69 
-58 
28.5 
69.7 
35.3 
18.7 
-------
-154.4m Max: 
differences 
Generated Difference 
in DEM 
119.1 m 
area. 
GCP para el MDE con 22 GCP con pesos en los puntos 
Residual Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
Residual Info lor 2 Images 
GCPs: 44 XRMS 1.68 YRMS 1.7 
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie Points 4 XRMS 1.16 YRMS 1.57 
~..¡ 
Listing: GCPs only Al! Images 
Point ID Res Res X Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY 
26 5.4 ~2.53 -4.77 GCP man-s2a 2557.5 2994.5 2555 2989.7 
13 5.27 -5.27 -0.3 GCP man-s2a 2480.5 2985.5 2475.2 2985.2 
25 3.72 2.33 -2.9 GCP man-s2a 2753.5 2672.5 2755.8 2669.6 
59 3.69 3.01 2.13 GCP man-s2a 5698.5 1440.5 5701.5 1442.6 
28 3.58 0.54 3.54 GCP man-s2a 1271.5 4405.5 1272 4409 
34 3.51 -2.46 ~2.5 GCP man-s2a 4146.5 4894.5 4144 4892 
-
16 3.34 -3.24 ~0.81 GCP man-s2a 1010.5 4577.5 1007.3 4576.7 
1 30 3.2 -1.22 -2.96 GCP man-s2a 4150.5 85.5 4149.3 82.5 9 2.96 ~0.62 2.89 GCP man-s2a 3254.5 1619.5 3253.9 1622.4 
51 2.92 2.88 ~0.47 GCP man-s2a 6207.5 154.5 6210.4 154 
I 32 2.87 2.73 0.87 GCP man-s2a 4121.5 4879.5 4124.2 4880.4 20 2.8 ~0.44 2.77 GCP man-s7a 3651.5 1943.5 3651.1 1946.3 33 2.71 -1.35 2.35 GCP man-s2a 4121.5 4764.5 4120.1 4766.8 
18 2.68 0.58 2.62 GCP man-s2a 3841.5 774.5 3842.1 777.1 
I 56 2.51 ~2.04 ~1.46 GCP man-s7a 2122.5 4826.5 2120.5 4825 3 2.17 -1.5 ~1.57 GCP man-s7a 3638.5 1495.5 3637 1493.9 12 2.11 ~2.11 -0.05 GCP man-s2a 2784.5 2654.5 2782.4 2654.5 
65 2.01 1.97 -0.42 GCP man-s7a 3542.5 3822.5 3544.5 3822.1 
I 15 2.01 -1.5 -1.34 GCP man-s2a 1605.5 3825.5 1604 3824.2 6 1.96 1.94 -0.29 GCP man-s2a 4627.5 5786.5 4629.4 5786.2 43 1.88 1.03 -1.58 GCP man-s2a 4491.5 1524.5 4492.5 1522.9 
14 1.86 ~1.84 ~0.29 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1841.7 3613.2 
i 24 1.85 1.41 1.2 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2613.9 2562.7 135 1.8 ~ 1.19 ~1.35 GCP man-s7a 3251.5 5963.5 3250.3 5962.2 84 1.79 -0.32 -1.77 GCP man-s7a 4352.5 2330.5 4352.2 2328.7 
90 1.71 0.48 1.65 GCP man-s7a 5030.5 3040.5 5031 3042.1 
1 37 1.58 1.55 0.32 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3528.1 871.8 10 1.56 0.05 1.56 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3669.6 1062.1 
~ 136 1.55 0.21 1.54 GCP man-s7a 3083.5 5823.5 3083.7 5825 
38 1.5 -0.4 1.44 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3712.1 2544.9 
129 1.4 -1.02 0.95 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1658.5 2822.4 
63 1.27 0.54 -1.15 GCP man-s2a 5252.5 1801.5 5253 1800.3 
52 0.97 -0.57 0.79 GCP man-s7a 1427.5 4449.5 1426.9 4450.3 
41 0.96 0.39 -0.88 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3076.9 3681.6 
60 0.87 0.78 -0.38 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2907.3 4017.1 
74 0.73 0.21 -0.7 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.7 3100.8 
47 0.7 -0.66 0.21 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.8 3562.7 
133 0.68 -0.47 0.49 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3118 5553 
124 0.61 0.59 0.17 GCP man-s7a 136.5 4839.5 137.1 4839.7 
64 0.47 0.39 0.27 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360.9 3914.8 
71 0.33 -0.13 0.3 GCP man-s7a 4961.5 3221.5 4961.4 3221.8 
11 0.32 -0.32 0.04 GCP man-s7a 3640.5 1766.5 3640.2 1766.5 
97 0.31 0.01 -0.31 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5618.5 2624.2 
138 0.19 0.12 0.15 GCP man-s7a 3171.5 6097.5 3171.6 6097.6 
RMS (x, y) tor worst 5% 01 points in list: 5.64 4.78 
Residual Info lor man-s7a 
GCPs: 22 XRMS 0.93 YRMS 1.11 
.. -
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie Points 4 XRMS 0.23 YRMS 1.7 
ddem22GCPerr 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
================================~============================================ 
Total # Pix 82740 423317 767206 1394968 1723129 1946910 8235215 33407088 
~ Backgroun 16 2279 6732 18468 26772 46725 174759 743658 
Overlap 82724 421038 760474 1376500 1696357 1900185 8060456 32663430 
Raw Match 76007 300233 547884 1047256 1172483 1206618 5096259 23769723 
