Ejercicio guiado 10.5 (opcional). Análisis del Mar Menor con R

 

En este ejercicio combinamos algunos aspectos de la obtención y manipulación de datos, nuevamente con sistemas de información geográfica, para ilustrar cómo podemos trabajar con imágenes de satélite sobre problemas ambientales. En este caso vamos a visualizar cómo aumenta la eutrofización del Mar Menor luego de la DANA que invadió de sedimentos la laguna en septiembre de 2019. Dado que ha habido episodios iguales o peores en 2016, os animamos a reproducir el ejercicio, pero con imágenes de ese periodo.

 

Para aquellos que no estén familiarizados con la teledetección, disponemos algunos recursos audiovisuales sobre cómo funcionan los satélites Landsat y Sentinel que usaremos, qué significa la información de las imágenes que capturan, y qué significa el índice NDVI que usaremos para medir la concentración de clorofila.

Para empezar, los que no conozcáis la teledetección podéis ver estos dos vídeos de introducción:

- Qué es la teledetección

- Análisis de datos de teledetección.

1. Extracción de datos de Landsat en R

 

En este enlace podéis profundizar en el sensor Landsat 8 para conocer sus características.

Y en el vídeo que hemos grabado, exploramos cómo descargar imágenes. Por problemas de credenciales, los paquetes que automatizan la descarga desde R de momento no tienen mucho éxito. Así que utilizaremos la aplicación EarthExplorer.

Vídeo: Ejercicio guiado datos Landsat en R - Alejandro González.

 

 

2. Extracción de datos de Sentinel en R

El sensor Sentinel 2 es uno de los satélites del proyecto Sentinel de la Unión Europea, y también lo vamos a utilizar. El sentinel 5P, uno de los últimos en lanzarse, es el responsable de medir la concentración de contaminantes como el óxido de nitrógeno. Podéis ver las características del sentinel 2 aquí.

Y en nuestro videotutorial, podéis ver cómo descargar de manera automática las imágenes de satélite, esta vez sí, desde R. Antes necesitáis un paso previo:

En este segundo vídeo os mostramos cómo descargar desde R imágenes del satélite Sentinel2.

Para poder reproducir los pasos, deberéis daros de alta en el portal Open Access Hub del programa Copernicus de la UE.

Entrad en el botón OpenHub:

 

Y ahí pincháis en el icono de gestión de usuarios:

 

Cuando tengáis la cuenta hecha y validada, podréis repetir los pasos del procedimiento de selección y bajada con el paquete sen2r.

 

 

Vídeo: Ejercicio guiado datos Sentinel en R - Alejandro González.

 

3. Introducción al índice NDVI

Para aquellos que no estén familizarizados, os introducimos en este vídeo uno de los índices que se pueden calcular a partir de los valores de las bandas espectrales de los satélites. Se trata de un cociente muy sencillo que mide los valores del infrarrojo y el infrarrojo cercano, que son indicadores de la concentración de clorofila y que por tanto nos permiten estimar el nivel de eutrofización de una laguna como el Mar Menor.

 

4. Procesamiento de datos y análisis

En esta última parte veremos, una vez que hemos descargado las imágenes, cómo procesarlas de manera automática. Dado que es un documento bastante extenso especialmente debido al número de imágenes, lo hemos incluido en un enlace independiente al que podéis acceder aquí. Podéis descargar el archivo para seguir el contenido.