7 NUEVAS FUNCIONES DE LANDVIEWER QUE NO DEBERÍA PERDERSE
Hace tres años hemos publicado sobre LANDVIEWER, ahora hay una nueva actualización con nueva funciones y novedades.
LandViewer es un
servicio basado en la nube desarrollado por EOS
Data Analytics, una compañía con sede en los Estados
Unidos, que permite acceder de manera sencilla a datos de satélite y realizar
análisis increíblemente rápidos. Las numerosas actualizaciones que ha tenido en
los últimos meses han permitido ampliar el catálogo de imágenes de satélite e
introducir más herramientas de análisis y otras prácticas funciones.
Una plataforma integral para buscar y analizar imágenes
A finales de 2018, los datos espaciales y aéreos gratuitos disponibles para
exploración, análisis y descarga en LandViewer incluían imágenes de Sentinel-2
y Sentinel-1 de la ESA, Landsat 8 y misiones previas de NASA-USGS, MODIS,
CBERS-4 y NAIP. Ahora, tras la adición de las imágenes comerciales de alta
resolución de Airbus, SpaceWill y SI Imaging Services, esa amplia selección de
datos de observación de la Tierra es aún mayor.
LandViewer se ha convertido en
una plataforma única en la que además de los datos de fuentes abiertas se
pueden explorar datos comerciales con cobertura global, tiempos de revisita
cortos y resoluciones espaciales de hasta 40 cm. El catálogo actual incluye
imágenes de Pléiades 1a/1b, SPOT 5, SPOT 6 y SPOT 7, además de KOMPSAT-2, 3,
3A, SuperView, Gaofen 1, 2 y Ziyuan-3. En comparación con otros exploradores de
imágenes de alta resolución, LandViewer ofrece ventajas como la previsualización
gratuita, el cálculo automático del precio por área seleccionada y el envío
rápido de las imágenes desde el almacenaje en la nube de EOS Storage en 3 días
laborales.
Previsualización de una imagen del Gaofen 2 tomada sobre la
Palm Jebel Ali.
Observaciones a largo plazo con Análisis de series temporales
La gran cantidad de datos
disponibles, como las imágenes del Sentinel-2 que se actualizan semanalmente y
los datos históricos del Landsat, ha facilitado considerablemente la
monitorización de los cambios a lo largo de periodos de tiempo prolongados.
Pero, ¿cuánto tiempo se necesita para seleccionar y procesar varios años de
datos de satélite para obtener una perspectiva multitemporal? Nunca lo sabrá
porque el nuevo análisis de series temporales analizará todos esos datos de
teledetección por usted y le ofrecerá los resultados en una gráfica fácil de
interpretar.
Gráfica de series temporales del Sentinel-2 creada para
campos agrícolas en el estado de Kansas.
Solo tiene que seleccionar un
área de interés (AOI), un conjunto de datos de satélite y un periodo de tiempo
entre 1 mes y 10 años. El algoritmo elegirá a continuación todas las imágenes
con nubosidad mínima y calculará el NDVI, NDWI o NDSI en unos instantes. Por
defecto, la gráfica de series temporales contiene líneas (representan los
valores mín., máx., promedio y DE) que pueden ocultarse o mostrarse según
convenga, y cuando vea un pico inusual o una caída en los valores, puede
visualizar una escena de satélite que represente esa sección de la curva para
establecer la causa. Los resultados pueden descargarse como imagen (.png) o
como archivo .csv con el que trabajar en Excel.
Análisis de vegetación mejorado con nuevos índices
espectrales
Todos los interesados en un
análisis más detallado de la cubierta vegetal estarán encantados con los nuevos
índices espectrales de LandViewer: SAVI, EVI, ARVI, GCI, SIPI y NBR. Estos
pueden complementar al análisis general del NDVI haciendo correcciones para la
influencia de la atmósfera, el efecto de la topografía o el brillo del suelo,
dependiendo de la densidad de la vegetación, el clima y la elevación en el área
de interés. A su vez, el índice NBR está diseñado para destacar las áreas
quemadas frente a la vegetación saludable; mientras que la diferencia entre los
valores del NBR antes de un incendio y después de un incendio se puede aplicar
para estimar la gravedad del incendio.
El uso simultáneo de varios
índices permite tener un mejor conocimiento de la salud de las plantas y ayuda
a identificar en una fase temprana la vegetación estresada o infectada.
Análisis del SAVI con datos del Sentinel-2 de una región
agrícola árida en Egipto (en la izquierda).
Nueva leyenda y cálculo de área
Otra nueva función de
LandViewer, la leyenda del índice, está diseñada para solucionar el problema de
la interpretación de los resultados del índice, un problema común para los
nuevos usuarios. Ahora, al aplicar un índice espectral sobre el territorio
seleccionado, el usuario puede ver una leyenda detallada en la que cada clase
marcada con color contiene una breve descripción. Por ejemplo, en el cálculo
del NDVI identificará y resaltará áreas con “vegetación densa”, “vegetación
moderada”, “vegetación escasa”, “suelo abierto” o “sin vegetación”.
Otra función añadida
recientemente y que permite ahorrar tiempo es que ahora el área de cada zona
incluida en la leyenda del índice espectral se calcula automáticamente, tanto
en metros cuadrados como en tanto por ciento.
Y no olvidemos la función
mejorada Área de interés (AOI), que permite la carga masiva de varias AOIs y
acelera el trabajo al permitir la visualización simultánea y el salto rápido
entre AOIs en un mapa para búsquedas de imágenes o suscripción de nuevas
escenas.
Análisis de zona avanzados
Al introducir la función
clustering, los expertos en teledetección y desarrolladores de software de EOS
han llevado a un nivel superior los análisis espaciotemporales de LandViewer.
Gracias a esta función, los usuarios pueden llevar a cabo la clasificación no
supervisada basada en datos de satélite de áreas de hasta 200 kilómetros
cuadrados en hasta 19 clústers (o zonas). Este proceso implica establecer
parámetros personalizados (tamaño/número de zonas) y esperar unos instantes
hasta que LandViewer cree una imagen ráster con zonas marcadas en color y una
capa vectorial que destaque los límites. Pueden descargarse ambos
resultados.
Este análisis escalable puede proporcionar información relacionada con la agricultura, la silvicultura, la monitorización costera y otros sectores. Por ejemplo, un agricultor puede usar el mapeado en color de zonas en el campo basado en los valores del NDVI para una navegación en el campo y gestión de cultivos precisas.
De imágenes fijas a interesantes animaciones
Timelapse de la construcción del aeropuerto de Estambul con
imágenes del satélite Sentinel-2 entre 2015 y 2018.
No olvidemos que además de la
información de los datos espectrales contenida en los píxeles de las imágenes
de satélite, ver esos píxeles es divertido. Teniendo esto en cuenta, LandViewer
ha introducido la función Animación Time-Lapse que permite que periodistas y
usuarios de redes sociales creen entretenidas historias animadas y las
compartan en Internet. Cada GIF puede contener hasta 300 escenas, a las que se
han aplicado índices o combinaciones de banda.
De desprendimientos de glaciares a la construcción de nuevos estadios, las
imágenes de satélite contienen mucha información que vale la pena ver y
compartir con la
ayuda de LandViewer en eos.com/landviewer.
Agradecimiento a Olga Denisenko por facilitarme la información.
