Descarga de Imágenes Sentinel en QGIS con Plugin SentinelHub

Continuando con la temática del post anterior, en esta oportunidad mostraremos que también podemos obtener los mismos resultados, pero ahora con el uso del Plugin del QGIS "SentinelHub". En primer lugar debemos instalar nuestro plugin, siendo la mejor opción hacerlo desde nuestro administrador de complementos.

Figura 1: Instalando plugin SentinelHub

Paso 1: Seleccionar nuestra Zona de Interés

Ahora vamos a seleccionar nuestra zona de interés, en este caso nos enfocaremos a un ámbito ubicado en el Departamento de San Martín, en específico áreas que cubren los campos del INIA que se encuentran cercanos al centro poblado de Juan Guerra.

Si seguimos los pasos ya vistos en el post anterior, cuando nos referimos a la "Configuración de nuestro servicio de Sentinel Hub", en esta oportunidad, crearemos una nueva configuración y por lo tanto un nuevo ID, pero ahora cambiaremos nuestros límites del mapa, para seleccionar nuestra nueva zona de interés.

Figura 2: Delimitando nuestra zona de interés para la descarga

Paso 2: Activando nuestro plugin SentinelHub

Considerando que ya tienen instalado el plugin, ahora podemos activarlo si lo ubicamos desplegando en la barra menú "Web" o también en la barra de herramientas se dispone de un icono. Una vez que lo activamos, aparecerá un panel en la parte inferior de nuestra vista del mapa, mostrando un campo en donde debemos colocar el ID de nuestra configuración.

Figura 3: Activando el plugin SentinelHub en el QGIS

Paso 3: Seleccionando nuestra imagen a descargar

Ahora es importante definir cual será la imagen más adecuada, para ello, recomiendo primero emplear un buscador de imágenes del Sentinel, en este caso un aplicativo que forma parte del Sentinel Hub sería el http://apps.sentinel-hub.com/eo-browser, a través del cual podremos filtrar las mejores imágenes considerando un bajo porcentaje de nubes. Tal como se aprecia en la Figura 4, en el buscador le indicamos que nos muestre imágenes con hasta 10% de nubes, dando como resultado unas tres imágenes más recientes.

Figura 4: Empleo del EO Browser para buscar imágenes del Sentinel

Si bien vemos que existe poca nubosidad, es posible que nuestra zona de interés esté cubierta por esas pequeñas nubes, por lo tanto, se recomienda hacer una pre-visualización y descartar esa posibilidad.

Figura 5: Visualizando en detalle la imagen de nuestra zona de interés

Paso 4: Descargando Imágenes con el Plugin SentinelHub

El siguiente paso, una vez colocado nuestro ID, es seleccionar nuestra imagen a descargar, en este caso empezaremos por una que nos muestre el NDVI y ahora que conocemos las fechas en donde existen las mejores imágenes para descargar, vamos a optar por la opción de descargar una imagen en una fecha específica, en este caso hablamos del 10-12-2017, por ser la más reciente. Cuando tenemos todas las opciones indicadas solo debemos hacer clic en el botón "Create".

Figura 6: Descarga de una imagen NDVI de nuestra zona de interés

Para verificar que la imagen corresponde a la fecha indicada, podemos emplear el identificador de objetos espaciales.

Figura 7: Mostrando los datos de la imagen  NDVI descargada

Podemos continuar descargando todas las opciones de imágenes disponibles, teniendo en cuenta nuestra configuración inicial, para efectos de ejemplo, se muestran las que corresponden a "Agriculture" y de "Moisture Index".

Figura 8: Otras imágenes del Sentinel descargadas

Paso 5: Configurando descarga de imágenes por intervalo de tiempo y porcentaje de nubes

Por ahora hemos visto que podemos descargar imágenes en una fecha fija, porque sabíamos que era la mejor imagen; pero si requerimos que nos muestre la siguiente imagen dentro de un periodo de tiempo que podamos establecer, podemos tener el resultado que se muestra en la Figura 9, en donde podemos ver que existen nubes justo en nuestra zona de interés, a pesar que fue una de las imágenes seleccionadas previamente (Ver Figura 4).

