IMÁGENES GRATUITAS SENTINELS S1 Y S2 (The Sentinels Scientific Data Hub proporciona acceso libre y abierto a imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 productos para usuarios. )

The Sentinels Scientific Data Hub proporciona acceso libre y abierto a imágenes Sentinel-1 y Sentinel-2 productos para usuarios.

(The Sentinels Scientific Data Hub provides free and open access to a Rolling Archive of Sentinel-1 and Sentinel-2 user products)

Los Sentinel son una nueva flota de satélites diseñada específicamente para proporcionar los abundantes datos e imágenes de que se nutre el programa Copernicus, de la Comisión Europea. 

Este programa único de vigilancia medioambiental, está cambiando drásticamente la forma en que gestionamos nuestro entorno, entendemos y abordamos los efectos del cambio climático y protegemos nuestra vida cotidiana. 

Sentinel 2 llevan una innovadora cámara multiespectral de alta resolución, con 13 bandas espectrales que aportan una nueva perspectiva de la superficie terrestre y la vegetación. 

La combinación de la alta resolución y las nuevas capacidades espectrales, así como un campo de visión que abarca 290 kilómetros de anchura y sobrevuelos frecuentes, proporcionará vistas de la Tierra sin precedentes.

La misión se basa en una constelación de dos satélites idénticos en la misma órbita, separados por 180 grados, para lograr una cobertura y una descarga de datos óptimos. Cada cinco días los satélites cubrirán todas las superficies terrestres, grandes islas y aguas costeras.

La misión proporcionará sobre todo información útil para las prácticas agrícolas y forestales, y para gestionar la seguridad alimentaria. Las imágenes de los satélites serán empleadas para determinar varios índices vegetales, como el área con clorofila en la hoja y el contenido en agua.

El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 5.35 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.

 Esto es especialmente importante para predecir la producción de las cosechas, y para aplicaciones relativas a la vegetación de la Tierra.

Además de para vigilar el crecimiento de las plantas, Sentinel-2 puede mapear el estado y los cambios de la superficie terrestre, y observar las selvas. También alertará de la contaminación en lagos y aguas costeras. Las imágenes de inundaciones, erupciones volcánicas y deslizamientos contribuirán a gestionar las consecuencias de estos desastres, y ayudarán en las tareas de ayuda humanitaria.

El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 2.16 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.

Sentinel-2A es el resultado de una colaboración estrecha entre la ESA, la Comisión Europea, la industria, los proveedores de servicios y los usuarios de datos. Ha sido diseñado y construido por un consorcio de 60 compañías liderado por Airbus Defence and Space, con el apoyo de la agencia espacial francesa CNES para optimizar la calidad de las imágenes, y del Centro Aeroespacial Alemán DLR para mejorar la recuperación de datos mediante comunicaciones ópticas.

El producto original está georefenciado y tiene una resolución de 10 m, lo pongo a disposición para su descarga. Es un PNG de 4.58 MB. Puedes descargarlo dandole click con el boton derecho del ratón a la imagen de arriba y posteriormente darle en guardar imagen como.

Con su cámara multiespectral y su amplia cobertura, la misión Sentinel-2 ofrece no solo continuidad sino que amplía la capacidades de las misiones Spot, francesa, y Landsat, estadounidense. 

Sentinel-2A será lanzada el 23 junio de 2015 y Sentinel-2B en la segunda mitad de 2016. Una vez lanzados, la Comisión Europea asume la propiedad de los satélites. 

