Mapas de temperaturas con imágenes satelitáles: Caso municipio de San Marcos, El Salvador
En otras entradas de nuestro blog ya hemos hablado sobre la Teledetección esa técnica, normalmente realizada con imágenes satelitales aunque no de forma exclusiva, que nos permite realizar análisis espaciales combinando difentes fotografías que han sido tomadas en diferentes rangos del espectro electromagnético.
Uno de los factores claves para determinar la ubicación y orientación de un proyecto es la temperatura de la zona de interés. Ubicar y orientar mal un proyecto producirá un proyecto energéticamente ineficiente que demandará mas aires acondicionados y climatización. En esta entrada vamos a hablar sobre como determinar la temperatura de una zona con base en imágenes satelitales y en específico, como aportamos nuetro conocimiento y experiencia para el diseño de la Biblioteca del Municipio de San Marcos.
Lanzado el 11 de Febrero de 2013, la misión LANDSAT 8 es la mas reciente de las misiones LANDSAT que son satélites de observacion de la tierra que han sido lanzados desde los años 70s por la NASA. Las misiones recolectan información valiosa a través de imágenes cuyas aplicaciones van desde la educación, agricultura, ciencia y aplicaciones gubernamentales.
La misión LANDSAT 8 es particulamente especial en el sentido de que lleva, entre las múltiples bandas que puede observar, dos sensores termográficos que permiten medir a través del procesamiento de las imágenes la temperatura al nivel del suelo.
En total, el satélite tiene 11 bandas como producto final a diferentes resoluciones que se muestran a continuación:
| Banda | Nombre | Longitud de onda (μm) | Resolución (m) |
|---|---|---|---|
| 1 | Costera – Aerosoles | 0.435 – 0.451 | 30 |
| 2 | Azul | 0.452 – 0.512 | 30 |
| 3 | Verde | 0.533 – 0.590 | 30 |
| 4 | Rojo | 0.636 – 0.673 | 30 |
| 5 | Infrarrojo cercano (NIR) | 0.851 – 0.879 | 30 |
| 6 | Infrarrojo de onda corta 1 (SWIR 1) | 1.566 – 1.651 | 30 |
| 10 | (TIR 1) | 10.60 – 11.19 | 100 |
| 11 | (TIR 2) | 11.50 – 12.51 | 100 |
| 7 | Infrarrojo de onda corta 2 (SWIR 2) | 2.107 – 2.294 | 30 |
| 8 | Pancromática | 0.503 – 0.676 | 15 |
| 9 | Cirrus | 1.363 – 1.384 | 30 |
De las bandas anteriores es específicamente la banda 10 la que a través de procedimientos de procesamiento digital de imágenes a través de un software GIS es posible convertir los valores digitales de la imágen a temperaturas.
En el municipio de San Marcos (El Salvador) la firma RD Arquitectos desarrolla el diseño de la biblioteca municipal. Como parte de los insumos para el diseño del proyecto, y en específico la mejor ubicación dentro del municipio, hubo la necesidad de investigar las temperaturas del lugar.
Atendendiendo la solicitud de análisis se hizo una propuesta de analizar no un mes puntual si no hacer una comparación entre los que son los meses históricamente mas calientes (Marzo-Abril) y los mas fríos (Diciembre-Enero) y así poder ver los cambios de temperatura para esos diferentes meses.
De los resultados del análisis se pudieron sacar algunas conclusiones:
- Cobertura de nubes. Uno de los problemas que tenemos cuando se hacen análisis con imágenes satelitales en nuestro país es que casi siempre hay nubes y los satélites utilizados para objetivos como el de temperaturas solo pueden registrar datos que se ven «a simple vista» si en la imágen hay una nube entonces ya no se puede inferir nada sobre lo que haya en terreno por debajo de la nube porque la nube tapa la observación. Con base en lo anterior estuve buscando en el repositorio de imágenes satelitales las imágenes con menor cantidad de nubes para los periodos Marzo-Abril (meses calientes) y Diciembre-Enero (meses fríos) encontrando las mejores imágenes para finales de Abril de 2019 (específicamente 27 de Abril de 2019) y para finales de Enero de 2020 (específicamente 27 de Enero de 2020). Aún y con toda la búsqueda en la imagen de Abril vas a notar unos huecos de temperatura «sin datos» eso es porque una nube pequeña aparece en las imágenes y eso bloqueó el registro del sensor, sin embargo, se puede inferir la temperatura de esos huecos con base en la temperatura circundante.
- Variación de temperaturas. No somos Europa pero sin duda ambas imágenes reflejan una variación de temperatura entre los dos períodos analizados y analizandolas individualmente entre las zonas montañosas y la mancha urbana del municipio. Estimo una variación de +/- 5 °C entre ambas fotos aunque predomina que las zonas que son mas calientes en un mapa lo siguen siendo en la otra aunque en menor medida.
Los resultados del análisis se presentan a continuación:
Pueden seguir el desarrollo del diseño de la biblioteca a través de la página web colocada previamente o a través de sus redes sociales.
Hemos iniciado el proceso de diseño de la #BiblioSanMarcos . En este link podrás encontrar información referente al equipo de trabajo y el reto que nos hemos propuesto! https://t.co/XU4EBS0gvA
— Bibo San Marcos (@proyectobibo) March 4, 2020
Esperamos que esta entrada haya sido interesante para ti y que hayas aprendido mucho. Si hubiera alguna pregunta, no dudes en dejarla en los comentarios, más abajo o a través de nuestras redes sociales y a la mayor brevedad posible las estaremos respondiendo. Si esta entrada te ha gustado te invitamos a que la compartas para que este conocimiento llegue a más personas. Hasta la próxima
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