Figura 9: Descarga de imágenes empleando un intervalo de tiempo

Para resolver este caso, como vimos en la Figura 4, la imagen de fecha 06-10-2017, presenta un 8.6% de nubes, por lo tanto, lo que podemos hacer para que no sea considerada, disminuimos el porcentaje de nubes hasta un 8%, dando como resultado la imagen de fecha 21-09-2017, porque tiene 3.78% de nubes, además que apreciamos que para nuestra zona de interés no presenta nubes, lo cual es lo que buscamos.

Figura 10: Descarga de imágenes ajustando el porcentaje de nubes

Paso 6: Descarga de nuestras imágenes en distintos formatos

Por último, el plugin nos presenta la opción para descargar en formatos de imagen (PNG, TIFF y JPEG), teniendo que solamente indicarle la extensión de descarga y claro definir una carpeta en donde va ser descargado, siendo lo interesante de esto, que dichas imágenes están georreferenciadas, por lo tanto la podemos incluir como una capa adicional.

Figura 11: Opción para descarga de las imágenes en distintos formatos

Muy bien, espero que les pueda servir estos pasos para sacarle provecho al uso del plugin SentinelHub, les invito a probarlo. Hasta la próxima.

Referencias Consultadas

• https://github.com/sinergise/qgis_sentinel_hub
• https://medium.com/sentinel-hub/control-sentinel-hub-from-within-qgis-2a83eb7f13db
• https://sentinel-hub.com/explore/eobrowser

Adicionando WMS desde Sentinel Hub con QGIS

En esta oportunidad voy a mostrar las ventajas de trabajar con Sentinel Hub, que representa una Infraestructura de imágenes satelitales que pone a disposición de los usuarios finales a través de servicios web, la facilidad de integrar gran cantidad de imágenes que nos ayudan al manejo de los mismos. 

Nuestro objetivo será lograr configurar servicios de tipo WMS a través del Sentinel Hub, que nos permita visualizar un grupo personalizado de imágenes del satélite Sentinel 2, los cuales lo mostraremos como nuevas coberturas en nuestro QGIS.

Primeros pasos con Sentinel Hub

Lo primero que debemos hacer es registrarnos, para ello dentro de la página principal hay que solicitar una suscripción al servicio (https://services.sentinel-hub.com/oauth/subscription), el cual luego de una confirmación de nuestro correo, estaremos debidamente registrados.

Luego nos vamos a las aplicaciones existentes (http://sentinel-hub.com/apps), desde aquí podremos elegir dentro de las aplicaciones independientes a "Configuration Utility". Una vez que entramos, nos va a solicitar nuestros datos de inscripción.

Ahora solo nos queda hacer clic en Login e ingresar a nuestro ambiente para realizar la configuración de nuestro servicio. Comprobaremos que en el lado derecho está nuestro nombre y ya podemos empezar a generar nuestra primera configuración.

Configurando nuestro Servicio de Sentinel Hub

Nuestro paso siguiente será adicionar una nueva configuración, para ello primero le indicamos un nombre, luego seleccionamos una plantilla disponible y finalmente la creamos.

Luego ya podremos ver que nos ha generado un ID a nuestra configuración, para editarlo hacemos clic en Edit.

Ahora veremos que tenemos disponible un grupo de combinaciones de bandas de las imágenes del Sentinel 2, los que están representados con un nombre que los distingue en función a su aplicación, como por ejemplo "Agriculture". Pero antes de ver ese detalle, es importante definir nuestro ámbito de trabajo, para ello, nos vamos a la parte inferior de nuestra configuración (Maps bounds)

En este caso, voy a seleccionar un ámbito que cubra parte de la Zona Norte del Perú, específicamente dentro del Departamento de Lambayeque. Simplemente ajustamos un rectángulo y lo confirmamos, tal como se aprecia en la siguiente figura.

Capas de Agricultura

Vamos a mostrar el detalle de una de las capas que se generaron, hablamos de "Agriculture", al desplegar el detalle de dicha capa, veremos que se creó con la combinación RGB de las bandas 11,8 y 2. Podemos hacer una pre-visualización de nuestra capa. Para conocer mayor detalle de la capa, se recomienda revisar el script de procesamiento empleado.

