En post anterior, creamos nuestro mapa web agregando datos la propagación del coronavirus en Colombia y cambiamos el estilo para mostrar el numero de contagios del COVID-19 por ciudad. En este post, utilizaremos el mapa para crear una aplicación web con ArcGis online, tal como se explica a continuación.

En la pestaña Home vamos a Content y luego seleccionamos Create, del menú que aparece seleccionamos la opción Web AppBuilder.

Aparece una ventana donde rellenamos la información solicitada. Tal como se ve a continuación.

Después de dar clic en OK nos aparece la plataforma para diseñar la aplicación.  Vemos lo siguiente.

La pestaña Theme que nos permite seleccionar una plantilla para nuestra aplicación.La pestaña Map nos permite seleccionar un mapa creado, tal como lo hicimos en los dos artículos anteriores cuyos enlaces se muestran a continuación.

La pestaña Widget permite agregar funcionalidades a la aplicación, como estadísticas, gráficos, etc.

La pestaña Attribute permite agregar nombre y enlaces a nuestra aplicación.

Por ultimo vemos un mapa de fondo por defecto porque no hemos escogido nuestro mapa.

Elegir un tema

Un tema incluye paneles, estilos, y widgets diseñados y configurados, por ejemplo, una barra de herramientas, un cuadro de búsqueda, unas cajas para colocar los widges o funcionalidades. En la figura siguiente se muestra como se ve la Dashboard Theme.

Seleccionar un mapa o escena

Permite seleccionar un mapa o escena que haya creado anteriormente. Después de dar clic en Map, escogemos un mapa dando clic en Choose web map.

Se nos abre una ventana de nuestro contenido donde escogeremos el mapa creado anteriormente Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online.

Después de dar clic en OK, nos va cargar la vista de la extensión que configuramos en nuestro mapa. En la ventana que aparece damos clic en Use current map view para indicar la vista por defecto de nuestro mapa.

Configurar atributos

Los atributos permiten personalizar el título, agregar un logo y un hipervínculo de nuestra web a la aplicación. En este caso le colocamos el nombre de Coronavirus APP, agregamos el link de Agua y Sig.

Configuramos los Widget

El widget agrega funciones a una aplicación, por ejemplo:  estadísticas, gráficos que permiten a los usuarios ver datos de nuestra aplicación con mucha sencillez.

La plantilla nos la opción de cinco widgets a la plantilla. En nuestro caso seleccionamos el widget infographic, que nos permite contar el número de registros, gráficos sobre por los atributos que contiene el mapa, etc.

El otro widgets que utilizamos en nuestro mapa es Summary, este nos permite mostrar nuestros datos agrupados por departamentos, ciudad, edad, etc.

El resultado final de nuestra APP es la siguiente.

Link para compartir el app creada

Si damos clic en Home seguido de la pestaña Content, nos aparece todo el contenido que hemos agregado en ArcGis online; allí vamos a encontrar nuestra APP, mapas y servicios creados.

En este caso selecciona mi app titulada App_Coronavirus Colombia, se abre un panel de características, nos vamos al final de la ventana y buscamos el campo la URL:

https://ppvillegasy.maps.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=296f026da5854ae693cd18ecfc066a9a

La cual utilizaremos para compartir el mapa creado, cuyo resultado se puede ver en Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online.

Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online

El Coronavirus COVID-19 en Colombia. Como se propaga en Agua y Sig con la construcción de un mapa utilizando ArcGis onlie

Agua y SIGPedro Villegas

Utilizando un iframe podemos embeber la app creada en nuestro sitio web

<iframe frameborder="0" scrolling="no" src="https://ppvillegasy.maps.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=296f026da5854ae693cd18ecfc066a9a" style="width:100%;height:700px"></iframe>

Creado el servicio en ArcGis online, el siguiente paso es configurar el mapa web. continuaremos con nuestro Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online.

Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online

El Coronavirus COVID-19 en Colombia. Como se propaga en Agua y Sig con la construcción de un mapa utilizando ArcGis onlie

Agua y SIGPedro Villegas

Estos se realiza desde la plataforma de ArcGis Online. Básicamente se configuran los estilos de visualización, el orden de las capas, controles de visualización por zoom (de ser necesario), entre otros aspectos de índole estéticos.

El proceso consiste en crear un mapa web y posteriormente creamos la aplicación que va a funcionar por encima del mapa. Para ello, seleccionamos la pestaña mapa

Posteriormente seleccionamos New Map, localizada en la parte superior derecha de la ventana.

Clic en guardar y rellenamos la siguiente información.

Después de dar clic en SAVE MAP, automáticamente nos va a llevar al entorno de mapa donde vemos un mapa topográfico.

Cambiar el base map en ArcGis Online

En la pestaña Basemap, seleccionamos un nuevo mapa base. En este caso seleccionamos Dark Gray Canvas.

Agregar capas en ArcGis Online

Damos clic en Add y posteriormente en Search for Layers para agregar capas.

Automáticamente nos apunta al contenido del servicio creado en el articulo Mapa del Coronavirus en Colombia con ArcGis online. Damos clic en el servicio coronavirus y luego en el botón Add to Map que vemos en la parte inferior de la ventana.

El resultado es el siguiente.

