En la agricultura moderna, la capacidad de monitorear y evaluar la salud de los cultivos en tiempo real es fundamental para optimizar la producción y la gestión de recursos. La teledetección y el uso de índices espectrales, como el Índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), ofrecen herramientas para alcanzar estos objetivos. A través del análisis de imágenes satelitales y el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), es posible obtener información detallada sobre el estado de la vegetación, identificar áreas problemáticas y tomar decisiones informadas para el manejo agrícola.

Esta secuencia didáctica, titulada "Explorando la vegetación desde el espacio: uso de índices NDVI en la agricultura", está diseñada para introducir a las y los estudiantes en el uso de índices espectrales como el NDVI, desarrollando sus habilidades en teledetección y SIG. A lo largo de la secuencia, las y los estudiantes aprenderán a calcular e interpretar el NDVI, aplicar modelos de estimación de variables biofísicas para analizar cultivos y utilizar herramientas tecnológicas avanzadas para el análisis y la gestión agrícola.

Propósito didáctico

• Comprender el uso de índices espectrales como estimadores del estado de la vegetación.
• Aprender a calcular e interpretar el NDVI y otros índices de vegetación.
• Aplicar modelos de estimación de variables biofísicas para analizar cultivos.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas de teledetección y SIG.

La secuencia se desarrollará en varias semanas, comenzará con una evaluación de los conocimientos previos de las y los estudiantes, y avanzará hacia la aplicación práctica de los conceptos aprendidos. Durante la primera semana, se evaluarán los conocimientos previos sobre teledetección, SIG e índices de vegetación mediante cuestionarios y discusiones. En las semanas siguientes, se introducirán los conceptos básicos de teledetección y NDVI, se realizarán demostraciones prácticas y se utilizarán plataformas como SatVeg para la obtención y el análisis de datos satelitales.

Al final del curso, las y los estudiantes serán capaces de utilizar índices como el NDVI para monitorear la salud de los cultivos, identificar anomalías y tomar decisiones basadas en datos precisos y actualizados. Esta habilidad no solo es valiosa para la gestión agrícola, sino también para la investigación y el desarrollo de prácticas agrícolas sostenibles y eficientes.

Semana 1. Introducción y evaluación de conocimientos previos

En la primera semana de esta secuencia didáctica, se centrará en evaluar y comprender los conocimientos previos de las y los estudiantes sobre la teledetección, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y los índices de vegetación. Establecer una comprensión compartida de estos conceptos básicos es fundamental para asegurar que la totalidad del grupo comparta el mismo nivel de conocimiento inicial antes de avanzar hacia temas más complejos.

Momento Inicial

Objetivo

Evaluar los conocimientos previos de las y los estudiantes sobre teledetección, SIG e índices de vegetación.

Actividades

Preguntas previas. Realizar un cuestionario con las siguientes preguntas para evaluar el nivel de conocimiento de las y los estudiantes y su familiaridad con los temas:

• ¿Qué es la teledetección?
• ¿Conocen alguna herramienta de teledetección o SIG?
• ¿Qué saben sobre el NDVI?

Discusión Inicial. Recolectar y discutir las respuestas con toda la clase. Esta actividad ayudará a identificar el nivel de conocimiento de las y los estudiantes y aclarar aquello que se considere necesario. La discusión inicial también servirá para despertar el interés del grupo y establecer un contexto para los temas que se abordarán en las semanas siguientes.

Esta evaluación inicial es esencial para adaptar el contenido del curso a las necesidades y conocimientos de las y los estudiantes, asegurando un aprendizaje más efectivo y enfocado. A partir de aquí, será posible construir una base sólida de conocimientos que les permitirá avanzar con confianza hacia el cálculo y la interpretación de índices de vegetación como el NDVI.

Momento 2. Introducción a la teledetección

La teledetección se define como la observación a distancia de objetos mediante sensores que pueden estar montados en plataformas satelitales, aviones o drones. Una de las principales ventajas de los sensores satelitales es su capacidad para registrar información periódica sobre toda la superficie terrestre –desde hace casi 50 años– proporcionando una valiosa fuente de datos históricos y actuales para diversas aplicaciones.

