Para tus estudios ambientales dispones de infinidad de variables científicas en Google Earth Engine que te pueden ayudar a analizar la degradación de los entornos naturales y cuantificar el impacto ambiental. A través de los datos científicos en la nube, podrás localizar los entornos naturales más apropiados para la conservación de especies, o identificar los lugares mejor conservados cuando trabajes Evaluaciones de Impacto Ambiental y otros documentos técnicos medioambientales.
Esto es otro mundo lejos de tu ArcGIS, QGIS o gvSIG. Gracias al filtrado de fechas temporales en series históricas o las reclasificaciones de datos conseguirás visualizar y descargar las capas cartográficas clave para infinidad de contextos de análisis medioambiental. Series de datos científicos históricos pueden ser trabajados para analizar la evolución del medio ambiente y llevar a cabo tus estudios ambientales procesando petabytes en cuestión de segundos. Aquí tienes algunas de las colecciones más relevantes para disponer de cartografía científica medioambiental y empezar a trabajar los datos en Google Earth Engine mientras alternas con tu SIG de escritorio análisis puntuales.
Naturalidad de hábitats
Colecciones, como el Global Human Settlement Layers, pueden servirte para visualizar los escenarios de las zonas más degradadas del mundo. Una clasificación de zonas rurales y urbanizadas, con mayor o menor densidad poblacional, te ayudará a localizar los territorios más naturalizados por donde pueden distribuirse las especies o donde mayores valores de conservación puedan presentar sus hábitats.
- Global Human Settlement Layers: JRC/GHSL/P2016/SMOD_POP_GLOBE_V1
Contaminación lumínica
Los datos satélite de VIIRS pueden aportar en tus estudios ambientales información clave para analizar la contaminación lumínica. Aunque no lo creas, todas las noches, los satélites nos observan incluso en la oscuridad, identificando los contrastes de brillo en las zonas urbanizadas e incluso localizando incendios y actividades volcánicas. VIIRS te permitirá identificar aquellas zonas antropizadas que mayor influencia puedan tener en términos de luminosidad y sectorizar el territorio según el impacto lumínico. Puedes acceder a esta colección a través del ID NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMSLCFG
Usos del suelo
La cartografía de usos del suelo es una de las variables naturales más interesantes para trabajar estudios ambientales o analizar los cambios ocurridos en la superficie terrestre. Permiten identificar entornos compatibles con los hábitats de las especies, trabajar unidades paisajísticas o clasificar los entornos más o menos naturalizados. Las colecciones de Corine Land Cover o el Global Land Cover te mostrarán las teseleas de cada tipología de uso del suelo tanto a nivel europeo como a nivel mundial en recurrencias temporales sexenales y anuales. Entre las colecciones que encontrarás están:
- GLC: COPERNICUS/Landcover/100m/Proba-V-C3/Global
- Corine Land Cover: COPERNICUS/CORINE/V20/100m
- MODIS Land Cover: MODIS/006/MCD12Q1
- GlobCover: ESA/GLOBCOVER_L4_200901_200912_V2_3
Modelos Digitales de Elevación
Los datos de altitud son una fuente cartográfica clave para explotar otros MDT como las pendientes o las orientaciones de ladera. Y, por supuesto, una variable que afecta a la distribución de la biodiversidad en altura. Los mapas de pendientes, de curvatura, rugosidad o laderas son básicos en todo estudio ambiental o EIA. Explotando el DEM de partida, conseguirás variables morfológicas secundarias con las que visualizar las características físicas superficiales del territorio desde Google Earth Engine. Dispones de múltiples archivos DEM a diversas resoluciones y acotados a diversas zonas geográficas.
- DEM ETOPO1: NOAA/NGDC/ETOPO1
- DEM GTOPO30: USGS/GTOPO30
- DEM ALOS DSM: JAXA/ALOS/AW3D30_V1_1
- DEM GMTED2010: USGS/GMTED2010
- DEM SRTM: USGS/SRTMGL1_003
- DEM ASTER GED: NASA/ASTER_GED/AG100_003
- DEM CRYOSAT2: CPOM/CryoSat2/ANTARCTICA_DEM
- DEM GIMP: OSU/GIMP/DEM
- DEM HydroSHEDS03: WWF/HydroSHEDS/03CONDEM
Hidrología
A partir de la explotación de datos DEM también es posible conseguir información vinculada a límites de cuencas y redes hidrográficas además de otros modelos digitales basados en acumulación y dirección de flujo. Con las colecciones mundiales de HydroSHEED, de WWF, puedes acceder a estos modelos digitales y a las redes de drenaje para localizar rápidamente masas de agua vinculada a ríos y canales a lo largo de todo el mundo.
- Direcciones de flujo: WWF/HydroSHEDS/03DIR
- Acumulación de flujo: WWF/HydroSHEDS/15ACC
- Cuencas de drenaje: WWF/HydroSHEDS/v1/Basins/hybas_12
- Ríos: WWF/HydroSHEDS/v1/FreeFlowingRivers
Degradación forestal
Aunque es posible acceder a las imágenes satélite de Landsat o Sentinel para elaborar mapas de vegetación, existen colecciones que analizan series temporales de la evolución de los bosques. Si estás trabajando ámbitos forestales, recursos como el Hansen Global Forest Change, pueden proporcionarte información sobre qué superficies del mundo ganan o pierden cobertura forestal desde el año 2000 debido a fenómenos antrópicos como la deforestación o los incendios.