Parametrizar los estilos del mapa web

ArcGis online nos permite modificar las propiedades del mapa como: la leyenda, datos de la tabla, Estilos para mostrar los datos, generar filtro, cluster, análisis personalizado y si damos en los puntos suspensivos veremos más propiedades como Configure pop-up, create labels, entre otras.

En este ejemplo vamos a cambiar el nombre de la capa, el estilo para mostrar los datos y configurar el pop up.

Renombrar capas en ArcGis online

Damos clic en los tres puntos seguido de Rename, en la ventana que aparece colocamos el nombre deseado, en este caso “coronavirus-colombia”

Cambiar  estilos en ArcGis online

Damos clic en el botón Change Style (1), posteriormente en Choose an attibute to show(2) indicamos que nos muestre los atributos de los puntos por el campo “Confirmed”. Luego damos clic en Option (3) nos abre una ventana donde seleccionamos el color de relleno (4) y de contorno.

Filtro para mostrar los datos

Realizamos un filtro para indicar que solo mostraremos los puntos que tienen datos diferentes de cero.

Configurar el pop-up

En los tres puntos seleccionamos la propiedad Configure Pop-up. Damos clic en el campo Attribute Expressions (1) y en la  ventana que aparece definimos los campos que queremos mostrar y/o permitir editar.

El resultado muestras aquellos municipios que presentan casos de coronavirus COVID-19 en Colombia.

El paso siguiente consiste en crear la aplicación del coronavirus con Arcgis online, pero esto lo veremos en el próximo post.

Propagación del coronavirus

Como crear un servicio con ArcGis online

El anterior mapa realizado en ArcGis online muestra la propagación del Coronavirus COVID-19 en Colombia. En agua y Sig te contamos como realizar uno para tu país utilizando ArcGis online en tres artículos.

Para crear un servicio  debes tener una cuenta como desarrollador en ArcGis online. posteriormente nos conectamos a ArcGis online desde ArcGis desktop. En la ventana que aparece introducimos nuestras credenciales.

Preparamos los shapes que queremos compartir con nuestra aplicación. En este caso un shape con la información de los municipios del país.

Compartimos los shape como un servicio dando clic en share As...

Seleccionamos la opción Publish a service para publicar un servicio

Agregamos el nombre del servicio. En este caso Coronavirus, tambien podría ser COVID-19 o coronavirus Colombia.

Nos lleva al panel de administración de la data. Parametrizamos todo lo que se puede hacer con la data. Create, Delete, Query, Sync y Update.

En la pestaña Item Description colocamos una descripción al servicio.

-Summary. Comocamos mapa del coronavirus
-Tags. Etiqueta de nuestro servicio. Podemos incluir varias. En este caso solo colocamos coronavirus o coronavirus Colombia, etc
-Descripción. Colocamos mapa del coronavirus COVID-19
-Créditos. En este Caso para agua y Sig

Antes de publicar el servicio debemos realizar un análisis para detectar errores y corregirlos si es necesario y posteriormente publicamos el servicio.

Vamos a nuestra cuenta de ArcGis online para revisar donde se cargó la información.

Entramos al servicio dando clic en coronavirus y se nos muestra la información que contiene.

De esta forma se sube un servicio de datos en ArcGis online. El paso siguiente configurar el mapa web. Lo veremos en el próximo artículo.

Para revisar como se propaga el coronavirus COVID-19 en el planeta revisar el siguiente post.

Mapa del Coronavirus COVID-19 con ArcGis online

Información acerca de Coronavirus. mapa del Coronavirus, COVID-19 utilizando ArcGis Online. Los Coronavirus (CoV) son una amplia familia de virus que pueden causar diversas afecciones.

Agua y SIGPedro Villegas

Mapa del Coronavirus COVID-19 con ArcGis online

Información acerca de Coronavirus. mapa del Coronavirus, COVID-19 utilizando ArcGis Online. Los Coronavirus (CoV) son una amplia familia de virus que pueden causar diversas afecciones.

Agua y SIGPedro Villegas

Google Earth Engine es una plataforma de procesamiento geoespacial en la nube que está disponible para científicos, investigadores y desarrolladores para estudios de nuestro planeta. Google Earth Engine contiene un catálogo de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales como Sentinel-1. Utiliza JavaScript como lenguaje de programación y se puede abrir una cuenta gratuita.

Hoy realizaremos el mapeo de inundaciones ocurridas en agosto de 2017 en Houston Texas (Estados Unidos) ocasionadas por el huracán Harvey.

Visualizar los imágenes de radar Sentinel-1

1. Empiece por abrir Google Earth Engine
2. Busque datos Sentinel-1
   Se abrirá una ventanilla con una descripción de los datos mostrando:
   -los pasos que se siguieron para procesar los datos (remoción de ruidos térmicos, calibración radiométrica, corrección topográfica)
   -Bandas y resolución
   -metadatos (los parámetros importantes son el modo y las propiedades orbitales descendente o ascendente)

Definición del área de interés

1. Ampliamos la zona de Texas en Los Estados Unidos
2. Seleccionamos el icono “draw a line” (1)
3. Dibujamos un polígono similar a este sobre el área de interés (2)
4. Cambiamos el nombre de “geometry” a “roi” (3) (siglas de: region of interest).

Tal como se indica a continuación.

