Las imágenes Sentinel-2 ofrecen datos multiespectrales de alta resolución útiles para una amplia gama de aplicaciones, como el monitoreo de la vegetación, el suelo, los cuerpos de agua, acción climática. La misión Sentinel-2 se compone de dos satélites que orbitan la Tierra, capturando datos con una alta frecuencia de revisita, lo que permite el monitoreo detallado de cambios en la superficie terrestre. Estas imágenes son accesibles para usuarios de diversos campos, incluyendo la gestión de tierras, la agricultura, y la respuesta a emergencias. A continuación te mostramos cómo descargar Imágenes Sentinel 2A con GEE (incluye Script).
¿Qué es Google Earth Engine (GEE)?
Google Earth Engine (GEE) es una plataforma que ofrece un vasto catálogo de datos geoespaciales, incluyendo más de 90 petabytes de imágenes satelitales y conjuntos de datos de diversas fuentes como Landsat y Sentinel. Esta rica biblioteca histórica se actualiza diariamente, con imágenes detalladas que permiten a los usuarios monitorear y comprender cambios globales y locales para fomentar la sustentabilidad.
Además, GEE proporciona una potente infraestructura de computación en la nube de Google, lo que facilita el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos, convirtiéndola en una herramienta clave para el análisis y la visualización de información del planeta en tiempo récord.
Imágenes a nivel de terreno (Level-2A)
Las imágenes con producto de la misión misión Copernicus Sentinel-2 de la Agencia Europea Espacial (ESA). Las imágenes a nivel de terreno (Reflectancia de superficie corregida atmosféricamente ortorrectificada de nivel 2A) es un producto procesado que ofrece reflectancia en la superficie de la Tierra corregida por efectos atmosféricos. Estas imágenes son especialmente valiosas para aplicaciones que requieren una evaluación precisa de las características de la superficie terrestre, como el estudio de la vegetación, el análisis de cultivos y el monitoreo de cuerpos de agua. Manual del usuario Sentinel2.
Bandas Espectrales
Sentinel-2 captura imágenes en 13 bandas espectrales, que incluyen desde el visible y el infrarrojo cercano hasta el infrarrojo de onda corta. Esto permite la detección y el análisis detallado de diferentes características de la superficie terrestre, como tipos de vegetación, cuerpos de agua, y cambios en el uso del suelo. Las bandas están diseñadas para capturar una amplia gama de señales, lo que las hace aplicables a una variedad de estudios ambientales y terrestres.
Temporalidad y Cobertura
Los satélites Sentinel-2 pasan sobre el mismo punto de la Tierra cada cinco días en condiciones sin nubes, lo que permite un monitoreo frecuente de los cambios en la superficie terrestre. Esta alta frecuencia de revisita es crucial para el seguimiento de cambios rápidos, como el crecimiento de cultivos o la respuesta a desastres naturales. L a cobertura geográfica de la misión se extiende desde latitudes 56° sur hasta 84° norte, cubriendo la mayoría de las tierras emergidas del planeta.
Detección de Nubes
El manejo de la presencia de nubes en las imágenes es un aspecto importante, ya que pueden obstruir la visión de la superficie terrestre. Sentinel-2 incluye bandas específicas y algoritmos para la detección de nubes y la generación de máscaras de nubes, lo que permite a los usuarios identificar y excluir áreas con cobertura nubosa en sus análisis.
Escala Disponible
Las imágenes de Sentinel-2 están disponibles en diversas resoluciones espaciales, que varían de 10 a 60 metros dependiendo de la banda espectral. Esto hace posible el análisis detallado de características específicas de la tierra, así como estudios a una escala más amplia para el monitoreo de grandes áreas.
Descargar Imágenes Sentinel 2A con GEE
El siguiente Script explicado en sus elementos fundamentales, puede utilizarse para descargar imágenes de una de las herramientas más potentes en el monitoreo ambiental y la observación de la Tierra: Sentinel-2. A través de este script, exploraremos cómo aprovechar estos datos para diversas aplicaciones, desde la agricultura de precisión hasta la gestión de recursos naturales.
Descripción del código
Descargar 👉 Script_Sentinel2A
- El código muestra la parte donde se especifica la colección de imágenes de Sentinel-2 que se va a utilizar. Esta es una colección de imágenes armonizadas, lo que significa que las imágenes han sido procesadas para asegurar la consistencia de los datos a lo largo del tiempo.
- Filtro de fechas para la colección de imágenes de Sentinel-2.
- Dibujar área de interés en el lienzo del mapa.
- Esta línea de código filtra la colección de imágenes para incluir sólo aquellas imágenes donde el porcentaje de píxeles nubosos es menor que el [valor%]. Esto es una condición común en el procesamiento de imágenes de satélite para minimizar la interferencia de las nubes.
- Se configura la visualización de la imagen Sentinel. Este bloque define cómo se mostrará la imagen en la interfaz del mapa de Google Earth Engine. En este caso, se seleccionan las bandas correspondientes al rojo (B4), verde (B3) y azul (B2), que suelen combinarse para crear una imagen en color verdadero, parecida a lo que vería el ojo humano.
- Esta función está destinada a exportar la imagen seleccionada a la unidad de Google Drive del usuario.
- Se seleccionan las bandas espectrales ‘B4’ (roja), ‘B3’ (verde), ‘B2’ (azul), ‘B8’ (infrarrojo cercano), ‘B11’ (infrarrojo de onda corta 1) y ‘B12’ (infrarrojo de onda corta 2) de la imagen recortada SentinelClip.
- Los parámetros incluyen un nombre descriptivo definido por el usuario para el archivo (‘Sentinel2_10m’).
- La escala de la imagen (10 metros, que corresponde a la resolución espacial más alta disponible en Sentinel-2 para las bandas RGB y NIR).
- La región geográfica para la exportación (definida por la variable geometry).
- El método .median() en SentinelFiltro toma el valor central de cada píxel de múltiples imágenes de una colección, aplicándose por separado a cada banda espectral. Reduce la influencia de valores extremos como nubes, mejorando la representatividad de las imágenes. Además, existen métodos alternativos como el mínimo, que identifica los valores más bajos, el máximo, que destaca los más altos, y la media, que promedia los valores, cada uno útil dependiendo del análisis deseado.