" Accepted 82634 415213 748922 1352188 1662342 1850339 7842857 31601805 
============================================================================= , 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Input Generated Difference 
--------
~ i 1 1454 2009 1893 1892 1 ¡ 
, 2 830 1411 799.6 973 -173.4 .. 1 
3 1820 748 1299.6 1475 -175.4 
, 4 2177 1166 2580.4 2577 3.4 ! 5 1626 2982 3183.7 3085 98.7 
6 2810 1313 2694.5 2592 102.5 
1 7 2320 1551 2975.8 2920 55.8 8 2516 1521 2579.3 2516 63.3 
9 69 2420 899.2 948 -48.8 
1 10 1560 2777 2292.1 2152 140.1 11 1821 884 1497.8 1566 -68.2 
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-, 16 1586 3049 3498.7 3451 47.7 
, 17 1772 1912 1995.3 1953 42.3 
-.;i 
18 1542 2912 2944.7 2907 37.7 
19 1826 972 1651.3 1686 -34.7 
20 1062 2414 1476 1209 267 
21 862 1782 900.3 902 -1.7 
22 2181 1958 3198 3223 -25 
-------
Number of GCPs: "Err" 
Total: 22 In DEM: 22 Sin los 2 ptos de más error 
Elevation error: 
Mean: 22.5m RMS: 96.1m Min: -175.4m Max: 267.0m 
======================================= 
Check Point DEM elevation differences 
======================================= 
Check DEM Coords. Elevations (m) 
Point Pixel Une GCP Input Generated Difference 
--------
1 
, 1 
I 
l 
1 
) 
] 
1 
, ¡ 
J 
Residual Error 
Residual Units: 
Residual Info 
GCPs: 
Check Points: 
Tie 
Listing: GCPs 
Poin! ID 
160 
26 
13 
126 
117 
34 
155 
154 
59 
30 
65 
32 
90 
136 
51 
138 
33 
41 
43 
9 
152 
18 
116 
129 
47 
37 
16 
84 
60 
24 
141 
6 
124 
12 
63 
153 
Res 
9.11 
5.28 
4.66 
4,04 
3,87 
3.41 
3.34 
3,3 
3.28 
3.21 
3,15 
3,04 
2,71 
2.69 
2,67 
2.61 
2,61 
2,58 
2.4 
2,37 
2,33 
2.32 
2,3 
2.3 
2.29 
2.27 
2.09 
2.09 
2 
1,96 
1,85 
1.75 
1,73 
1,69 
1.63 
1,53 
GCP para el MDE con 30 GCP con pesos en los puntos 
Report 
Image 
for 
50 
O 
4 
only 
Res X 
-B,87 
-1,8B 
-4.64 
-3,75 
-3.79 
-2.34 
2.95 
0.57 
2.67 
-1.17 
3.04 
2.9 
1.2 
-1,18 
2.65 
-2,33 
-1,19 
1,99 
1,32 
-0.48 
-1,59 
0.62 
-1.71 
1.14 
1.34 
2.2 
-1,86 
-0,76 
1.6 
1,77 
-1,68 
1,74 
1.27 
-1,65 
0,3 
0.51 
Pixels 
2 Images 
XRMS 2.18 
XRMS 
X RMS 1,09 
AII Images 
Res Y 
2.11 
-4.93 
-0.45 
1,51 
0.76 
-2.48 
1.56 
-3.25 
1,9 
-2,99 
-0.83 
0.9 
2.43 
2.42 
0,36 
1,19 
2,32 
-1.66 
-2 
2.33 
1,71 
2.24 
-1.53 
-2 
-1,86 
-0,56 
0,96 
-1.94 
-12 
0,84 
-0,78 
-0.16 
-1.17 
-0,39 
-1,6 
1.44 
Type 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
GCP 
y RMS 1.68 
YRMS 
YRMS 
Photo ID 
man-s7a 
man-s2a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s7a 
man-s2a 
man-s2a 
man-s7a 
2,3 
Photo X 
1907.5 
2557,5 
2480,5 
1185.5 
1409,5 
4146,5 
624,5 
4057.5 
5698,5 
4150,5 
3542.5 
4121.5 
5030.5 
3083,5 
6207,5 
3171.5 
4121.5 
3076.5 
4491.5 
3254,5 
851,8 
3841.5 
1226.2 
1659.5 
1722.5 
3526.5 
1010.5 
4352,5 
2906.5 
2612.5 
6754,5 
4627.5 
136,5 
2784,5 
5252.5 
557,8 
Photo Y 
2908.5 
2994,5 
2985,5 
2863.5 
665.5 
4894.5 
684.5 
6025,5 
1440,5 
85,5 
3822.5 
4879.5 
3040,5 
5823.5 
154.5 
6097,5 
4764.5 
3682,5 
1524.5 
1619.5 
3192,8 
774,5 
8978 
2821,5 
3562.5 
871,5 
4577.5 
2330.5 
4017,5 
2561.5 
1199.5 
5786,5 
4839.5 
2654,5 
1801,5 
3489.2 
CompX 
1898.6 
2555.6 
2475,9 
1181.8 
1405.7 
4144.2 
627.5 
4058,1 
5701.2 
4149.3 
3545,5 
4124.4 
5031,7 
3082.3 
6210.1 
3169.2 
4120,3 
307B,5 
4492.8 
3254 
850.2 
3842.1 
1224,5 
1660,6 
1723.8 
3528,7 
1008.6 
4351,7 
2908,1 
2614.3 
6752.8 
4629.2 
137.8 
2782.9 
5252,8 
558.3 
CompY 
29106 
2989,6 
2985.1 
2865 
666,3 
4892 
686,1 
6022.2 
1442,4 
82.5 
3821.7 
4880.4 
3042.9 
5825,9 
154,9 
6098,7 
4766,8 
3680.8 
1522.5 
1621,8 
3194.5 
776,7 
896.2 
2819.5 
3560,6 
870.9 
4578.5 
2328.6 
4016.3 
2562,3 
1198,7 
5786,3 
4838,3 
2654,1 
1799.9 
3490,7 
--¡ 
ddem30GCPer 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Line GCP Input Generated Difference 
._---
• ¡ 1 2810 1313 2694.5 2534 160.5 
.' 
.J 2 3547 447 736 288 448 
3 1764 436 898 943 -45 
1 4 1454 2009 1893 1890 3 ) 
5 714 2225 1100 1019 81 
6 1772 1912 1995.3 1946 49.3 
7 2181 1958 3198 3218 -20 
. 