Fuente y link para bajar las imágenes.

https://scihub.copernicus.eu/userguide/WebHome#Sentinel_2_Data_Offer

http://www.esa.int/esl/ESA_in_your_country/Spain/SENTINEL_2

CORRECCIÓN ATMOSFERICA PARA REMOVER LA NIEBLA CON ATMOSC DE IDRISI MODELO Cos(t)

ATMOSPHERIC CORRECTION TO REMOVE HAZE 

WITH ATMOSC IDRISI

Por: José Luis Alvarez

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INTRODUCCIÓN

En la entrada anterior de este blog, se mostraron los pasos para correr un análisis de componentes principales (PCA) y su creación, aunque no se hace referencia sobre en qué otras aplicaciones puede ser útil este análisis. Se retoma que el PCA muchas veces se utiliza para la eliminación de ruido sistemático debido a malos datos de la exploración de satélite. Por lo tanto, el módulo PCA que trae consigo el software MultiSpec reduce sustancialmente los errores de bandeado y las rayas de ruido debido a errores en los sensores.

Ahora en esta entrada, vamos a explicar los pasos para llevar a cabo una corrección atmosférica y eliminar los errores radiométricos debido a la presencia de niebla, esto se desarrollará mediante el módulo ATMOSC de IDRISI.

El módulo ATMOSC de IDRISI necesita una serie de datos o de información como entrada para llevar a cabo el proceso, sobre todo si se pretende llevar acabo el modelo completo, ya que este último requiere el cálculo de espesor óptico. Por lo regular la información que se necesita de entrada para aplicar la corrección atmosférica a una imagen, se puede encontrar en los metadatos que acompañan a la misma imagen o pueden ser calculados a partir de los mismos metadatos. Sin embargo, si no se cuenta con los metadatos, la información puede ser obtenida en los textos básicos para el procesamiento de imágenes por ejemplo: Chander et., al 2009 (Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors). Cabe agregar que si se quiere utilizar el modelo completo del módulo ATMOSC de IDRISI es necesario contar con la información de las condiciones meteorológicas del día cuando se tomó la escena.

Como se señaló anteriormente, el presente documento pretende ser una herramienta o guía  donde se muestran los pasos para reducir o eliminar la influencia atmosférica por la niebla o por otras interferencias en las imágenes de satélite. Por lo tanto, en primer lugar vamos a eliminar la niebla usando el modelo Cos(t) y luego vamos a verificar nuestro resultado comparando las dos imágenes (sin corrección atmosférica y con corrección atmosférica) usando firmas espectrales.

Modelo Cos(t)

Una de las dificultades de la corrección atmosférica es que los datos necesarios para un ajuste completo a menudo no se encuentran disponibles. Por lo tanto, el modelo Cos(t) fue diseñado por Chávez en 1996 como una técnica para la aproximación de un ajuste completo que en la mayoría de los casos funciona muy bien. Este modelo se encuentra disponible en el módulo de ATMOSC de IDRISI e incorpora todos los elementos del modelo de Sustracción de Objetos Oscuros (para la remoción de niebla) más un procedimiento para calcular los efectos de la absorción por parte de los gases atmosféricos y de la dispersión Rayleigh. No requiere parámetros adicionales sobre el modelo de Sustracción de Objetos Oscuros, y por otra parte, estima estos elementos adicionales basándose en el coseno del ángulo cenit del sol (90°-elevación solar).

Antes de iniciar con los pasos de esta guía es necesario contar con los siguientes insumos: Tener instalado en su computadora el software IDRISI; si no cuentas con el programa puedes bajar una versión de prueba en la siguiente página www.clarklabs.org. También es necesario contar con una imagen de satélite si no cuentas con una, en el siguiente párrafo se proporciona un sitio para que puedan descargar la que se usó en este ejemplo.

 Los datos que se utilizaron en el presente ejercicio pertenecen a una imagen Land Sat I Sensor MSS Pat 026 Row 047; la zona abarca parte del centro del estado de Veracruz y gran parte del estado de Puebla, México. Dentro la escena se observan los siguientes puntos de referencia geográfica (Pico de Orizaba, Cofre de Perote, el puerto de Veracruz, ciudad de Puebla). La fecha de la escena es del 14 de Mayo de 1973; esta fue obtenida a través del servidor de imágenes de Meryland University of Maryland Institute for Advanced Computer Studies en este sitio la podrán bajar gratuitamente  http://glcf.umiacs.umd.edu.