Los procesos involucrados en la teledetección incluyen la adquisición de datos, la transmisión y extracción de información, el procesamiento, la interpretación y el análisis; y finalmente la aplicación de estos datos. Los SIG, por su parte, son sistemas capaces de gestionar datos espaciales y los atributos asociados, permitiendo la edición, el almacenamiento, la creación, la integración y el manejo de estos datos.

Se presentan varios ejemplos de aplicaciones de SIG en el sector agropecuario, como la expansión de la soja en Sudamérica, cambios en el área forestada, coberturas y usos del suelo, variables agrometeorológicas, monitoreo de índices de sequía, fenología de cultivos, vegetación, recursos forrajeros y agua en superficie.

Los componentes de un SIG se dividen en hardware, software, procedimientos, datos y recursos humanos. Los datos se representan en dos modelos principales: el modelo vectorial y el modelo raster. En el modelo vectorial, la realidad se representa mediante puntos, líneas y polígonos, mientras que en el modelo raster, se divide en celdas o píxeles organizados en una matriz.

La detección se realiza a partir de sensores montados en distintas plataformas, como las satelitales. Estos sensores tienen la capacidad de captar y registrar información sobre la superficie terrestre sin necesidad de estar en contacto directo con ella. Los sensores pueden estar instalados en una variedad de plataformas, que incluyen satélites en órbita, aviones, drones e incluso dispositivos más simples en tierra.

Plataformas satelitales: los satélites son una de las plataformas más comunes y valiosas para la teledetección. Estos dispositivos orbitan la Tierra a diferentes altitudes y proporcionan una cobertura global, lo que permite obtener datos de cualquier parte del mundo de manera periódica. Los satélites pueden estar equipados con diversos tipos de sensores que captan diferentes bandas del espectro electromagnético, desde el visible hasta el infrarrojo y el radar. Esto permite obtener información detallada sobre diferentes aspectos de la superficie terrestre, como la vegetación, el uso del suelo, la humedad del suelo, la temperatura de la superficie, entre otros.

Plataformas aerotransportadas: los aviones también se utilizan como plataformas para montar sensores de teledetección. A diferencia de los satélites, pueden volar a altitudes más bajas y ser dirigidos a áreas específicas de interés, proporcionando una mayor resolución espacial y la posibilidad de captar imágenes más detalladas. Esto es especialmente útil para estudios locales o regionales que requieren un alto nivel de detalle.

Drones: los drones, o vehículos aéreos no tripulados, han ganado popularidad en la teledetección debido a su flexibilidad, costo relativamente bajo y capacidad para volar a baja altitud. Pueden equiparse con una variedad de sensores, incluyendo cámaras ópticas, infrarrojas y térmicas, y utilizarse para monitorear áreas pequeñas con gran precisión, lo que es particularmente útil en aplicaciones agrícolas, forestales y de gestión de recursos naturales.

Sensores terrestres: aunque menos comunes en el contexto de la teledetección remota, los sensores terrestres también juegan un papel importante en la recopilación de datos. Estos sensores pueden ser instalados en estaciones meteorológicas, torres de observación o incluso en dispositivos portátiles utilizados por los investigadores en el campo. Proporcionan datos complementarios y de alta precisión que pueden ser integrados con los datos obtenidos desde plataformas aéreas o satelitales para un análisis más completo.

La detección a partir de sensores montados en distintas plataformas permite obtener una amplia variedad de datos sobre la superficie terrestre, facilitando el monitoreo, el análisis y la gestión de los recursos naturales y agrícolas de manera eficiente y precisa.

Ventajas de la teledetección:

Una de las ventajas de los sensores satelitales es que registran periódicamente información sobre toda la superficie terrestre y lo han estado haciendo desde hace casi 50 años. 

Imagen tomada desde Farearth observer.

Esta capacidad de monitoreo continuo y a largo plazo ofrece varias ventajas significativas que se describen a continuación.

Cobertura global: los sensores satelitales pueden capturar imágenes de cualquier parte del mundo, sin importar lo remota o inaccesible que sea. Esto permite obtener datos uniformes y consistentes a nivel global, facilitando estudios comparativos entre diferentes regiones y la realización de análisis a gran escala.