. 8 2320 1551 2975.8 2911 64.8 
9 862 1782 900.3 890 10.3 ] 10 3378 600 1098.1 712 386.1 11 1821 884 1497.8 1566 -68.2 
12 830 1411 799.6 958 -158.4 
I 13 593 1432 1200.6 1727 -526.4 14 426 1597 1567 2264 -697 
15 279 1745 1702 2601 -899 
J 16 313 343 2000 3943 -1943 17 2029 3013 5300 1274 4026 
18 2516 1521 2579.3 2474 105.3 
. 19 2481 1611 2858.5 2795 63.5 J 20 543 1359 1399.2 2173 -773.8 
21 1560 2777 2292.1 2147 145.1 
1 22 69 2420 899.2 960 -60.8 23 613 449 2002 3482 -1480 
24 1542 2912 2944.7 2936 8.7 
25 1017 252 1400 2397 -997 d 26 1586 3049 3498.7 3469 29.7 .. 27 705 333 2100 3619 -1519 
28 2177 1166 2580.4 2594 -13.6 
29 1539 1842 1500 1394 106 
30 954 1455 800 907 -107 
---------
, Number 01 GCPs: 
Total: 30 In DEM: 30 
-, 
Elevation error: 
Mean: -120.7m RMS: 960.8m Min: -1943.0m Max: 4026.0m 
======================================= 
Check Point DEM elevation differences 
======================================= 
Check DEM Coords. Elevations (m) 
Point Pixel Line GCP Input Generated Difference 
---
Differencesnot available no Check Points in DEM area. 
1 
, ~ 
""' Nuevos GCP tomados "estereoscópicamente" para MDE (ddemnew) 
Residual Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
Residual Info lor 2 Images 
GCPs: 34 XRMS 2.08 YRMS 1.21 
i Check Points: O XRMS YRMS Tie"Points lO XRMS 4.72 YRMS 1.48 
• ~
Listing: GCPs only Al! Images 
1 Point ID Res ResX Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX CompY 1 
52 5.41 -5.03 -2 GCP man-s2a 2287.5 4201.5 2282.5 4199.5 
64 4.02 3.65 -1.69 GCP man-s2a 5084.5 3676.5 5088.2 3674.8 
47 3.57 -3.07 -1.82 GCP man-s2a 2608.5 3313.5 2605.4 3311.7 
129 3.42 3.41 -0.25 GCP man-s2a 2559.5 2570.5 2562.9 2570.3 
J 11 3.39 2.51 -2.28 GCP man-s2a 4492.5 1524.5 4495 1522.2 
59 3.36 2.97 1.58 GCP man-s2a 5698.5 1440.5 5701.5 1442.1 
1 9 3.12 -3.02 0.77 GCP man-s2a 3254.5 1619.5 3251.5 1620.3 15 3.11 -2.35 2.04 GCP man-s2a 1591.2 3804.8 1588.9 3806.8 84 3.11 0.29 -3.1 GCP man-s7a 4352.5 2330.5 4352.8 2327.4 
59 2.82 2.12 1.87 GCP man-s7a 4930.5 1678.5 4932.6 1680.4 
I 52 2.76 -2.66 0.74 GCP man-s7a 1427.5 4449.5 1424.8 4450.2 129 2.68 2.63 0.51 GCP man-s7a 1659.5 2821.5 1662.1 2822 71 2.61 2.34 1.16 GCP man-s2a 5718.5 2982.5 5720.8 2983.7 
9 2.51 -2.39 0.8 GCP man-s7a 2345.5 1868.5 2343.1 1869.3 
) 97 2.5 2.46 0.48 GCP man-s2a 6394.6 2387.9 6397.1 2388.4 60 2.39 -0.75 2.27 GCP man-s2a 3713.5 3769.5 3712.8 3771.8 33 2.24 1.99 1.03 GCP man-s2a 4121.5 4764.5 4123.5 4765.5 
38 2.22 -2.21 0.26 GCP man-s7a 2853.5 2789.5 2851.3 2789.8 
) 33 2.18 2.18 -0.06 GCP man-s7a 3353.5 5007.5 3355.7 5007.4 6 1.15 0.99 -0.57 GCP man-s2a 4627.5 5786.5 4628.5 5785.9 124 1 -0.34 -0.94 GCP man-s7a 136.5 4839.5 136.2 4838.6 
60 0.96 -0.95 -0.15 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2905.5 4017.4 
I 15 0.94 -0.6 
0.72 GCP man-s7a 707.5 4060.5 706.9 4061.2 
38 0.87 -0.63 -0.6 GCP man-s2a 3712.5 2543.5 3711.9 2542.9 
11 0.74 -0.26 -0.7 GCP man-s7a 3640.5 1766.5 3640.2 1765.8 
97 0.66 0.04 -0.66 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5618.5 2623.8 
6 0.56 -0.49 0.26 GCP man-s7a 4057.5 6023.5 4057 6023.8 ~ 64 0.39 0.04 0.39 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360.5 3914.9 - 47 0.38 0.38 0.02 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1722.9 3562.5 
124 0.25 -0.14 -0.21 GCP man-s2a 1009.5 4583.5 1009.4 4583.3 
71 0.24 0.06 0.23 GCP man-s7a 4961.5 3221.5 4961.6 3221.7 
84 0.19 0.19 0.02 GCP man-s2a 5129.9 2086.4 5130.1 2086.5 
37 0.16 -0.08 -0.14 GCP man-s2a 4431.5 628.5 4431.4 628.4 
37 0.12 0.06 0.11 GCP man-s7a 3526.5 871.5 3526.6 871.6 
RMS (x, y) tor worst 5% 01 points in list: 5.03 2 
1 Residual Info lor man-s7a 
GCPs: 17 XRMS 1.49 YRMS 1.04 
., Check Points: O X RMS YRMS 
Tie Points lO X RMS 2.66 YRMS 1.54 
! 
