Cómo extraer la altura del terreno de Google Earth para construir su propio MNT

Ir
al sitio http://www.zonums.com/gmaps/terrain.php?action=sample
No
se preocupe , es absolutamente gratuito.     

Usted tiene que definir
dos
cosas:
1- El método de muestreo

Ya
sea que usted desee una grilla
regular o puntos al azar. En ambos casos, el limite es 5000
puntos en total.
2- Las coordenadas del marco geográfico
.
Moviendo
el mouse sobre el mapa usted obtiene las coordenadas que
se muestran en el banner superior .
Introduzca
las coordenadas del ángulo superior derecho e inferior izquierdo.

Haga clic en   “Obtener elevaciones”,
luego elegir si usted
desea
ver
los puntos a medida que
son capturados. La primera vez usted
puede
verlos, pero este proceso enlentece enormemente
el proceso .

Al
final del proceso. usted
obtendrá
una
ventana
proponiendole
exportar los resultados .  

Seleccionar
las unidades (metros) y el tipo de archive para el texto. Para
ArcGis recomendamos la elección de comas.
Una
ventana
con datos ascii aparece.  

Seleccionar todo el contenido (Ctrl A),  y copiarlo (Ctrl C).
Abrir
un nuevo archivo con el bloc de notas.
Copiar
el contenido del portapapeles (Ctrl V)
Guarde
el archivo con el nombre elegido y no se olvide de cambiar el tipo de archivo *
.txt a *. * (Todos los archivos) para poder agregarle
una extensión .csv. De esta  forma usted puede
cargarlo en ArcGis directamente y sin problema .

Atención: si usted
tiene
áreas marinas en su dominio, los puntos sobre
el agua tendrán como calor
-32768.000. Si los deja tal cual,
encontrará sorpresas desagradables a la hora de la generación del DEM!

Según
su
elección
para la construcción del DTM, reemplace los valores con 0 o borre
las lineas.
Ultimo
consejo, no olvide iniciar el proceso de generación del DTM -longitud y para generar
los MNT es necesario que los datos proyectados (lambert 93, por
ejemplo), los métodos de interpolación pueden
arrojar resultados un poco extraño si
usted
permanence
en grados.

Construir un mapa topográfico con QGis.

A partir del proyecto SRTM se dispone en la actualidad de una cobertura global de datos de la elevación del terreno. En consecuencia es muy sencillo realizar sus propios mapas topográficos con QGis.

Veremos aqui :

– cómo descargar los datos de elevación para el área de interés.

– cómo formatear el estilo de visualización para que corresponda a los estándares del mapa . topográfico

-cómo acentuar la visualización gracias a una capa de tipo   “sombreado”

-y, finalmente, cómo generar las curvas de nivel

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Tutorial de clasificación de imágenes con QGis: 2.2- Mejoramiento de las imágenes

Para comenzar es necesario comprender que aplicamos el mejoramiento de las imágenes para facilitar la interpretación visual y comprensión de las imágenes. La mejora no va a cambiar los valores radiométricos de los objetos presentes en la imagen, solo permitirá que el observador tenga una mejor visualización de estos objetos. Esta etapa , por lo tanto , solo sirve para ayudar al usuario a identificar las muestras de aprendizaje y las firmas a utilizar en la clasificación.

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Tutorial de clasificación de imágenes de ArcMap: 2.5 – Exploración de los datos

Los datos de bandas multiespectrales diferentes, a menudo, están altamente correlacionados y contienen información similar. Por ejemplo, los sensores en la banda 4 y 5 de Landsat MSS (verde y rojo, respectivamente)producen imágenes de apariencia visual muy similares porque la reflectancia para el mismo tipo de superficie es casi idéntica. Las transformaciones de imagen basadas en el procesamiento estadístico complejo de datos multiespectrales se pueden utilizar para reducir la redundancia de datos y la correlación entre bandas. El análisis de componentes principales es una transformación de este tipo. El objetivo de esta transformación es reducir el número de dimensiones (número de bandas) y producir compresión de informaciónde múltiples bandas en un número menor de bandas. Las “nuevas” bandas que resultan de esta compresión estadística se llaman componentes . Este proceso apunta a maximizar (estadísticamente) la cantidad de información (ovarianza) de los datos originales en un número limitado de componentes. Por ejemplo, el análisis de componentes principales puede transformar datos de siete bandas de sensores TM / Landsat (Mapeador temático) de modo que los tres componentes principales de la transformación contengan más del 90% de la información contenida en las siete bandas iniciales. Interpretar y analizarestos tres componentes, combinándolos visual y numéricamente, es más simple y más eficiente que usar las siete bandas originales. El análisis de componentes principales u otras transformaciones complejas pueden ser usadas como técnicas de mejora visual para facilitar la interpretación o para reducir el número de bandas que se proporcionarán como datos de entrada a un procedimiento declasificación numérica.

