Google Earth Engine: Guía rápida para principiantes

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Google Earth Engine (GEE) es una plataforma basada en la nube que ofrece un catálogo de varios petabytes de imágenes de satélite para el análisis a escala planetaria.

No sólo obtienes acceso a datos de teledetección por satélite, aerotransportados, modelos digitales de elevación y mucho más…

También puede convertir estos datos geoespaciales en información práctica gracias a los rápidos cálculos de la plataforma y a los más de 1.000 tipos de operadores de análisis.

Ahora, ¿realmente quieres saber la mejor parte? Si quieres utilizarla para investigación, educación o fines no lucrativos, su uso es totalmente gratuito.

En este artículo, aprenderás sobre la plataforma Google Earth Engine y explorarás cómo utilizarla para la exploración y el análisis de datos.

Índice
  1. Un catálogo de datos de varios petabytes
  2. ¿Qué puede hacer Google Earth Engine?
  3. Funciones de procesamiento geoespacial
  4. Editor de código Google Earth Engine y Python

Un catálogo de datos de varios petabytes

El motor Google Earth contiene una cantidad casi incalculable de datos de teledetección. Al exponer los datos a los usuarios a través de API, el mundo está en tus manos con lo siguiente:

  • Más de 200 conjuntos de datos públicos
  • Más de 5 millones de imágenes
  • 4000+ imágenes nuevas cada día
  • ~20 petabytes de datos

Desde el uso del suelo hasta los datos meteorológicos, es a través de su vasto (y creciente) catálogo de datos de teledetección como se puede ver el mundo a través de una lente diferente. Estos son algunos de los principales conjuntos de datos a los que puedes acceder en esta plataforma.

  • Landsat (30 m)
  • Sentinel-2 (10-30m)
  • MODIS (250m diarios)
  • Sentinel-1 (radar)
  • Cubierta terrestre
  • Tiempo y clima (NOAA)
  • y más

Pero ten en cuenta que también puedes trabajar con datos privados a través del Google Earth Engine.

¿Qué puede hacer Google Earth Engine?

Google Earth Engine aborda el reto del análisis abierto en teledetección centrándose en la obtención de resultados. Es capaz de evitar cuellos de botella porque puede ajustar el tamaño de sus clusters en función de la demanda de un producto de datos.

Pero una vez que se tiene acceso a los datos, ¿cuáles son algunas de las capacidades que se pueden aprovechar en Google Earth Engine? Aquí tienes una lista de algunas de las razones más comunes por las que la gente recurre a Google Earth Engine.

FuncionalidadDescripción
Descargar una imagenSi lo que quieres es descargar una imagen, puedes elegir la extensión, la proyección, el tipo de datos, la banda, la fecha y la resolución.
Funciones de bibliotecaUna vez que conozcas los datos con los que quieres trabajar, puedes encadenar algoritmos para su posterior análisis, como una función de combinación de bandas.
Filtrar una colecciónSi no quieres trabajar con una colección entera, puedes utilizar los metadatos para filtrar todo, desde la cantidad de nubes hasta el tipo de sensor.
Asignación de un algoritmo a una colección de imágenesEn lugar de aplicar un algoritmo a una sola imagen, puede aplicarlo a una colección completa, como todo Estados Unidos, con un cálculo por lotes.
Estadísticas agregadasPuede calcular la superficie de una extensión para comprobar si cumple determinados criterios.
Creación de informes tabularesPuede crear informes tabulares para mostrar información específica en un formato de tabla, como resumir una lista detallada de datos, resaltar métricas específicas o mostrar comparaciones entre diferentes conjuntos de datos.

Funciones de procesamiento geoespacial

El motor Google Earth contiene más de 1000 tipos de datos y operadores que ayudan a sentar una base sólida para cualquier tipo de análisis de teledetección. Estas son algunas de las herramientas básicas con las que puedes realizar análisis dentro del Explorador de Google Earth

  • Calculadora de bandas
  • Mosaico
  • Clip
  • Bandas compuestas
  • Proyecciones
  • Convolución
  • Estadísticas
  • Núcleo
  • Filtro

Además de estas herramientas de análisis, existen otros tipos de algoritmos especializados. Por ejemplo, los algoritmos de filtrado de nubes y sombras ayudan a eliminar artefactos para que puedas centrar tu análisis en la superficie terrestre.

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Pero una de las áreas de desarrollo más interesantes de Google Earth Engine es el cambio a algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas. Ya puedes aprovechar las potentes herramientas de IA para sacar aún más partido a tus análisis. En concreto, estas son algunas de las herramientas de aprendizaje automático disponibles.

  • SVM
  • Random forests
  • K-Means
  • CART

Editor de código Google Earth Engine y Python

El Editor de código y la API de Python son un combo de dos que realmente da vida a tus datos y análisis. Pero hay diferencias entre ambos.

EDITOR DE CÓDIGOS - El Editor de Códigos es una ventana interactiva anclada en la parte superior del motor Google Earth. En general, es un buen lugar para empezar, ya que proporciona una interfaz gráfica de usuario para manipular el código e interactuar con los datos en un mapa. En conjunto, contiene una ventana para codificación, algoritmos y depuración. Por cierto, echa un vistazo a este vídeo de YouTube en torno al minuto 25 para ver ejemplos de editores de código.

PYTHON API - Es probable que utilices la API de Python para cualquier cosa que quieras proporcionar como herramienta de trabajo para otros. Porque al final del día, querrás producir aplicaciones sin mostrar el editor de código. Así que usando la API de Python, puedes mostrar sólo las herramientas necesarias para los que toman las decisiones y ocultar el editor de código para evitar confusiones.

Esta imagen de ejemplo muestra cómo se puede realizar un simple análisis NDVI para una sola escena Landsat.

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