Configurar nuestro servicio WMS

Para lograr tener nuestro URL del servicio WMS, entramos dentro del portal a http://www.sentinel-hub.com/apps/wms/wms-parameters, para ver la manera de emplear nuestro ID.

Añadiendo servicios WMS en QGIS

Ahora ya estamos listos para añadir un servicio WMS dentro de nuestro QGIS, para ello nos vamos a Capa --> Añadir Capa --> Añadir Capa WMS/WMTS.. Seguimos los pasos indicados en la siguiente figura:

Luego de conectarnos al servicio, como ejemplo añadimos la capa denominada "Agriculture".

Ahora lo podemos ver en nuestra vista de mapa.

Si nos vamos a nuestro "Panel del explorador",  podremos apreciar también todas las capas que podemos incorporar, solamente lo arrastramos a nuestra vista de mapa.

Como ejemplo se mostrará una ampliación de una zona que representa al INIA  Vista Florida, visualizando las capas de Agriculture, Moisture Index y NDVI.

Finalmente, es importante mencionar que con el Identificador de objetos espaciales, podemos conocer información del punto que seleccionemos, tal como se aprecia en la siguiente figura.

Bueno, espero que puedan aprovechar la ventaja de usar el Sentinel Hub, se recomienda probar otras capas y analizar los resultados.  Hasta la próxima.

Empleando coberturas Geopackage en QGIS

En esta oportunidad voy a mostrar las ventajas de usar el formato Geopackage, sobre todo porque es una interesante alternativa al uso de los ESRI Shapefiles, sobre todo porque nos permite empaquetar varias capas en un solo archivo, lo que nos facilita mucho cuando necesitamos compartir nuestro trabajo, sobre todo si son varias capas, la lista de total de archivos que involucran a los Shapefiles pueden ser tantos que nos puede causar algunos inconvenientes.

Para este post como ejemplo, usaremos un proyecto con capas vectoriales principalmente, los cuales ya presentan sus estilos. Nuestro objetivo será adicionar todas las capas vectoriales y una capa raster en un solo archivo en formato Geopackage, incluir sus estilos dentro de la base de datos del formato y poder exportarlo empleando el plugin  QGIS map styling GeoPackage extension.

Datos de Entrada

El ámbito elegido es el Departamento de Pasco en Perú, dentro del mismo superpondremos capas que cubren la Provincia de Oxapampa, tal como se aprecia en la siguiente figura.

Fig. 1: Vista de un proyecto con capas vectoriales (Shapefiles) y raster

Generando Coberturas Geopackage

Luego de algunos intentos para adicionar en un mismo archivo GPKG, una capa raster y las capas vectoriales que tenía. Como primer paso, usaremos las herramientas de GDAL para convertir un archivo tipo GeoTiff en GPKG; para nuestro ejemplo seleccionamos la capa llamada Dem Fill (Ver Fig. 2), para luego en la parte inferior de las opciones, donde dice "Convertido", vamos a guardarlo como "oxapampa.gpkg".

Fig. 2: Uso de herramientas GDAL para convertir un GeoTiff a GPKG

Como segundo paso empezaremos a cargar las capas vectoriales en base al archivo convertido, para ello tenemos dos opciones para hacerlo. El primero directamente realizando el "Guardar como..." (Ver Fig. 3), el segundo apoyados por el "Administrador de BBDD" (Ver Fig. 4).

Fig. 3: Opción para generar un Geopackage desde un Shapefile existente

Fig. 4: Opción de importar capas vectoriales con el Administrador de BBDD

Por cualquiera de las opciones, debemos repetirlo por cada capa vectorial de nuestro proyecto, al final debemos tener algo parecido a esto.

Fig. 5: Resultado de importar capas dentro de un Geopackage

Generando Estilos

Un paso importante es la generación de estilos, si bien como lo mencionamos antes, nuestro proyecto ya presentaba sus propios estilos, lo que debemos hacer es guardarlo dentro de nuestra base de datos, repitiendo este procedimiento para cada capa vectorial.

Fig. 6: Guardando estilos en una base de datos Geopackage

La ventaja de este procedimiento, es que lo manejamos los estilos dentro de una base de datos, lo que permite tener más de un estilo y cargarlo dependiendo nuestro requerimiento, por ello se crea una tabla exclusiva para los estilos.