Seleccionar los datos Sentinel-1

A través del código siguiente seleccionamos la colección de imágenes Sentinel-1 y definimos las propiedades como: Modo de Adquisición (IW); Polarización (VV y VH); Dirección de adquisición (descendente) y Resolución (10 metros)

// Load Sentinel-1 C-band SAR Ground Range collection (log scale, VV, descending)
var collectionVV = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
.filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
.filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'DESCENDING'))
.filterMetadata('resolution_meters', 'equals' , 10)
.filterBounds(roi)
.select('VV');
print(collectionVV, 'Collection VV');

// Load Sentinel-1 C-band SAR Ground Range collection (log scale, VH, descending)
var collectionVH = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
.filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
.filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))
.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'DESCENDING'))
.filterMetadata('resolution_meters', 'equals' , 10)
.filterBounds(roi)
.select('VH');
print(collectionVH, 'Collection VH');

Damos clic en Run del menú superior y en la ventanilla derecha mostrará los resultados para VV y VH. El número de imágenes va a variar según el tamaño de su área de interés.

Filtramos los datos Sentinel-1 por Fecha

El siguiente código permite filtrar las imágenes de radar en una fecha determinada. En este caso seleccionamos las imágenes adquiridas antes del evento de inundación entre el 17 y 19 de agosto de 2019 y, las imágenes adquiridas durante la inundación entre el 20 y 31 de agosto de 2017.

//Filtrar los Datos Sentinel-1 por Fecha y creamos un mosaico con las imágenes //antes del evento y la imagen durante del evento.
var beforeVV = collectionVV.filterDate('2017-08-17', '2017-08-19').mosaic();
var duringVV = collectionVV.filterDate('2017-08-29', '2017-08-31').mosaic();
var beforeVH = collectionVH.filterDate('2017-08-17', '2017-08-19').mosaic();
var duringVH = collectionVH.filterDate('2017-08-29', '2017-08-31').mosaic();

//muestra las imagenes sentinel encontradas en la consola
print(beforeVV, 'Before VV');
print(duringVV, 'During VV');
print(beforeVH, 'Before VH');
print(duringVH, 'During VH');

Seleccione Run del menú superior. La ventana derecha mostrará los resultados para: imágenes antes del evento (VV y VH) e imágenes durante del evento (VV y VH).

Visualizamos las imágenes de radar en el mapa base

//Mostramos los mosaicos creados, Display map
Map.centerObject(roi, 7);
Map.addLayer(duringVV, {min:-15,max:0}, 'During flood VV', 0);
Map.addLayer(afterVV, {min:-15,max:0}, 'After flood VV', 0);
Map.addLayer(duringVH, {min:-25,max:0}, 'During flood VH', 0);
Map.addLayer(afterVH, {min:-25,max:0}, 'After flood VH', 0);

Dando clic en la casilla de cada una de las imágenes, podemos ver cada uno de los mosaicos: antes y durante la ocurrencia del evento de inundación.

Mapeo de la mancha de inundación con una composición RGB (rojo-verde-azul)

El siguiente código permite realizar una composición de color RGB, donde los canales Rojo y Azul contienen la polarización VH durante el evento y en el verde colocamos la polarización VH antes del evento. Tal como se ve a continuación.

// composición de color RGB
Map.addLayer(duringVH.addBands(beforeVH).addBands(duringVH), {min: -25, max: -8},'BVH/AVV/AVH composite', 0);

Damos clic en Run en el menú superior y luego vamos al panel de control de Layers (capas) en la parte superior derecha del mapa y seleccionamos BVH/AVV/AVH composite. El resultado es el siguiente.

El color verde muestra las áreas afectadas por inundaciones ocasionadas por el huracán Harvey. Las áreas brillantes corresponden a la ciudad de Houston. El color negro corresponde a fuentes de agua (lago, ríos, mar) existentes.

Para mayor información  revisar la serie de artículos a cerca de imágenes de radar de apertura sintética que se relacionan a continuación.

Introducción a imágenes de radar de apertura sintética

Las imágenes de radar de apertura sintética, SAR, permiten observar la superficie terrestre de día o de noche.

Agua y SIGPedro Villegas

Características de las imágenes de radar de apertura sintética SAR

Características de las imágenes de radar de apertura sintética, SAR. Longitud de onda, polarización y angulo de incidencia

Agua y SIGPedro Villegas

Retrodispersión en imágenes de radar de apertura sintética

La retrodispersión es la fracción de energía transmitida que es reflejada nuevamente al radar

Agua y SIGPedro Villegas

Mecanismos de retrodispersión de las imágenes de radar de apertura sintética SAR ?

Conocerás cuales son los principales mecanismos de retrodispersión para una menor interpretación de las imágenes de radar de apertura sintética

Agua y SIGPedro Villegas

Distorsiones de las imágenes de radar de apertura sintética

Conocerás las principales distorsiones de las imágenes de radar de apertura sintética, así como la metodología para corregirlas.

Agua y SIGPedro Villegas

La Universidad Johns Hopkins (JHU), con el uso de ArcGis online desarrolló un mapa interactivo alojado por el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas (CSSE), para visualizar y rastrear casos del Cornoavirus COVID-19 reportados en tiempo real.

El tablero, que se compartió públicamente por primera vez el 22 de enero de 2020, ilustra la ubicación y el número de casos confirmados de COVID-19, muertes y recuperaciones para todos los países afectados. Fue desarrollado para proporcionar a los investigadores, las autoridades de salud pública y el público en general una herramienta fácil de usar para rastrear el brote a medida que se desarrolla.