I 
-. , 
ddemnew 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
=========================================================================== 
Total#Pix 83160 425880 771672 1400460 1731939 1956582 8275566 33558203 
Backgroun 315 4111 10386 23727 33750 42571 184160 768222 
.] Overlap 82845 421769 761286 1376733 1698189 1914011 8091406 32789981 RawMatch 76579 338265 619524 1054204 1272115 1288414 5455488 20748473 
Accepted 82718 420609 758904 1369096 1688355 1896360 8025768 31827741 
=========================================================================== 
1 =============================== , 
, 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Input Generated Difference 
----
i 1 1454 2009 1893 1920 -27 2 830 1411 799.6 874 -74.4 
3 69 2420 899.2 934 -34.8 
I 4 2177 1166 25804 2570 10.4 5 2181 1958 3198 3240 -42 
6 2810 1313 2694.5 2655 39.5 
J 7 1677 2504 2398.8 2396 2.8 8 2466 840 2789.8 2785 4.8 
9 714 2225 1100 1077 23 
I 11 1821 884 1497.8 1553 -55.2 12 862 1782 900.3 874 26.3 
13 1427 1395 1292.3 1338 -45.7 
. 
14 1764 436 898 947 -49 
,) 15 2481 1611 2858.5 2864 -5.5 
16 354 2031 901 920 -19 
~ 17 1173 935 803 847 -44 -----
Number of GCPs: 
Total: 17 In DEM: 16 
Elevation error: 
Mean: -18.1m RMS: 324m Min: -744m Max: 39.5m 
======================================= 
, Check Point DEM elevation differences 
======================================= , 
Check DEM Coords. Elevations (m) 
Point Pixel Une GCP Input Generated Difference 
--------
DifferenceS10t available no Check Points in DEM area . 
. J 
1 
• 
". 
, 
t 
1 Nuevos GCP tomados "estereoscópicamente" + 2 TP en zona de alto error para MOE (ddemnew2TP) Residual Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
Residual Info for 2 Images 
GCPs: 34 XRMS 2"09 YRMS 1"2 
] Cheel< Points: ° XRMS YRMS Tie Points 11 XRMS 4"68 YRMS 0"8 
Listlng; GCPs only AII ¡mages 
1 Point ID Res Re:s X Res Y Type Photo ID Photo X "Photo Y CompX CompY 
• 52 5"45 -5"04 -2m GCP man-s2a 2287"5 4201 "5 2282"5 4199A 
54 4"08 3"68 -G5 GCP man-52a 5084"5 3676"5 5088"2 36R7 
47 3"59 -3"09 -L83 GCP man-52a 2608"5 3313"5 2605A 3311"7 
59 3Al 2"98 H6 GCP man-52a 56985 1440"5 5701 "5 14422 
" , 129 3A 3A 
-O" 14 GCP mao-52a 2559"5 2570"5 2562"9 2570A 
11 3"29 2"5 -2" 13 GCP man-s2a 449U 1524"5 4495 1522A 
1 9 3.18 -3"02 LOl GCP man-52a 3254"5 1619.5 3251.5 1620"5 84 3"15 0.3 -3"14 GCP man-s7a 4352.5 2330"5 4352.8 2327A 15 3.1 -2.35 2"02 GCP man-s2a 15912 3804.8 1588"9 3806"8 
52 2.77 -2"65 0"8 GCP man-s7a 14n5 4449"5 1424"9 4450.3 
I 59 V5 2.11 G7 GCP man-s7a 4930"5 1678"5 4932"6 1680.3 129 a7 2.84 0"42 GCP mao-s7a 1659.5 2821.5 1662.1 282t9 71 2.58 2"35 1.07 GCP man-s2a 5718.5 2982"5 5720.9 2983"6 
97 2A9 2A6 0"37 GCP man-s2a 6394.6 2387"9 6397.1 2388"3 
J 9 2.46 -2"39 0"57 GCP man-s7a 2345.5 1868"5 2343.1 1869" 1 60 2.34 -0"76 221 GCP man-52a 37135 3769"5 3712"7 37n7 33 2.24 2"02 0"97 GCP man-s2a 4121"5 4784"5 4123.5 4765.5 
38 2.19 -2"1a 0"22 GCP man-s7a 2853"5 2789"5 2851 "3 2789.7 
J 33 2" 15 2.15 0.02 GCP man-s7a 3353.5 5007.5 3355.6 5007"5 6 128 12 -DAS GCP man-s2a 4627.5 5786.5 4628"7 5786"' 124 0.96 -0"35 -0"89 GCP mao-s7a 136.5 4839"5 136.1 4838.6 
15 0"95 -0"6 0"73 GCP man-s7a 707.5 40605 706.9 4061.2 
J 60 0"94 -0.84 -0.09 GCP man-s7a 2908"5 4017.5 2905"6 4017A 11 0"88 -0.25 -0.85 GCP man-s7a 3840"5 1766"5 3640"3 1765"7 38 0"86 -0"66 -0"55 GCP man-52a 3712"5 2543"5 3711.8 2542.9 
6 0.72 
-0"7 0"'5 GCP man-s7a 4057.5 602M 4056.a 60n6 
97 0.57 0.04 -057 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5618"5 2623.9 J 64 OA6 om OA6 GCP man-s7a 4360.5 3914.5 4360"5 3915 .. 47 0"4 04 0.02 GCP man-s7a 1722.5 3562"5 1722.9 3562.5 
71 0"32 0"05 0"32 GCP man-s7a 4961.5 322'"5 4961 "6 3221 "8 
124 0.31 -o" 12 -029 GCP man-s2a 1009.5 4583"5 1009A 4583"2 
37 023 0.04 -0.23 GCP man-s7a 3526"5 871.5 35265 871.3 
37 0.21 -0"08 0.2 GCP man-s2a 443L5 628.5 44314 628"7 
84 0.2 0"19 0.06 GCP man-s2a 5129"9 2086.4 5130"' 2086.5 
RMS (x, y) for worst 5% of points in list: 5.04 2"07 
:JI Residual Info for man-s7a 
GCPs: 17 XRMS lA9 YRMS L03 
1 
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie Points 11 X RMS H9 YRMS 0"85 
.: .. 