Monitoreo regular: los satélites siguen órbitas predeterminadas, lo que les permite pasar regularmente sobre las mismas áreas de la Tierra. Esta regularidad en la recolección de datos asegura que los cambios y tendencias en la superficie terrestre puedan ser monitoreados con precisión a lo largo del tiempo. Por ejemplo, un satélite puede pasar por un mismo punto cada pocos días, capturando datos nuevos que reflejan cambios estacionales, crecimiento de cultivos, expansión urbana, deforestación, entre otros.

Serie temporal de datos: la existencia de datos satelitales acumulados durante casi cinco décadas proporciona una valiosa serie temporal de información. Esta extensa base de datos histórica permite a científicas, científicos y analistas estudiar cambios a largo plazo en el medio ambiente, evaluar los impactos del cambio climático y realizar proyecciones futuras basadas en tendencias pasadas. Por ejemplo, la comparación de imágenes satelitales de décadas pasadas con imágenes actuales puede revelar patrones de deforestación, desertificación o el retroceso de glaciares.

Fuente Far Earth Observer.

Cuando se refiere a sensores en teledetección, éstos pueden captar diferentes bandas del espectro electromagnético. Cada banda corresponde a un rango específico de longitudes de onda de la radiación electromagnética, como el visible, infrarrojo, ultravioleta, etc. Por cada una de estas bandas que el sensor registra, se genera una imagen. Esta imagen no es más que una representación visual de los datos capturados en esa banda específica.

Imagen como matriz de datos: la imagen generada por el sensor se organiza en una estructura llamada matriz de datos. Una matriz de datos es una tabla bidimensional compuesta por filas y columnas, donde cada celda de la tabla representa un punto específico de la superficie terrestre.

Píxeles como unidades de información: cada celda en esta matriz se denomina píxel (abreviatura de “picture element”). El píxel es la unidad mínima de información en la imagen. Cada píxel contiene un valor numérico que representa la cantidad de radiación reflejada o emitida por el área de la superficie terrestre que corresponde a ese píxel.

Coordenadas geográficas: cada píxel, además está asociado a una coordenada geográfica específica, lo que permite ubicarlo precisamente en el mapa. Esta característica es crucial porque permite relacionar cada punto de la imagen con un lugar específico en la Tierra, facilitando así el análisis espacial y la integración de la imagen con otras fuentes de datos geográficos.

Cada banda registrada por el sensor produce una imagen compuesta por una matriz de píxeles. Cada píxel en la imagen representa un punto específico de la superficie terrestre, con un valor numérico que refleja la radiación capturada y una coordenada geográfica que indica su ubicación precisa. Esta estructura permite analizar y visualizar datos espaciales de manera detallada y precisa.

Momento 3. Actividad de síntesis

Creación de un mapa conceptual sobre teledetección y SIG

Objetivo

Facilitar la comprensión y el aprendizaje colaborativo de los conceptos clave de teledetección, SIG y el uso del NDVI en la agricultura.

Propósito

Colaborar con las y los estudiantes para que visualicen y organicen los conceptos aprendidos, promoviendo su pensamiento crítico y el trabajo en equipo.

Materiales necesarios
Papel grande (tipo rotafolio) o una pizarra blanca.
Marcadores de colores; post-it (opcional); ejemplo de un mapa conceptual inicial (ver más abajo).

Desarrollo de actividad

Organizar la clase en equipos pequeños de tres a cuatro estudiantes. Explicar que la propuesta consiste en la creación de un mapa conceptual que resuma los conceptos clave trabajados hasta el momento. Compartir un ejemplo de mapa conceptual inicial con algunos conceptos ya ubicados.

Fuente: diseño propio.

Pasos para completar el mapa conceptual

Definir los Conceptos Clave

Teledetección

Sensores

Plataformas

Índices espectrales

Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Completar con subconceptos

Para cada concepto clave, añadir subconceptos relevantes. Por ejemplo:

Sensores: satélite, avión, dron.

Plataformas: banda, resolución temporal.

Índices espectrales: NDVI, otros índices.

SIG: modelos (vectorial, raster), datos, hardware, software.

Relaciones y conexiones

Dibujar flechas para mostrar cómo se relacionan los diferentes conceptos y subconceptos. Por ejemplo, conectar "Sensores" con "Plataformas" e "Índices Espectrales".

