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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

    Viendo ahora
  • 12
    Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

    Cálculo de un índice de vegetación con Raster Calculator

    05:22 min

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

Índices espectrales

Resumen

En la primera clase del curso podrás encontrar la presentación descargable donde podrás ver las referencias de las imágenes utilizadas en esta clase. Las mejores de ellas las hemos dejado en los Recursos para que puedas aprender más sobre datos geoespaciales.

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      Comentarios

      Walter Omar Barrios Vazquez

      Walter Omar Barrios Vazquez

      student•
      hace 4 años
        Diaz Mauricio

        Diaz Mauricio

        student•
        hace 4 años
      César Valentín Cobos Clemente

      César Valentín Cobos Clemente

      student•
      hace 4 años
        Diaz Mauricio

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        hace 4 años
      Fabian Palacios

      Fabian Palacios

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      hace 4 años
      Lukas Bustos

      Lukas Bustos

      student•
      hace 4 años
      Javier Ladino

      Javier Ladino

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      hace 4 años
        Diaz Mauricio

        Diaz Mauricio

        student•
        hace 4 años
      Jorge Guevara

      Jorge Guevara

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      hace 3 años
        Mar Ariza Sentís

        Mar Ariza Sentís

        teacher•
        hace 3 años
        Jorge Guevara

        Jorge Guevara

        student•
        hace 3 años
      Diaz Mauricio

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      hace 4 años
      Ana Sofía Muñoz Montoya

      Ana Sofía Muñoz Montoya

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      hace 3 años
      Eduard Giraldo Martínez

      Eduard Giraldo Martínez

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      hace 4 años
        Diaz Mauricio

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        hace 4 años
      Carlos Abel Tarazona Aranda

      Carlos Abel Tarazona Aranda

      student•
      hace 4 años
      Edgar Jhon Curi Araujo

      Edgar Jhon Curi Araujo

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      hace 4 años
      Ixcoatl Francisco Pérez

      Ixcoatl Francisco Pérez

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      hace 4 años
        Diaz Mauricio

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      Ixcoatl Francisco Pérez

      Ixcoatl Francisco Pérez

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      hace 4 años
        Diaz Mauricio

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      Ixcoatl Francisco Pérez

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      hace 4 años
        Diaz Mauricio

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        student•
        hace 4 años
      Jonathan Alexis Rivera Méndez

      Jonathan Alexis Rivera Méndez

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      hace 25 días
      Néstor Alonso Romero Roa

      Néstor Alonso Romero Roa

      student•
      hace 10 meses
      Ottmar Joseph Torres Peña

      Ottmar Joseph Torres Peña

      student•
      hace un año
      Néstor Miguel González Flores

      Néstor Miguel González Flores

      student•
      hace 2 años
      Roxana Arauco

      Roxana Arauco

      student•
      hace un año
      John Sebastian Carreño Sandoval

      John Sebastian Carreño Sandoval

      company_admin•
      hace 2 años

      Imágenes raster

      Están formadas por una matriz de celdas donde cada celda tiene un valor que es único. Las celdas con una coloración más oscura tienen un valor de píxel más bajo y viceversa. Podemos concluir que la paleta de colores va de oscuro (negro) a claro (blanco). .

      Índices espectrales

      Ecuación matemática que se aplica en las bandas espectrales de la imagen, píxel a píxel. Existen varias ecuaciones: suma, resta, desviación estándar, etc. Si consideramos tres rasteres con las mismas dimensiones (mismo número de filas y de columnas) y que puedan superponerse uno encima del otro.

      • Sum (suma): se suman los valores de cada raster, en caso que falte alguno no se completa esa celda en el raster de salida de la suma.
      • Count (cuenta): cuántas celdas tienen valor.
      • Mean (media): sumar los tres rasteres y dividirlos entre tres. Cuando no tengamos algún dato tampoco tendremos datos en la media.
      • Median (mediana).
      • Stdev (desviación estándar).
      • Variance (varianza).
      • Minimum (mínimo).
      • Maximum (máximo).
      • Minority (minoritario).
      • Majority (mayoritario).
      • Range (rango): diferencia entre el valor más alto y el valor más bajo.
      • Variety (variedad).

