Trabajar análisis de series temporales de datos para correlacionar desastres naturales, como incendios o cualquier catástrofe natural esporádica, puede ayudarte a identificar fechas exactas del momento en el que ocurrió el fenómeno. Identificar los momentos exactos en los que sucedió el incendio a través de una serie temporal es tan fácil como aplicar los principios de la teledetección sobre el comportamiento de las bandas que delatan a la vegetación.
Google Earth Engine, o herramientas como AppEEARS, pueden ayudarte a trabajar este tipo de situaciones procesando series de datos de años y meses para encontrar el momento temporal exacto en el que aconteció el incendio. Una sencilla correlación de fechas y valores de reflectancias de pixel pueden mostrarte la fecha en las que ocurrieron episodios de incendios, e incluso situaciones similares como sequías, inundaciones, erupuciones o cualquier fenómeno brusco e insólito.
Desde Google Earth Engine, y utilizando este simplón script, puedes trabajar de forma sencilla esta correlación temporal de sucesos y desastres naturales producidos por un incendio. La vegetación se comporta de manera opuesta en las bandas del NIR y el SWIR identificando la vegetación sana frente a la vegetación afectada. Jugando con la curva de reflectancia de estas bandas puedes advertir en qué momentos asciende o desciende la curva para informarnos de la presencia del incendio a lo largo de las series temporales. Una masa forestal sana mostrará elevados niveles de reflectancia en el NIR para descender bruscamente en el momento del incendio. La misma masa forestal sana mostrará bajos niveles de reflectancia en el SWIR para ascender cuando se inicie el incendio.
Puedes hacer una sencilla llamada a series temporales de imágenes en Google Earth Engine utilizando colecciones de imágenes como Landsat, Sentinel, MODIS o PROBA-V. Para asegurarte de que las nubes no ejerzan influencia en los datos de tu curva analítica, puedes excluir de las series temporales aquellas imágenes que ofrezcan una cobertura de nubes elevada.
Una imagen compuesta, a partir de toda la secuencia temporal, puede ayudarte a representar una composición RGB a falso color basada en bandas del NIR (canal verde) y el SWIR (canal rojo) para interpretar los datos y discriminar las zonas afectadas por el desastre. Zonas rojas y pardas mostrarán los lugares afectados por el incendio mientras que zonas verdes mostrarán vegetación sana a lo largo de todo el análisis multitemporal.
Con ayuda de las herramientas de geometría de Earth Engine puedes identificar, mediante la digitalización de una coordenada o una zona AOI, uno de los lugares afectados por el incendio y comenzar a extraer los valores de reflectancia de las bandas más sensibles a lo largo de toda la secuencia temporal. Extraer valores de la banda NIR o la banda SWIR mostrarán un descenso o un ascenso respectivamente para cada banda en los momentos exactos de los incendios.
Tu gráfica identificará la fecha exacta del momento en el que comenzó el incendio mostrando un cambio brusco en el comportamiento habitual de la vegetación: un descenso en la banda NIR o un ascenso en la banda SWIR.
Acotando los filtros temporales puedes representar, mediante imagen a falso color, el momento exacto en el que ocurrió el incendio para observar el antes y el después.
A partir de la impresión de la lista de imágenes disponibles para la fecha exacta del incendio podrás reconocer las imágenes del momento en el que ocurrió el suceso, exportar los datos, o acceder a las plataformas de descarga de imágenes satélite para adquirir el lote completo de imágenes.
Puedes seguir trabajando más scripts con una cerveza bien fría y ojeando esta entrada. Tienes un recopilatorio scripts sencillos para trabajar paso a paso el análisis de datos en GEE.
