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Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

Clase 12 de 18 • Curso de Manejo de Datos Geoespaciales con QGIS

Contenido del curso

Introducción a los datos geoespaciales

  • 1
    Bienvenida al mundo de los geodatos

    Bienvenida al mundo de los geodatos

    01:17 min
  • 2
    ¿Qué son los datos geoespaciales?

    ¿Qué son los datos geoespaciales?

    04:16 min
  • 3
    Datos raster

    Datos raster

    03:04 min
  • 4
    Datos vector

    Datos vector

    05:14 min
  • 5
    ¿Cómo adquirir datos geoespaciales?

    ¿Cómo adquirir datos geoespaciales?

    04:11 min
  • 6
    Descarga de datos satelitales open-source

    Descarga de datos satelitales open-source

    09:11 min

Herramientas básicas en QGIS

  • 7
    Instalación de QGIS

    Instalación de QGIS

    03:03 min
  • 8
    Descarga e instalación de QGIS en iOS y Linux

    Descarga e instalación de QGIS en iOS y Linux

    01:32 min
  • 9
    ¿Cómo abrir las imágenes en QGIS?

    ¿Cómo abrir las imágenes en QGIS?

    07:13 min
  • 10
    ¿Qué representan las bandas de una imagen?

    ¿Qué representan las bandas de una imagen?

    03:07 min
  • 11
    Índices espectrales

    Índices espectrales

    08:15 min
  • 12
    Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

    Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

    Viendo ahora

Análisis de datos y mapeo en QGIS

  • 13
    Descarga de datos en geoportales

    Descarga de datos en geoportales

    05:14 min
  • 14
    Corte de capas en QGIS

    Corte de capas en QGIS

    05:40 min
  • 15
    Extracción de información con zonal statistics

    Extracción de información con zonal statistics

    04:07 min
  • 16
    Selección del área de impresión del mapa

    Selección del área de impresión del mapa

    06:46 min
  • 17
    Mapa final: incorporación de elementos inspensables

    Mapa final: incorporación de elementos inspensables

    08:05 min

Despedida

  • 18
    Continua aprendiendo de imágenes geoespaciales

    Continua aprendiendo de imágenes geoespaciales

    01:01 min
Tomar examen

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      Luis Alejandro Minichelli

      Luis Alejandro Minichelli

      student•
      hace 4 años
        Mar Ariza Sentís

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      Hector F

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      Francisco Borrero

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      Mayra Alejandra Figueroa Pinza

      Mayra Alejandra Figueroa Pinza

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        Oscar Fredy Antia Chicaiza

        Oscar Fredy Antia Chicaiza

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      Brayan D. Nicasio Castañeda

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      Mayra Alejandra Figueroa Pinza

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        Cesar Isaac Nava Gallegos

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        Diaz Mauricio

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      Luis Alejandro Minichelli

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      Jose Eduardo Victorio Gonzales

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        Mar Ariza Sentís

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        teacher•
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        Andres Bayuelo

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      Javier Ladino

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      Cristian Ríos Hernández

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      César Alexander Herrera Zaldívar

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      hace 17 días
      Cristian Alberto Correa

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      hace 3 años
        Mar Ariza Sentís

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        teacher•
        hace 3 años
      Sebastian Florez

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      hace 3 años
      Diego Navarrete Morales

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        Diego Navarrete Morales

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      Jhon Brichman Bellido Vargas

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      Jose Eduardo Victorio Gonzales

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      Jonathan Alexis Rivera Méndez

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      Jonathan Alexis Rivera Méndez

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      edisson mauricio angel baron

      edisson mauricio angel baron

      student•
      hace un mes
      captura platzy.png
      Al fin salio!

      Buen resultado Luis!!

      Guadalajara, Jalisco, México.

      Guadalajara.png

      Este es el NDVI del área metropolitana de Barranquilla:

      Bquilla_NDVI.png

      NDVI casco urbano de la ciudad de Palmira en Colombia

      Palmira.JPG

      como encontraste tan enfocado la ciudadela ?

      NDVI_2022.jpg

      NDVI de la ciudad de Puerto Maldonado

      Aquí hay otro método para calcular el NDVI: https://mappinggis.com/2015/06/ndvi-que-es-y-como-calcularlo-con-saga-desde-qgis/

      Me ayudó, muchas gracias

      Gracias

      Tarda 3 horas en bajar QGIS literal me queda 1 H por delante !