Trabajo en equipo

Se propone a los equipos discutir y decidir cómo completar el mapa conceptual, añadiendo subconceptos y conexiones adicionales que consideren importantes.

Cada equipo presentará su mapa conceptual al resto de la clase, explicando sus elecciones y conexiones.

Conceptos clave para completar

Sensores:

Ópticos

Infrarrojos

Térmicos

Plataformas:

Resolución espacial

Frecuencia de revisita

Índices espectrales:

Aplicaciones del NDVI

Interpretación de valores del NDVI

SIG:

Ejemplos de aplicaciones

Procedimientos de análisis

Resultados esperados

• Las y los estudiantes deben ser capaces de explicar los conceptos y relaciones clave de teledetección, SIG y NDVI.
• Los equipos habrán practicado el trabajo colaborativo y la organización de información.
• La clase tendrá un recurso visual que resume los temas aprendidos y que puede ser utilizado para futuras revisiones y estudios.

Semana 2. ¿Qué es un SIG?

Momento inicial 

Se recuperan los conceptos de la clase anterior a partir del uso del mapa conceptual.

Momento 1. SIG

Un Sistema de Información Geográfica (SIG) es una herramienta tecnológica que permite la gestión de datos espaciales y sus atributos asociados. La imagen proporciona una representación visual y textual de las capacidades de un SIG. 

Funcionalidades de un SIG

Editar: permite modificar y actualizar la información espacial. Por ejemplo, se pueden corregir errores en la ubicación de puntos, líneas y polígonos, o actualizar atributos asociados a estos elementos geográficos.

Almacenar: pueden almacenar grandes volúmenes de datos espaciales en bases de datos geográficas. Esto incluye no solo la ubicación geográfica, sino también los atributos asociados, como nombres, fechas, tipos de uso del suelo, etc.

Crear: permiten la creación de nuevos datos espaciales. Esto incluye la digitalización de mapas antiguos, la creación de nuevos mapas temáticos, y la generación de modelos y simulaciones espaciales.

Integrar: pueden combinar diferentes tipos de datos espaciales y no espaciales provenientes de múltiples fuentes. Esto permite realizar análisis complejos que integran información geográfica con otros tipos de datos, como datos demográficos, climáticos, económicos, etc.

Manejar: facilitan la gestión y el análisis de datos espaciales. Esto incluye la realización de consultas, la generación de reportes, la visualización de datos en mapas interactivos, y la ejecución de análisis geoespaciales para identificar patrones y relaciones.

Componentes de un SIG

Datos espaciales: son los datos que tienen una referencia geográfica específica, como coordenadas (latitud y longitud). Los datos espaciales pueden ser en formato vectorial (puntos, líneas, polígonos) o raster (matrices de celdas o píxeles).

Atributos asociados: son la información adicional que describe las características de los datos espaciales. Por ejemplo, un punto que representa una escuela puede tener atributos como el nombre de la escuela, el número de estudiantes y el tipo de institución.

Software: es la aplicación que proporciona las herramientas necesarias para editar, almacenar, crear, integrar y manejar datos espaciales. Ejemplos de software SIG incluyen ArcGIS, QGIS, y Google Earth Pro.

Hardware: incluye los equipos físicos necesarios para ejecutar el software SIG y almacenar los datos. Esto puede incluir computadoras, servidores, dispositivos GPS, escáneres y drones.

Procedimientos: son los métodos y técnicas utilizados para procesar y analizar los datos espaciales. Estos pueden incluir algoritmos de geoprocesamiento, modelos de predicción, y métodos de análisis espacial.

Recursos humanos: se refiere a las y los profesionales que utilizan y gestionan los SIG. Esto incluye profesionales de la cartografía, el análisis geoespacial, la ingeniería de sistemas y la ciencia de datos; quienes diseñan, implementan y mantienen los sistemas y realizan los análisis geoespaciales.

Se propone recorrer algunos ejemplos desde la WEB

Fuente de las imágenes: Dirección de Educación Agraria.

Momento 2. Actividad de integración y exploración

En la siguiente selección de enlaces se podrán explorar otros recursos y Sistemas de Información Geográfica, valiosos para integrar lo visto hasta el momento.

