sepal

Herramientas para automatización de
detección de cambios
• SEPAL
• Propuesta de plataforma mesoamericana
• Ejemplo Paraguay, Google earth engine y SEPAL
Adolfo Kindgard
FAO-ONU REDD
Iniciativa Open Foris
Conjunto de herramientas y métodos libres, y
abiertos para el levantamiento de dato, el
análisis y reporte de los mismos
De que se trata OF?
Compartir conocimiento
Sostenibilidad
Acceso libre e
igualitario
Soluciones genéricas
Memoria institucional
Crear capacidades
Trabajar en conjunto
Eficiencia
FAO / Norway SEPAL Progress Report
17/09/2015
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17/09/2015
Geospatial Toolkit
TITLE
Sub headline
Eficiencia en el análisis de
imágenes satelitales
Desde el pre-procesamiento
hasta el mapeo.
GEO es una colección de herramientas
de procesamiento de imágenes.
Permite la automatización de procesos
para diferentes tipos de imágenes.
Las herramientas de GEO
comprenden todas las fase, desde
el pre-procesamiento hasta
calcular los recursos forestales para
una determinada área.
En la nube
Combinado con el poder de la
nube, GEO puede fácilmente
procesar grandes cantidades de
datos a escalas nacional o regional.
Geospatial Toolkit
Advanced image interpretation, open source platform
Segmentación y clasificación
Tiempo 1
FAO Forestry
Tiempo 2
Geospatial Toolkit
Segmentación multifecha
FAO Forestry
Geospatial Toolkit
Bosque tiempo 1
FAO Forestry
Geospatial Toolkit
Pérdidas de bosque
FAO Forestry
Geospatial Toolkit
Time 2
FAO Forestry
Time
3
Detección de cambios
automática
FAO / Norway SEPAL Progress Report
17/09/2015
Características principales de SEPAL
• SEPAL incorpora el lenguaje OpenForis geospatial
toolkit a la capacidad de procesamiento de la nube.
• Permite buscar, analizar y procesar imágenes
satelitales de todo tipo.
• Permite agregar datos propios, ej: RapidEye.
• Eficiente procesamiento en cualquier lugar del
mundo, sin altos requerimientos de Hardware.
Objetivo de SEPAL
• Mejorar el acceso a los catálogos de imagines
satelitales, facilitando el desarrollo de capacidades de
monitoreo del bosque relacionado a las actividades
REDD+ de manera autónoma en los países.
• Reducir el tiempo de procesamiento de imágenes para
fines de monitoreo forestal.
Sistema computacional en la nube
SEPAL en los países
Gran parte o todos los procesos en SEPAL :

Ecuador

Uganda

Paraguay
Usos particulares de SEPAL :

Zambia

Guyana
Procesamiento de imágenes ópticas en SEPAL
-
Composición del mejor pixel (por banda Q o NDVI).
Mosaicos libres de nube a escala nacional.
Correcciones atmosféricas.
Normalización.
Segementación.
Clasificación.
Detección de cambios.
Procesamiento Radar SEPAL
• OpenSARKit
• Herramientas en líneas de comando para una casi
automatización complete del pre-procesamiento de
mosaicos SAR a escala de país.
• Actualización de datos: ALOS Palsar FBD data
• 30m Resolución.
• Productos obtenidos: valores de Backscatter values,
Ratios, indices Texturales, DEM, pendiente.
Capas del mosaic obtenido
R: Gamma HH G: Gamma HV B: HH/HV
R: HH Homogeneity G: HH Variance B: HH Dissimilarity
Texture HH analysis:
-Possible also with ALOS
PALSAR single Pol data
- Possible also with JERS
(operating from 1992 1998)
L-Band HV is most
sensitive to woody
biomass
R: HV Homogeneity G: HV Variance B: HV Dissimilarity
Includes Material (c) JAXA, METI 2010
Pseudocolour HV backscatter
FAO / Norway SEPAL Progress Report
17/09/2015
Procesamiento Radar SEPAL
• Datos SAR
– Ventajas principales:
• Sin nubes
• Día y noche colectan datos (i.e. active sensor)
• Sensibles a biomasa aérea (especialmente L-Band como ALOS
Palsar)
• Ejemplo de Zambia
– ~ 400 escenas (750000km2)
– Duración del proceso: ~ 5 dias
– Tamaño del producto final : 77GB
FAO / Norway SEPAL Progress Report
17/09/2015
PROPUESTA DE PLATAFORMA MESOAMÉRICA
Estructura de plataforma propuesta
Portal web + SEPAL
Usuarios
PROPUESTA DE PLATAFORMA MESOAMÉRICA
FUNCIONALIDADES
Portal web + SEPAL
1.
Búsqueda, visualización y descarga de imágenes satelitles crudas y catalogos
preporcesadas (Landsat, Sentinel, Alos, otras)
2.
Pre-procesamientos de imágenes, mascaras de nubes, BRDF, otras.
3.
Mosaicos libres de nubes. Composición mejor pixel, mosaicos nacionales
4.
Métricas de los mosaicos.
5.
Segmentación
6.
Clasifación de coberturas y deteccion de cambios
7.
Herramienta de visualización para la validación/exactitud.