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Tutorial de clasificación de imágenes con ArcMap: 2.4- Creación de una imagen compuesta

Como hemos visto, los datos satelitales son proporcionados en forma de imagen individual y cada una contiene los valores correspondiente a una banda.   

Para que la clasificación de imágenes tome en cuenta los valores de varias bandas, es necesario crear un nuevo raster que contenga las bandas deseadas en la clasificación. Usted puede elegir cualquier número de bandas, pero en el nivel de visualización no se puede seleccionar más de tres bandas que serán visulizadas como banda roja, verde y azul, incluso si las bandas presentes no corresponden a estas tres bandas . Retomemos nuestro ejemplo de NDVI.   

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Tutorial de clasificación de imágenes con QGis: 2.3- Los filtros espaciales

Los filtros espaciales representan otro método de tratamiento digital utilizado para el mejoramiento de imágenes. Estos filtros están diseñados para resaltar o eliminar características específicas de una imagen basándose en su frecuencia espacial. La frecuencia espacial se relaciona con el concepto de textura. Se refiere a la frecuencia de variación de los diferentes tonos que aparecen. en una imagen. Las regiones de una imagen donde la textura es »   rugosa   «son las regiones donde los cambios de tonos son abruptos; estas regiones tienen una frecuencia espacial alta.Las regiones “homogéneas” tienen una variación de tonos más gradual en varios píxeles; estas regiones tienen una frecuencia especial débil.  El método de filtrado espacial consiste en mover una «ventana»del tamaño de unos pocos píxeles (por ejemplo. 3 de 3, 5 de 5, etc.) encima de cada píxel de la imagen. Entonces aplicamos un tratamiento matemático utilizando los valores de los píxeles debajo de la ventana y reemplazamos el valor del píxel central por el resultado obtenido . La ventana es desplazada a lo largo de las columnas y líneas de la imagen , un píxel a la vez , repitiendo el cálculo hasta que toda la imagen haya sido filtrada.Modificando el calculo realizado dentro de la ventana, es posible mejorar o eliminar diferentes tipos de características presente en una imagen

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Ayuda en línea para encontrar los colores correctos de su mapa.

Representar un mapa no es solo una cuestión de gusto personal. Si nuestro propósito es esencialmente transmitir cierta información de la manera más clara posible, no debemos olvidar que el formato y el uso final del mapa debe tenerse en cuenta al elegir la paleta de colores. El siguiente sitio web de Penn University lo ayudará con sus elecciones, http://colorbrewer2.org/

En primer lugar, usted no va a cargar el mapa en el sitio. El mapa es solamente un soporte donde aparecerán sus diferentes elecciones para poder verlas y elegir. Las opciones de ColorBrewer le ofrecerán lo siguiente:

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Tutorial de clasificación de imágenes con QGis: 2.3- Filtros espaciales.

Los filtros espaciales son otro método de procesamiento digital que se utiliza para mejorar una imagen. Estos filtros están diseñados para resaltar o eliminar características específicas de una imagen en función de su frecuencia espacial . La frecuencia espacial está relacionada con el concepto de textura. Se refiere a la frecuencia de variación de los diferentes tonos que aparecen en una imagen. Las regiones de una imagen donde se encuentra la textura “rugosa»
son las regiones donde los cambios en los tonos son abruptos; estas regiones tienen una alta frecuencia espacial. Las regiones “lisas” tienen una variación tonal más gradual de tonos en los píxeles; estas regiones tienen una baja frecuencia espacial. El método de filtrado espacial consiste en mover una  “ventana”  con un tamaño de unos pocos píxeles (por ejemplo, 3 de 3, 5 de 5, etc.) sobre cada píxel en la imagen. Luego se aplica un tratamiento matemático utilizando los valores de los píxeles debajo de la ventana y se remplaza el valor del píxel central por el resultado obtenido. La ventana se mueve a lo largo de las columnas y líneas de la imagen, un píxel a la vez, repitiendo el cálculo hasta que toda la imagen ha sido filtrada. Al modificar el cálculo realizado dentro de la ventana, es posible mejorar o eliminar diferentes tipos de características presentes en una imagen.

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Añadir Orfeo Toolbox en QGis 3.X

Si usted ha utilizado el proveedor de tratamiento Orfeo TB con QGis 2.X y decide buscarlo  en la nueva versión 3, solo encontrará frustación. De hecho, la reescritura del plugin de Orfeo ha tomado más tiempo de lo esperado y ya no forma parte de los plugins instalados por default.

Volverá cuando todas  las pruebas sean realizadas . Pero mientras tanto , usted no tiene que prescindir el plugin.Usted puede instalar Orfeo versión 3, pero manualmente.

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