      .

      Ejemplo: NDVI

      Normalized Difference Vegetation Index ++Utilización++: conocer el vigor del cultivo. . NDVI = ( NIR - Red ) / ( NIR + Red ) . Donde:

      • NIR: Near InfraRed
      • Red: la banda del rojo

      . NDVI Legend:

      • HIGH: 0.6 (Verde)
      • LOW: 0.3 (Rojo)

      . Este índice es normalizado, lo que significa que sus valores van a ir entre -1 y 1. En este caso la leyenda nos indica que el máximo es 0.6, en lugar de 1, y el mínimo es 0.3 en lugar de -1. La paleta de colores, en este caso, va de rojo a verde. Siendo rojo en la zona menos vigorosa del cultivo y verde la zona más vigorosa. . Existen infinidad de ejemplos de índices espectrales, con múltiples propósitos. . ++Índice de minerales ferrosos++: Ferrous Minerals Ratio = SWIR / NIR . ++Índice normalizado de área quemada++:

      NBR = ( NIR - SWIR ) / ( NIR + SWIR )

      Gracias

      Me interesó el Green Coverage Index (GCI) que indica el nivel de clorofila en la vegetación, puede advertir acerca de la salud de las plantas.

      Gracias

      Listado de indices espectrales: https://www.l3harrisgeospatial.com/docs/alphabeticallistspectralindices.html

      Me interesa el Índice de Vegetación Avanzada (AVI) que utiliza las bandas espectrales roja y cercana al infrarrojo. Al igual que el NDVI, el AVI se utiliza en estudios de vegetación para monitorear las variaciones de cultivos y bosques a lo largo del tiempo. Fuente

      Gracias

      ¿Esto se podría utilizar para identificar fosas (narcofosas)?

      Hola Jorge, ¡Curiosa pregunta! Se tendría que ver qué índice espectral se puede utilizar para identificar fosas o movimientos recientes de tierra. Si se tiene verdad terreno de donde se encuentra una fosa se puede ver qué diferencia hay entre ese píxel y los colindantes en varios índices espectrales.

      Creo que sería una forma novedosa de acercarse a búsquedas de fosas clandestinas.

      https://acolita.com/lista-de-indices-espectrales-en-sentinel-2-y-landsat/

      Otro ejemplo de índice, es el Índice de Anomalía Térmica (TAI). Se utiliza para detectar y monitorear anomalías térmicas en la superficie terrestre, lo que puede ser útil para identificar cambios en la vegetación y la actividad biológica. Se calcula utilizando la temperatura de la superficie terrestre medida en el espectro de ondas largas del espectro electromagnético.

      La radioastronomía es la rama de la astronomía que estudia los objetos celestes y los fenómenos astrofísicos midiendo su emisión de radiación electromagnética

      Fuente

      --

      • Emisividad térmica es la relación entre la emisión de calor radiante de un objeto o superficie específica y la de un cuerpo negro estándar. La emisividad es una cantidad adimensional dada en el rango de 0 a 1

      👾

      Gracias

      Normalized Difference Snow Index (NDSI):

      El Índice Diferencial Normalizado de Nieve (NDSI) es un indicador numérico que muestra la cobertura de nieve en áreas terrestres. Las bandas espectrales de infrarrojos verdes y de onda corta (SWIR) se utilizan dentro de esta fórmula para trazar el mapa de la cubierta de nieve. Dado que la nieve absorbe la mayor parte de la radiación incidente en el SWIR mientras que las nubes no lo hacen, esto permite a NDSI distinguir la nieve de las nubes. Esta fórmula se utiliza comúnmente en la aplicación de mapas de cobertura de nieve y hielo, así como en el monitoreo de glaciares (Bluemarblegeo, 2019). . Fórmula del NDSI = (Green-SWIR) / (Green+SWIR) En caso para Landsat 8 es: NDSI = (B3 – B6) / (B3 + B6) .