Fig. 7: Detalle de la tabla de estilos generados

Uso del Plugin GeoPackage QGIS

Una vez que tenemos nuestras coberturas en un solo archivo gpkg, existe la posibilidad de guardarlo y compartirlo, pero si lo queremos volver a verlo, simplemente con "añadir una capa vectorial", seleccionamos la lista de coberturas que deseamos insertar. Ahora, existe una alternativa si instalamos un plugin denominado QGIS map styling GeoPackage extension, a través del cual, tenemos la opción de guardar a nivel de nuestro proyecto, es decir podemos empaquetar mejor nuestro proyecto.

Fig. 8: Instalación del Plugin

Luego de ser instalado y habilitado, en la barra de herramientas se visualiza los iconos que nos permitirán, primero empaquetar el proyecto y luego supongamos que lo hemos compartido o lo deseamos abrir en otra máquina, tenemos la opción de leer nuestro archivo gpkp.

Fig. 9: Iconos del plugin

Bueno, es una opción interesante, sobre todo porque un proyecto tiene la opción no solo de establecer los estilos por defecto, sino que nos permite generar un diseño de mapa y cuando lo empaquetamos, tendremos la opción de recuperar ese detalle.

Los invito a probar el plugin y me indican si han tenido problemas, sobre todo sería interesante saber si alguien lo puede abrir empleando otros software SIG. Les dejo el resultado final para que lo puedan descargar desde aquí.

Propuesta de Curso sobre QGIS para principiantes

Plataforma Virtual EDUCAGIS

En esta oportunidad voy a mostrarles un proyecto que desde hace un tiempo lo vengo trabajando, me refiero a contar con un Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA), es decir tener un espacio que me permita ofrecer cursos bajo la modalidad Online. Esperando que sea un inicio de algo que cada vez se vaya fortaleciendo, mi idea es seguir elaborando material de enseñanza sobre las herramientas de software libre para SIG (en especial del QGIS); teniendo en cuenta que a través de mi blog he logrado compartir en los últimos años, metodologías para emplear sus herramientas. Si bien los que revisaron mi blog, en un 90% hablo sobre QGIS, en el presente proyecto de contar con esta plataforma denominada EDUCAGIS, lo quiero orientar a todos aquellos que se complementan muy bien, es decir me refiero al SAGA, GRASS y OTB principalmente.

Bueno, vamos a iniciar con un curso a nivel básico (fecha de inicio sería el 20 de octubre del 2017), lineas abajo se describe parte de la información del curso que estoy proponiendo, los que están interesados, pueden descargar el brochure del curso desde aquí, y la ficha de inscripción desde aquí.

Presentación del Curso

Ante el incremento de la tendencia al uso de herramientas de software libre para los Sistemas de Información Geográfica (SIG), en esta oportunidad se brinda la propuesta de un curso bajo la modalidad Online denominado “funcionalidades de los SIG con QGIS (nivel básico)”, en donde a través de la presentación de diversos temas seleccionados, pretendemos que el participante que se viene iniciando en el mundo de los SIG, pueda tener una inmersión progresiva de los principales conocimientos relacionado a las funcionalidades que involucran esta tecnología, los que serán demostradas a través del software QGIS, teniendo en cuenta su gran potencial en el desarrollo de las mismas, por los cuales en la actualidad al QGIS se le reconoce cada vez más.

Objetivos del Curso

General

Proporcionar al participante los conocimientos básicos sobre el uso del Software QGIS, orientado el mismo a las funcionalidades de los Sistemas de Información Geográfica, buscando que de manera progresiva y didáctica aprenda a desenvolverse en un ambiente ligado al uso de información geoespacial apoyado con el uso de tecnologías libres.

