Series Temporales De Satélite Para Descubrir Patrones
El análisis de series temporales de imágenes de satélite es una valiosa herramienta para investigar los procesos dinámicos que actúan en nuestro planeta. Al recopilar y analizar varias imágenes en distintos momentos de tiempo, podemos entender procesos de diversos campos, como la agricultura, la silvicultura o la planificación urbanística.
Todavía a día de hoy muchos expertos desconocen cómo funciona y dónde aplicar las series temporales de satélite, por eso en este artículo veremos varios usos reales y cómo influyen actualmente en las decisiones de gestión.
Series Temporales De Imágenes De Satélite: ¿Qué Son Y Por Qué Se Utilizan?
Una serie temporal de imágenes de satélite está compuesta por una secuencia de imágenes (puntos de datos) de una misma ubicación, tomadas en intervalos regulares durante un periodo de tiempo determinado. En este caso, el tiempo es un factor crítico que añade profundidad a los datos de satélite, ya que no solo revela el resultado final, también los cambios durante el lapso de los puntos de datos.
El análisis de series temporales de imágenes de satélite es habitual cuando se trata de información recopilada. Suele requerir muchas observaciones por satélite para garantizar la validez, precisión y coherencia de los datos. Trabajar con grandes conjuntos de datos ofrece la posibilidad de eliminar los efectos aleatorios y corregir las oscilaciones estacionales. Al mismo tiempo, la detección de tendencias y cambios estacionales en las series de tiempo por satélite proporciona información adicional útil para tomar decisiones con mayor conocimiento de causa. Entre las aplicaciones reales de las series temporales de datos de satélite está el uso de sucesos pasados como base para hacer predicciones sobre el futuro.
Supongamos que, al principio de la temporada de cultivo, planea elaborar un gráfico de series temporales basado en imágenes de satélite históricas. Le sorprende ver que uno de sus campos está produciendo mucho menos que en el mismo periodo de años anteriores. La clave para prevenir futuras malas cosechas es identificar el problema lo antes posible para poder aislar y erradicar su origen. El análisis de series temporales de datos de satélite a largo plazo permite ordenar toneladas de datos recogidos a lo largo de varios años, aplicar los índices de vegetación adecuados a cada imagen y ayudarle a detectar tendencias en esa enorme montaña de datos.
Mediante la recopilación y monitorización continuos de imágenes de satélite, podrá evaluar con rapidez y precisión los cambios, reconocer tendencias y patrones y detectar anomalías, así como tomar decisiones empresariales acertadas y medidas correctivas en sus áreas de interés.
Áreas De Aplicación De Las Series Temporales De Imágenes De Satélite
Las series temporales de imágenes de satélite proporcionan información muy valiosa en numerosos casos. El hilo conductor de todos estos usos es la idea de que los datos de satélite pueden ayudarnos a conocer mejor las formas en que está cambiando el planeta, las fuerzas que están detrás de estos cambios y sus posibles repercusiones.
Agricultura
Los agricultores pueden beneficiarse enormemente del uso de series temporales de imágenes de satélite como fuente de valiosa información sobre la dinámica de crecimiento y rendimiento de sus cultivos, así como una ayuda para predecir la producción de las cosechas y los precios de los mercados agrícolas. Con el fin de prevenir las pérdidas económicas causadas por las infestaciones de plagas, las series temporales de imágenes de satélite se utilizan para monitorizar las plagas y la salud de los cultivos. Conociendo el historial de vegetación de sus cultivos, los agricultores pueden optimizar el uso de insumos (agua, nutrientes, productos químicos, semillas, etc.) y mejorar la planificación de sus actividades de gestión agrícola. La monitorización de los cultivos, la planificación de la rotación de cultivos, el control del riego y la aplicación de fertilizantes, la gestión de plagas y enfermedades, la predicción del rendimiento y la gestión del uso del suelo son sólo algunos de los muchos usos agrícolas del análisis de series temporales de datos de satélite.
Silvicultura
La publicación del archivo de datos de Landsat, el conjunto de datos más utilizado para el análisis de series temporales de imágenes de satélite, redujo la barrera de entrada a la monitorización forestal . En la última década, también se han producido avances en la tecnología de detección de cambios forestales, lo que ha permitido una monitorización más exhaustiva de los bosques.
Las series temporales de datos de satélite pueden ayudar a localizar zonas con problemas y orientar la toma de decisiones, observando los cambios en el estado y la superficie de la cubierta forestal, la salud general de los bosques y su composición a lo largo del tiempo. En concreto, analizando las series temporales de imágenes de satélite, los gestores forestales pueden identificar los focos de deforestación y medir el ritmo al que se talan los árboles. De este modo, el análisis de series temporales de datos de satélite puede servir de base para la forestación, reforestación, restauración forestal y otras estrategias de gestión forestal.