Cuadro 1.- Información general de la imagen de satélite ocupada en el ejercicio
Satélite	Sensor	Pat	Row	Fecha	N° Banda	Rango Espectral  μm	Espectro	Banda	Tamaño de Pixel
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	4	0.499-0.597	Visible	Verde	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	5	0.603-0.701	Visible	Rojo	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	6	0.694-0.800	Infrarrojo	Infrarrojo cercano	60 m
LandSat 1	MSS	26	47	25/5/1973	7	0.810-0.989	Infrarrojo	Infrarrojo medio	60 m

  

Una vez que tenemos  instalado el programa IDRISI y guardada nuestra imagen de satélite en la PC, pasamos al primer paso. Este consiste en transformar los archivos GeoTif formato original de nuestra imagen al formato de IDRISI (.RST), Para hacer esto abrimos el programa, después nos vamos al menú Archivo (File), nos posicionamos en la opción  Import / Desktop Publising Formats / GEOTIFF/TIFF ver la figura 1.

Hecho esto nos aparece la ventana GEOTIFF/TIFF- GeoTIFF to Idrisi Conversion, en esta ventana hacemos clic en el cuadro GeoTIFF file name, nos dirigimos al directorio  donde tenemos guardada nuestra imagen haciendo clic en el botón Browse, ubicamos nuestra carpeta y seleccionamos el primer archivo LM10260471973145_B4.TIF el cual pertenece a la banda 4 de nuestra imagen figura 2.

Posteriormente solo falta seleccionar el directorio donde vamos a guardar nuestras bandas con el nuevo formato y con un nuevo nombre;  para esto hacemos clic al botón Idrisi image to créate: y listo. Repetir los pasos anteriores para el  resto de las bandas figura 3. 

Despliegue y visualización de la banda 4: Para desarrollar este paso abrimos el programa (para nuestro caso utilizamos IDRISI SELVA) posteriormente hacemos clic en icono de Display Launcher, luego hacemos clic en el botón Selected file type, en seguida hacemos clic en el botón Browse y buscamos nuestro directorio donde se encuentran nuestro datos que convertimos y abrimos la primera banda de nuestra imagen LM10260471973145_B4, utilizando la paleta de escala de grises y auto escala (intervalos iguales) figura 4.  

Creación de una imagen compuesta: Una vez que tenemos cargada la banda 4 en la pantalla, agregamos las otras dos bandas. Para hacer esto apretamos las teclas Ctrl y R o hacemos clic con el botón derecho en la ventana de Composer. Seleccionamos agregar capa. Agregamos las bandas 5 y 6 una por una; archivos LM10260471973145_B5 y LM10260471973145_B6. Una vez que las tres bandas están presentes dentro de la misma ventana, pasamos a asignarle a cada banda su color para elaborar una imagen compuesta. Con la ventana desplegada y con las tres bandas, movemos el cursor hacia Composer. Seleccionamos la banda 4 y hacemos clic en el icono azul para asignarle el cañón azul. Luego seleccionamos la banda 5 y clic el icono verde. Del mismo modo, seleccionamos la banda 6 y clic el icono de color rojo para asignarle el cañón rojo figura 5. 

Hecho lo anterior, en la pantalla se visualizará la imagen en falso color como se muestra en la figura 6. Una vez que la imagen compuesta se despliega en la pantalla es evidente y se observa la distorsión causada por la niebla (coloración azulada o lechosa).  Fíjense en los cuerpos de agua que muestra la imagen sobre todo en la esquina superior derecha (a lo largo de la costa) y en la esquina inferior izquierda (la laguna).

Explore la imagen haciendo un zoom y observe los siguientes lugares: el mar, los lagos, las zonas urbanas, zonas de cultivo y las zonas de vegetación (zonas rojas).

