Cómo acceder en GEE a imágenes individuales ya transformadas (radiancia, reflectancia, temperatura de brillo) empleando el código de nombre de las imágenes Landsat 5

En el post anterior se consideró el hecho de cómo acceder al catálogo de imágenes de Google Earth Engine (GEE) con información de imágenes ya procesadas anteriormente. Se empleó el código de nombre, que incluye el path/row y la fecha de adquisión de la imagen, para tener acceso a ImageCollection’s filtradas por fecha. El procedimiento se probó con imágenes Landsat 5.

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Cómo acceder al catálogo de imágenes de GEE con información de imágenes ya procesadas anteriormente

Hace algún tiempo bajé el set completo de unas imágenes de Landsat 5 y por daño irreversible en el disco duro perdí toda la información allí disponible. Lo que pude rescatar fue lo que ya había almacenado en la nube (mi cuenta en dropbox). Entre ellas, unas imágenes ya cortadas con una máscara vectorial pero para las cuales preservé el código completo del nombre asignado a ellas en las imágenes originales. La banda 3 correspondía a la siguiente: LT50380322011235PAC01_B3.

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Cómo producir una bounding box de una imagen como FeatureCollection y exportarla a los Assets de GEE

Recientemente, apliqué para usar la API de Google Earth Engine (GEE) y me di cuenta que la curva de aprendizaje iba algo cuesta arriba si me empeñaba en comenzar directamente por lo difícil (las operaciones de Geo Proceso). Por tanto, me enfoqué más en comprender el funcionamiento de las cosas básicas de la API.

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Selección de rasgos (features) mediante filtros de Google Earth Engine

En un post anterior se consideró la selección avanzada de rasgos mediante objetos de la clase QgsExpression en PyQGIS 3. Allí, la selección se hizo con base en un string (unicode), con una sintaxis tipo SQL, relacionado con el campo ‘area’ de la tabla de atributos (‘”area” > 2e8 AND “area” < 3e8').

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Puntos equidistantes sobre una línea con R

En un post anterior se escribió sobre la utilidad de la generación de puntos igualmente espaciados para muestreo ráster y se presentó una alternativa expedita para tal fin. Sin embargo, si se quiere dividir esa misma línea en segmentos de igual longitud se observa que el algoritmo falla en los extremos de la línea.

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Promedio de píxeles vecinos en R para un arreglo 3×3

El promedio de píxeles vecinos, para un arreglo 3×3, es una tarea relativamente sencilla con el método adjacent de la librería raster. Este determina una matriz de direcciones para las cuales extraemos todos los values involucrados. Posteriormente, los agrupamos por los values centrales y ejecutamos la función mean en el método aggregate lo cual determina todas las medias para los bloques 3×3 (excluyendo el valor central).

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Puntos igualmente espaciados sobre una línea con R

Cuando se requiere poner en práctica la determinación del esfuerzo realizado en una ruta a través de, por ejemplo, la “backpackers equation” o ecuación del mochilero, una de las posibles opciones a realizar implica un muestreo ráster a lo largo de una línea con puntos igualmente espaciados usando la resolución del ráster. Una forma expedita de hacer esto con R es mediante el método sample.line de la librería spatialEco.

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