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
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
Si ya te has pasado a la versión de ArcGIS Pro y necesitas calcular índices espectrales a partir de bandas satélite, la versión Pro dispone de un acceso directo a la herramienta ráster de cálculo de índices ambientales reconociendo de manera automática el sensor de la misión espacial de las imágenes empleadas. Una opción bastante interesante, frente a las tradicionales calculadores ráster, accediendo de forma directa a los metadatos del lote de imágenes. Seguir leyendo Cálculo automático de índices espectrales en ArcGIS Pro
El índice de clorofila GCI (Green Coverage Index) es otro de los índices que puedes emplear en estudios de vegetación de manera complementaria, por ejemplo, al convencional NDVI. Un nuevo indicador de vegetación, que junto a otros afines, te ayudarán a evaluar el estado sanitario de la vegetación y realzar, únicamente, aquellos elementos formados por estructura vegetal. Una sencilla relación entre bandas te permitirá calcular el GCI en entornos como ArcGIS, QGIS, gvSIG, SNAP, ENVI o LEOworks. Seguir leyendo Cálculo del índice de clorofila GCI
Google Earth Engine puede ser una buena opción para trabajar el análisis de vegetación a través de índices NDVI multitemporales y comparar estaciones temporales o fusionar secuencias de imágenes de manera masiva. Una combinación de imágenes secuenciales y una comparativa entre momentos temporales puede mostrar los cambios de vegetación en el territorio para estudios basados en agricultura de precisión, productividad o seguimiento de cambio en los usos del suelo. Seguir leyendo Análisis de vegetación NDVI multitemporal en Google Earth Engine
Las imágenes PROBA-V pueden resultarte útiles si estás interesado en trabajos basados en seguimiento de la vegetación y con un trasfondo analítico similar a las convencionales imágenes MODIS. Es posible descargar imágenes de PROBA-V para el análisis de vegetación territorial de manera gratuita y con una recurrencia temporal de 2 días junto a otros subproductos temáticos como el NDVI. Seguir leyendo Imágenes PROBA-V para análisis de vegetación
Los servicios WMS del sensor MODIS, a bordo de los satélites Terra y Aqua, están disponibles desde los servidores de la NASA para conectar sus imágenes satélite a tu SIG de escritorio sin necesidad de descarga. Puedes visualizar imágenes a color natural así como otros subproductos vinculados con la cobertura vegetal, incendios forestales o temperatura superficial. Seguir leyendo WMS para imágenes MODIS (Terra/Aqua)
Si buscas datos NDVI en tiempo real, la plataforma Copernicus Land Monitoring Service puede ayudarte a descargar datos de vegetación de este particular índice en series temporales mediante el formato de archivo temático near real time. O lo que es lo mismo, un dato de NDVI evolutivo en tiempo real próximo recurriendo a series temporales de 10 días y para cualquier parte del mundo. Seguir leyendo Datos NDVI en tiempo real a 300 metros
Para poder calcular los índices satélite en Google Earth Engine deberás seguir una sistemática similar a la composición de imágenes RGB, aunque en esta ocasión deberás jugar con las bandas para componer tus distintos índices espectrales. Si aún no sabes cómo representar imágenes en GEE empieza primero ojeando el código más básico para visualizar imágenes desde esta sencilla entrada. Seguir leyendo Cálculo de índices satélite en Google Earth Engine
Living Atlas de ESRI ya incorpora las secuencias de imágenes Sentinel 2, junto a mapas temáticos de indicadores para trabajar los mosaicos mundiales de manera directa tanto en las versiones de productos de escritorio como online. Bandas íntegras de Sentinel actualizadas a diario sin necesidad de descarga pudiendo integrar las imágenes en remoto en ArcGIS. Seguir leyendo Living Atlas ya incorpora las imágenes Sentinel 2
