{"id":10424,"date":"2023-05-18T10:30:00","date_gmt":"2023-05-18T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=10424"},"modified":"2023-05-16T13:26:03","modified_gmt":"2023-05-16T11:26:03","slug":"indice-de-vista-verde-del-plugin-qgis-comparacion-con-imagenes-aereas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/es\/indice-de-vista-verde-del-plugin-qgis-comparacion-con-imagenes-aereas\/","title":{"rendered":"\u00cdndice de Vista Verde del plugin QGis: comparaci\u00f3n con im\u00e1genes a\u00e9reas"},"content":{"rendered":"\n

El plugin QGIS Green View Index es una potente herramienta para medir la cubierta vegetal de un \u00e1rea determinada. Es interesante ver c\u00f3mo se compara con el procesamiento tradicional de fotos a\u00e9reas verticales.<\/p>\n\n\n\n

Publicamos una serie de tres art\u00edculos:<\/p>\n\n\n\n

1-Conceptos del \u00edndice Green View e instalaci\u00f3n del plugin<\/a><\/p>\n\n\n\n

2-Tutorial del plugin Green View Index.<\/a><\/p>\n\n\n\n

3-Comparaci\u00f3n de los resultados del plugin y el procesado de fotos a\u00e9reas (este art\u00edculo)<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Vamos a comparar el \u00edndice verde calculado sobre dos fotos a\u00e9reas del centro de la ciudad de Brest con el procesamiento del plugin Green View Index de QGis.<\/p>\n\n\n\n

Para ello, hemos descargado dos im\u00e1genes a\u00e9reas de la p\u00e1gina web de Brest M\u00e9tropole.<\/p>\n\n\n\n

Cada una de ellas cubre una superficie de aproximadamente 1 km\u00b2.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Generaci\u00f3n de los puntos de observaci\u00f3n<\/h1>\n\n\n\n

Para el c\u00e1lculo del \u00cdndice de Vista Verde, es necesario definir un \u00e1rea de inter\u00e9s (AOI). Para ello, crearemos una nueva capa de tipo pol\u00edgono correspondiente a cada una de las im\u00e1genes a\u00e9reases.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Usamos el men\u00fa Capa-> Crear una capa -> Nueva capa Shapefile<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Para la segunda foto se repite la operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

As\u00ed que tenemos nuestros dos AOIs. Podemos ejecutar el primer script del plugin Green View Index, Generate Sample Points, para crear una capa de puntos distribuidos aleatoriamente en cada uno de nuestros AOIs.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

1-Uso exclusivo de AOI<\/h2>\n\n\n\n

Utilizamos la configuraci\u00f3n por defecto, es decir, la creaci\u00f3n de 100 puntos distribuidos por el AOI. No utilizamos una red de calles.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Ejecutamos el script en cada uno de los AOI y obtenemos dos capas de tipo punto: puntosSur y puntosNorte.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, se puede ejecutar el segundo script del plugin, Download Google Street View Images.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Aqu\u00ed tambi\u00e9n hemos mantenido los ajustes por defecto: las seis direcciones alrededor del punto de vista y las tres inclinaciones de la vista.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

En la pesta\u00f1a del Log se puede ver el n\u00famero y los puntos para los que no hab\u00eda im\u00e1genes disponibles.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Para la zona norte, 5 puntos no dan ninguna imagen. Para la zona Sur, 19 puntos no dan ning\u00fan resultado.<\/p>\n\n\n\n

Al consultar los directorios de im\u00e1genes, hemos observado un fen\u00f3meno bastante inusual. En efecto, algunos miradores situados en edificios devuelven im\u00e1genes\u2026 \u00a1del interior de los edificios!<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Otra \u00ab\u00a0anomal\u00eda\u00a0\u00bb que observamos fue la presencia de fotograf\u00edas tomadas en plena noche.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Es evidente que estas im\u00e1genes deben excluirse del c\u00e1lculo. En resumen obtuvimos<\/p>\n\n\n\n

Zona NORTE: De 100 puntos de vista, 5 puntos sin im\u00e1genes, 4 puntos en el interior de edificios y 1 punto de vista nocturno, es decir, el 10% de los puntos no utilizables.<\/p>\n\n\n\n