Monitorización Del Cambio Climático
Las series temporales de imágenes de satélite, que constituyen la columna vertebral del análisis estadístico del clima, pueden aportar información útil para el estudio de éste y la elaboración de políticas verdes. Los modelos informáticos de sistemas climáticos basados en series temporales de imágenes de satélite pueden utilizarse para controlar el balance de radiación de la Tierra, examinar los efectos del cambio climático en la vida vegetal, monitorizar el nivel del mar, observar el desplazamiento de glaciares y casquetes polares, y mucho más. Por ejemplo, el modelo GEOS-5 Atmosphere-Ocean General Circulation Model (AOGCM) es un modelo de última generación que trata de reflejar la variabilidad climática en muchos marcos temporales (desde el sinóptico hasta el multisecular) .
Gestión De Catástrofes
El análisis de series temporales de satélite tiene muchas aplicaciones en la gestión de emergencias, entre ellas la detección precoz de problemas y la previsión del riesgo de catástrofe. Las series temporales de satélite también ayudan a evaluar la devastación causada por catástrofes naturales como terremotos, tormentas, inundaciones, corrimientos de tierras e incendios forestales. Con la ayuda de estos datos, los directores de gestión de catástrofes pueden coordinar mejor los esfuerzos de respuesta y distribuir más eficazmente los recursos disponibles, así como mantenerse al día en los avances de restauración de las zonas dañadas.
Planificación Del Uso Del Suelo
Las series temporales de imágenes de satélite pueden arrojar luz sobre los cambios en el uso del suelo y la expansión de las ciudades. Este conocimiento es esencial en el contexto del uso sostenible del suelo, donde la configuración adecuada de los diversos usos (agricultura, silvicultura, ciudades, etc.) garantiza la conservación del suelo a largo plazo y el equilibrio del ecosistema. La planificación y gestión mediante series temporales de datos de satélite puede mejorar la urbanización, las infraestructuras y los servicios municipales. Además, las imágenes de satélite ayudan a seguir y analizar la eficacia de los sistemas de transporte urbano.
Ésta es sólo una pequeña muestra de las muchas aplicaciones reales de las series temporales de imágenes de satélite. Además, el uso de datos de satélite para conocer y actuar sobre problemas globales crecerá exponencialmente a medida que avance la tecnología.
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Cómo Sacar El Máximo Partido A La Función De Series Temporales De EOSDA LandViewer
Encuentre y analice rápidamente una serie de tiempo satelital acotando un área de interés específica con la ayuda de EOSDA LandViewer. Simplemente defina (dibuje o suba un archivo de) su área de interés, luego utilice la función de Análisis de series temporales y la herramienta se encargará del resto.
Hay tres índices a elegir (NDVI, NDWI y NDSI), cada uno de ellos con un fin específico. Cuando en el gráfico aparece un descenso en el valor en cualquiera de los índices, se puede visualizar esa información en el mapa y profundizar en el análisis para determinar la causa del descenso.
Por defecto, puede generar gráficos de índices que cubran cualquier intervalo entre un mes y diez años. Si estos intervalos no le sirven, puede introducir los suyos propios, utilizando el calendario. La guinda del pastel es que puede utilizar todos los sensores a la vez para construir los gráficos de series temporales de imágenes de satélite, además de elegir el índice espectral, el periodo y la fuente de datos.
Puede comparar el rendimiento de un campo durante el mismo periodo en distintos años con la opción Dividido por años. La curva se desglosa por años, lo que facilita ver cómo ha cambiado el índice en los últimos 3-10 años. Compruebe si los valores están dentro de los rangos típicos, comparándolos con lo visto en el pasado. Con la refinada representación del Análisis de series temporales, ninguna tendencia o anomalía pasará desapercibida. Para su comodidad, puede descargar las series temporales de satélite como representación gráfica (en formato *.PNG) y/o como tabla de los resultados (en formato *.CSV).
Series Temporales De Imágenes De Satélite En La Práctica
Las series temporales de imágenes de satélite pueden ser una herramienta poderosa para la monitorización y la gestión de terrenos agrícolas y forestales. Proporcionan abundante información sobre los cambios en la vegetación y el uso del suelo a lo largo del tiempo. A continuación, profundizaremos en cómo pueden utilizarse las series temporales de imágenes de satélite en el mundo real.
Monitorización De La Deforestación Ilegal
Según la ONU, la región de los Cárpatos corre un grave peligro debido a la tala ilegal, lo que requiere una monitorización constante de la deforestación y esfuerzos proactivos de conservación . Veamos cómo funciona. Busque en el mapa un lugar en el que los efectos de la deforestación puedan apreciarse a simple vista y centre allí su área de interés.
Con ayuda de la función de Análisis de series temporales, cree el gráfico del índice de vegetación NDVI. Utilizando el índice y el gráfico que lo acompaña, podrá determinar cuándo los niveles de biomasa en la zona descendieron bruscamente durante un periodo determinado. Desactivando las curvas suaves que no muestran ningún descenso, podemos identificar el año exacto del mayor descenso. Seleccione este año y el siguiente para representarlos en el gráfico.