Las imágenes compuestas se utilizan especialmente porque pueden contener algunas de las bandas o todas a la vez; es decir, las bandas que pertenecen al rango del visible como las bandas que pertenecen al rango del infrarrojo, por lo tanto, al elaborar una imagen compuesta que contenga bandas del rango visible se observan mejor las distorsiones causadas por la niebla atmosférica la cual dispersa preferentemente en las bandas de longitud de onda corta como la banda azul (0.452–0.518 μm) la cual se debe esa coloración azulada o lechosa en una imagen cuando no está corregida atmosféricamente figura 7.

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CAPAS GLOBALES PARA GOOGLE EARTH Y ARC GIS

CAPAS GLOBALES PARA GOOGLE EARTH Y ARC GIS 

GLOBAL LAYERS TO GOOGLE EARTH AND ARC GIS 

El presente Blog es para compartirles unos archivos, los cuales me encontré en el servidor de Enviromental Systems Research Institute hace dos años; los comparto para que estos puedan ser bajados y cargados automáticamente en Google Earth y en ArcGis. Las capas pueden ser utilizadas como información base, por lo tanto solo bastará con identificar nuestra área de interés y agregar nuestra información (capas o layers temáticas) y listo nos quedarán unos mapas con una presentación muy buena. 

Desde mi punto de vista, considero que estas capas (Archivos en formato .kmz para Google Earth y .lyr para ARCGIS) pueden ser una herramienta de mucha utilidad, sobre todo para los usuarios que necesiten elaborar mapas con diferentes fondos; y al mismo tiempo aprovechar la plataforma e información base que dispone el software Google Earth y de la misma forma para Arc Gis. 

NOTA
Para visualizar las capas deben de tener instalado Gloogle Earth o ARCGIS. Sí contamos con alguno de  los Softwares antes mencionados, solo deben seleccionar y bajar los archivos de acuerdo al formato, por ejemplo: para el caso de Google Earth una vez bajado el archivo (HILLSHADE WORLD) solo bastará con darle doble click  y el programa se abrirá automáticamente y se visualizara como se muestra en las imágenes abajo.
Para ARCGIS bajamos el archivo de acuerdo al formato (HILLSHADE WORLD) abrimos el programa, una vez abierto; hacemos click en agregar capa y listo podremos visualizar nuestra capa como se muestra en las imágenes abajo. 

Para ver algunos resultados, observen las siguientes imágenes:

HILLSHADE WORLD.kmz
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Esta capa ( HILLSHADE WORLD) es un modelo mundial con un arco de 1 minuto; su objetivo es contar con una herramienta de ayuda humanitaria de la superficie de la Tierra que integra la topografía y batimetría del océano. Esta modelo fue construido a partir de numerosos conjuntos de datos mundiales y regionales, y está disponible con la "superficie de hielo" (parte superior de la Antártida y Groenlandia) y "Bedrock" (base de las capas de hielo). Las versiones anteriores ETOPO2v2 y ETOPO5 de las redes globales están en desuso, pero aún disponibles.

Ejemplo con Arc Gis

HILLSHADE WORLD

WORLD MAP.kmz

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Este mapa está diseñado para ser utilizado como un mapa base por los profesionales de SIG y como un mapa de referencia por cualquier persona. El mapa incluye los límites administrativos, ciudades, juegos de agua, las características fisiográficas, parques, monumentos, autopistas, carreteras, ferrocarriles, aeropuertos y superpuestas sobre la cobertura del suelo y las imágenes de relieve sombreado para el contexto añadió. El 

mapa ofrece una cobertura para todo el mundo a una escala de 1:144 ~ k, la cobertura para Canadá y México a una escala de 1:18 k, la cobertura de Australia y Nueva Zelanda, Europa, el territorio continental de Estados Unidos y Hawai, y partes del sur de Latina, incluyendo Argentina, Brasil, Chile y Venezuela, a una escala de 1:09 ~ k y la cobertura de Japón, Hong Kong y Macao a una escala de 1:4,5 ~ k. El mapa también incluye mapas detallados con respecto a determinadas áreas locales a una escala de 1:01 ~ k.