Específicos

• Conocer el entorno de usuario, herramientas y las principales funcionalidades del software QGIS.
• Realizar la búsqueda, selección y descarga de datos geográficos de fuentes externas.
• Identificar, explorar y visualizar los datos espaciales apoyados por el QGIS Browser.
• Gestionar una base de datos espacial para la creación, edición y consulta de los mismos apoyados con el DBManager.
• Generar estilos personalizados a las capas vectoriales de puntos, líneas y polígonos.
• Manipular y editar capas vectoriales y de raster empleando herramientas de edición del QGIS.
• Diseñar mapas individuales y en conjunto como un atlas para su publicación e impresión.
• Combinar capas de tipo vectorial apoyados por las herramientas más comunes de geoprocesamiento en el QGIS.
• Combinar capas de tipo raster apoyados por las herramientas más comunes de geoprocesamiento e integrar algunos procesos empleando el modelador gráfico del QGIS.
• Usar herramientas de teledetección para ejecutar procesos que tiene como fuente de datos las imágenes de satélite.

Bueno, espero que los que se están iniciando en QGIS les pueda interesar; de manera adicional se ha creado un repositorio en GitHub del proyecto de este primer curso, en donde iré actualizando con información, los que desean revisarlo pueden ingresar a https://github.com/ccarbajal16/qgis_basico.

R + SAGA Geoprocesamiento con RSAGA Package

En la presente entrada trataré un tema un poco diferente a lo acostumbrado, sobre todo porque será la primera vez que me refiero al Software R, al que de un tiempo muy reciente lo estoy practicando; por otro lado, aunque tampoco me acuerdo haber discutido sobre SAGA GIS específicamente, es un software del cual ya tengo muchos años trabajándolo, y en donde me siento más cómodo, sobre todo porque se complementa muy bien con el QGIS.

Bueno, en esta aventura voy a mostrar mi experiencia probando el package "RSAGA", por el que me animé luego de leer este enlace, a partir de ello, estuve revisando otras fuentes y decidí intentarlo empleando solamente una capa raster de elevación, el cual será nuestro punto de partida.

Fuente de Datos:

Para esta oportunidad como lo indicaba se empleará una capa raster tipo DEM, el cual está disponible a través del Modelo Digital de Superficie ALOS World 3D -30m (AW3D30), solamente se tienen que registrar y podrán descargar los datos, para el presente ejemplo se seleccionó la zona que comprende el Departamento de Lima-Perú.

Figura 1: DEM (30 m) de la cuenca del río Rimac 

Pasos Previos

Debemos tener en cuenta que el package "RSAGA", al parecer por temas de actualización no funciona con las últimas versiones de SAGA, por lo tanto, es recomendable instalar las versiones 2.14 o  2.2. En relación a R, se recomienda que instalen el RStudio, sobre todo para tener un entorno que nos facilite nuestro trabajo, como por ejemplo la instalación de otros paquetes adicionales requeridos.

Manos a la Obra

Paso 1: Como primer paso, una vez dentro de RStudio, debemos definir el directorio de trabajo, para ello, lo podemos hacer desde la consola con  setwd("Ruta del Directorio"), o también te puedes activar el menú de "Session", y luego dirigirte a "Choose Directory", tal como se aprecia en la figura 2.

Figura 2: Definiendo nuestro directorio de trabajo

Paso 2: Instalar y Activar el Package RSAGA

install.packages("RSAGA")

library ("RSAGA")

Paso 3: Quizás el más importante, porque ahora debemos establecer un ambiente en R. La finalidad es poder usar el objeto, en este caso "env_test" para dirigir las funciones RSAGA. En algunos casos podemos indicar en donde tenemos ubicado nuestro software SAGA.

Paso 4: Vamos a importar nuestro archivo raster que está en formato tif (dem_rimac.tif), para convertirlo en el formato de SAGA (dem_test.sgrd)

rsaga.import.gdal("F:/WORKS/SAMPLES/rtest/dem_rimac.tif", "dem_test.sgrd", env = env_test)

Paso 5: Verificamos la lista de la librería de módulos disponibles con las que podemos trabajar, es decir, todas las herramientas que a través de SAGA podemos ejecutar dentro del ambiente de R. Para nuestro caso vamos a incidir en aquellos relacionados al análisis del territorio. Es importante revisar los nombres, porque deberán ser considerados en nuestra línea de código para cuando sea requerido un módulo en específico.

rsaga.get.libraries(path=env_test$modules)