] 
• 
90 1.6 0.68 1.45 GCP man-s7a 5030.5 3040.5 5031.2 3041.9 
307 1.57 -1 -1.21 GCP man-s4a 3572.2 2736.2 3571.3 2735 
124 1.4 0.46 -1.33 GCP man-s7a 136.5 4839.5 137 4838.2 
41 1.39 0.95 -1.01 GCP man-s7a 3076.5 3682.5 3077.4 3681.5 
15 1.15 -0.47 -1.05 GCP man-s2a 1605.5 3825.5 1605 3824.4 
¡ 320 1.09 0.82 -0.72 GCP man-s4a 7114.5 1442.5 7115.3 1441.8 18 1.07 -0.09 1.06 GCP man-s2a 3841.5 774.5 3841.4 775.6 
.1 14 1.04 -0.69 0.78 GCP man-s2a 1843.5 3613.5 1842.8 3614.3 
64 1.03 -0.74 0.72 GCP man-s7a 43605 3914.5 4359.8 3915.2 
1 97 0.99 0.46 -0.87 GCP man-s7a 5618.5 2624.5 5619 2623.6 \ 
133 0.94 -0.61 0.71 GCP man-s7a 3118.5 5552.5 3117.9 5553.2 
33 0.94 -0.81 0.47 GCP man-s2a 4121.5 4764.5 4120.7 4765 
11 0.92 -0.56 0.73 GCP man-s7a 3640.5 1766.5 3639.9 1767.2 
60 0.91 0.8 -0.43 GCP man-s7a 2906.5 4017.5 2907.3 4017.1 
16 0.82 0.19 0.8 GCP man-s2a 10105 4577.5 1010.7 4578.3 
:1 74 0.7 -0.45 -0.54 GCP man-s7a 4638.5 3101.5 4638.1 3101 47 0.69 -0.68 0.14 GCP man-s7a 1722.5 3562.5 1721.8 3562.6 
10 0.66 -0.65 0.08 GCP man-s2a 3669.5 1060.5 3668.8 1060.6 
I 312 0.59 -0.27 -0.52 GCP man-s4a 2647.5 2080.5 2647.2 2080 71 0.5 -0.4 0.3 GCP man-s7a 4961.5 3221.5 4961.1 3221.8 
52 0.23 -0.23 0.06 GCP man-s7a 1427.5 4449.5 1427.3 4449.6 
J 24 0.12 0.09 -0.07 GCP man-s2a 2612.5 2561.5 2612.6 2561.4 RMS (x, y) tor worst 5% 01 points in list: 5.21 8.85 
í Residual Info tor man-s7a GCPs: 19 XRMS 1.14 YRMS 1.14 
Check Points: O XRMS YRMS 
I Tie Points 10 XRMS 5.83 YRMS 1.17 
] 
iJ 
-. 
¡ 
J 
.J: 
1 
J 
J 
) 
-1 
I 
j 
" 
. f 
¡ 
ddems7s4 
Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
=========================================================================== 
Total #Pix 100165 344425 622108 1108436 1244659 1381794 5932500 24009858 
Backgroun 28 107 871 4814 6771 12419 53830 300162 
Overlap 100137 344318 621237 1103622 1237888 1369375 5878670 23709696 
Raw Match 94479 304872 543881 950615 1028635 1092430 4575195 18810543 
Accepted 100103 343031 619441 1100567 1233365 1362208 5845636 23218507 
=========================================================================== 
=============================== 
GCP DEM elevation differences 
=============================== 
GCP DEM Coords. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Input Generated Difference 
---
1 1454 2009 1893 2088 -195 
4 2177 1166 2580.4 2487 93.4 
5 2181 1958 3198 3190 8 
6 2810 1313 2694.5 2454 240.5 
7 2320 1551 2975.8 2827 148.8 
8 2516 1521 2579.3 2462 117.3 
10 1560 2777 2292.1 2667 -374.9 
11 1821 884 1497.8 1561 -632 
13 1539 1842 1500 1622 -122 
14 1764 436 898 974 -75.9 
15 2481 1611 2858.5 2761 97.5 
16 1586 3049 3498.7 3845 -346.3 
17 1772 1912 1995.3 2130 -134.7 
18 1542 2912 2944.7 3316 -371.3 
19 2028 3013 5300 5222 78 
-----
Number of GCPs: 
Total: 19 In DEM: 15 
Elevation error: 
Mean: -60.0m RMS: 190.3m Min: -374.9m Max: 240.5m 
======================================= 
Check POint DEM elevation differences 
======================================= 
Check DEM Coords. Elevations (m) 
Point Pixel Une GCP Input Generated Difference 
-------
DifferenceS10t available no Check Points in DEM area. 
, 
GCP para el proyecto 15a-12a (domI5f2) 
Residua! Error Report 
Residual Units: Image Pixels 
Residual lnfo for 2 Images 
GCPs: 36 X RMS 1.52 YRMS 1.98 
Check POints: O XRMS YRMS 
I Tie Points 4 XRMS 0.48 YRMS 1.2 
• 
. . 
