Las imágenes satélite de Landsat 9 ya están disponibles en Google Earth Engine y, puedes componer filtros RGB utilizando la banda pancromática 8 para procesos de pansharpening en Landsat 9. Así conseguirás el tradicional refinado pancromático mejorando la resolución de las imágenes a color natural o falso color de los 30 metros a los 15 metros. Seguir leyendo Pansharpening en Landsat 9 con Google Earth Engine
Las imágenes Sentinel 2 son proporcionadas por los “gemelos” Sentinel 2A y Sentinel 2B, con una resolución de 10 metros en el visible y disponibles para descarga de manera gratuita. Con sus 13 bandas de trabajo puedes realizar filtros a color natural y falso color o componer índices espectrales a máxima resolución. La plataforma Copernicus Open Access Hub te ayudará a descargar las imágenes y, herramientas gratuitas como SNAP te permitirán procesar sus bandas. Aquí tienes todo lo que necesitas saber para conocer las características, descargar, analizar y visualizar las imágenes satelitales de Sentinel 2. Seguir leyendo Todo lo que deberías saber sobre imágenes Sentinel 2
Uno de los problemas en el cálculo del índice de vegetación con drones es la necesidad de contar con sensores que operen en el infrarrojo. Seguramente, en tus análisis de vegetación mediante vuelos aéreos te hayas enfrentado al problema de la óptica y el problema de carecer de un sensor que opere en el infrarrojo cercano (NIR) para trabajar índices de vegetación como el NDVI. Si necesitas trabajar índices de vegetación y cuentas con una óptica básica en el visible… tranquilo. Aquí tienes una alternativa al NDVI de la que tal vez nunca oyeras hablar, el índice GLI, aunque también puedes ojear también este repertorio de índices de vegetación de operación en el visible. Seguir leyendo GLI, el índice de vegetación alternativo para drones
La visualización de datos rádar es una alternativa a la visualización óptica convencional de satélites como Landsat o Sentinel. La parte positiva de los datos rádar es que también puedes visualizar los datos mediante composiciones RGB sin preocuparte de la presencia de nubes. Los datos rádar penetran en las masas de nubes visualizando de manera limpia las imágenes. Como defecto, la interpretación RGB de datos radar te mostrará información más propia de la estructura de los elementos en superficie que de su propia naturaleza. Seguir leyendo Composición y visualización de datos rádar en SNAP
Desde el compositor RGB de SNAP no sólo puedes trabajar tus filtros espectrales o composiciones RGB propias. Si estás trabajando con algún producto Sentinel, puedes estandarizar la resolución de todas las bandas para poder acceder al listado de 10 filtros espectrales temáticos sin necesidad de consultar o recordar las bandas de trabajo a incorporar por los canales RGB. SNAP realizará la composición de forma automática por ti para trabajar aspectos como la vegetación, los usos del suelo, el análisis de zonas urbanas o la presencia de masas de agua. Seguir leyendo GEOtip nº1: Lista predefinida de filtros espectrales en SNAP
¿Buscando el código de color RGB para Corine Land Cover y simbolizar tus mapas? Pues aquí tienes los códigos RGB para trabajar los códigos de usos del suelo Corine Land Cover. La descripción de cada una de las tipologías de usos en castellano, sus códigos de clasificación y los códigos RGB de color para simbolizar la información en SIG. Seguir leyendo Colores RGB para Corine Land Cover
¿Buscando símbolos cartográficos para tus mapas? El catálogo de símbolos cartográficos del Instituto Geográfico Nacional tal vez pueda ser una referencia con la que simbolizar la base topográfica de tus mapas o coger ideas de la representación de elementos mediante su simbología estandarizada a escala 1:25.000. Seguir leyendo Catálogo de símbolos cartográficos para mapas
¿Sabes cómo interpretar una imagen satélite a través de filtros de colores RGB? La clave para entender e interpretar los contrastes cromáticos que componen una imagen satélite a falso color está en conocer los niveles de reflectancia de los objetos en cada banda de trabajo e interpretar los valores de saturación de colores generados en los canales rojo, verde y azul durante la composición de la imagen satélite a falso color. Seguir leyendo Cómo interpretar una imagen satélite a falso color
La combinación de imágenes satélite nos permiten analizar elementos de específicos de la superficie terrestre en función de su espectro de emisión. Gracias a las distintas bandas multiespectrales de operación de los satélites podemos interpretar aspectos como la vegetación, los usos del suelo o las masas de agua. Combinaciones específicas RGB nos mostrarán y discriminarán los elementos de nuestras imágenes satélite de forma rápida. ¿Sabes cuáles son las combinaciones clave para conseguirlo? Seguir leyendo Combinaciones RGB de imágenes satélite Landsat y Sentinel
Seguimos con recopilatorios de publicaciones. Hoy toca hacer un repaso por el amplio mundo de la teledetección, las maneras en las que procesar e interpretar imágenes y algunos programas a utilizar para ello. Aquí os dejo un recopilatorio de tutoriales de teledetección. Algunas de las publicaciones más completas e interesantes vinculadas a la teledetección y el tratamiento de imágenes satélite en diferentes aspectos del territorio. Seguir leyendo Recopilatorio de tutoriales de teledetección
