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Análisis de series temporales de incendios con Earth Engine

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. Seguir leyendo Análisis de series temporales de incendios con Earth Engine

Cómo montar mapas de contaminación ante el Coronavirus

Mientras unos hacen mapas de coronavirus en contexto toxicológico, la rama ambiental hace mapas de contaminación de los lugares sometidos a cuarentenas por el COVID-19 y en los que se aprecia el descenso de contaminantes en las capas atmosféricas por todo el mundo. Sentinel 5P, con su sensor TROPOMI, es uno de los satélites que puedes emplear para montar tu mapa de contaminación atmosférica y contemplar los descensos de niveles durante los momentos de cuarentena y aislamiento social del coronavirus. Seguir leyendo Cómo montar mapas de contaminación ante el Coronavirus

Curso gratuito online Copernicus MOOC

Copérnicus, el programa Europeo de observación y monitoreo terrestre, se suma a la moda del curso gratuito MOOC estrenándose con un curso documental bajo la temática de los datos de observación terrestre provenientes de misiones espaciales y cómo utilizarse en el desarrollo de políticas de gestión de recursos naturales a través de la implementación de servicios abiertos. Seguir leyendo Curso gratuito online Copernicus MOOC

¿Cuál es la mejor imagen satélite para usar?

Si te estás preguntando cuál es la mejor imagen satélite para emplear en tus mapas o análisis… la respuesta es sencilla: depende. Igual todavía no lo sabes, pero no todas las imágenes satélite presentan las mismas características, y la mejor imagen satélite que podrás emplear dependerá de algunas cuestiones técnicas que deberás plantearte para filtrar recursos y llegar a lo que estás buscando. La mejor forma de identificar la imagen satélite que buscas podría discutirse con unas cervezas en un bar. Aun así, aquí tienes las pistas para decidir qué imagen satélite emplear. Seguir leyendo ¿Cuál es la mejor imagen satélite para usar?

Búsqueda de sedimentos y sólidos disueltos en GEE

La búsqueda de sedimentos y sólidos en suspensión con ayuda de imágenes satélite puede resultarte más fácil de visualizar y localizar cuando no utilices una sencilla imagen a color natural. Actividades y fenómenos naturales como la deforestación, las riadas o los movimientos generados por las corrientes marinas son susceptibles de movilizar volúmenes de sedimentos y algas que pueden advertirse cuando uno trabaja más allá de las composiciones RGB a color natural e incluso con los tradicionales filtros a falso color. Seguir leyendo Búsqueda de sedimentos y sólidos disueltos en GEE

Cálculo de índices NDVI multitemporales

Si ya estás familiarizado con los tradicionales índices de vegetación como el NDVI, igual es hora de subir un escalón y trabajar índices NDVI multitemporales. Una manera de analizar cambios de vegetación y usos del suelo multitemporales a través de una sola imagen analítica. Los tradicionales índices de vegetación NDVI son una sencilla manera de analizar el territorio en un momento fijo. Un análisis multitemporal de tu índice NDVI te permitirá analizar hasta tres momentos temporales a través de una sola imagen. Seguir leyendo Cálculo de índices NDVI multitemporales

Cálculo del índice de vegetación SAVI

El índice de vegetación SAVI es una alternativa al convencional índice NDVI destinado a corregir la influencia ejercida por el suelo durante los estudios de vegetación a través de bandas del espectro electromagnético. El índice SAVI puede ser utilizado frente al NDVI bajo ciertas condiciones de presencia de vegetación o estado fenológico y vegetativo. Seguir leyendo Cálculo del índice de vegetación SAVI

Creación de mosaicos de imágenes en SNAP

La creación de mosaicos de imágenes en SNAP, al igual que en los SIG de escritorio, es una herramienta bastante socorrida para ensamblar fragmentos territoriales de imágenes satélite y modelos digitales generados a partir de subproductos de misiones espaciales. Desde SNAP puedes componer mosaicos territoriales ensamblando imágenes, aunque deberás prestar atención a los parámetros de las bandas a ensamblar y el volumen de datos generados. Seguir leyendo Creación de mosaicos de imágenes en SNAP

GEOtip nº13: Índices multiespectrales automatizados en SNAP

SNAP te ayudará a gestionar de forma automática un repertorio interesante de índices multiespectrales para las temáticas de suelos, vegetación y masas de agua. Desde el menú superior Optical > Tematic Land Procesing puedes acceder a los tres bloques temáticos para componer tus índices olvidándote de las bandas y las ecuaciones necesarias para obtenerlos. Seguir leyendo GEOtip nº13: Índices multiespectrales automatizados en SNAP

Comparativa de imágenes del Amazonas tras los incendios

Aquí está mi contribución al análisis de imágenes del Amazonas por los incendios del verano de 2019. Os dejo el código en Google Earth Engine para correr todas las imágenes, eliminar nubes y establecer comparativas del antes y el después de los incendios entre los periodos de septiembre y agosto de 2019 por el Amazonas. Seguir leyendo Comparativa de imágenes del Amazonas tras los incendios