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Elementary analysis of optical satellite imagery using principal components transformation

Análisis elemental de imágenes ópticas por satélite utilizando la transformación de componentes principales.

Scientia Plus Conscientia

Principal components analysis (PCA) is one of the oldest and most important transformations of multivariate data analysis. The central idea is to generate linear combinations of the input data variables that are uncorrelated and have maximum variance. This reduces the dimensionality of the data while enhancing the features of interest.

In remote sensing this technique can be advantageously used to reduce the number of bands that are necessary for a certain analysis (i.e. classification) and so reduce computing costs while keeping as much as possible of the variability present in the data. Most GIS and remote sensing software packages in use today have implemented this function in some or another way. In practice, it is enough for an analyst to just press a virtual button to calculate te principal components of an image. This is comfortable but boring. It robs us of the fun of understanding the basic principles and…

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Ciudadanos Científicos: GLOBE Observer

La aplicación para móviles GLOBE Observer es una iniciativa internacional de ciencia ciudadana para entender nuestro entorno global. Las observaciones del entorno que se pueden hacer con esta aplicación ayudaran a los científicos a rastrear cambios en las nubes, el agua, las plantas y otras formas de vida. Los científicos también utilizan los datos enviados desde nuestros móviles para verificar los datos de satélite de la NASA. Y mediante la presentación de nuestras observaciones (imágenes, vídeos…), podemos ayudar a los estudiantes de todas las edades a hacer investigación científica real como parte del  Programa GLOBE . Para participar, simplemente hay que descargar la aplicación, salir a la calle y seguir las instrucciones que nos da la aplicación al observar el entorno.

movil

Para iOS a través de la  App Store

Para Android a través de Google Play

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Los vientos de la Tierra interactivos

El siguiente mapa dinámico muestra las previsiones que superordenadores realizan de los movimientos de los vientos en la Tierra. Los datos proceden de múltiples fuentes globales tomadas desde satélite, datos que son actualizados cada tres horas. Se pueden observar remolinos que suelen indicar sistemas de bajas presiones con vientos de alta velocidad, incluidos los impresionantes huracanes, ciclones y tifones

vientosMapa online: https://earth.nullschool.net/. Créditos: Cameron Beccario , earth.nullschool.net 

Es un mapa interactivo en el que podemos hacer zoom y ver los detalles de la región que queramos de la Tierra, también haciendo clic en la en la palabra “earth”, en la parte inferior izquierda, vamos directamente a un panel de control que nos permite superponer otros datos como: temperatura, humedad, presión, precipitación y dióxido de carbono.

datos

Para saber más:

Procesamiento de datos: GFS y del Servicio Meteorológico Nacional (NOAA); GEOS-5 y el Goddard Space Flight Center (NASA)

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Observando la vegetación desde el espacio: Proba-v

Proba-V es un satélite miniaturizado de la ESA encargado de mapear la cobertura del suelo y el crecimiento de vegetación en todo el planeta cada dos días.

La vegetación la detecta a partir del índice NDVI (indice de vegetación normalizado), el satélite usa técnicas de teledetección que es la observación a distancia de los objetos. El sensor recibe la radiación electromagnética reflejada por la superficie y puede distinguir las zonas verdes a parir de sus firmas espectrales. Por ejemplo una superficie que sea blanca refleja la misma cantidad de radiación en todas las longitudes de onda, pero una hoja verde refleja menos en el rojo y en el azul que en el verde. Por tanto utilizando la diferencia entre la reflexión entre el visible y el infrarrojo cercano podemos determinar la presencia o no de vegetación.

El uso de los datos no se limita solo a la supervisión de la vegetación, también realiza el seguimiento día a día de los efectos climáticos extremos, alertar a las autoridades de la pérdida de cosechas, monitoreo de los recursos de aguas continentales y el rastreo constante de la evolución de los desiertos y la deforestación.