Figura 3: Lista de la librería de módulos

Paso 6: Vamos a lista la lista de funciones de geoprocesamiento que trabajaremos, teniendo en cuenta lo remarcado en la Figura 3. Por ahora nos dedicaremos a lo relacionado a "ta_morphometry".

rsaga.get.modules(lib = "ta_morphometry", env=env_test)

Figura 4: Funciones relacionados a morfometría

Paso 7: Configurar las herramientas de geoprocesamiento llamando a los módulos dentro de la biblioteca "ta_morphometry". Se pueden emplear cualquiera de los módulos que fueron listados previamente, solo se debe cambiar en "module = _ _ ". Tener en cuenta que también se puede colocar el número de código asignado, por ejemplo para "TPI Based Landform Classification", podemos ingresar "19".

rsaga.get.usage(lib= "ta_morphometry", module = "Slope, Aspect, Curvature", env = env_test)

rsaga.get.usage(lib= "ta_morphometry", module = 19, env = env_test)


Al ejecutar tendremos una vista de la lista de los parámetros (entrada y salida) a considerar, sobre todo, es importante verificar aquí las opciones que tenemos para personalizar nuestros resultados. También nos ayuda a revisar los formatos de ingreso (si es un texto o número), las unidades con los que se trabaja y cuales son las opciones por defecto, esto en caso que no ingresemos un parámetro. Para el primero se tendrá un resultado similar al siguiente.

> rsaga.get.usage(lib= "ta_morphometry", module = "Slope, Aspect, Curvature", env = env_test)
library path: C:\PROGRA~1\SAGA-GIS\modules\
library name: ta_morphometry
library     : Morphometry
Usage: saga_cmd ta_morphometry 0 -ELEVATION [-SLOPE ] [-ASPECT ] [-C_GENE ] [-C_PROF ] [-C_PLAN ] [-C_TANG ] [-C_LONG ] [-C_CROS ] [-C_MINI ] [-C_MAXI ] [-C_TOTA ] [-C_ROTO ] [-METHOD ] [-UNIT_SLOPE ] [-UNIT_ASPECT ]
  -ELEVATION:   Elevation
Grid (input)
  -SLOPE:       Slope
Grid (output)
  -ASPECT:     Aspect
Grid (output)
  -C_GENE:     General Curvature
Grid (optional output)
  -C_PROF:     Profile Curvature
Grid (optional output)
  -C_PLAN:     Plan Curvature
Grid (optional output)
  -METHOD:     Method
Choice
Available Choices:
[0] maximum slope (Travis et al. 1975)
[1] maximum triangle slope (Tarboton 1997)
[2] least squares fitted plane (Horn 1981, Costa-Cabral & Burgess 1996)
[3] 6 parameter 2nd order polynom (Evans 1979)
[4] 6 parameter 2nd order polynom (Heerdegen & Beran 1982)
[5] 6 parameter 2nd order polynom (Bauer, Rohdenburg, Bork 1985)
[6] 9 parameter 2nd order polynom (Zevenbergen & Thorne 1987)
[7] 10 parameter 3rd order polynom (Haralick 1983)
Default: 6
  -UNIT_SLOPE: Slope Units
Choice
Available Choices:
[0] radians
[1] degree
[2] percent
Default: 0
  -UNIT_ASPECT: Aspect Units
Choice
Available Choices:
[0] radians
[1] degree 


Paso 8: Ejecutar el Geoprocesamiento, para lo cual existen dos maneras fundamentalmente, el primero, cuando existe una función específica del RSAGA, tenemos la opción de obtener nuestro resultado. Para nuestro ejemplo, puede darse el caso que deseamos obtener la pendiente, el aspecto y la curvatura en un mismo procedimiento, para ello podemos escribir:

rsaga.slope.asp.curv("dem_test.sgrd", out.slope = "slope_dem1", out.cprof = "cprof_dem1", out.cplan = "cplan_dem1", method = "poly2zevenbergen", env=env_test)

También se pude realizar de manera individual, es decir cuando existe la función para calcula la pendiente:

rsaga.slope("dem_test.sgrd", "slope_dem2", method = "maxslope", env=env_test)

