¿Buscando un curso de teledetección con software libre? Pues aquí tienes las peripecias que puedes aprender con este curso de teledetección empleando software libre como QGIS, Google Earth Engine, SNAP o LEOWorks. Open data y open source para que puedas jugar con tus imágenes satélite, trabajar filtros a falso color, componer índices, generar timelapses o elaborar sencillos scripts para procesar datos en la nube.

Puedes ojear el temario y acceder al curso inscribiéndote desde aquí. Aquí va un review de cosas y herramientas que podrás ver y aprender en este curso de teledetección.

Introducción a la teledetección

Lo primero será empezar la casa por los cimientos y empezar el curso de teledetección haciendo un pequeño repaso por las misiones espaciales, los fundamentos de la teledetección, las características técnicas de las bandas o aprender el comportamiento que ofrecen los elementos territoriales dentro del espectro electromagnético. Los elementos territoriales no se visualizan igual cuando trabajamos unas bandas frente a otras.

Conocer cómo se estructuran los archivos de bandas o cómo se comportan estas bandas de trabajo frente a ciertos elementos es necesario para posteriormente poder realizar filtros temáticos de imágenes a falso color o elaborar índices multiespectrales. Así que empezarás aprendiendo a reconocer el comportamiento de los objetos cuando son mapeados dentro de una banda de análisis para identificar en qué franjas del espectro absorbe o refleja energía y conseguir imágenes más representativas.

Plataformas de descarga de datos

La materia prima de las imágenes satélite está en las plataformas de descarga de datos. Pero no todas las plataformas ofrecen el mismo tipo de imágenes o recursos. Algunas plataformas te permitirán descargar metadatos clave para procesar las imágenes. Otras te permitirán trabajar en la nube sin necesidad de descargar datos. En otras ocasiones, encontrarás filtros de descarga de productos que necesitarás conocer para poder jugar con las bandas más apropiadas. ¿Sabes cuáles son las diferencias entre una imagen Sentinel de nivel 2A y 1C? ¿Es mejor descargar las bandas en JP2 o en TIF? ¿Qué ventajas e inconvenientes se me plantean cuando dispongo de imágenes compuestas frente a archivos monobanda? ¿De qué plataforma descargo la información?

Software libre

Para analizar los datos, contarás con software libre. Más concretamente con las aplicaciones y plugins de QGIS, SNAP, Google Earth Engine y LEOWorks. Todos ellos pueden descargarse gratuitamente sin tener que depender de licencias de uso. El fundamento de trabajo de estos programas es análogo a todos ellos, por lo que puedes replicar los análisis en cualquiera de los entornos y usar herramientas estratégicas que te permitan sacar un mayor partido a las imágenes utilizando un programa u otro. Earth Engine te ahorrará descargar datos pudiendo analizarlos en la nube para posteriormente guardar sus resultados. Herramientas como SNAP te ayudarán a procesar de manera rápida filtros e indicadores gracias a los metadatos de las imágenes. Otros, como QGIS, te ayudarán a procesar o descargar datos sobre tu vista con ayuda de sencillos plugins de trabajo.

Filtros de análisis

Utilizando tus bandas de trabajo y conociendo el comportamiento de los recursos naturales en cada una de las bandas, podrás componer imágenes a falso color o a color natural para discriminar un elemento específico. Si deseas trabajar desastres naturales, como un incendio, podrás emplear tus bandas de trabajo dentro del infrarrojo de onda corta. Si quieres analizar masas de agua y discriminar sus estados líquido o sólido podrás emplear combinaciones de bandas dentro del SWIR y del visible.

Una misma imagen a falso color que permita discriminar un elemento concreto, puede emplear diferentes bandas según el satélite empleado. Así que tendrás que familiarizarte con el número de bandas y su descripción para combinarlas adecuadamente y generar e interpretar tus composiciones cromáticas. Algunos satélites, como Sentinel 3, disponen de hasta 21 bandas de trabajo con las que componer imágenes.