Según el gráfico, la cantidad de biomasa disminuyó drásticamente en 2004, fue baja durante prácticamente todo el año 2005 y luego aumentó hacia finales de ese año. Este aumento se debió al crecimiento silvestre en la zona del bosque previamente talada. Como se puede ver, este análisis de datos de satélite sólo requirió de unos pocos y sencillos pasos. Puede utilizar lo que ha aprendido aquí para averiguar rápida y fácilmente dónde y cuándo se produjo la tala ilegal en su área de interés.
Identificación De Patrones Y Anomalías En El Estado De Los Cultivos En Un Campo Determinado
Veamos ahora el escenario para crear series temporales de imágenes de satélite de un campo. Veamos la secuencia de años durante los cuales se ha cultivado el mismo cultivo en el campo. Utilizando el índice NDVI, podemos identificar ciertas tendencias en el desarrollo de este cultivo.
Vamos a centrarnos en los años 2019 y 2021. La cosecha récord de 2019 servirá de referencia para las cosechas futuras. El indicador del aumento de la vegetación es claramente visible de febrero a agosto. Esto se debe a la aparición de brotes y al crecimiento activo de los cultivos durante este periodo. El índice NDVI también aumentó de forma pronunciada desde febrero hasta mediados de junio de 2021, aunque después se produjo un descenso significativo. Las temperaturas anormalmente altas son la causa de este descenso en los valores del NDVI.
Si comparamos el crecimiento de un cultivo de un año a otro, podemos detectar rápidamente cualquier discrepancia. Como vemos en el gráfico, el agricultor pudo encontrar el origen del problema y solucionarlo utilizando el Análisis de series temporales, comparando el índice NDVI actual con el de los años con un rendimiento alto.
Cálculo De La Desviación Del Rendimiento Del Campo Con Respecto A Los Valores Normales A Nivel Regional
En el siguiente escenario, tendremos en cuenta no sólo el campo objetivo, también los adyacentes. Con la ayuda de los mapas de datos de satélite y el índice NDVI, podemos localizar las zonas del campo y las parcelas individuales donde los valores del índice NDVI son muy variables.
La cuestión es cómo determinar si las cifras que se ven son la norma o un valor atípico. ¿Y qué importancia tienen estas diferencias, si es que existen? Para responder a estas preguntas, podemos utilizar la función Análisis de series temporales.
Tomemos otros campos de la región y creemos gráficos de series temporales de imágenes de satélite de su rendimiento en los últimos tres meses. A partir de ahí, podemos extraer algunas tendencias en el desarrollo de los campos para toda la zona. Dado que muchos factores locales, como el clima, influyen en estas tendencias y son relativamente constantes para zonas tan pequeñas, es crucial seguir los pasos anteriores con precisión en su región. Una vez creados los gráficos dentro de su región, puede guardarlos en formato tabla para comparar fácilmente el rendimiento de un campo con el de otros y saber si el rendimiento de sus campos es normal o drásticamente diferente del habitual en toda la región.
Mejorando La Toma De Decisiones Cotidiana Con Series Temporales De Imágenes De Satélite
El análisis de series temporales de imágenes de satélite se perfila como una poderosa herramienta para monitorizar y comprender los procesos dinámicos de la Tierra. A diferencia de las imágenes de satélite individuales, que sólo captan un momento, los datos de las series temporales de satélite permiten estudiar tendencias y cambios a lo largo de distintos periodos. El tiempo es una variable esencial para los investigadores que examinan fenómenos tan diversos como la deforestación, la agricultura, el cambio climático, las catástrofes naturales, los cambios en la ocupación del suelo y la urbanización.
Gracias a los avances en los satélites de observación de la Tierra, con capacidad para tomar imágenes de alta resolución y la existencia de un mayor número de constelaciones de satélites que ofrecen mayores tasas de revisita, los investigadores y los responsables de la toma de decisiones tienen ahora acceso a una cantidad de datos sin precedentes. La inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático también han contribuido a acelerar el estudio de enormes conjuntos de datos de satélite.
Hoy en día, tiene la oportunidad única de monitorizar de forma continua su área de interés con EOSDA LandViewer, una herramienta inteligente que combina las ventajas de los datos de satéite y la IA, permitiéndole acumular datos diversos y hacer un análisis posterior mucho más preciso. Podrá detectar fácilmente patrones, tendencias y valores atípicos en las zonas que elija, incorporando a su rutina este software de series temporales de imágenes de satélite. Envíenos un correo electrónico a sales@eosda.com si está interesado en obtener más información sobre la función Análisis de series temporales y sobre cómo puede ayudarle a afrontar sus retos cotidianos y forjar un futuro sostenible, mediante decisiones basadas en datos.
Acerca del autor:
Petro Kogut es doctor en Física y Matemáticas y es autor de múltiples publicaciones científicas. Es profesor asociado de Soros, así como director del departamento de ecuaciones diferenciales de la Universidad Nacional de Dnipro Oles Honchar. Ha recibido numerosas becas, premios, condecoraciones honoríficas, medallas y otros galardones. El Prof. Dr. Kogut presta asesoramiento científico a EOS Data Analytics.
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