Por último existe la opción, el cual me parece más interesante, porque tenemos la posibilidad de obtener el mismo resultado si ejecutamos la función del Geoprocesador, para lo cual debemos guiarnos de lo mostrado como producto del Paso 7.

rsaga.geoprocessor(lib = "ta_morphometry", module = 0, param = list(ELEVATION = "dem_test.sgrd",SLOPE = "slope_dem3.sgrd", ASPECT = "aspect_dem2.sgrd", C_GENE= "curv_gener1.sgrd", METHOD= "0", UNIT_SLOPE="percent", UNIT_ASPECT="degree"), env = env_test)

Figura 5: Salida del Geoprocesamiento realizado

Paso 9: Ahora vamos a realizar un paso previo para lograr visualizar nuestros resultado. Como vieron en la Figura 5. los archivos se guardaron en formato de SAGA (*.sgrd), el cual lo podemos abrir no solo en ese Software, sino también en QGIS por ejemplo, pero para hacerlo más interesante lo vamos a convertir a un formato tipo ASCII (*.asc). Para ello, volvamos a revisar la Figura 3 e identifiquemos el módulo que requerimos, en este caso hablamos de "io_grid"

rsaga.get.modules(lib="io_grid", env=env_test)

Figura 6: Módulos para gestión de archivos raster

rsaga.get.usage(lib = "io_grid", module =0, env=env_test)

rsaga.geoprocessor(lib="io_grid",module=0,param=list(GRID="dem_fill1.sgrd",FILE="dem_esri.asc"),  env=env_test)

rsaga.geoprocessor(lib="io_grid",module=0,param=list(GRID="slope_dem4.sgrd",FILE="dem_slope.asc"), env=env_test)

rsaga.geoprocessor(lib="io_grid",module=0,param=list(GRID="aspect_dem4.sgrd",FILE="dem_aspect.asc"), env=env_test)


En caso se tengan muchos archivos, existe también una manera más rápida que nos permite realizar este proceso de conversión, a continuación muestro un ejemplo que logré ejecutar, considerando que estuve probando otros módulos.

rsaga.sgrd.to.esri(in.sgrds = c("cprof_dem4", "cplan_dem4", "carea1", "wetindex1", "hillshade1", "direction_dem3","connet_dem3", "order_dem3", "basin_dem3"), out.grids = c("esri_cprof", "esri_cplan", "esri_carea", "esri_wetindex", "esri_hillshade", "esri_direction", "esri_connect", "esri_order", "esri_basin"), out.path = getwd(), format = "ascii", env = env_test)

Paso 10: Vamos a definir los archivos raster para que podamos plotearlos

Es importante tener instalado y activado el Package "raster" y "sp"

plot(elevation)

plot(slope)

plot (aspect)

Visualización en Google Earth

Si bien no lo considero un paso adicional, me encontré con el siguiente enlace, a partir del cual traté de realizar el procedimiento, aunque no me siento muy satisfecho con los resultados, si alguien que lo intente a ver si le sale mejor, lo pueda compartir. En sí, primero debemos remontarnos a nuestra Figura 6, para definir nuestro módulo, en este caso será el "10", porque nuestro objetivo es convertirlo a un archivo PNG (que nos permitirá hacer transparencias).

Es importante tener instalado y activado el Package "rgdal", "maptools"

rsaga.get.modules(lib="io_grid", env=env_test)

rsaga.get.usage(lib= "io_grid", module = "10", env=env_test)


# Generando nuestro archivo tipo PNG

rsaga.geoprocessor(lib="io_grid", module=10, param=list(IMAGE="aspect_dem4.sgrd", FILE="aspect1.png"))

# Definiendo nuestro raster

# Creando nuestro objeto KML

# Creando nuestro archivo KML, con la función kmlOverlay, para mayor detalle revisar aquí.



kmlOverlay(aspect.kml, kmlfile="aspect1.kml", imagefile="aspect1.png", name="Aspecto_rimac")

Figura 7: Salida en Google Earth 

Muy bien, por mi parte seguiré investigando sobre las ventajas que se tiene el poder trabajar dentro de R, sobre todo a partir de nuestros productos obtenidos, aprovechando las ventajas de funciones estadísticas que podemos explotar. Espero que se animen a probarlo.