Los datos generados por los satélites Landsat son la base para investigaciones y aplicaciones en varias sectores, incluyendo la agricultura, la cartografía, la geología, la silvicultura, la ordenación del territorio o la enseñanza de Ciencias de la Tierra.
Últimamente diversas iniciativas del ámbito privado están contribuyendo a facilitar el acceso a esta misión, como ha hecho Amazon, con el almacenamiento de 85.000 escenas del Landsat 8 a través Amazon Web Service (AWS) Public Data Sets de Amazon, lo que a su vez a permitido la aparición de aplicaciones que aprovechan estas facilidades, como vimos en Cinco ejemplos de acceso a las 85.000 escenas del Landsat 8 servidas por Amazon.
Otro ejemplo reciente que también vimos en Nosolosig es Landsat Viewer, la forma más rápida de visualizar y descargar imágenes Landsat 8. Se trata de un servicio que permite la visualización y descarga de imágenes de satélite Landsat 8 con diferentes combinaciones de bandas, según tu elección o combinaciones ya predefinidas desarrollado por EOS Data Analytics.
Estos servicios hacen uso del AWS de Amazon, que almacena las imágenes en la nube. De esta forma los investigadores pueden utilizar todas las herramientas a su alcance para el análisis y procesado sin tener que preocuparse por los costos de almacenamiento y ancho de banda.
Hay cuatro factores que hacen a las imágenes Landsat muy interesantes para el estudio de procesos urbanos regionales. Por un lado su resolución espacial (30 metros), su amplia resolución temporal, la serie comenzó en 1973 y tiene asegurada su continuidad, la enorme cobertura abarcando gran parte de la Tierra y las facilidades de acceso que hemos comentado.
Imágenes Landsat en estudios urbanos
Son varios los investigadores que han trabajado en ello. El trabajo más reciente es el de Paula Diez y Elizabeth Mazzoni, que han publicado en la revista GeoSIG su trabajo sobre la utilización de las imágenes Landsat en los estudios urbanos (1).
Las autoras señalan que «aplicando diferentes técnicas de procesamiento digital, pueden obtenerse productos adecuados para evaluar tanto la expansión de la mancha urbana como el proceso de ocupación “intraciudad”». Para ello han comparado los resultados obtenidos con diferentes clasificaciones y combinaciones de bandas en dos ciudades de la cuenca carbonífera de Río Turbio (Argentina) entre 1986 y 2015.
Concretamente han utilizado imágenes provenientes de los sensores TM, ETM+ y OLI que incorporan los satélites Landsat de la NASA. Con ellas han calculado los índices NDVI (índice normalizado de vegetación), NDBI (índice normalizado de áreas edificadas), BU (índice de área construida) y EWI (índice realzado de agua).
Aunque no es una receta que pueda aplicar sin más en otras regiones, en su caso «los mejores resultados se obtuvieron con el NDVI y con las clasificaciones supervisadas de las imágenes compuestas solamente con las bandas del Rojo, IR cercano e IR medio, y, en tanto los índices específicos para áreas urbanas confunden parcialmente el suelo desnudo o de baja cobertura con los espacios construidos».
Dinámicas regionales
En otros trabajos también podemos encontrar buenos ejemplos del uso del Landsat para monitorizar ciudades. Así la NASA, a través de su programa de visualización de datos Scientific Visualization Studio realizó en 2014 una atractiva visualización de datos, vídeo incluido, sobre la expansión de la ciudad de Las Vegas (USA) entre 1972 y 2013.
Para el trabajo usaron imágenes del infra rojo cercano (banda 4) y de las bandas verde (banda 2) y rojo (banda 3) del espectro electromagnético captadas por el Thematic Mapper (TM) del Landsat 5 y datos de los Landsat 1-3 del instrumento MSS, bandas 4, 2 y 1).
Islas de Calor Urbana de Superficie (ICUS)
El uso de imágenes del satélite Landsat para conocer los patrones e intensidades de las Isla de Calor Urbana de Superficie (ICUS) son más habituales y se han empleado con cierta frecuencia; se suele utilizar el procedimiento de clasificación de Random Forest, establecido por Breiman en 2001 (2).
Aunque otras investigaciones usan imágenes Terra-MODIS o del sensor aerotransportado Airborne Hyperspectral Scanner (AHS), una de las metodologías que más alcance ha tenido es la que combina imágenes Landsat y Terra-MODIS.
En este sentido se han desarrollado procedimientos «que permite mejorar la resolución espacial y temporal simultáneamente mediante la técnica denominada “Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model” (STARFM), que mezcla los datos de Landsat y MODIS para generar una información integrada. Dicha metodología de fusión de datos ha tenido mucha difusión en la literatura especializada, generando una gran variedad de modelos, entre los que destaca SADFAT desarrollado con éxito para medir la isla de calor de la metrópolis de Los Ángeles» (3).
Historias con datos
En la página de la NASA sobre la misión Landsat se pueden encontrar un buen número de trabajos que usan los datos del satélite para analizar dinámicas urbanas y patrones de cambio (4). Por seguir con Las Vegas, en la lista esta incluido el trabajo de la agencia ProPublica, Welcome to Fabulous Las Vegas, sobre el crecimiento urbano de Las Vegas, entre 1987 y 2010, donde se combinan diferentes imágenes Landsat con un gráfico interactivo que muestra los edificios más representativos de la ciudad según su año de construcción en una línea del tiempo.
Enlaces de interés
- (1) Paula Diez y Elizabeth Mazzoni. Utilización de las imágenes Landsat en los estudios urbanos. Estudio de caso: crecimiento de las localidades de la cuenca carbonífera de Rio Turbio (Provincia de Santa Cruz, Argentina) en el período 1986-2015. GeoSIG (2016), nº8
- (2) Breiman, Leo. Random Forests. Machine Learning 2001, nº 45: doi:10.1023/A:1010933404324
- (3) Blanca Arellano Ramos Josep Roca Cladera. Planificación Urbana y Cambio Climático
- (4) Landsat’s Critical Role in Urban Planning