En Agua y SIG y tomado del portal creado por La Universidad Johns Hopkins (JHU) te mostramos el mapa de propagación del Cornoavirus COVID-19. El tablero informa casos a nivel de provincia en China, a nivel de ciudad en los Estados Unidos, Australia y Canadá, y a nivel nacional en los demás países. clic en las flechas para navegar por el mapa.

Mapa de avance del Coronavirus (COVID-19) Organización Mundial de la Salud (OMS)

Otro mapa con un poco menos de información, es el creado por La Organización Mundial de la Salud (OMS) y muestra cronológicamente como avanzan los contagios en el mundo, sin embargo no muestra los el numero de pacientes que han superado la enfermedad pero si como ha avanzado el contagio por país, vale la pena explorar.

Mapa de interactivo del Coronavirus (COVID-19) de la cadena de televisión estadounidense NBC

Este mapa interactivo muestra una animación sobre como se ha ido propagando el virus COVID-19 en todo el mundo desde finales del mes de enero de 2020.

Existen una serie de distorsiones que se deben corregir para interpretar adecuadamente las imágenes de radar de apertura sintética.

Distorsión por distancia oblicua. La naturaleza del radar, el hecho que el radar esté mirando hacia el lado causa cierta distorsión geométrica. Las áreas más cercas al sensor se verán comprimidas, mientras que las más alejadas se verán elongadas. Utilizando trigonometría y otros cálculos matemáticos se puede corregir esta distorsión para colocarlo en su ubicación y distancia correcta en relación al plano terrestre.

Inversión por relieve y desplazamiento por relieve. Este es un desplazamiento en la dirección perpendicular al movimiento del radar. La inversión por relieve ocurre cuando la señal de radar llega a la cima de la montaña antes de llegar a la base de la montaña y como resultado esta señal regresa al radar primero, indicando que la cima de la montaña está abajo y la base de la montaña debe estar arriba, así que en la imagen de redar aparecen invertidas. Esto puede ser corregido utilizando un modelo digital de elevación.

Desplazamiento de estructura. Ocurre cuando la señal del radar llega a la base de una estructura alta que está orientada hacia el radar, como por ejemplo una montaña y esta señal llega antes que la señal que llega a la cima de la montaña, pero debido a que el radar está mirando de lado, la distancia entre la base y la cima aparecer comprimida, es decir parece ser muy pequeña de lo que realmente es.

Estas distorsiones pueden complicar las clasificaciones de inundación, en casos severos no es posible generar clasificaciones adecuadas con este tipo de condiciones. En casos menos severos, un modelo de elevación digital puede utilizado para generar correcciones aproximadas de los efectos de topografía antes de generar una clasificación.

Sombras. Cuando hay topografía demasiado compleja el radar no puede ver detrás de la montaña o detrás de una estructura vertical muy alta. Ya que la señal no llega a esta área que está detrás de la estructura, estas áreas aparecen oscuras. Esto se puede corregir interpolando los valores, pero también se puede asumir que en estas áreas no hay datos.

Distorsión radiométrica. Cuando el radar transmite la señal hay un patrón de la antena donde la mayor parte de la energía está concentrada en la parte central del área en iluminación y en las partes aledañas hay menos energía. Esto produce áreas más brillantes en el centro de la imagen y áreas más oscura en las esquinas de las imágenes. Esto se puede corregir conociendo el patrón de la antena.

Moteado de la imagen (speckle). Es un ‘ruido’ granular que existe inherentemente y degrada la calidad de las imágenes de SAR. Se produce debido a que en el área de iluminación hay diferentes objetos que dispersan la señal de radar estos objetos varían de área en área de iluminación.

Cuando hay demasiado Speckle es difícil realizar una correcta interpretación de las imágenes. Sin embargo, hay dos formas de reducirlo.

(a). Haciendo multi-look que consiste en dividir el haz del radar en varios sub-haces que son más angostos, cada sub-haz proporciona un “look” independiente al área iluminada, cada “looks” contiene speckle y al sumar los diferentes “looks” y sacar el promedio, el speckle se reduce en la imagen final. Al reducir el Speckle haciendo multi-look también se reduce la resolución de la imagen

(b). Otra forma de reducir el speclke es mediante un filtro, también se reduce la resolución de la imagen, pero a diferencia del multi-look que promedia los valores originales en la imagen, la aplicación de los filtros está alterando los valores originales de la imagen.

Este será el penúltimo artículo teórico antes de descubrir a través de la práctica las potencialidades de las imágenes de radar. Explicaremos cuales son los principales mecanismos de dispersión.

Siguiendo con los mecanismos de retrodispersión, como regla general entre más alta la retrodispersión más áspera es la superficie observada. En la siguiente figura se observan los diferentes mecanismos de interacción de la señal de radar con la superficie.

Superficies lisas , conocidas como superficies espejos o dispersión especular. La mayor parte de la energía incidente es reflejada en la dirección opuesta al radar y por estas áreas aparecen oscuras. Por ejemplo, aguas sin vegetación.

Superficies ásperas. Cuando las variaciones en altura de la superficie se aproximan al tamaño de la onda, esto es cuando la superficie empieza aparecer áspera. Este tipo de superficie dispersa la energía aproximadamente en forma igual en todas las direcciones y parte de esta energía llegará al radar.