      Normalized Difference Glacier Index (NDGI):

      El Índice Glaciar Diferencial Normalizado (NDGI) se utiliza para ayudar a detectar y monitorear glaciares utilizando las bandas espectrales verde y roja. Esta ecuación se utiliza comúnmente en la detección de glaciares y en aplicaciones de monitoreo de glaciares (Bluemarblegeo, 2019). . Fórmula del NDGI = (NIR-Green)/(NIR+Green) En caso para Landsat 8 es: NDGI = (B3 – B4) / (B3 + B4) .

      Bare Soil Index (BSI):

      El Índice de Suelo Desnudo (BSI) es un indicador numérico que combina bandas espectrales azules, rojas, infrarrojas cercanas e infrarrojas de onda corta para capturar las variaciones del suelo. Estas bandas espectrales se utilizan de manera normalizada. Las bandas de infrarrojos de onda corta y las bandas espectrales rojas se utilizan para cuantificar la composición mineral del suelo, mientras que las bandas azules y las bandas espectrales de infrarrojos cercanos se utilizan para mejorar la presencia de vegetación (GU, 2019). . Fórmula del BSI = ((Red+SWIR) – (NIR+Blue)) / ((Red+SWIR) + (NIR+Blue)) En caso para Landsat 8 es: BSI = (B6 + B4) – (B5 + B2) / (B6 + B4) + (B5 + B2) .

      Normalized Difference Moisture Index (NDMI):

      El Índice de Diferencia Normalizada de Humedad (NDMI) se utiliza para determinar el contenido de agua de la vegetación. Se calcula como una relación entre los valores NIR y SWIR de forma tradicional (USGS, 2019). . Fórmula del NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR) En caso para Landsat 8 es: NDMI = (B5 – B6) / (B5 + B6) . Para más indices les dejo aqui la fuente de información: https://acolita.com/lista-de-indices-espectrales-en-sentinel-2-y-landsat/

      Espectros en la quimica https://imperiodelaciencia.wordpress.com/2012/05/25/espectros-en-la-quimica/

      Captura desde 2022-10-14 21-53-36.png
      nvi.PNG

      Gracias

      quesonindicesspectrales.PNG

      Gracias

      comoestanformadaslasimagRaster.PNG

      Gracias

      ¿Es posible detectar incendios con estos índices?

      Sí, es totalmente posible y de hecho es una de las aplicaciones más críticas de los índices espectrales. Para esto se utiliza principalmente el NBR (Índice de Área Quemada Normalizada).

      Cuando un incendio arrasa con un bosque, la firma espectral del terreno cambia drásticamente: la vegetación saludable (que reflejaba mucho infrarrojo cercano) desaparece, y queda el suelo desnudo y las cenizas (que reflejan fuertemente el infrarrojo de onda corta). El índice NBR aprovecha exactamente este contraste. Al calcular este índice en una imagen de antes del incendio y compararla con una imagen posterior al desastre (creando un delta NBR), puedes obtener un mapa preciso que no solo delimita el perímetro exacto del fuego, sino que también clasifica la severidad de la quemadura. Esto permite a los equipos de emergencia y forestales saber qué áreas necesitan reforestación urgente y evaluar el daño ecológico total de manera rápida y económica.

      Estuve mirando otros índices, como la humedad del suelo, la lluvia acumulada.

      ¿Qué tipo de imagen o mapa puedo utilizar para estudios inmobiliarios?

      ¿Cómo puedo identificar deforestación?

      otros índices: NMDI (estres hidrico) , GCI (clorofila verde) , NDII (agua del suelo)

      MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index): Mejora la detección de cuerpos de agua pequeños.