La misión tiene también una aplicación móvil, en la que podéis hacer fotografías de vegetación y estimar su indice, también podéis colocar en un mapa vuestras imágenes:

Aplicación Prova-V para Android e IOS

Para saber más:

Misión Proba-V

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SIG: Operaciones de criterios y decisiones

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una importante herramienta en las tareas de planificación y ordenación del territorio y un importante elemento auxiliar en esta tarea son las Técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) que unidas a los SIG forman una potente herramienta de gran utilidad y validez. Las ventajas de utilizar el SIG es poder manejar la información de manera más intuitiva y objetiva posible. Cuando trabajamos en decisiones complejas con el SIG ganamos no solo en tiempo, sino exactitud y precisión principalmente cuando manejamos un mayor volumen de información o con criterios como es el objeto de este estudio. Este proyecto ha sido realizado por Manuel Augusto Pesantez Gonzalez, Marcia Luciany Santos Costa y Jose Vicente Díaz Martínez en el Máster Oficial en Teledetección de la Universitat de València.

Utilizando un SIG realizaremos las siguientes funciones:
Mapa de parcelas que cumplan diversos parámetros preestablecidos.
• Utilizar algunas funciones básicas de SIG, que contribuyen en la toma de decisiones integrando información diversa, que cumpla criterios predeterminados.
• La utilización de una lógica booleana que es una lógica de conjuntos nos sirve principalmente para definir formas de intersección entre conjuntos, y sus diferencias.
• Planteando un análisis multicriterio podemos contribuir a la evaluación de un programa o de una política valorando los efectos de las acciones realizadas con respecto a varios criterios.
A través de este estudio podemos conocer mejor la utilización de estas funciones y sus posibilidades como un medio de gestión y ordenación de un territorio.

 Esquema funcional Cartográfico a desarrollar en nuestro proyecto

1

En un fichero que denominamos MT-SIG_P2 tenemos la información básica para la ejecución del estudio: Mde.rst/ rdc/ smp; Usos84.vtc/dvc/Smp; Municipios vct. /dvc; Carreteras.vct/dvc; Ríos.cvt/dvc.
Funciones del programa IDRISI que vamos a emplear en el desarrollo de nuestro proyecto.
   Funciones de búsqueda selectiva:
Datos base: Reclass
Datos base: Área
   Funciones específicas MDE: Extracción de topografía.
   Funciones de transformación: Conversión Vector a raster
   Funciones de SIG:
Distancia operaciones: (Análisis de distancias)
Decisión Suporte: MCE (Análisis Multicriterio)
Contexto Operaciones: Grupo.

Desarrollo del estudio
Seleccionamos los tres municipios propuestos, para la realización de esta parte del trabajo se hace reclasificando los píxeles del fichero, dando el valor 0 a todos los municipios excepto a los 3 elegidos. Convertimos el fichero que es vectorial a otro ráster Figura 1, posteriormente haciendo la selección de la superficie de los tres municipios elegidos, generando la Figura 2.
figura1

figura2

Topografía.
Para obtener las características topográficas, las generamos a partir del modelo digital de elevación (MDE). A través de análisis de superficie utilizando las variables topográficas creamos dos mapas: De pendientes Figura 3 (“slope”) y de orientación Figura 4 (“aspect”).
figura4
Pendientes y Orientación.
A través del mapa de pendientes realizamos una reclasificación de los valores, el color negro para las pendientes mayores del 15% para toda la superficie originando la figura 5. En Cuanto a la Orientación se asignó en el mapa el valor de -1 a los píxeles de zonas casi planas. Estos valores se anulan al igual que las orientaciones que no sean en ese sentido SE-SW, haciendo que en esa dirección SE- SW el Norte será igual a cero. Creando el mapa de pendientes de la figura 6.

figura6
Usos del suelo.

Convertimos en raster la base vectorial y después realizamos un reclass seleccionando códigos los usos: Secano (8) y Viñas (7) Bosque (9), Matorral (11), obteniendo el mapa de la Figura 7.

fig7 Distancia del Cauce del río principal y sus afluentes.
Convertimos la base Vectorial en raster para poder hacer el análisis de la distancia en una imagen raster. Después en base a la Figura 8 rasterizada utilizamos las herramientas de distancia para la delimitación de la zona de más de 1 Km partir de los cauces, generando la figura 9.