Visualización en vivo de pasajes de sensores satelitales (FarEarth Observer, 2024)

Expansión de soja en sudamérica (Soybean expansion in south america, 2024)

Monitoreo de cambios en área forestada (Global Forest Change, 2024)

Usos y coberturas de suelo mapbiomas pampas (MapBiomas Pampa, 2024)

Variables agrometeorológicas y monitoreo de índices ciag (CIAg, 2024) 

Monitoreo de la fenología de los cultivos (Cropmonitor, 2024) 

Monitoreo de la vegetación (Harvest GLAM, 2024) 

Monitoreo de recursos forrajeros (Observatorio Forrajero Nacional, 2024) 

Monitoreo de agua en superficie y sus cambios (Global Surface Water, 2024)

Sitios web de aplicaciones SIG

Objetivo

Familiarizar a las y los estudiantes de Nivel Secundario con diversas aplicaciones de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y teledetección, explorando sitios web relevantes y comprendiendo su utilidad en diferentes contextos.

Propósito

Acompañar a las y los estudiantes que conozcan y naveguen por sitios web que utilizan SIG y teledetección para diversas aplicaciones, como monitoreo de cultivos, cambios en la cobertura del suelo, variables agrometeorológicas y otras opciones. Esto les permitirá comprender la importancia de estas herramientas en la gestión y el análisis de datos espaciales.

Momentos:

1. División en equipos:
   • Se divide a la clase en equipos de 3-4 estudiantes.
2. Materiales necesarios:
   • Computadoras o dispositivos con acceso a Internet.
   • Cuadernos o documentos digitales para tomar notas.
3. Explicación de la actividad:
   • Se explica a las y los estudiantes que explorarán varios sitios web que utilizan SIG y teledetección.
   • Cada equipo recibirá una lista de URLs para visitar y explorar.
4. Exploración de sitios web:
   • Se proporciona a cada equipo la lista de sitios web y las siguientes preguntas guía para cada sitio:
     1. ¿Cuál es el propósito principal del sitio web?
     2. ¿Qué tipo de datos espaciales se pueden visualizar o analizar en el sitio?
     3. ¿Cómo podría este sitio ser útil para la agricultura, la gestión de recursos naturales, o el monitoreo ambiental?
     4. Describir una funcionalidad o herramienta interesante que encontraste en el sitio.

Sitios web para explorar:

• Visualización en vivo de pasajes de sensores satelitales: (FarEarth Observer, 2024)
• SIG de la expansión de soja en Sudamérica: (Soybean expansion, 2024)
• SIG del monitoreo de cambios en área forestada: (Global Forest Change, 2024)
• SIG de variables agrometeorológicas y monitoreo de índices CIAG: (Ciag, 2024)
• SIG de monitoreo de la fenología de los cultivos: (Cropmonitor org, 2024)
• SIG de monitoreo de la vegetación: (Harvest GLAM, 2024)
• SIG de monitoreo de recursos forrajeros: (Observatorio Forrajero Nacional, 2024)
• SIG de monitoreo de agua en superficie y sus cambios: (Water Occurrence, 2024)

Discusión en clase

• Después de la exploración, reunir a todos los equipos para una discusión en clase.
• Cada equipo debe presentar uno de los sitios que exploró, describiendo su propósito, los datos que ofrece y cómo podría ser útil en diferentes contextos.

Reflexión final

• Pedir a las y los estudiantes que reflexionen sobre la importancia de los SIG y la teledetección en la agricultura y el manejo ambiental. ¿Cómo creen que estas herramientas podrían ser útiles en sus futuras carreras o estudios?

Al finalizar la actividad propuesta se espera que las y los estudiantes:

• Hayan explorado diversos sitios web que aplican SIG y teledetección.
• Comprendan la importancia y utilidad de estas herramientas en diferentes contextos.
• Desarrollen habilidades para navegar y utilizar plataformas de datos espaciales.
• Fomenten el trabajo en equipo y la discusión colaborativa sobre el uso de tecnologías avanzadas en la gestión de recursos naturales.

Semana 3. El modelo vectorial y el modelo raster

Momento inicial 

Se recuperan ejemplos y usos de SIG de la clase anterior.