Doble rebote. Cuando dos superficies forman ángulos rectos en dirección al radar, la señal rebota dos veces reflejando la mayor parte de la energía de vuelta al radar. Rebote doble es común en áreas urbanas y vegetación inundada.

Dispersión por volumen. Es la dispersión de la señal de radar dentro de un volumen o medio y consiste en múltiples rebotes y reflexiones de los diferentes componentes o capas dentro del volumen. Puede haber reflexión por volumen en la nieve o en la vegetación.

Podemos utilizar todos los conceptos antes vistos para analizar las imágenes de radar y clasificar diferentes coberturas terrestres. En la siguiente imagen muestra una combinación de área cubierta por vegetación y desforestada. Las áreas desforestadas tienen tonos más oscuros y además se puede ver que estas áreas tienen configuraciones geométricas, lo cual puede indicar que son áreas de agricultura o de ganadería. La imagen de la derecha es la clasificación de la imagen de radar con tres diferentes clases: bosques, crecimiento secundario y áreas desforestadas.

La siguiente imagen muestra del golfo de Urabá (Colombia) en la polarización VV, días antes y después del 28 de octubre de 2019, fecha en que ocurrió un evento de inundación en la zona. En la imagen después del 28 de octubre vemos incrementos de superficies oscuras en la parte sur de la zona, esto obedece a una acumulación de agua abierta producto de inundaciones ocurridas.

Se que muchos están ansiosos por llegar a la parte practica, pero este teoría es necesaria para entender las aplicaciones de las imágenes SAR. La retrodispersión es la fracción de energía transmitida que es reflejada nuevamente al radar. La brillantez de la superficie depende de la fracción de energía transmitida que regresa al radar después de interactuar con objetos en la superficie. La magnitud o intensidad de la retrodispersión depende de cómo la energía transmitida interactúa con la superficie, la cual es función de varios parámetros relacionados a las características del radar y de la superficie.

Hasta ahora hemos hablado de los parámetros del radar queejercen una influencia en la retrodispersión de la señal los cuales son: Longitud de onda (frecuencia), polarización y ángulo de incidencia, en este artículo hablaremos de los parámetros en la superficie terrestre que influyen en la retrodispersión (estructura de los objetos en la superficie y las propiedades dieléctricas de la superficie). Dentro de la estructura de la superficie encontramos la rugosidad o aspereza, la orientación y la densidad de la vegetación.

La aspereza o rugosidad de la superficie, una superficie se considera rugosa si su estructura superficial tiene dimensiones comparables a la longitud de onda. Por ejemplo, si las olas creadas por el viento en la superficie del agua son relativas a la longitud de la onda, entonces la superficie aparecerá áspera o rugosa y se verá más brillante en la imagen.

Otra característica de la superficie es la orientación, la cual influye en la interacción de las ondas que estén horizontal o verticalmente polarizadas. El doble rebote, característico de vegetación inundada ocurre cuando hay dos superficies que crean ángulos rectos en dirección del radar, como por ejemplo una superficie de agua y un tronco como resultado la señal rebota dos veces reflejando la mayor parte de la energía de vuelta al sensor y esta área aparecerá brillante. Si la orientación de los troncos no es perpendicular a la superficie del agua entonces el doble rebote no ocurriría.

La densidad de los componentes de la vegetación y la biomasa en el caso de la vegetación inundada influirá la dispersión por doble rebote, mientras más alta la biomasa y/o la densidad de los componentes de la vegetación, entonces menor será la penetración a través del follaje, esto también es función de la longitud de onda.

La constante dieléctrica es un indicador de la reflectividad y conductividad de la superficie y determina en parte la intensidad de la señal retrodispersada. Las propiedades dieléctricas de un material influyen en su habilidad de absorber energía de microondas y por ello afecta la dispersión de dicha energía. La magnitud de la retrodispersión es proporcional a la constante dieléctrica de la superficie.

La constante dieléctrica de materiales secos está entre 3 y 8; y la constante dieléctrica de agua en estado líquido está entre 40 y 80 (depende de la frecuencia de la microonda), por ello la cantidad de humedad en el suelo y en la vegetación influyen enormemente en incrementar la reflectividad de la señal de radar. En general la reflectividad aumenta con el aumento de la humedad lo cual significa que hay menos penetración a través del medio. Por ejemplo, el suelo y la vegetación aparecerán más brillantes cuando su nivel de humedad es alto. Por otro lado, mientras más baja es la constante dieléctrica más energía es absorbida y más oscura se verá la superficie.

El valor dieléctrico del agua congelada muy bajo, alrededor de 3.15, comparado al de agua en estado líquido mencionado anteriormente por ello el agua congelada se verá más oscura que la líquida. Por ejemplo, la siguiente imagen, muestra un proceso que se presenta en las latitudes altas. Anualmente se lleva a cabo una transición de la superficie terrestre de un estado congelado a un estado descongelado. Durante la transición de la superficie de congelado a descongelado hay un incremento en las propiedades dieléctricas de la superficie, esto causa un incremento notable en retrodispersión.

Con la finalidad de tener los fundamentos suficientes para interpretar las imágenes de radar de apertura sintética (SAR), continuamos con los aspectos teóricos. En este segundo artículo hablaremos de tres parámetros importantes de las imágenes SAR. Una imagen de radar tiene información sobre dos cosas: La estructura de los objetos en la superficie y Las propiedades dieléctricas de la superficie. Las características de la señal retrodispersada (reflejada) está influenciada por parámetros del radar y por parámetros de la superficie terrestre.

Existen tres parámetros del radar que tienen una influencia sobre las características de la señal retrodispersada: Longitud de onda, Polarización, Ángulo de incidencia

Longitud de onda. Es la distancia desde la cresta de una onda hasta la creta de la siguiente onda. En la teledetección de radar la longitud de onda define la interacción de la señal con la superficie. La longitud de onda está inversamente relacionada con la frecuencia, es la velocidad de la luz dividida por la frecuencia, mientras mas alta la frecuencia, menor es la longitud de onda. La longitud de onda más utilizada son las siguientes.

El largo de la onda determina su interacción con objetos en la superficie, si un objeto o su aspereza es aproximadamente igual al tamaño de la onda, entonces habrá interacción por la retrodispersión que ocasiona el objeto. Si la longitud de onda es mucho más larga que el objeto, habrá una interacción nula o muy baja entre la onda y la superficie, el objeto o la superficie aparecería lisa y la energía retrodispersada sería mínima

Por ejemplo, poca radiación sería retrodispersada por una superficie con fluctuaciones de altura de 5 cm con un SAR de banda L, una banda L tiene una longitud de onda de 15 a 25 cm y por ello la superficie aparecería oscura, pero la misma superficie aparecería brillante en un SAR de banda X que tiene una longitud de onda entre 2.4 a 3.8 cm.

La siguiente tabla contiene las aplicaciones más relevantes de las diferentes bandas utilizadas.

Este parámetro es muy importante porque a mayor longitud de onda mayor penetración a través del medio. La figura siguiente muestra la magnitud de la penetración de la señal en diferentes medios y con diferentes bandas.

En áreas de cobertura forestal la banda X penetrará la parte superior del dorsal de la vegetación. La banda C penetrará más profundamente y la banda L en la mayoría de los casos penetrará hasta llegar al suelo.

El segundo ejemplo muestra un suelo seco, con la banda X nada más se ve la superficie superior con una penetración mínima, mientras que la penetración es mucho mayor con la banda L y, la penetración con la banda C es intermedia entre X  y L. Hay estudios que indican que la banda L puede penetrar suelos secos hasta un metro de profundidad.

Veamos un ejemplo de la penetración del radar en los suelos. El área hace parte del río Nilo en Sudan. En la parte superior vemos una fotografía infrarroja tomada desde el transbordador Columbia en noviembre de 1995 y la de abajo es una imagen SAR del sensor SIR-C/X-SAR de abril de 1994, es una combinación de color falso utilizando las bandas L y C en diferentes polarizaciones. La línea negra gruesa en la derecha de la imagen de radar (parte inferior) es un canal antiguo del río Nilo que está cubierto por arena, este canal no puede verse en la fotografía infrarroja. Nadie conocía de su existencia antes que se tomase la imagen de radar.

Polarización. Se refiere al campo de propagación del campo eléctrico de la señal. Independientemente de longitud de onda, las señales de radar pueden se transmitidas y/o recibidas en diferentes polarizaciones. La mayoría de los radares han sido diseñados para transmitir ondas de redar horizontalmente o verticalmente polarizadas; del mismo modo la antena puede recibir la señal retrodispersada en polarización vertical u horizontal utilizando filtros especiales. En total puede haber cuatro combinaciones de polarizaciones

– HH: Transmitida Horizontalmente, Recibida Horizontalmente
– HV: Transmitida Horizontalmente, Recibida Verticalmente
– VH: Transmitida Verticalmente, Recibida Horizontalmente
– VV: Transmitida Verticalmente, Recibida Verticalmente

Los sistemas de radar que adquieren datos en las cuatro polarizaciones se llaman Quad-Pol y pueden caracterizar la estructura de la superficie de una forma mucho más completa. En resumen, la polarización provee información relacionada con los componentes horizontales y verticales de la superficie.

Ángulo de incidencia. Es el ángulo entre la dirección de iluminación del radar y la vertical de la superficie del terreno. Este ángulo varía en la franja de cobertura del radar, incrementa del lado de la franja más cercano al radar hacia el lado de la franja más lejano al radar (esto sucede porque la señal del radar se emite de lado).

Los ángulos de incidencia pequeños tienen mayor penetración y también resultan en una retrodispersión más alta (veremos tonos más brillantes en la imagen cuando los ángulos son más pequeños). La retrodispersión disminuye a medida que aumenta el ángulo de incidencia ya que la superficie aparece ser más y más lisa y por ello hay menos retrodispersión.

Por otro lado, las pendientes con dirección al radar tienen pequeños ángulos de incidencia y como resultado estas áreas tienen mayor retrodispersión y aparecen brillantes.

Retomando nuevamente el blog, iniciaré de hoy a publicar una serie de artículos relacionados con las imágenes de radar de apertura sintética (SAR). Iniciamos con un poco de teoría para entender la potencialidad de este tipo de imagenes.

En la teledetección se hacen dos tipos generales de observación.