fig9 Parcelas que cumplen todos los Criterios preestablecidos:
Teniendo como base el resultado de todas las parcelas que cumplen los criterios elegidos mostrados en la figura 10, a partir del cual se extraen las parcelas que tengan más de 30 hectáreas por lo que se realiza una reclasificación. La zona o área que no cumple los criterios de la reclasificación permite una clase que engloba a toda la superficie que no cumple los requisitos, zona marcada en negro en la imagen. Eliminando esta clase se consiguen las zonas requeridas figura 11. Las parcelas que cumplen todos los requisitos tiene un total de 271,8 hectáreas.

fig10
Elaboración del mapa final, teniendo como base el mapa de usos, los elementos que según nuestro criterio eran necesarios: Cauces principales, las carreteras, las divisiones administrativas, en coordenadas UTM, figura 12. Sobre los usos del suelo se indican las parcelas obtenidas tras cumplir los parámetros exigidos. Fueron realizado las operaciones de: Análisis multicriterio; Operaciones de grupo; Reclasificación; Operaciones de grupo para aislar las zonas seleccionadas; Cálculo de las áreas resultantes.
Esquema funcional de nuestro mapa cartográfico
final Resultado final de nuestro mapa cartográfico

fig12
Con el IDRISI calculamos el total y el área correspondiente en hectáreas de cada parcela, la cual resumimos en la siguiente tabla:
parcelaasConclusiones
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una importante herramienta en las tareas de planificación y ordenación del territorio y un importante elemento auxiliar en esta tarea son las Técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) que unidas a los SIG forman una potente herramienta de gran utilidad y validez.

miuniverso

NASA’s Eyes: Observación de la Tierra

La NASA tiene unas aplicaciones excelentes para aprender mucho sobre nuestro planeta, con el programa NASA’s Eyes “Eyes on the Earth” podemos volar con la flota de satélites que posee la NASA que están observando la Tierra mostrando su ubicación en tiempo real y ver que están observando desde una perspectiva global en un entorno 3D.

satellites

Podemos monitorear los signos vitales de nuestro planeta, como la altura del nivel del mar, la concentración de dióxido de carbono en la atmósfera o el ozono de la Antártida. Trazar el movimiento del agua en el mundo mediante el mapa de la análisis de la gravedad de los satélites GRACE. Detectar las erupciones volcánicas y los incendios forestales utilizando el monóxido de carbono como signo vital. Observar los lugares más calientes y más fríos de la Tierra con el mapa global de la temperatura de superficie, y decenas de observaciones más…

Este programa está disponible para PC o Mac y se puede lanzar o descargar desde la siguiente dirección:

http://eyes.nasa.gov/eyes-on-the-earth.html

Os muestro algunas cosas interesantes que hace el programa (tiene decenas…), por ejemplo la temperatura de la Tierra (se obtiene simplemente pulsando en el icono del dibujo de un termómetro):

temperatura global

También podéis seleccionar decenas de datos que han tomado los satélites de NASA, para ello pulsamos en el icono de Missions y elegimos la misión que más nos interese, por ejemplo AQUA:

aqua

Nos sale un menú en el que podemos ver la mayoría de los datos que este satélite toma y su imagen en colores sobre la Tierra.

Sí queremos ver el mapa de la Tierra en 3D (para ello necesitamos las típicas gafas para 3D) también podemos hacerlo, que por cierto os lo recomiendo pues parece que la Tierra se vaya a salir del ordenador :). Se hace pulsando simplemente un icono que hay a la derecha que pone 3D.

3d

Hay multitud de datos e imágenes para pasar un buen rato descubriendo cosas sobre nuestro planeta, os invito a que probéis el programa ya que seguro que os deja bastante enganchados y además podréis ver el enorme potencial de los satélites de teledetección para tomar datos sobre los planetas.

