Modelo autoregresivo lineal de 1 er orden con Google Earth Engine (GEE)

En un artículo anterior se consideró la posibilidad de un modelo autoregresivo lineal de 1 er orden con lenguage R y en éste con Java Script en la API de Google Earth Engine (GEE). Si se trabaja con series de tiempo y tres variables correlacionadas, hay que encontrar la manera de generar los respectivos residuales. Si lo hacemos para un día, podemos tenerlos para todos los días que se deseen. Dadas las matrices de covarianza para lag 0 y lag 1 (respectivamente M0 y M1), se requiere encontrar previamente dos matrices, A y B (que se encuentran en la ecuación de generación de residuales y que no se considera aquí), que vienen determinadas por: Seguir leyendo

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Cómo “mapear” una lista con una función en GEE

La documentación de Google Earth Engine sugiere que los usuarios de su plataforma eviten el uso de los “for loop”, en favor de las funciones, porque son muy ineficientes a la hora del procesamiento del lado del servidor. Sin embargo, como no están prohibidos y son un recurso intuitivo para recorrer un array, los que están aprendiendo a programar en Java Script (como yo en mis comienzos) los usan.

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Exportar a Google Drive valores anuales de precipitación obtenidos en GEE a partir de imágenes CHIRPS daily

En un post anterior, se consideró la exportación a Google Drive de una lista con los valores mensuales de precipitación obtenidas para una reducción puntual de una colección de imágenes diarias de CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data). Esta lista puede ser manipulada en una hoja de cálculo para obtener los promedios anuales para los años considerados en la serie.

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Exportar a Google Drive valores mensuales de precipitación obtenidos en GEE a partir de imágenes CHIRPS daily

En un post anterior, se consideró la exportación a Google Drive de una lista con los valores diarios de precipitación obtenidas para una reducción puntual de una colección de imágenes diarias de CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data). Esta lista puede ser manipulada en Python para obtener los promedios mensuales y anuales para los años considerados en la serie.

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Superficie de interpolación TIN 3D con la versión actual de matplotlib en Python

En un post bastante antiguo se consideró la generación de una superficie de interpolación TIN 3D con los módulos numpy, matplotlib y visvis de Python. Sin embargo, como el método ‘Natural Neighbor interpolation’ de matplotlib.mlab.griddata ha sido removido de maplotlib por motivos de licencia el código, tal como está allí expuesto, probablemente no funcionará.

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Exportar a Google Drive ee.List con días julianos (o días del mes) y datos de precipitación obtenida en GEE a partir de imágenes CHIRPS daily

En el post anterior se consideró un caso similar en el cual la lista (objeto ee.List) era creada automáticamente al invocar al método ‘split’ de ee.Date. En este post, el código señala la creación de una lista vacía y se llena con elementos que obtenemos invocando otros métodos de la clase ee.Date .

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Exportar a Google Drive ee.List con fecha y datos de precipitación obtenida en GEE a partir de imágenes CHIRPS daily

En el post anterior se consideró la forma de cómo producir una serie diaria de datos de precipitación a partir de CHIRPS/DAILY images con Google Earth Engine (GEE). El código propuesto permitía filtrar la ImageCollection considerada por fechas para luego acceder a los valores de precipitación para toda la serie empleando el método ‘reduceRegion’ con la ubicación de la Estación Metereológica (geometría tipo punto). Estos valores de precipitación se adicionaron al final de una lista previamente creada con la fecha (año, mes, día) de adquisición de la imagen (un total de 4 elementos por lista diaria).

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