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Cómo crear una animación de los pronósticos marinos con QGis.

En el artículo anterior , integre pronósticos meteorológicos marinos y terrestres gratuitos en QGis , discutimos cómo acceder , descargar y formatear los datos globales de previsión marina mundial propuestos por las empresas NASCA y Actimar . Por más detalles visite www.enav-forecast.fr .
Aquí discutiremos cómo hacer una animación de estos datos con QGis y su Time Manager .

Cuando los datos diarios registrados con el formato shape de su escritorio sean añadidos a su mapa, usted puede aplicar la simbología deseada:
haga clic en la capa -> Propiedades -> Estilo -> Cargar estilo
En el artículo anterior hemos puesto a su disposición 3 archivos de simbología QGis para representar el viento, las olas y las corrientes. Si aún no lo ha hecho, los puede descargar clic aquí .

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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.

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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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