Momento 1. Modelo vectorial y raster

En un Sistema de Información Geográfica (SIG), los datos son una representación simplificada del mundo real y pueden ser individualizados mediante dos modelos principales: vectorial y raster.

El modelo vectorial utiliza tres tipos de entidades de dibujo para representar la realidad: puntos, líneas y polígonos. Los puntos representan ubicaciones específicas en el espacio, como la ubicación de árboles, postes o estaciones meteorológicas. Las líneas representan elementos lineales con longitud pero sin ancho, como ríos, caminos o líneas eléctricas. Los polígonos representan áreas cerradas con límites definidos, como parcelas de tierra, lagos o edificios. En la imagen, los puntos rojos indican ubicaciones específicas, las líneas podrían representar un sistema de carreteras o cursos de agua, y los polígonos de diferentes colores podrían representar distintos tipos de uso del suelo o zonas de vegetación.

El modelo raster, por otro lado, representa la realidad dividiendo el espacio en una matriz de celdas o píxeles. Cada celda de esta matriz tiene un valor que representa una característica específica de la superficie terrestre, como la elevación, la temperatura o la intensidad de la vegetación. En la imagen se muestra un mapa dividido en una cuadrícula de celdas de diferentes colores, donde cada color puede representar un valor diferente de una variable continua, como la altitud o la concentración de clorofila.

Modelo vectorial: 

La realidad se representa utilizando tres entidades de dibujo

Fuente propia.

Todas las geometrías se reducen a puntos (cada uno asociado a un par de coordenadas X, Y). Las líneas son un conjunto de puntos interconectados (nodos) en determinado orden. Los polígonos son líneas cerradas, que empiezan y terminan en el mismo punto o nodo.

Fuente IGN.

Modelo raster

En el modelo raster, en cambio, la realidad se divide en unidades homogéneas.

Un raster consta de una matriz de celdas (o píxeles) organizadas en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada celda contiene un valor que representa información. Ejemplos: imágenes de satélite, fotografías aéreas digitales, imágenes digitales o mapas escaneados.

Fuente propia.

Fuente propia.

Momento 2. Misiones satelitales

Profundización de conceptos de píxel y resolución

Las misiones CHIRPS, MODIS, LANDSAT y SENTINEL son programas de observación de la Tierra que difieren en términos de resolución espacial, temporal y de revisita. A continuación, se detallan las características principales de cada misión:

1. CHIRPS (climate hazards group infraRed precipitation with station data)

• Propósito: proporcionar datos de precipitación global combinando datos satelitales con datos de estaciones meteorológicas.
• Resolución espacial: aproximadamente 0.05 grados (alrededor de 5 km).
• Resolución temporal: datos diarios, pentadales (5 días) y mensuales.
• Frecuencia de revisita: CHIRPS no es un satélite en sí, sino un producto derivado de varios satélites y estaciones en tierra. La frecuencia de actualizaciones depende de la disponibilidad de datos de las fuentes integradas.

CHIRPS

Fuente propia.

2. MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer)

• Satélites: Terra y Aqua.
• Propósito: monitoreo de la superficie terrestre, el océano y la atmósfera.
• Resolución espacial:
  • 250 metros (bandas 1-2)
  • 500 metros (bandas 3-7)
  • 1 km (bandas 8-36)
• Resolución temporal:
  • Terra (aproximadamente 10:30 AM hora local descendente);
  • Aqua (aproximadamente 1:30 PM hora local ascendente).
• Frecuencia de revisita: Cada 1-2 días.

MODIS

Fuente propia.

3. LANDSAT

• Satélites: LANDSAT 8 y LANDSAT 9 (más otros en la serie histórica).
• Propósito: observación de la superficie terrestre para aplicaciones como agricultura, silvicultura, gestión del agua y urbanización.
• Resolución espacial:
  • Pancromática: 15 metros.
  • Multiespectral: 30 metros.
  • Térmica: 100 metros (re-sampled to 30 meters).
• Resolución temporal: cada 16 días para un satélite; con dos satélites (LANDSAT 8 y 9), se logra una revisita cada 8 días.

LANDSAT

Fuente propia.

4. SENTINEL (parte del programa Copernicus de la ESA)

• Satélites: Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3, etc.
• Propósito: diferentes misiones para monitoreo de la tierra, el océano y la atmósfera.