- Hansen Global Forest Change: UMD/hansen/global_forest_change_2020_v1_8
- Altura de dosel de bosque: NASA/JPL/global_forest_canopy_height_2005
- Global forest cover change: NASA/MEASURES/GFCC/TC/v3
Contaminación atmosférica
Satélites como Sentinel 5P te ayudan a disponer de los datos científicos de niveles de emisiones de CO, NO2, formaldehido, SO2, o metano, accediendo a sus diferentes colecciones. Puedes identificar los niveles de contaminación sobre ciudades, e incluso visualizar cómo se dispersan las emisiones generadas por volcanes e incendios de gran magnitud para el seguimiento ambiental de desastres naturales.
- NO2: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_NO2
- Formaldehido: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_HCH
- Aerosol: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI
- SO2: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_SO2
- CO: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CO
- Ozono: COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_O3
- Metano: COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CH4
Datos climáticos
Si hace unos años apenas teníamos datos climáticos, hoy nos salen por las orejas. Gracias a infinidad de colecciones, que ofrecen datos históricos a lo largo de décadas, diferentes tamaños de píxel y resoluciones temporales de horas, podemos trabajar datos climáticos para vincular nichos ecológicos a las especies o caracterizar el territorio. Colecciones como WorldClim o ERA5Land pueden servirte para adquirir datos de temperatura, precipitación, radiación, velocidad del viento y un sinfín de variables climáticas con las que modelizar estos nichos ecológicos o realizar análisis bajo escenarios de cambio climático con una serie histórica de más de cinco décadas.
- CHIRPS: UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY
- TerraClimate: IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
- WorldClim Climatology: WORLDCLIM/V1/MONTHLY
- WorldClim BIO: WORLDCLIM/V1/BIO
- TerraClimate: IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE
- ERA5 Land (datos diarios): ECMWF/ERA5/DAILY
- ERA5 Land (datos mensuales): ECMWF/ERA5/MONTHLY
- RTMA: NOAA/NWS/RTMA
Espacios Naturales Protegidos
Si te interesa disponer de los límites de todos los espacios protegidos del mundo, el World Database on Protected Areas puede ser una colección interesante de Google Earth Engine para representar los territorios con niveles de protección o restricción donde habitan especies y hábitats y se conservan los ecosistemas. Los límites territoriales de estas zonas permiten preservar los estados de conservación de la biodiversidad y son un elemento clave en las restricciones de las Evaluaciones de Impacto Ambiental y otros estudios ambientales.
- World Database on Protected Areas: WCMC/WDPA/current/polygons
Imágenes satélite
Las colecciones más empleadas en Earth Engine se basan en los datos en tiempo real de imágenes generadas por satélites como Landsat y Sentinel. A través de sus imágenes puedes obtener mapas base para ilustrar los mapas de tus estudios ambientales. Además, a partir de las bandas satélite puedes crear imágenes a falso color para reconocer elementos naturales o componer índices multiespectrales basados en datos analíticos de vegetación, humedad, masas de agua, incendios o actividad antrópica.
- Sentinel 1: COPERNICUS/S1_GRD
- Sentinel 2: COPERNICUS/S2_SR
- Sentinel 3: COPERNICUS/S3/OLCI
- Landsat 7: LANDSAT/LE07/C01/T1_RT
- Landsat 8: LANDSAT/LO08/C01/T1_RT
- NAIP: USDA/NAIP/DOQQ
Ecorregiones
La caracterización territorial es otro de los elementos a trabajar en los estudios vinculados con el medio ambiente y la biodiversidad. Si deseas disponer de una sectorización ecológica del territorio, puedes recurrir a mapas de ecorregiones y entornos naturales.
- Ecorregiones: RESOLVE/ECOREGIONS/2017
Densidad demográfica
Los datos de distribución de densidad demográfica no sólo permiten analizar el reparto de la población por el mundo. También pueden servirte de base para estudios de presiones e influencias del ser humano sobre las zonas naturales más próximas. Colecciones como WorldPOP disponen de datos demográficos repartidos a lo largo del mundo con los que localizar los asentamientos urbanos con mayor presión sobre el medio ambiente. Influencia del turismo y la sobreexplotación de recursos naturales próximos a estas zonas pueden ser algunos ejemplos con los que trabajar tus datos en Google Earth Engine.
- WorldPop: WorldPop/POP
Mapas geológicos
Si lo que necesitas es conocer el tipo de suelo, las colecciones de Google Earth Engine también cuentan con datos de mapas geológicos USDA, mapas de fertilidad del suelo, pH, humedad o texturas del suelo a diferentes profundidades. Por ejemplo, utilizando las colecciones de datos de OpenLandMap o la NASA.
- Textura: OpenLandMap/SOL/SOL_TEXTURE-CLASS_USDA-TT_M/v02
- pH: OpenLandMap/SOL/SOL_PH-H2O_USDA-4C1A2A_M/v02
- Carbono orgánico: OpenLandMap/SOL/SOL_ORGANIC-CARBON_USDA-6A1C_M/v02
- Agua: OpenLandMap/SOL/SOL_WATERCONTENT-33KPA_USDA-4B1C_M/v01
- Humedad: NASA_USDA/HSL/SMAP10KM_soil_moisture
Si todavía no sabes manejarte con las colecciones de Earth Engine, sólo necesitarás aprender un poco sobre sus script y empezar a procesar la cartografía en su editor de forma análoga a un SIG de escritorio. Puedes aprender a trabajar datos científicos open data desde GEE junto a otros programas en cursos como este:
