Google Earth Engine (GEE) es una plataforma de análisis geoespacial basada en la nube que sirve para visualizar y analizar imágenes satelitales y resulta de gran utilidad en tareas de teledetección a escala provincial.
Se trata de una herramienta que combina una potente capacidad de procesamiento de información con un catálogo de datos que alcanza los 80 petabytes (80.000 terabytes) de almacenamiento.
En esta ocasión, te mostramos cómo utilizamos esta plataforma y aprovechamos sus fortalezas para obtener y procesar imágenes satelitales en la producción de cartografías.
Trabaja desde tu PC con grandes volúmenes de datos
Al procesar los datos en la nube, GEE permite trabajar desde cualquier equipo con conectividad a internet, en procesos que serían prácticamente imposibles de llevar adelante en la mayoría de las computadoras de escritorio comunes.
Engine está disponible de forma gratuita para usos no comerciales, lo cual implica un importante ahorro económico tanto en equipamiento como en costo de licencias.
GEE brinda acceso a un enorme catálogo de imágenes satelitales de hasta 37 años de antigüedad, gracias a lo cual, se pueden generar mosaicos, calcular índices espectrales, realizar métricas espaciales y comparaciones temporales de imágenes, y aplicar algoritmos de aprendizaje computacional.
En el enfoque tradicional, la construcción de mapas de cobertura del suelo se basa en una única imagen satelital o mosaico, que resulta en un mapa referido al momento de adquisición de esa imagen, con lo cual resulta difícil distinguir coberturas que varían en el tiempo.
Con Engine, es posible combinar imágenes de diferentes fechas para contemplar variables fenológicas, lo que permitiría, por ejemplo, mapear vegetación de hojas perennes y caducas, cultivos de verano y de invierno, o la variación en cuerpos de agua en diferentes momentos.
Imagen 1. Vista de un mosaico de imágenes Sentinel 2 de toda la provincia de Córdoba en GEE. Detalle de zona oeste provincial y de bañados y lagunas al norte del Mar de Ansenuza.
Google Engine para la producción de mapas
En IDECOR sacamos gran provecho de las ventajas que ofrece la plataforma para la obtención y procesamiento de imágenes satelitales en la producción de algunos mapas como los de áreas quemadas, coberturas y usos del suelo, y cultivos agrícolas.
Así, por ejemplo, para desarrollar las cartografías de coberturas y usos del suelo, construimos siete mosaicos de imágenes de todo el territorio provincial correspondientes a diferentes fechas. Sobre dichos mosaicos calculamos índices espectrales específicos que contribuyen en la identificación de determinadas coberturas.
Con todo ello, combinamos la información de las imágenes, con datos muestrales recogidos en campo para entrenar algoritmos de aprendizaje computacional, que luego se utilizan para clasificar cada uno de los píxeles de la imagen, asignándole una clase de cobertura.
Cada imagen satelital abarca una superficie rectangular determinada del territorio, por lo que para armar un mosaico que cubra toda la provincia se requerirían 23 imágenes de Sentinel 2 para una única fecha, y 161 para los 7 mosaicos mencionados. Así, cada imagen ocuparía más de 1,4 Gb de almacenamiento, a lo cual habría que sumar los tiempos de descarga y procesamiento.
Con GEE, todo este proceso se resuelve en pocos minutos, con un código para dejar preparado el mosaico, sin importar desde qué equipo se trabaje.
Imagen 2: Evolución mensual del índice NDVI de noviembre de 2022, enero, febrero y abril de 2023 (de izquierda a derecha) a partir de imágenes MODIS.
Una vez filtradas las imágenes, sobre la misma plataforma es posible realizar diferentes tipos de procesos, como por ejemplo, detectar áreas afectadas por incendios forestales, demarcar lotes agrícolas o calcular el área construida en una ciudad.
Cómo usamos su catálogo de datos de la tierra
Además de imágenes satelitales, GEE cuenta con un amplio catálogo de datos, entre los que se incluye información meteorológica, análisis históricos de áreas inundadas, demarcación de áreas construidas y muchos más, que en IDECOR empleamos como variables para diversos proyectos.
Imagen 3: Vista general de un mapa de área construida en la localidad de Villa María en GEE. Fuente: Sirko et al (2023).
Así, para la estimación de rindes agrícolas descargamos un conjunto de estimaciones meteorológicas disponibles en la plataforma, que son generadas por el Copernicus Climate Change Service (C3S) para todo el mundo (2017).
Dentro de este conjunto, encontramos datos de precipitaciones, temperatura, evapotranspiración, contenido de agua en el suelo y hasta radiación solar, que resultan de gran valor como variables independientes para combinar con los datos obtenidos de campo y desarrollar estos mapas.
De igual manera, para el cálculo del mapa de valor de la tierra, es importante conocer la superficie construida en cada parcela y su entorno, para lo cual nos valemos de la base de datos de Sirko et al (2023), a la cual podemos acceder fácilmente en GEE y realizar cálculos espaciales en la misma plataforma.
Todas estas ventajas, que combinan el acceso a un gran volumen de datos, la potencia de procesamiento, a los que también se suma su comunidad de colaboradores, están revolucionando el campo de la teledetección y convierten a esta herramienta en un recurso transformador.
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Colaboración:
Biól. Ezequiel Pozzi Tay,
IDECOR
