Landsat

Cambios en la cobertura de suelo en el Golfo de Fonseca

Ayer me llamaba la atención una imagen colgada en la página de Facebook de Landsat. La imagen muestra la proliferación de estanques de camarón en la zona del Golfo de Fonseca (Nicaragua, Honduras, El Salvador). Esto provoca la deforestación, llamémosla indirecta, del bosque de mangle. Pese a situarse sobre zonas de playón se modifica el ecosistema manglar afectado principalmente por el cambio en la salinidad del agua. La imagen es la siguiente:

GFmangle

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Puesto en órbita el satélite medioambiental Sentinel-2A

Tras su exitoso lanzamiento, el satélite medioambiental de alta resolución Sentinel-2A de la Agencia Espacial Europea comenzará a estar operativo en unos 4 meses más o menos.

Sentinel2A

Con un total de 13 bandas el sensor que porta, llamado MSI o Multi Spectral Imager (no ocultan nada tras el nombre), cubre el espectro visible y el infrarrojo hasta una longitud de onda media. El uso de este satélite se asemeja mucho al del proyecto Landsat pero mejorando la resolución espacial con hasta 10 metros por los 30 de Landsat. En la siguiente imagen se observa una comparación del MSI con el sensor OLI de Landsat 8 y el ETM+ de Landsat 7. (más…)

Asociar valores de una capa raster a una base de datos en GRASS

No estoy seguro de que el título del post sea del todo correcto. Lo que pretendo no es realizar una asociación de tablas ni unión de datos de dos capas. Se trata más bien de obtener una tabla como la siguiente, donde Bn responde al valor que obtiene ese punto en las cinco primeras bandas de Landsat 8 (con factor 0.0001):

Base de datos asociada a una capa vectorial de GRASS.

Base de datos asociada a una capa vectorial de GRASS.

Partimos del problema de que necesitamos conocer el valor que obtienen una serie de puntos en las cinco primeras bandas de Landsat 8. Por lo tanto debemos tener cargadas nuestras bandas de imagen en el mapset y una nueva capa vectorial donde digitalizaremos los puntos. (más…)

GRASS (IV) Transformación de los ND de una imagen Landsat a reflectancias

Las imágenes Landsat descargadas desde Earth Explorer o Libra, como mostré en este post, son productos estándar L1T escaladas en niveles digitales (ND) que se pueden transformar a valores de reflectancia en la parte alta de la atmósfera (TOAR).

La transformación se realizará con el comando i.landsat.toar de la siguiente manera:

i.landsat.toar
	input_prefix=LC80170512014320LGN00_B
	output_prefix=LC80170512014320LGN00_TOAR_B
	metfile=/home/marcos/grassdata/Imagenes/Landsat/
	P17R51/Base/LC80170512014320LGN00_MTL.txt
	sensor=oli8
	date=2014-11-16
	sun_elevation=52.01756824

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GRASS (III) Tratamiento de valores nulos de una imagen Landsat

Una vez que ya tienes importadas tus imagenes raster a tu mapset (mediante el comando r.in.gdal) lo que personalmente hago antes de nada es realizar el tratamiento de valores nulos. Es un proceso simple y rápido.

Como puedes ver en la siguiente figura, una imagen Landsat completa es un rombo incrustado en un cuadrado negro, por decirlo rápido y mal.

Display de GRASS mostrando una imagen Landsat.

Display de GRASS mostrando una imagen Landsat.

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El código de identificación de las imágenes Landsat

Cuando descargamos una imágen Landsat, por ejemplo de esta forma, obtenemos un fichero comprimido que contiene un archivo de imagen georreferenciada por cada banda y un archivo de texto con los metadatos. La primera información que se nos ofrece viene implícita en el nombre de los ficheros.

Imagen satélite de Świnoujście, Polonia.

Imagen satélite de la ciudad de Świnoujście, Polonia.

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Día de la Tierra 2015

Como ya sabrás, hoy es el día de la Tierra (o deberías saberlo). Para celebrarlo quiero compartir este vídeo. En él se exponen algunas partes de la mayor imagen panorámica del planeta, de unos 9000 km de largo, tomada por el programa Landsat Data Continuity Mission.

dia-de-la-tierra

Nunca olvides que la Tierra es nuestro hogar y que por ahora no tenemos otro.

Fuente: Facebook Landsat.