Indicadores ambientales

Combinar ciertas bandas con ayuda de las calculadoras ráster también puede ayudarte a elaborar índices ambientales para describir el territorio de manera cuantitativa. Índices de vegetación, índices de humedad o índices de calcinación pueden ser algunos de los indicadores a elaborar con cualquiera de las herramientas disponibles y empezar a definir zonas estratégicas en el territorio. Estos índices pueden ayudarte, por ejemplo, a clasificar una zona afectada por un incendio a partir de la delimitación de zonas en función de la severidad territorial generada durante el incendio.

Análisis temporales

Una de las mayores aplicaciones de la teledetección es el análisis de datos a lo largo del tiempo. Podrás aprender a realizar comparativas temporales para reconocer los momentos previos y posteriores a un incendio, a una inundación o la expansión de una ciudad. Herramientas como los análisis multitemporales de vegetación te ayudarán a conocer las secuencias temporales en las que se desarrolló una actividad agraria o existió una deforestación. Aprender a utilizar otras herramientas, como los editores de timelapses, te permitirán componer animaciones para visualizar la evolución de la superficie terrestre y visualizar en segundos lo que ocurre en la superficie terrestre a lo largo de días, meses o años.

QGIS

Como herramienta transversal, podrás trabajar en el entorno de QGIS. Gracias a las herramientas de procesado ráster y a sus plugins, puedes descargar los datos de manera directa sobre la vista de QGIS, realizar reclasificaciones supervisadas, correcciones atmosféricas, comparativas temporales o interpretar imágenes a falso color.

Entre los datos con los que jugar encontrarás análisis de vegetación y masas vegetales en agricultura, evaluación de avenidas, análisis de desastres naturales, análisis de usos del suelo y evaluación de incendios forestales.

Si ya conoces cómo funciona QGIS, no te costará nada entender la dinámica de análisis ráster de imágenes satélite y empezar a replicar los fundamentos teóricos en el resto de plataformas como SNAP, LEOWorks o Earth Engine.

SNAP

SNAP es una de las herramientas gratuitas ofrecidas por la Agencia Espacial Europea con la que poder procesar imágenes propias de la misión Sentinel. A través de sus plugins y herramientas ráster, podrás componer rápidamente índices multiespectrales, generar filtros o combinar imágenes. Gracias a su asistente de descarga de imágenes satélite, podrás descargar de forma directa las imágenes de las misiones Sentinel 1, Sentinel 2 y Sentinel 3 sin necesidad de acceder a plataformas online. A través de los metadatos de tus imágenes, SNAP parametrizará tus análisis y te agilizará las labores de composición y procesado de datos.

LEOWorks

Aprenderás a trabajar con LEOWorks, una versión minimalista de SNAP que puede ayudarte en tus inicios utilizando herramientas muy básicas y sencillas de manejo del programa, tanto para reclasificaciones supervisadas como para digitalizar elementos, componer filtros o elaborar indicadores. Su asistente de animaciones te permitirá crear secuencias de animaciones para trabajar timelapses de forma sencilla.

Google Earth Engine

Desde Google Earth Engine podrás componer sencillos scripts para evitar tener que descargar  datos o procesar elevados volúmenes de información. Puedes trabajar con tu propia cartografía y las colecciones de datos científicos en la nube. Aplicar filtros de color, calcular índices, consultar datos climáticos o acceder a infinidad de colecciones de imágenes y datos científicos en la nube son algunas de las ventajas de Engine. La plataforma de Google, a diferencia del software de escritorio, no requiere de la descarga previa de datos y es posible analizar secuencias de datos temporales históricas, ensamblar mosaicos territoriales o generar gráficas a partir de los datos. Si te convencen los resultados podrás exportarlos para incorporarlos en QGIS, SNAP o LEOWorks y seguir analizando la información.

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