| Revista: | Investigaciones geográficas - Instituto de Geografía. UNAM |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000446662 |
| ISSN: | 0188-4611 |
| Autores: | Vidal Solórzano, Jonathan1 Gallardo Cruz, José Alberto2 Peralta Carreta, Candelario1 |
| Instituciones: | 1Centro del Cambio Global y la Sustentabilidad A.C., Villahermosa Tabasco. México 2Universidad Iberoamericana, Centro Transdisciplinar Universitario para la Sustentabilidad, Ciudad de México. México |
| Año: | 2020 |
| Número: | 101 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Actualmente, las imágenes Landsat corresponden a uno de los acervos de alta resolución más longevos y utilizados. A pesar de ello, para poder hacer un uso masivo de estas imágenes, es necesario contar con plataformas como Google Earth Engine que acorten enormemente el tiempo de procesamiento y faciliten su análisis. En este estudio se consultó el acervo de imágenes Landsat disponible en Google Earth Engine para México en el periodo 1972-2017 con el fin de analizar el potencial de dicho acervo para estudiar el territorio nacional. En esta consulta se extrajo la información del sensor que registró cada imagen, su año de captura, su clave (path / row) y su porcentaje de nubosidad sobre la superficie terrestre. En total se en-contraron 89,649 imágenes disponibles para el país. Sin embargo, la distribución del número de imágenes disponibles por año fue muy variable, ya que en 1972 se encontraron 9 imágenes (0.06 imágenes por path / row), mientras que en 2017, 5403 imágenes (40.32 imágenes por path / row). Por su parte, los sensores que registraron el mayor número de imágenes fueron Landsat 5 TM (38,897 imágenes), seguido del 7 ETM+ SLC-off (31,254 imágenes) y Landsat 8 OLI (12,796 imágenes). Se espera que los resultados de este trabajo sean de utilidad para orientar estudios futuros que utilicen imágenes Landsat para estudiar el territorio mexicano. Por último, para fomentar el uso de Google Earth Engine para el procesamiento de imágenes se programó una rutina para construir mosaicos anuales disponible para cualquier usuario |
| Resumen en inglés | Landsat imagery is one of the world’s longestrunning and most widely used high-resolution collections. To make extensive use of this vast archive, platforms such as Google Earth Engine are necessary to reduce processing time and facilitate analyses. This study aimed to identify the Landsat scenes acquired between 1972 and 2017 covering the Mexican territory that are available through Google Earth Engine. The query was conducted on the Tier 1 raw scenes imagery collection (as these are the images with the lowest geospatial error between scenes) using a Javascript program in the Google Earth Engine platform. For each scene the query obtained information on the sensor, acquisition date, Landsat key (path/row), and cloudiness percentage over the Earth's surface. The information obtained was processed in R 3.5.1. Data acquisition took approximately 10 seconds, which shows the enormous processing power of Google Earth Engine. A total of 146 Landsat keys are necessary to encompass the entire Mexican territory with scenes acquired by the sensors Landsat 1-MSS through Landsat 3-MSS, and 134 keys are necessary for scenes recorded by sensors Landsat 4 MSS, TM and Landsat 8 OLI. We gathered a total of 89,649 scenes acquired between 1972 and 2017 covering the country. However, the number of scenes available for a given year varied widely; only 9 scenes were found for 1972 (0.06 images per path/row, on average), and 5403 for 2017 (40.32 images per path/row, on average). Over this period, the number of scenes available increased in those years when a new sensor started operations (e.g., 1984, 1999, and 2013) and when the Landsat archive was centralized by the USGS (in 1993). By contrast, the number of scenes available decreased in those years when a satellite ceased operations (e.g., 2012). The sensors that acquired the greatest number of scenes were Landsat 5 TM (38,897 scenes), followed by Landsat 7 ETM+ SLC-off (31,254) and Landsat 8, although with a significantly |
| Disciplinas: | Geografía |
| Palabras clave: | Cartografía, Imágenes, Landsat, Archivos, Google Earth, México |
| Keyword: | Cartography, Images, Landsat, Archives, Google Earth, Mexico |
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