Este mapa base se compiló a partir de una variedad de mejores fuentes disponibles de varios proveedores de datos, incluyendo el Servicio Geológico de EE.UU. (USGS), la Agencia de Protección Ambiental de EE.UU. (EPA), EE.UU. Servicio de Parques Nacionales (NPS), Food and Agriculture Organization de las Naciones Unidas (FAO), el Departamento de Recursos Naturales de Canadá (RNCan), GeoBase, Agriculture and Agri-Food Canada, Navteq, TomTom, Automotive Navigation Data (AND), DeLorme y Esri.

Ejemplo con Arc Gis

WORLD MAP

NATGEO MAP.kmz

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Esta capa (NATGEO MAP) está diseñada para ser usada como un mapa general de referencia para fines informativos y educativos, así como un mapa de base por los profesionales de GIS y otros usuarios para la creación de mapas web y aplicaciones web de mapas. El mapa fue desarrollado por National Geographic y Esri y refleja el estilo distintivo Cartográfico Nacional Geographic en un mapa de referencia multi-escala del mundo. El mapa fue elaborado utilizando datos de una variedad de proveedores de datos líderes, incluyendo DeLorme, NAVTEQ, el PNUMA-CMCM, la NASA, la ESA, USGS, y otros. Este mapa de referencia incluye los límites administrativos, ciudades, áreas protegidas, carreteras, caminos, vías férreas, juegos de agua, edificios y monumentos históricos, superpuestas en relieve sombreado y las imágenes de la cubierta vegetal para el contexto añadió. El mapa incluye actualmente una cobertura global hasta la escala 1:144 k ~ y una cobertura más detallada para América del Norte hasta ~ 01:09 escala k.

Ejemplo con Arc Gis

NATGEO MAP

MAP SATELLITE.kmz

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Esta capa (MAP SATELLITE) contiene imágenes de baja resolución e imágenes de alta resolución para todo el mundo (para los usuarios que requieran utilizar como fondo imágenes Georreferenciadas y de alta resolución como las del Google Earth,  esta puede ser otra alternativa, al igual como otras opciones que he comentado en anteriores entradas del  blog). El mapa incluye la NASA Blue Marble: Next Generation 500 imágenes de resolución en escalas pequeñas (por encima de 1:1.000.000), I-Cubed imágenes eSAT 15m en medio a grandes escalas (hasta 1:70.000) para el mundo, y el USGS Landsat 15m las imágenes de la Antártida. El mapa cuenta con I-Cubed Nacional Primer 1m o mejor resolución de imágenes de los estados contiguos de Estados Unidos, Getmapping imágenes con resolución 1m de Gran Bretaña, AeroGRID 1m 2m de resolución de imágenes de varios países de Europa, las imágenes de IGN resolución 1m para imágenes de España, IGP resolución de 1m para Portugal, y las imágenes de GeoEye IKONOS resolución 1m para Hawaii, partes de Alaska, y varios cientos de áreas metropolitanas de todo el mundo. Además, las imágenes aportadas por la comunidad de usuarios de SIG se ha añadido en Alaska, Nueva York y Virginia.

I-Cubed Nacional Prime es un mosaico sin fisuras, el color de las imágenes de varias fuentes comerciales y gubernamentales, incluyendo antenas de 0,3 a 0,6 m expreso imágenes de resolución para las áreas metropolitanas y la mejor disposición de los Estados Unidos del Departamento de Agricultura (USDA), el Programa Nacional de Imágenes de Agricultura (NAIP) las imágenes y versiones mejoradas de Geológico de Estados Unidos (USGS) Digital Ortho Quarter Quad (DOQQ) las imágenes de otras áreas.

Ejemplo con Arc Gis

MAP SATELLITE

ZOOM MAP SATELLITE

Ejemplo con Arc Gis

NATURAL SATELLITE IMAGERY