Sensores Pasivos: Miden la energía emitida o reflejada. La fuente de energía radiante surge de fuentes naturales, por ejemplo: el sol, la Tierra, otros cuerpos calientes. Como ejemplo se pueden citar los sensores meteorológicos que miden la temperatura de las nubes, corrientes marinas, vientos, etc.

Sensores Activos: Los sensores activos proveen su propia luz o iluminación, un instrumento emite una ráfaga de energía (señal), este mismo instrumento mide la porción de la señal que es reflejada. La teledetección activa en el rango de microondas se denomina teledetección de radar, por ejemplo (SAR, LIDAR). Debido a sus características particulares este tipo de sensores presentan las siguientes ventajas.

• Permiten observar la superficie terrestre de día o de noche y bajo cualquier condición meteorológica. Las imágenes optimas tienen limitaciones cuando hay nubes o cuando es de noche.
• Pueden penetrar el medio, la vegetación, el suelo o la nieve; mientras que las imágenes ópticas solo tienen información de la parte superior del medio.
• No hay que hacer correcciones atmosféricas, en caso tal, son mínimas. Con las imágenes ópticas las correcciones atmosféricas son críticas para una correcta interpretación.
• El radar es sensitivo a las propiedades dieléctricas de la superficie (ej. Agua congelada vs descongelada)
• Sensitivo a la estructura de los componentes de la superficie

Pero también encontramos las siguientes desventajas

• La información es diferente a las imágenes ópticas y por ello algunas veces son difícil de interpretar.
• Las imágenes de radar se caracterizan por la presencia de moteado que es un efecto granular y dificulta la interpretación de las imágenes (efecto sal y pimienta).
• La presencia de topografía introduce distorsiones las cuales deben ser corregidas.

La siguiente imagen muestra de volcán kliuchevskoi en Kamchatka-Rusia que entró en erupción el 30 de septiembre de 1994, la parte de la izquierda es una fotografía tomada por un astronauta recién comenzó la erupción, se aprecia una nube gruesa y oscura de cenizas. En la parte derecha se observa una imagen de radar adquirida durante la erupción con el sensor SIR-C/X-SAR, caramente se aprecia que en la imagen de radar no se ve la nube de cenizas.

LandViewer es aplicación web sencilla y muy intuitiva que permite a principiantes y expertos seleccionar un área geográfica determinada para realizar análisis con imágenes de satélites. Cuando entramos a LandViewer, veremos lo siguiente.

Es muy sencillo de navegar, buscas tu zona de estudio y posteriormente con LandViewer tienes las siguientes posiblidades:

Opción Filtros

1. Escoger varios tipos de imágenes entre ellas: Sentinel-2 L1C + L2A, Landsat 8 OLI + TIRS, Landsat 7 ETM+, Landsat 4-5 MSS, Landsat 4-5 TM, CBERS-4 MUX, CBERS-4 WFI, CBERS-4 PAN5, CBERS-4 PAN10 y NAIP. Además permite calcular varios índices entre ellos.
2. Buscar imágenes por fecha y seleccionar la que se acomoda a tus necesidades, ya que te permite filtrar por año, mes, porcentaje de nubosidad o elevación solar.

Para hacer lo anterior entras a filtros y te aparece una ventana donde puedes seleccionar las fechas, el porcentaje de nubosidad, la elevación solar o el tipo de imagen. En la parte derecha te va presentando una visualización de las imágenes disponibles.

Realizar combinaciones de bandas. te permite obtener índices por defecto como el NDVI o si lo quieres puedes ingresar uno personalizado.

Para ello existe la herramienta “combinaciones de bandas”, te presenta las pestañas por defecto o personalizado. En la pestaña “defecto” ya te muestras diferentes índices y combinación de bandas que puedes seleccionar. La pestaña “personalizado” funciona como una calculadora raster que realiza algebra de mapas.

También se puede descargar el análisis realizado con diferentes opciones de resolución.

Por ultimo una función que me parece excelente es la capacidad de integrar los datos de LandViewer con SIG de escritorio a través del, servicio WMS. Esto te permite explorar imágenes de LandViewer en software como Qgis, ArcGIS, etc.

En un artículo posterior exploraremos con más detalle cada una las potencialidades de LandViewer.

Continuamos con la aventura de conocer más sobre QGis con este nuevo tutorial sobre como agregar un mapa base.

A diferencia de ArcGis, etc.

Una vez descargo puedes instalarlo accediendo al submenú Complementos seguido Administrar e instalar complemento.

Aparece la siguiente ventana, donde introduces el nombre “QuickMapServices”, lo selecciona y luego das clic en el botón “instalar complemento”.

Una vez instalado, cerramos la ventana y accedemos al plugins a través de la barra de herramientas. Al dar clic sobre el icono correspondiente se despliegan los servicios por defectos.

Antes de mostrar cómo funciona agreguemos otros servicios. Para ello seleccionamos la opción Settings y posteriormente vamos a la pestaña More services. Damos clic en Get contribute pack, aceptar en la ventana que aparece seguido del botón Guardar.

El resultado se muestra en la siguiente figura. La herramienta carga mucho más servicios, pero por cuestión de tamaño deshabilité algunos. Esto se hace en Settings, acceder a la pestaña Visibility, estando allí puedes elegir qué servicios deseas ver.