Listing: GCPs onl)' AII Images 
, 
I Poin! ID Res ResX Res Y Type Photo ID Photo X Photo Y CompX Comp y 
23 5.17 -0.04 5.17 GCP man-f2a 3280.5 2676.5 3280.5 2681.7 
41 4.02 1.61 3.68 GCP man-f2a 5730.5 1391.5 5732.1 1395.2 
2 3.72 -0.14 -3.72 GCP man-f2a 3653.5 2029.5 3653.4 2025.8 
31 3.62 -1.78 3.16 GCP man-f2a 1984.5 890.5 1982.7 893.7 
5 3.45 3.03 -1.65 GCP man-f2a 2090.5 1091.5 2093.5 1089.9 
10 3.45 -1.56 3.08 GCP man-f2a 5529.5 2712.5 5527.9 2715.6 
] 3.38 2.81 -1.87 GCP man-f2a 5028.5 2831.5 5031.3 2829.6 40 3.24 1.98 -2.57 GCP man-f2a 5471.5 1097.5 5473.5 1094.9 20 3.2 2.49 -2.01 GCP man-f5a 2461.5 3039.5 2464 3037.5 
5 2.93 2.48 1.56 GCP man-f5a 1044.5 1003.5 1047 1005.1 
I 41 2.77 1.11 2.54 GCP man-f5a 4729.5 1305.5 4730.6 1308 1 2.74 2.4 1.32 GCP man-f5a 4023.5 2741.5 4025.9 2742.8 21 2.57 0.14 2.56 GCP man-f5a 2427.5 2999.5 2427.6 3002.1 
23 2.33 -2.08 1.06 GCP man-f5a 2254.5 2595.5 2252.4 2596.6 
J 15 2.31 2.24 -0.58 GCP man-f2a 3929.5 3534.5 3931.7 3533.9 2 2.23 -0.18 -2.22 GCP man-f5a 2631.5 1942.5 2631.3 1940.3 11 2.2 1.7 -1.39 GCP man-t2a 4969.5 3189.5 4971.2 3188.1 
10 1.97 -1.82 0.76 GCP man-f5a 4525.5 2627.5 4523.7 2628.3 
1 17 1.87 -1.81 -0.47 GCP man-f5a 2483.5 3304.5 2481.7 3304 21 1.84 -0.25 1.82 GCP nian-f2a 3453.5 3085.5 3453.3 3087.3 20 1.82 -0.61 -1.72 GCP man-f2a 3489.5 3124.5 3488.9 3122.8 
40 1.74 -0.16 -1.73 GCP man-f5a 4459.5 1009.5 4459.3 1007.8 
1 39 1.71 -1.68 -0.34 GCP man-f2a 5171.5 790.5 5169.8 790.2 17 1.67 -1.17 -1.19 GCP man-f2a 3504.5 3390.5 3503.3 3389.3 6 1.66 -1.05 -1.28 GCP man-f2a 36045 2297.5 3603.4 2296.2 
31 1.59 -1.55 0.34 GCP m81'\-f5a 937.5 808.5 935.9 808.8 
J 30 1.32 0.83 -1.03 GCP man-f5a 1346.5 1103.5 1347.3 1102.5 15 1.3 1.24 -0.4 GCP man-f5a 2911.5 3448.5 2912.7 3448.1 8 1.25 -0.94 -0.81 GCP man-fSa 5098.5 3196.5 5097.6 3195.7 
11 1.22 -0.29 -1.19 GCP man-f5a 3969.5 3102.5 3969.2 3101.3 
39 1.21 -1.15 -0.38 GCP man-f5a 4151.5 703.5 4150.4 703.1 
30 1.18 -0.46 -1.09 GCP man-f2a 2390.5 1188.5 2390 1187.4 
8 0.94 -0.1 -0.93 GCP man-f2a 6078.5 3284.5 6078.4 3283.6 
13 0.91 0.19 0.89 GCP man-f2a 4082.5 3857.5 4082.7 3858.4 
13 0.89 0.26 0.85 GCP man-f5a 3067.5 3771.5 3067.8 3772.4 
6 0.86 -0.4 -0.76 GCP man-f5a 2578.5 2211.5 2578.1 2210.7 
RMS (x, y I for worst 5% of points in list: 0.04 5.17 
., Residual Info Ior man-f5a 
GCPs: 18 XRMS 1.48 YRMS 1.45 
Check Points: O XRMS YRMS 
Tie POints 4 XRMS 0.37 YRMS 1.35 
demf2f5 
+++ Summary pixel counts tor all strips: 
-, Level: 1 2 3 4 5 6 7 8 
=========================================================================== 
Total #Pix 90090 284350 498960 863656 948090 1032484 4372791 17667268 
Backgroun O O 567 2848 4290 5751 27648 116570 
Overlap 90090 284350 498393 860808 943800 1026733 4345143 17550698 
Raw Match 89985 277563 487290 837554 897001 953280 3894132 16371778 
.. Accepted 90090 282788 495855 855990 937966 1019810 4317327 17439316 
J =========================================================================== 
=============================== 
l GCP DEM elevation differences =============================== 
GCP DEM Caerds. Elevations (m) 
Id Pixel Une GCP Inpul Generated Difference 
1 2012 1371 2301 2286 15 
2 1316 972 1698 1685 33 ] 3 1778 1173 2060 2013 47 
4 968 1524 1793 1663 130 
5 1290 1106 1597 1598 -1 
1 6 523 502 992 1052 -60 7 1732 1457 2195 2233 -38 
8 2550 1599 3188 3198 -10 
1 9 2485 1559 2992 3053 -61 10 2263 1314 2400 2437 -37 
11 1985 1552 2397 2431 -34 
J 12 1762 2061 2288 2390 -102 13 1534 1886 1930 1999 -69 
14 1573 1803 1992 2001 -9 
1 15 1456 1725 1798 1858 -60 16 1469 1661 1986 2010 -24 
17 1242 1653 1694 1715 -21 
J 18 1225 1621 1687 1692 -5 19 1199 1582 1592 1652 -60 
20 1231 1520 1599 1618 -19 
21 1214 1500 1577 1593 -16 
22 1180 1362 1500 1506 -6 
23 1128 1298 1502 1468 34 
24 1053 1268 1376 1439 -63 
25 791 1282 1402 1352 50 
26 734 1013 1286 1250 36 
27 711 968 1267 1215 52 
28 793 748 1201 1148 53 
29 782 617 1100 1099 
30 674 552 1093 1089 4 
31 469 405 995 1042 -47 
32 567 1109 1386 1337 49 
33 1684 2504 3272 3242 30 
34 1906 2509 3200 3239 -39 
.-.1. 35 1773 2698 3599 3585 14 . 
