¿Qué es la profundidad de bits?
La profundidad de bits es la cantidad de detalle en cada píxel expresada en unidades de bits.
Un ráster de 1 bit contiene dos valores (cero y uno). Mientras que un ráster de 8 bits varía de 0 a 255 (256 valores en total).
Una trama de 1 bit da dos tonos simplemente blanco y negro o sí y no. Una trama de 8 bits daría 256 tonos de gris.
Una amplia gama de valores permite que los valores de píxel discriminen diferencias muy leves en la energía. ¿Entiendo? Estudiemos esto un poco más:
Imágenes de 8 bits, 4 bits y 2 bits
El siguiente ejemplo de 8 bits muestra la costa de Tokio en dos profundidades de bits diferentes. Cada banda (roja, verde y azul) tiene 256 colores y una profundidad de píxeles de 8. 2 8 = 256
Resolución radiométrica de 8 bits | Centinela 2 Costa de Tokio
Y aquí está esa misma imagen en 4 bits con solo 16 colores. 2 4 = 16
Resolución radiométrica de 4 bits | Centinela 2 Costa de Tokio
La imagen de 4 bits tiene menos variedad de píxeles que un juego clásico de Nintendo. Mientras que la imagen de 8 bits ofrece más sombras en cada banda con 256 en total.
Pierde mucha calidad sin el rango de sombreado como se ve en esta imagen de 2 bits:
Resolución radiométrica de 2 bits | Centinela 2 Costa de Tokio
Ejemplos de profundidad de bits para satélites
El rango exacto de números digitales (DN) que utiliza un sensor depende de su resolución radiométrica.
Por ejemplo:
- El sensor multiespectral Landsat (MSS) mide la radiación en una escala de 0-63 DN.
- Landsat Thematic Mapper (TM) lo mide en una escala de 0-255.
- La imagen Landsat-8 tiene una resolución radiométrica de 16 bits (rango de 0 a 65535).
Como tendencia, la profundidad de bits ha aumentado a lo largo de los años a medida que ha mejorado la calidad de los sensores.
Resolución espectral, espacial y radiométrica
No necesariamente aumentará la calidad de una imagen con una resolución radiométrica más alta.
Dará como resultado un mayor rango de valores para cada píxel. Pero también depende de la resolución espacial y espectral.
Un sensor debe tener un equilibrio entre la resolución espectral, espacial y radiométrica.
Con una resolución espacial más fina, se detecta menos energía del suelo por píxel. Los píxeles más pequeños significan que el área del suelo disminuye. Habrá menos energía de afloramiento de regreso al sensor. En este caso, tendría que ampliar el rango de longitud de onda para aumentar la cantidad de energía detectada.
Cada sensor tiene un objetivo específico. Por ejemplo, una resolución espacial más pequeña (píxeles más grandes) compensa el tamaño del píxel pero obtiene una mayor resolución espectral y radiométrica.
Resolución espacial: Baja | Medio | Alto
Profundidad de bits y tamaño de archivo
Una resolución radiométrica más alta significa compensaciones. A medida que aumenta la profundidad de píxeles, el tamaño del archivo también aumenta.
- La imagen Sentinel de 8 bits de Tokio es de 355 MB
- La imagen Sentinel de 4 bits de Tokio es de 46 MB
- Y la imagen Sentinel de 2 bits de Tokio tiene solo 12 MB
Si el almacenamiento de archivos es una preocupación, considere la profundidad de bits en una imagen. Un rango más bajo de valores en una imagen significa menos memoria consumida (pero también menos calidad).
En una nota separada, puede reducir el tamaño del archivo eligiendo métodos de compresión con pérdida y sin pérdida.
La compresión con pérdida (como JPEG) elimina permanentemente cierta información (especialmente la información redundante) (aunque el usuario no lo note). Sin embargo, la compresión sin pérdidas (como LZ77) conserva los valores durante la compresión y también se reduce el tamaño del archivo.
LEER MÁS: Compresión y codificación de imágenes para datos ráster
¿Que sigue?
Ahora que ya tienes los conocimientos básicos de cómo funciona la resolución radiométrica
Vea por sí mismo cuánto detalle hay en un píxel
Tome una imagen de satélite y conviértala de 8 bits a 4 bits. En ArcGIS, seleccione Herramientas de administración de datos > Ráster > Dataset ráster > Copiar ráster. Asegúrese de escalar el ráster, de modo que los valores de píxel se escalen de mayor a menor profundidad de bits.
Verá cómo disminuye la cantidad de detalle en cada píxel, y esta pérdida de información puede resultar costosa en aplicaciones de teledetección. Por otro lado, podría ahorrarle gigabytes de espacio de almacenamiento de archivos.
¿Es mejor una profundidad de 8 o 16 bits?
16 bits no es ideal para imprimir, ya que la impresora no puede leer con precisión todos los colores disponibles. Es por eso que 8-Bitit JPEG funciona bien para la mayoría de las aplicaciones de impresión. 16 bits es el mejor formato para editar fotos en software sin perder los detalles de la imagen ni la profundidad del color.
¿Qué profundidad de bits es mejor 16 o 24?
Un audio digital de 16 bits tiene un rango dinámico máximo de 96dB mientras que una profundidad de 24 bits nos dará un máximo de 144dB. El audio con calidad de CD se graba con una profundidad de 16 bits porque, en general, solo queremos tratar con un sonido lo suficientemente alto como para que lo escuchemos pero, al mismo tiempo, no lo suficientemente alto como para dañar el equipo o los tímpanos.
¿Qué es la profundidad de bits 32?
Al igual que el color de 24 bits, el color de 32 bits admite 16 777 215 colores, pero tiene un canal alfa que puede crear degradados, sombras y transparencias más convincentes. Con el canal alfa de 32 bits, el color admite 4.294.967.296 combinaciones de colores. A medida que aumenta la compatibilidad con más colores, se requiere más memoria.