      Al calcular el NDVI con la fómula correcta, me da como resultado lo que se puede ver en la imagen, además que se encuentra en otra ubicación, que puede estar ocurriendo? no encuentro el error

      Captura de pantalla 2022-08-14 032952.png

      Hola Jose Eduardo, parece que hay un error a la hora de introducir la fórmula. Este índice debería tener valores de entre -1 y 1. Por favor, comprueba que estás utilizando las bandas correctas (infrarojo cercano y rojo) y en caso que el error persista, añade fotos de cómo se visualizan estas dos bandas tal y como se descargan del servidor. ¡Un saludo!

      Hola Jose, Me pasaba lo mismo, el problema era que las imágenes satelitales, tenían un ESPG diferente al que esperaba obtener... para solucionar el problema, modifique la opción "Sistema de Referencia de Coordenadas Asignado" en la ventana de propiedades de cada imagen (accesible, dando doble clic en la imagen) ubicada en pestaña "Fuente"; seleccionando el ESPG correspondiente.

      NDVI de la ciudad de Nantes, Francia.

      NDVI_Nantes_f.png

      NDVI (Tunja-Colombia) con VI(sloped based) de SAGA

      Screenshot 2022-10-08 103201.jpg

      He modificado la escala de colores a mi antojo... Esta es el Área Metropolitana de San Salvador (El Salvador), al oeste podemos ver el Complejo volcánico de San Salvador, lo que parece un corazón es un volcán monogenético tipo maar el cual se llama Laguna de Chanmico y un flujo de lavas que datan desde 1917, y algunos campos de cultivo. La imagen data del mes de marzo del 2026 en la estación seca.

      Buenas tardes Estoy intentando calcular el NDVI para la ciudad de Torino-Italia con las bandas 4 y 5, pero me arroja valores muchísimo mas altos que -1;1. Usando Landsat 8- Las bandas aparecen como LC09_L2SP_...... Como puedo hacer?

      Hola Cristian Alberto, ¿Puedes confirmar que la fórmula utilizada es la correcta? Debes incluír los paréntesis: (NIR - Rojo) / (NIR + Rojo)

      Sin título.png
      Sogamoso, Boyacá

      Este es el NDVI de la ciudad de Concepción, Chile:

      NVI CCP.jpg

      Es una ciudad costera, por eso se observan tantas zonas anaranjadas. Como referencia dejo una captura de Google Maps:

      ref.jpg

      NDVI Ayacucho - Perú

      ndvi ayacucho.png

      Reserva Nacional de Junín, Junín, Perú 💚

      Captura de pantalla 2022-08-14 233833.png

      En la imágen destaca el volcán de San Salvador (centro-izquierda), al centro el Área Metropolitana de San Salvador y a la derecha el lago de Ilopango. Se utilizó una rampa de color Red Yellow Green, con verde para los valores más altos de NDVI.

      ¿Cómo interpreto los valores del índice calculado?

      Los índices de vegetación, como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada), generalmente arrojan valores que van de -1 a 1.

      Para interpretarlos correctamente, imagina que estás midiendo la "salud" o el vigor de las plantas. Los valores cercanos a 1 indican una vegetación muy densa, verde y saludable, como un bosque tropical o un cultivo en su punto máximo de crecimiento. Por otro lado, los valores cercanos a 0 suelen representar áreas sin vegetación, como suelo desnudo, rocas o zonas urbanas. Si obtienes valores negativos (de -1 a 0), casi siempre estás observando cuerpos de agua, nieve o nubes.

      Al usar la calculadora raster, el resultado será una nueva capa donde cada píxel tiene uno de estos valores. Puedes aplicar una rampa de color (por ejemplo, de rojo a verde) en las propiedades de la capa para visualizar rápidamente qué zonas están prosperando y cuáles necesitan atención.

      ¿Cuándo debo aplicar este cálculo de vegetación?

      Debes aplicar este cálculo siempre que necesites monitorear cambios en la cobertura terrestre, evaluar la salud agrícola o analizar el impacto ambiental.

      Es extremadamente útil en la agricultura de precisión. Si tienes un cultivo, calcular este índice a lo largo del tiempo te permite detectar estrés hídrico o plagas semanas antes de que el daño sea visible para el ojo humano. También es fundamental cuando necesitas delimitar zonas boscosas tras un incendio forestal, midiendo la severidad de la quema al comparar un índice calculado antes del fuego con uno calculado después.

      Además, si estás trabajando en planificación urbana, aplicar este cálculo te ayuda a identificar "islas de calor" y planificar dónde se necesitan más áreas verdes (parques o techos verdes) para mejorar la calidad de vida en la ciudad.