1 
36 1776 1061 2000 1946 54 
--. 
. , 
, 
¡ 
_. 
1 
! , 
I 
J 
I 
. 
I 
r 
I 
: . 
Number 01 
Total: 
Elevation error: 
Mean: 
37 
38 
39 
40 
41 
42 
43 
44 
1643 
2076 
2230 
2365 
2564 
1617 
2691 
1514 
GCPs: 
44 In 
2.7m RMS: 
283 1400 
352 1900 
505 2092 
653 2499 
718 2882 
686 1999 
2571 5300 
156 1302 
DEM: 
62.5m 
======================================= 
1482 -82 
1917 -17 
2095 -3 
2486 13 
2879 3 
1946 53 
5018 282 
1255 47 
44 
Min: -102.0m Max: 
Check Point DEM elevation differences 
======~================================ 
Check 
Point 
Differencesnot 
DEM 
Pixel 
Coords. Elevations (m) 
Une GCP Input 
available no Check Points 
Generated Difference 
in DEM 
282.0m 
area. 
1 
1 
] 
1 
1 
. 1 
. ..l 
ANALISIS DEL ERROR 
La calidad de un MDE depende del tipo y magnitud de los errores implicados. Conviene 
no perder de visto que los errores son inevitables debido a que los modelos son visiones 
simplificadas de la realidad sometidos a un proceso de generalización. Además también 
depende del patrón de comparación con el cual se estime el error. Los parámetros 
modelizados son, por tanto, inherentemente imprecisos, aunque su representación puede 
realizarse con más o menos exactitud dentro de rangos dependientes del método de 
captación utilizado (en este caso, percepción remota). 
Los errores en los MDE pueden ser separados en dos categorías: los errores posicionales 
implican una deficiente localización geográfica de la cota y afectan, por tanto a la 
situación en el plano XV; los errores atributivos suponen una asignación imprecisa de la 
altitud asociada a la cota e implican a las coordenadas en el eje Z. (Felicísimo, 1994)3. 
Estos dos errores han sido denominados, de forma más genérica, cartográficos (error en 
la localización de elementos) y temáticos (error en el atributo cartografiado). 
Ambos tipos de errores de los aparecen en el proceso de creación de los MDE tanto si se 
hace de forma automática como manual. Por este motivo es necesario adoptar criterios 
paro su detección y medido, así como valorar lo influencia de los mismos en los modelos 
derivados (propagación del error). Los errores atributivos presentan una problemático 
más complejo en los modelos matriciales, ya que lo altitud se asigno habitualmente 
mediante operaciones de interpolación o ajuste, cuyo error es dependiente de múltiples 
factores. 
La cuantificación del error sobre un MDE matricial puede realizarse por comparación de 
un conjunto de valores conocidos de altitudes con los correspondientes puntos homólogos 
del modelo (RMS), usando pruebas estadísticas convencionales. En este sentido, el error 
de altitud en un punto se define como la diferencia entre ambos datos, donde el primer 
dato es la altitud del punto i en el modelo, y el segundo la altitud real o de referencia, 
extraída de una fuente de datos precisa (en nuestro caso, del modelo generado o partir 
de curvas de nivel). 
Los estadísticos del error deben calcularse con un número suficiente de puntos 
homólogos convenientemente distribuidos sobre el mapa (en nuestro caso, el software 
toma todos los puntos de elevación, es decir cado uno de los pixels de lo imagen). El 
error medio poro este conjunto de datos se define como: 
3 En este caso, la altitud se trato como lUlO propie.dad del terreno. independientemente de su valor como 
tercera coordenado espacial. De. esta forma su tratamiento se realiza como con otro.s propiedades -pendiente, 
rugosídad, etc. que no tienen un valor intrínseco como referente espacial. 
f 
1 
j 
1 
o:: 
• 
. - ;. 
Error en Altitud 
o 
ddem12GCP 
1000 2000 3000 4000 5000 
Grey Level Values 
ddem12GCPerr 
l 
-2000 -1000 o 1000 2000 3000 4000 
Grey Level Values 1 
r 
1 
1 
r 
"~ 
; 
.. 
P 
i 
.X 
e 
I 
e 
o 
u 
n 
t 
ddetn17GQ>err 
400 
300 
200 
100 
O 
-2000 -1000 o 1000 2000 
Grey level Values 
ddem18GCPerr 
P 
I 
.', x 
e 
I 
e 
o 
,.,,"'-
.u 
n 
t 
1 
Grey Level Value, 
1 
1 
1 
ddem22GCPerr 
Grey Level Values 
ddem30GCPerr 
x 
e 
1 
e 
o 
u 
~ n 
t 
Grey level Values 
I 
1 
1 
f 
~ 
= 
i 
1 
I 
i 
'x 
e 
I 
e 
o 
:u 
n 
,t 
ddemnew 
700 
600 
500 
400 
300 
200 
100 
o 
Grey Level Values 
ddemnew2TP 
P 
i 700 , 
600 
e 
I 500 
400 
e 300 
o 200 
u 100 
n o 
t 
-1500 -1000 -500 o 500 1000 1 500 2000 2500 
Grey Level Values 
1 
1 
1 
1 
, . .;. 