Para agregar un mapa base solo debes seleccionar servicio deseado y dar clic sobre él. Por ejemplo, para agregar un mapa base de Google Satélite solo procedemos como se muestra en la siguiente figura.

Se agrega un mapa mundial y podemos ir acercando hasta lograr el resultado deseado.

Nos vemos en otro tutorial de Agua y SIC.

Vemos un tutorial rápido sobre como establecer la simbología en ArcGis 10x. A excepción de la simbología SINGLE SYMBOL todas las simbologías dependen de los datos presentes en la tabla de atributos. Para esta ilustración se tiene una capa de las veredas del municipio de Apartadó.

Clic derecho sobre el nombre del shape y luego elegir Propiedades

Aparece una ventana donde vamos a seleccionar la pestaña Simbología, donde se puede elegir los diferentes tipos de simbología a colocar a nuestro mapa. Tenemos cinco opciones: Features, Categories, Quantities, Caharts, Multiple Attributes.

Si seleccionamos Simbología SINGLE SYMBOL, todos los objetos de la capa quedan con la misma simbología. El resultado es como se ve en la siguiente figura.

Simbología UNIQUE VALUE, un color diferente para cada valor diferente

1. Value Fiel: Permite seleccionar el campo a utilizar para definir la simbología se desea diferenciar los objetos.
2. Add All Values: Carga todos los valores.
3. Color Ramp: Elige una serie de colores diferentes o se personaliza cada color picando en cada rectángulo

Se obtiene el siguiente resultado

Simbología GRADUATED COLORS, se usa para establecer un color con un tono proporcional al valor de cada objeto.

1. En Value se selecciona el atributo numérico según el cual se va a colorear (Se puede normalizar si se desea)
2. Elige el número de clases o rangos
3. Se elige una gama de tono

Se obtiene el siguiente resultado

Simbología DOT DENSITY, establece un relleno con puntos en cantidad proporcional al valor de cada objeto.

1. Se selecciona con respecto a que atributos se hace la simbología y se pasa con el botón
2. Se elige cuanto va a representar cada punto
3. Se elige un tamaño aparente en pantalla

El resultado obtenido es el siguiente

Voy a dejar hasta aquí, en caso se ser de utilidad y si lo piden realizaré un segundo artículo sobre el tema.

Ya he compartido algunas cosas en ArcGis, desde hoy iniciaré el aprendizaje con Qgis. Como se describe en la página del autor  “QGIS es un Sistema de Información Geográfica de código abierto que nació en el año 2002. La filosofía que maneja es hacer que el software SIG, tradicionalmente software costoso, pueda estar al alcance de cualquiera con acceso básico a un ordenador personal”. Iniciaremos con lo básico para luego empezar a explorar sus bondades aplicadas a la hidrología superficial y al agua subterránea.

Para este ejercicio se cuenta con una tabla en Excel que contiene la localización de captaciones de fincas bananeras y al que llamaremos “Pozos”. El archivo contiene una hoja llamada “Captaciones”, que tiene la estructura que se muestra en la siguiente tabla.

• Paso 1. Guardar el archivo de Excel como CSV.
• Paso 2. Ir a Qgis y seleccionar “Capa” seguido de “Añadir capa” y por último “Añadir capa de texto delimitado”.

Aparece el siguiente cuadro de dialogo donde se debe elegir la siguiente información:

Nombre de Archivo: importar archivo que contiene la información, en este caso es “Pozos.csv”

Formato del archivo: es importante conocer como está configurado nuestro archivo CSV, en mi caso los campos están separados por “;”, por ello seleccioné la opción “Delimitadores personalizado” y posteriormente activé la casilla “Punto y coma”

Definición de geometría: Esta opción nos permite seleccionar las coordenadas xy o longitud y latitud de cada uno de los puntos.

SRC de la geometría: Permite seleccionar el sistema de coordenadas de nuestros puntos, en este caso WGS 1984.

En Datos de Muestra se presenta como va quedando la tabla de atributos

Al pulsar “Añadir”, obtenemos los siguientes resultados

Inicia la aventura con Qgis…

A raíz de una pregunta que me realizó LeeGreed, en esta entrada ilustraremos la forma de crear una tabla en ArcGis, algo que quedó por explicar en la forma de calcular el número de curva de una cuenca.

Paso 1. En Arctoolbox selecciona "Data management tools" y luego busca "Table" y por ultimo "create table".

Paso 2. Clic y te aparece una ventana donde introduces: la carpta donde se guardará la tabla y el nombre con que quieres que se guarde.

Paso 3. Clic en Ok, se agrega una tabla. Luego das clic derecho sobre ella y selecciona la opción Open (1) y se abre la tabla en blanco (2).

Paso 4. Para agregar un campo a la tabla, seleccionamos la pestaña “Table option” (1) y luego “Add Field” (2), en la ventana que aparece agregamos el nombre del campo (3) y seleccionamos el tipo de dato (4).

De esta misma forma procedemos para rellenar todos los campos que necesitamos agregar a la tabla. Hablando de la tabla “NCLookUp” para calcular el número de curva de una cuenca, después de agregar los campos: LUvalue, Description, A, B, C y D obtenemos el siguiente resultado.

Tambien puedes crear la tabla en excel, agregarla a Arcgis y luego exportarla como un archivo de extensión *.dbf. Sin embargo creo que el procedmiento explicado es suficiente pero eres libre de explotar.