Aclaración de dudas del Webinar sobre «R»

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Hoy os traemos las respuestas a algunas de las dudas que se plantearon durante el webinar sobe «R’.

En Ecuador hay zonas que la mayor parte del tiempo tienen nubes y si me pongo muy exigente con la cobertura de nubes me quedo sin imágenes que bajar.

Podrías ampliar el rango de fechas en R. Es una operación bastante sencilla. Si no, bajar imágenes Sentinel-1 que al ser imágenes SAR no tienen nubes. Para descargar imágenes S1 puedes echarle un vistazo a este enlace: https://www.rdocumentation.org/packages/getSpatialData/versions/0.0.4

¿Hay algún paquete para S1?

Sí, puedes mirar aquí https://www.rdocumentation.org/packages/getSpatialData/versions/0.0.4

¿Cuál seria la función para hacer la corrección atmosferica?

Depende del tipo de corrección que quieras hacer. Si descargas imágenes nivel 2A ya están corregidas. Lo que sí necesitarás son los coeficientes de corrección para cada banda y aplicar la fórmula de corrección sobre la imagen. También puedes comprobar el paquete “sen2r” que contiene funciones específicas para realizar la corrección atmosférica a través de Sen2cor.

¿Se puede hacer procesamiento en la nube en R?

Claro, casi todas las plataformas en la nube (de computación) soportan R. No obstante, tienes Rstudio Cloud, que es una plataforma especializada en R. Está aún en versión beta. (https://rstudio.cloud/)

Imagino que lanzar el script de manera desatendida también se podría.. ¿no?

Si te refieres a lanzarlo periódicamente, si, claro que se podría programar para ello.

¿Qué versión de R hay que tener para instalar sen2r ?

Con la versión 3.6 funciona perfectamente.

En el filtrado de NDWI, ¿se podría filtrar para que saque los grupos chicos de píxeles? (así me quedarían solamente los cuerpos de agua y los ríos)

El filtrado depende siempre de los parámetros, puedes filtrar más o menos píxeles y luego ya operar sobre ellos.

¿Es posible sacar el porcentaje de color que tiene en la imagen el indice? por ejemplo en el análisis NDVI el indice 0.8 esta a 47% en la imagen.

Si. Ten en cuenta que R es un lenguaje ideal para análisis de datos y estadísticas, por lo que sí puedes “contar” determinado tipo de píxeles. Al igual que seleccionamos los píxeles superiores a 0.3 para seleccionar cuerpos de agua, puedes definir dos umbrales para definir ese rango de valores y realizar el análisis sobre ellos.

¿Qué ventajas tendría el procesamiento en R frente a ArcGIS o QGIS?

Principalmente la automatización de procesos y que permite un análisis estadístico muy potente (R es un software estadístico).

Con las imágenes 2A, si quiero hacer comparaciones temporales, no debo hacer ningún tratamiento añadido?

Independientemente de la plataforma, Landsat, Sentinel… si quieres hacer comparaciones temporales tendrás que tener todas las imágenes pre-tratadas de la misma manera para poder comparar. En www.remot-technologies.com/webinar-r tienes varios enlaces en los que podrás ver las características técnicas de las imágenes Sentinel-2

¿El script cómo lo puedo descargar para practicar?

Puedes acceder a la web: www.remot-technologies.com/webinar-r y desde ahí lo descargas (está al final de la página por unos días). No obstante, el contenido de la propia página es el script, que puedes seguir paso a paso.

No conozco la aplicación R, pero veo que con QGIS puede hacerse más o menos lo mismo, ¿Qué opinas?

R es un lenguaje, que puede ir incluso integrado en QGIS. R te permite automatizar procesos y QGIS en menor medida. También R es más eficiente en cuestión de procesados de grandes cantidades de datos y/o archivos.

​¿Es posible realizar el mismo procedimiento para descargar imágenes de alta resolución?

Técnicamente es posible. Sin embargo, la mayoría de satélites de alta resolución no son de libre distribución y no tienen FTP para descarga automática.

¿Se pueden corregir imágenes Sentinel de nivel 1c con el paquete sen2r?

Sí.

¿Hay material disponible en caso de que quiera tratar imágenes en busca de ciertos elementos químicos?

Tendrás que indagar un poco en internet. Es algo muy especializado pero seguro que hay alguna cosa disponible. Deberás identificar si esos elementos químicos tienen una respuesta espectral característica en alguna de las bandas del satélite que quieras utilizar y ver hasta qué punto te permite discriminar un elemento de otro.

¿Existe algún script donde diferenciar puntos concretos de los resultados de los índices y realizar con ellos la gráfica de la reflectancia? 

Puede que haya algún script aunque no puedo concretarte más, pero normalmente encontraras trozos de código que deberás adaptar a tus necesidades.

¿Tienes tutoriales sobre Python?

Cuando queráis hacemos un webinar dedicado a Python

¿Es posible subirlo a un servidor web para que vaya generando mapas cada cierto tiempo?

Sí, pero habría que crear una interfaz web para ello. Tienes Shiny para hacerlo también (https://shiny.rstudio.com/)

¿Qué diferencias hay entre R y Google Engine para imágenes?

Google Earth Engine (GEE) te permite procesamiento de datos en nube de forma eficiente (tambiénd escarga) pero no es óptimo apra el tratamiento de información espacial aplicado sobre información vectorial. Sin embargo, un análisis espacial específico es más moldeable en R y permite gran cantidad de opciones para el tratamiento de información vectorial.

Me gustaría preguntar que dieras tu opinión acerca de realizar tareas similar en Google Earth Engine. Si encuentras que es más sencillo y potente en R que en Engine.

Google Earth Engine es muy potente para tratar imágenes y calcular índices al vuelo. Sin embargo, R permite un mayor control en operaciones espaciales como estadísticas focales o la combinación con información vectorial (muy complicada en GEE).

¿​Se podría descargar la imagen desde GEE?

Si, se pueden descargar todo tipo de imágenes.

¿Se podría usar R para automatizar la descarga y clip de imágenes?

Sí.

¿En los satélites de alta resolución entra el sentinel 5p?

Si mal no recuerdo, el 5P es un satélite de baja resolución.

¿Qué utilidad me da esa serie de comandos que no pueda hacer con Qgis?

La posibilidad de automatizar procesos y manejar grandes cantidades de datos. Además de un análisis estadístico mucho más potente.

Autores: RemOT Technologies.

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RemOT Technologies
RemOT Technologies es una empresa colaboradora de Geoinnova, especialista en desarrollo de aplicaciones GIS para la web, cartografía y análisis espaciales automatizados. Desarrolla visores web cartográficos, aplicaciones basadas en geolocalización y plugins y personalizaciones de QGIS para resolver problemas de distintos ámbitos, como por ejemplo la gestión de parcelas o la gestión de redes. RemOT ya ha trabajado en varios proyectos de desarrollo de la mano de Geoinnova y, además, también ha participado, entre otros proyectos como en el desarrollo del Atlas Nacional de España. Ha sido reconocida como una de las 100 mejores empresas geoespaciales del mundo en el año 2019 por Geoawesomeness, una de las 50 Startup españolas de futuro por la revista Emprendedores y posee el sello Pyme Innovadora del Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades. En la parte dedicada a formación, Lucía Martínez, Marcos Gimeno y Miquel Febrer, imparten diversos cursos en la plataforma de Geoinnova.

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