Datos raster

Datos raster

Las imágenes satelitales son en general datos que se presentan en formato raster. Otros sensores remotos, commo los radares meterologicos, tambien presentan su informacion en formatos raster.

Actualmente existen muchas plataformas para poder descargar imagenes satelitales sin costo:

• EarthExplorer: repositorio de conjuntos de datos de observación de la Tierra de la NASA.
• DataSpace: servicio web que da acceso al centro de datos científicos de Copernicus.

De la primera plataforma descargue la imagen satelital que vamos a usar en esta leccion.

Leyendo imagenes LANDSAT

Descargue una imagen del 30 de Abril del 2024. El nombre del archivo contiene el tipo de sensor (LC08), la escena (228085), la fecha (20240423) y la banda (SR_B4). Cada banda se descarga en un archivo .TIF diferente.

Queremos leer las bandas para calcular el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI).

El (NDVI) es uno de los índices más utilizado para estimar la cantidad, calidad y desarrollo de la vegetación con base a la medición de la intensidad de la radiación de ciertas bandas del espectro electromagnético que la vegetación emite o refleja.

Como utilizamos datos del Landsat 8, entonces la fórmula será:

NDVI = (Banda 5 – Banda 4)/(Banda 5 + Banda 4)

donde la Banda 5 y la Banda 4 representan las ondas rojas (0,64-0,67 micrómetros) y las ondas del infrarrojo cercano o NIR (0,85-0,88 micrómetros), respectivamente.

Usamos la funcion rast del paquete terra para leer las bandas.

library(terra)

## terra 1.7.78

red_file <- "datos/landsat/LC08_L2SP_228085_20240423_20240430_02_T1_SR_B4.TIF"
nir_file <- "datos/landsat/LC08_L2SP_228085_20240423_20240430_02_T1_SR_B5.TIF"

red <- rast(red_file)
nir <- rast(nir_file)

ndvi <- (nir - red) / (nir + red)

El calculo se realiza como cualquier otra operacion aritmetica en R.

Ahora que hicimos el calculo vamos a graficar el resultado. Para esto generamos una paleta de colores con rojo, amarillo y verde, como se representa generalmente este producto y lo graficamos utilizando la funcion plot de r base.

Si quieramos graficarlo con ggplot deberiamos transformar el raster a un objeto sf.

ndvi_colors <- colorRampPalette(c("red", "yellow", "green"))(100)

plot(ndvi, col = ndvi_colors, main = "Mapa de NDVI de la imagen Landsat")

Finalmente guardamos la imagen procesada con el NDVI calculoda, para utilizarla en R o en otro software sistemas de informacion geografico.

writeRaster(ndvi, "datos/landsat/ndvi.tif")