Zona sur: De 100 puntos de vista, 19 puntos sin im\u00e1genes y 2 puntos en el interior de edificios, es decir, un 21% de puntos no utilizables.<\/p>\n\n\n\n

2- Utilizaci\u00f3n de los AOI y de la red de v\u00edas.<\/h2>\n\n\n\n

As\u00ed pues, hemos descargado la red de calles de Brest para probar la utilizaci\u00f3n conjunta de los AOI y la red.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

La siguiente imagen muestra la posici\u00f3n de los 100 puntos resultantes del uso de las AOI y la red de carreteras (\u22c7), as\u00ed como la posici\u00f3n de los 100 puntos resultantes del uso de las AOI \u00fanicamente (\u2206).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Se realizaron las mismas comprobaciones de las im\u00e1genes descargadas de Google Street View y el resultado fue:<\/p>\n\n\n\n

Zona NORTE: De 100 puntos de vista, 3 puntos sin im\u00e1genes, ning\u00fan punto en el interior de edificios y ning\u00fan punto de vista nocturno, es decir, un 3% de puntos no utilizables.<\/p>\n\n\n\n

Zona Sur: De 100 puntos de vista, ning\u00fan punto sin im\u00e1genes y 1 punto en el interior de edificios, es decir, un 1% de puntos no utilizables.<\/p>\n\n\n\n

Parece claro que, en un entorno urbano denso, la utilizaci\u00f3n de la red vial es muy necesaria. La diferencia de resultados se ver\u00e1 m\u00e1s adelante.<\/p>\n\n\n\n

C\u00e1lculo del Green View Index<\/h1>\n\n\n\n

El \u00cdndice de Vista Verde se calcula para cada zona y cada tipo de generaci\u00f3n de puntos:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Los resultados medios del IVG obtenidos son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n

Zona Norte<\/p>\n\n\n\n

Todos los puntos AOI\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026 0,061<\/p>\n\n\n\n

Puntos AOI sin anomal\u00edas\u2026\u2026\u2026…….\u2026\u2026\u2026\u2026. 0.064<\/p>\n\n\n\n

Todos los puntos AOI y de carretera…\u2026\u2026. 0,051<\/p>\n\n\n\n

Zona Sur<\/p>\n\n\n\n

Todos los puntos AOI\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026\u2026 0.034<\/p>\n\n\n\n

Puntos AOI sin anomal\u00edas\u2026\u2026\u2026…….\u2026\u2026\u2026\u2026. 0.034<\/p>\n\n\n\n

Todos los puntos AOI y de carretera…\u2026\u2026. 0.047<\/p>\n\n\n\n

Por supuesto, este peque\u00f1o proyecto no basta para determinar estad\u00edsticamente los mejores resultados, pero demuestra que \u00e9stos dependen mucho m\u00e1s del tipo de generaci\u00f3n de puntos que de la presencia de anomal\u00edas en las im\u00e1genes de Google Street View.<\/p>\n\n\n\n

Comparaci\u00f3n con im\u00e1genes a\u00e9reas.<\/h1>\n\n\n\n

Utilizamos el plugin para procesar las dos fotos a\u00e9reas con el mismo algoritmo:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Las im\u00e1genes muestran la imagen original y la imagen con los p\u00edxeles determinados como \u00ab\u00a0verdes\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, se calcula que el GVI de la imagen del norte es de 0,1 y el de la imagen del sur, de 0,07.<\/p>\n\n\n\n

Ambas son significativamente superiores al GVI medio calculado en las im\u00e1genes de Google Street View: 0,1 frente a 0,05 y 0,07 frente a 0,047, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n

Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n

Esta breve prueba no pretende determinar si el plugin Green View Index da \u00ab\u00a0mejores\u00a0\u00bb resultados que el m\u00e9todo tradicional de c\u00e1lculo a partir de fotos a\u00e9reas. Simplemente demuestra que los resultados son diferentes. Ahora se trata de entender por qu\u00e9 y qu\u00e9 pueden aportar al conocimiento del entorno urbano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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