Mi universo blog

Desastres Medioambientales: El terrible incendio de 2012 en Bugarra

Hace tres años, concretamente el 23 de septiembre de 2012,  un terrible incendio asoló la mayoría del termino de Bugarra y nos cambió el clima. Desde Teledetección se puede determinar la zona quemada usando por ejemplo un índice el NDVI “índice de vegetación”. Os dejo una imagen muy espectacular, que he procesado del satélite Terra de la NASA, utilizando el sensor MODIS cuyo producto MOD13Q1 nos indica el indice de vegetación (NDVI), podemos apreciar la devastación del incendio, donde color muy rojo significa bajos indices de NDVI,

CapturaOs dejo la imagen de antes del incendio (izquierda) y la imagen de tres días después (derecha). Es un ejemplo, aun habría que procesar mucho más las imágenes y calcular bien el área quemada…pero da una idea bastante clara del desastre. Pues analizando las imágenes de antes y después del incendio sale esta espantosa imagen:

bugarraEn las siguientes imágenes podéis ver  como se llegó a lo largo del día a ese desastre, primero unas nubes lejanas, luego muchas nubes… más bien humo…, después al atardecer una luminosidad roja a la lejanía, pero estaba muy cerca… muy muy cerca, tan cerca como que nos estaba rodeando:

105_1176105_1187

Parecía que estaba por la localidad de Gestalgar… pero no…, estaba muy cerca:

105_1192

La siguiente imagen es del incendio antes de aparecer por detrás del Repetidor (Peña Roya), ese fue el inicio de la primera evacuación de la historia de la localidad de Bugarra. El pueblo de Gestalgar ya estaba evacuado unas horas antes que el nuestro, vieron el incendio muy de cerca también. Pero el nuestro aun fue peor.

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En unos minutos, tras esta fatídica foto nos encontramos totalmente rodeados por el fuego, las cimas de las montañas que rodean al pueblo estaban todas ardiendo, poco a poco fue bajando hasta que llegó a rodear literalmente todo el pueblo:
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Mapa global de contaminación lumínica

Contemplar el firmamento es uno de los espectáculos más bellos que podemos disfrutar en la naturaleza. Las estrellas siempre acompañaron al ser humado desde los albores del conocimiento, las contemplaban, las estudiaban, las usaban para orientarse, para comenzar las cosechas, eran parte de su propia vida. Muchos poetas han escrito versos a las estrellas deleitándose por su brillo y abundancia: “Reina el silencio: fúlgidas en tanto,Luces de amor, purísimas estrellas,De la noche feliz lámpara bellas,Bordáis con oro su enlutado manto.…….” Extracto del poema: “A las estrellas” de Gertrudis Gómez de avellaneda (1814-1873)

En  los años en que este poeta escribía estas líneas  la contaminación lumínica era poco menos que inexistente con lo que la contemplación de las estrellas era algo habitual y deleite de cualquier persona en cualquier parte del mundo. Pero con el desarrollo tecnológico del siglo XX llegó la iluminación artificial en ciudades que mal usada terminó por hacer desaparecer paulatinamente a las estrellas. La contaminación lumínica es tan importante que nos está privando de la contemplación de nuestro universo cercano, dejándonos ver tan solo unas pocas estrellas en las zonas más luminosas. Definimos contaminación lumínica de la siguiente forma:

Emisión del flujo luminoso de fuentes artificiales nocturnas en intensidades, direcciones y/o rangos espectrales inadecuados e innecesarios para la función a la que está destinada, o también cuando nos referimos al empleo de iluminación en ámbitos no recomendables como observatorios astronómicos, espacios naturales y paisajes sensibles.

La detectamos como el brillo del cielo nocturno producido por la mala calidad del alumbrado exterior, tanto público como privado, provocando resplandor en el cielo nocturno por la difusión incontrolada de la luz artificial.

Por culpa de esta contaminación la oscuridad de la noche disminuye y desaparece progresivamente la luz de las estrellas y del resto de objetos astronómicos. Este efecto de brillo en el cielo se ve potenciado con la presencia en la atmósfera de aerosoles (partículas en suspensión en la atmósfera) provenientes de la contaminación típica de las ciudades como es el tráfico rodado o los procesos industriales, estas partículas reflejan y dispersan  la luz proveniente de la mala iluminación y potencian aún más el brillo del cielo. Este cielo tan turbio crea una capa de color grisáceo o anaranjado en forma de nube luminosa sobre las ciudades. La contaminación lumínica tiene efectos perjudiciales en muchos ámbitos, como en la economía, la energía, la ecología o salud humana, entre otros.

Podemos ver en un mapa la contaminación lumínica de nuestras ciudades, es un mapa realmente desalentador, prácticamente toda Europa y Norte América están muy contaminados, tan solo hay algunas reservar oscuras, cada vez menos y es algo que debemos empezar a cambiar. Las estrellas no deben desaparecer de nuestras vidas.