1 
i 
1 
l , 
: 
-. 
p 
i 
x 
e 
) 
e 
o 
u 
n 
t 
ddems7s4 
300 
200 
100 
O 
-1000 -sao o 500 '000 
Grey Leve) Values 
demf5f2 
P 
i 300 
x 
e 
I 200 
e 100 
o 
u 
n O 
t 
-300 -200 -100 O 100 200 300 
Grey level Values 
1 
1 
, 
i 
t 
1 
1 
Máscara de error aplicando MODEL recurso: Iflora/manizales/sondra/DEMerror.mod 
ddemnew 
- Diferencias menores de -2000m 
- Diferencias entre -2000m y -500 
CJ Diferencias entre -500 y -100m 
O Diferencias entre -100m y 100m (rango tolerables) 
_ Diferencias entre 100m y 500m 
_ Diferencias entre 500m y 2000m 
_ Diferencias mayores de 2oo0m 
l 
1 
-1 
I 
" -
ddems7s4 
, 
, 
,.--
_ Diferencias menores de -2000m 
_ Diferencias entre -20oom y -500 
EJ Diferencias entre -500 y -100m 
CJ Diferencias entre -100m y 100m (rango tolerables) 
_ Diferencias entre 100m y 500m 
_ Diferencias entre 500m y 2000m 
_ Diferencias mayores de 2000m 
1 
1 
-
1 
I 
: .. ~ 
.~ 
Análisis de la Pendiente: 
A partir de los MDE es posible construir un conjunto de modelos digitales que 
representan variables derivadas directamente de la topografía, sin intervención de datos 
auxiliares o información externa. 
De las principales variables implicadas en estas aplicaciones la de uso más general es 
probablemente la pendiente, le siguen la orientación, la curvatura y rugosidad 
(Klriabilidad de la superficie). 
En un MDE digital de eleKlciones, la altitud en el entorno inmediato de un punto puede 
describirse de forma aproximada mediante un plano de ajuste: 
z~ aoo + 010 x+ 001 y 
Se deduce que los coeficientes representan las derivadas primeras de la altitud con 
respecto a los ejes X e Y. Los coeficientes mencionados pueden representarse mediante 
vectores definidos por los valores de las componentes para el eje X, eje Y y eje Z. Dado 
que el producto vectorial de dos vectores tiene como resultado otro vector 
perpendicular a ambos, el producto nos define un vector perpendicular a ambos y por 
tanto, a la superficie topográfica a la cual se justa. Ese vector perpendicular gradiente 
de z en el punto x, y. El uso de los valores 0,,1 gradiente se va a mostrar especialmente 
útil en el cálculo de los modelos derivados. En las aplicaciones sobre los MDE 
matriciales, las estimaciones de los coeficientes del gradiente se realizan mediante 
operadores que se aplican sobre un entorno definido del punto problema (habitualmente, 
los B vecinos más próximos, los bordes del modelo necesitan tratamientos especiales). 
La pendiente en un punto es el ángulo existente entre el vector gradiente en ese punto, y 
el eje z (vertical). El valor de lo pendiente se expresa entonces en radianes, de aquí que 
se trote de una variable real; debe transformarse a números enteros para permitir el 
almacenamiento en los valores de la matriz, de forma similar a aun MDE, por lo que se 
transforma a grados sexogesimales. La codificación en tonos de gris, se establece de 
modo que las zonas horizontales se presentan en negro y los taludes de pendiente más 
fuerte en blanco. 
Se muestra la distribución de frecuencias, dado su interés como elemento descriptivo 
del relieve. 
1 
1 
. 
l 
.. ...:; 
ddem12GQ> 
12000~------~==================~==~~~~------~ 
10000 
8000 
6000 
4000 
2000 
O 
o S 10 1 S 20 25 30 35 40 45 50 SS 60 65 70 75 
Grey Level Values 
P 
i 
x 
.e 
: / 
e 
o 
u 
.n 
t 
1 
1 
. 
l 
.... 
• 
1 
60000 
50000 
40000 
30000 
20000 
10000 
o 
o 
ddem12GCPerr 
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 
Grey Leve/ Va/ues 
.p 
I 
x 
:e 
I 
e 
'0 
u 
.n 
t 
., 
I 
._;:; 
60000 
50000 
40000 
30000 
20000 
10000 
o 
o 
ddem17GCPerr 
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 
Grey Level Values 
ddem18GQ>err 
. 
x 60000 
e 50000 
I 40000 
e 
30000 
o 20000 
u 10000 
n o 
t o 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 
'1 Grey Level Values 
J 
I 
1 
< 
1 
] 
I 
1 
. 
J 
1 
60000 
50000 
40000 
30000 
20000 
10000 
ddem22GCPerr 
O~"~~~~-r-'-.-'-.~--r-r-r-~ 
O 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 
Grev Level Values 
, 
-¡ 
¡ 
I 
1 
1 
f 
" 
::1 
,j 
l ¡ 
60000 
50000 
40000 
30000 
20000 
10000 
ddem30GCPerr 
O~~~"~--~~-r-r~--~.-~-r~~ 
O 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 
Grey Level Values 
I 
1 
• 
J 
I 
60000 
50000 
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Anólisis de la Orientación de la pendiente: 
Tanto el MDE como los modelos derivados son susceptibles de ser tratados 
estadísticamente para concretar sus distribuciones y parámetros específicos. En este 
sentido, es imperativo tener en cuenta una circunstancia, que aunque obvia no suele ser 
tenida en cuenta: entre las variables que wn a ser tratadas se encuentran algunas cuya 
distribución es circular como, por ejemplo, la orientación: y por lo tanto su tratamiento 
debe ser diferente al de las variables lineales. 
La orientación en un punto es el ángulo existente entre el vector que señala el Norte y lo 
proyección sobre el plano horizontol del vector gradiente. La codificación mediante uno 
escala de grises se ha realizado de forma que el negro corresponde a un wlor de 00 , 
aumentando la luminosidad en sentido horario, gris oscuro hacia el este, gris medio al 
sur, gris claro al oeste, y existe una brusca discontinuidad en el norte donde el origen y 
fin de la escala coinciden debido a la naturaleza circular de la wriable. 
Por ser una wriable circular, los estadísticos convencionales descriptivos no funcionana 
muy bien, puesto que aquí el valor de O es igual al de 360. Por ello se creó una máscara, 
de los diferentes rangos de error para lo orientación de la pendiente: 
c::::J Diferencias entre 350-360 grados y entre 0-10 grados 
\!J!Iili!III Diferencias entre 10 grados y 350. 
_ Sitios donde no se tiene pendiente en uno modelo, y en el otro sí. 
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