Sentinel-1:

• Resolución espacial: entre 5 y 40 metros (dependiendo del modo de operación).
• Resolución temporal: revisita de 6 días con dos satélites (Sentinel-1A y 1B).

Sentinel-2:

• Resolución espacial:
  • 10 metros (bandas visibles y NIR)
  • 20 metros (bandas de red-edge y SWIR)
  • 60 metros (bandas de aerosol, vapor de agua, etc.)
• Resolución temporal: revisita de 5 días con dos satélites (Sentinel-2A y 2B).

Sentinel-3:

• Resolución espacial:
  • OLCI: 300 metros.
  • SLSTR: 500 metros para algunas bandas, 1 km para otras.
• Resolución temporal: revisita de aproximadamente 1-2 días.

SENTINEL

Fuente propia.

Estas diferencias hacen que cada misión sea adecuada para diferentes aplicaciones en el monitoreo y análisis de la superficie terrestre como también de las condiciones atmosféricas y oceánicas.

Semana 4 

Práctica 1. Exploración y generación de datos con Google Earth Pro

Objetivo: familiarizarse con el uso de Google Earth Pro como una herramienta de Sistema de Información Geográfica (SIG) para la visualización y generación de datos espaciales. A través de esta práctica, las y los participantes aprenderán a manejar las funciones básicas del programa, crear y gestionar datos espaciales en formato vectorial, y superponer mapas externos relevantes para su área de interés.

Propósito: 

Acompañar a las y los estudiantes las habilidades necesarias para utilizar Google Earth Pro en la creación y análisis de datos geoespaciales. Esto les permitirá aplicar estas habilidades en contextos educativos y profesionales, mejorando su capacidad para realizar análisis espaciales y tomar decisiones informadas basadas en datos geográficos.

Instrucciones de la práctica:

1. Explorar el programa y herramientas básicas:
   • Familiarizarse con la interfaz de Google Earth Pro.
   • Identificar y utilizar las herramientas básicas del programa, como la navegación, zoom y búsqueda de ubicaciones.
   • Explorar las diferentes capas disponibles en Google Earth Pro, como carreteras, fronteras y lugares de interés.
2. Crear datos: vector de puntos, líneas y polígonos:
   • Aprender a crear datos vectoriales en Google Earth Pro, que incluyen puntos, líneas y polígonos.
   • Ubicar el establecimiento en el que dan clases:
     - Marcar la ubicación del establecimiento educativo utilizando un punto.
     - Dibujar líneas para representar elementos lineales como caminos o rutas dentro del establecimiento.
     - Crear polígonos para delinear áreas importantes como edificios, campos de práctica, o áreas recreativas.
   • Guardar los datos:
     - Organizar los puntos, líneas y polígonos en una carpeta específica dentro de Google Earth Pro.
     - Guardar la carpeta con los datos creados para su posterior uso y análisis.

3. Superponer un mapa de una variable de interés:
   • Seleccionar una variable de interés relevante para la asignatura o una temática de interés personal o profesional. Ejemplos de variables pueden incluir mapas de uso del suelo, mapas de humedad del suelo, mapas de vegetación, etc.
   • Importar y superponer el mapa seleccionado sobre la imagen base de Google Earth Pro.
   • Ajustar la transparencia y posición del mapa superpuesto para integrarlo correctamente con los datos vectoriales previamente creados.

Al finalizar esta práctica, las y los participantes habrán adquirido las habilidades básicas para:

-Utilizar Google Earth Pro como una herramienta SIG. 

-Crear y gestionar datos espaciales en formato vectorial e integrar información adicional relevante mediante la superposición de mapas externos. 

-Aplicar estas técnicas en sus actividades educativas y profesionales, mejorando su capacidad para realizar análisis espaciales y presentar información geográfica de manera efectiva.

Mapa para superponer con los datos del mapa de la escuela:

Bibliografía: 

Paruelo, J. M., DiBella, C. M. y Milkovic, M. (2014). Percepción Remota y Sistemas de Información Geográfica. Sus aplicaciones en Agronomía y Ciencias Ambientales. Buenos Aires, Ed. Hemisferio Sur. ISBN 978-950-504-618-8.