Enlace para ver el mapa: 

http://djlorenz.github.io/astronomy/lp2006/overlay/dark.html 

Podemos interactuar sobre él y ver sí nuestra localidad está en una buena zona para ver el cielo. Todos los datos son tomados desde satélite, la escala de colores es la siguiente:

mag

contaminación

Mapa de la contaminación lumínica en el mundo

europa_contaminación lumínica

Mapa de parte de Europa, es de destacar como los países más desarrollados son los que más contaminan.

valencia_contaminaciónlumínica

En la Comunidad Valenciana (España), impresiona la terrible contaminación por las costas, sobretodo de la ciudad de Valencia. Para poder disfrutar de un buen cielo hay que alejarse hasta el interior de la serranía valenciana, las zonas de Aras de los Olmos o Titaguas son las más oscuras. Alejados de la provincia de Valencia la zona del Alto tajo y zonas alrededor de Teruel son las más propicias para ver las estrellas. Espero que estos mapas nos conciencien un poquito más y empecemos a apagar bombillas :-).

Para saber más:

Expanded Color Scale Maps

Global Radiance Calibrated Nighttime Lights

Contaminación en Europa

The night sky in the World

Contaminación Lumínica. Efectos y soluciones.

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Fertilizando la selva amazónica

Por primera vez, un satélite de la NASA ha cuantificado en tres dimensiones la cantidad de polvo que realiza el viaje transatlántico desde el desierto del Sahara a la selva amazónica. Entre este polvo hay un componente muy importante, el fósforo, un nutriente esencial que actúa como un fertilizante, por tanto ayuda a la  Amazonía a crecer y regenerarse.

Las nuevas estimaciones de transporte de polvo se derivaron de los datos recogidos por el satélite CALIPSO  (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations, Observaciones exploratorias por satélite de nubes y aerosoles en el infrarrojo y mediante Lidar).

calipso_nasaForma parte de un conjunto de satélites de observación terrestre conocido como A-Train y del que forman parte Aqua, Parasol, Aura y CloudSat. Los satélites vuelan en una órbita heliosincrónica a unos 705 km de altura. Imagen NASA.

Un promedio de 27,7 millones de toneladas de polvo por año (lo suficiente para llenar 104.980 camiones) caen a la superficie de la cuenca del Amazonas. La porción de fósforo, se ha estimado en 22 mil toneladas por año. El hallazgo es parte de un esfuerzo de investigación para entender el papel de polvo y aerosoles en el ambiente y en el clima local y global.

Para saber más:

Aerosoles

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Espectaculares imágenes de Sentinel-2A

Con apenas cuatro días en órbita, el satélite Sentinel-2A envió sus primeras imágenes de la Tierra. Con un ancho de franja de 290 km, la primera adquisición del satélite comenzó en Suecia e hizo una observación en forma de banda por el centro de Europa y el Mediterráneo, terminando en Argelia.

Los datos se transmiten en tiempo real a la estación de tierra situada en Italia, donde los equipos esperaban ansiosos su llegada para su procesamiento de las imágenes.Sus  instrumentos multiespectrales con una resolución de 10 metros por píxel, muestran edificios individuales en Milán, parcelas agrícolas a lo largo del río Po, y los puertos de la costa sur de Francia.

Po_Valley_Italy              Valle de Po (Italia). Imagen de Copernicus data (2015)/ESA

Sentinel-2 nos proporcionará datos para servicios de vigilancia terrestre y será la base para una amplia gama de aplicaciones que van desde la agricultura a la silvicultura, la vigilancia del medio ambiente a la planificación urbanística.

Además de demostrar alta resolución de la cámara termográfica, estos datos iniciales también prefiguran las aplicaciones terrestres de vigilancia  en áreas como la agricultura, aguas interiores y costeras y la cartografía de la cubierta terrestre.

Sus instrumentos estudian 13 bandas espectrales, desde el visible y el infrarrojo cercano al infrarrojo de onda corta en diferentes resoluciones espaciales, con un nivel sin precedentes.

Para saber más:

http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2/Highlights/First_colour_vision

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