Es una buena noticia ver que la última actualización del plugin
SCP (Semi-Automatic Classification Plugin), me refiero a la versión 4.9, ha logrado implementar al igual que las imágenes Landsat, ahora contar con la posibilidad de descargar directamente imágenes del Satélite Sentinel-2A. La disponibilidad de este tipo información de forma libre, todo ello gracias al proyecto "
Copernicus", a través del cual es posible acceder a imágenes del
Sentinel-2A como también del
Sentinel-1A, El mencionado Programa fue bautizado originalmente como GMES (
Global Monitoring for Environment and Security). Les recomiendo ver el siguiente
vídeo que resume los objetivos del proyecto.
Sobre Sentinel-2A
El satélite Sentinel-2A de la Agencia Espacial Europea (ESA) fue lanzado el 23 de junio de 2015, convirtiéndose en el segundo satélite lanzado del Programa Copernicus de la ESA, el primero (Sentinel 1-A), fue lanzado el 03 de abril de 2014. El Sentinel-2A, de órbita polar, representa una misión multiespectral de alta resolución, diseñada para monitorizar la superficie terrestre analizando la cubierta vegetal, los usos del terreno y de las aguas, los cauces navegables y las zonas costeras. Consta de 13 bandas espectrales,
cuatro bandas a 10 m ,
seis bandas a 20m. y
tres bandas a 60 m de resolución espacial.
Fig. 2: Cobertura espectral del Sentinel-2A (ESA)
Una vez que se una el satélite Sentinel-2B previsto su lanzamiento para el presente año, sera posible obtener imágenes de la totalidad de la superficie terrestre firme del planeta en solo 5 días. Una característica importante a mencionar es el hecho que cuenta con un barrido de 290 km de ancho, el cual amplia el área de cobertura con respecto a otros satélites como el Spot y Landsat, y como vimos antes mas bandas de espectro.
Fig. 3: Cobertura espacial de las imágenes del Sentinel 2
comparadas con otros satélites (ESA)
Descarga de Imágenes del Sentinel 2
Existe la opción de ingresar directamente en el portal de la Agencia Espacial Europea (ESA), a través de una plataforma especial para acceso de los datos, solo ingresando al siguiente enlace:
https://scihub.copernicus.eu/s2/. Una vez dentro la plataforma brinda una interfaz bastante intuitivo para realizar las descargas, simplemente hay que ingresar empleando "
guest", tanto para usuario como para la contraseña.
Fig. 4: Entorno para la selección y descarga de imágenes del Sentinel
Las imágenes que se descargan por este medio permiten una pre-visualización y por lo general se agrupan en "Granules", los cuales tienen una extensión de 100 x 100 km, haciendo que a veces la descarga sea de un tamaño considerable.
Fig. 5: Pre-Visualización y detalles de las imágenes a descargar.
Empleando el Semi-Automatic Classification Plugin (SCP)
Ahora veamos como podemos descargarlos empleando el SCP desde nuestro QGIS. Para aquellos que todavía no están muy familiarizados con el SCP, les recomiendo revisar una
entrada anterior, en donde muestro cómo se descarga imágenes Landsat 8, en sí es el mismo procedimiento. En la versión 4.9 del plugin SCP, encontramos una herramienta adicional que nos permite ahora descargar imágenes del satélite Sentinel-2A. Como primer paso, considerando que ya tienen instalado el plugin, simplemente ingresamos "guest" como usuario y contraseña.
Fig. 6: Herramienta del SCP para descargar imágenes del Satélite Sentinel
Como paso siguiente debemos seleccionar un área de interés, para lograr eso contamos con el apoyo de marcadores que no ayudan a elegir coordenadas desde la parte superior izquierda (UL) hasta la inferior derecha (LR) para cubrir una zona, todo ello teniendo en cuenta como base una cobertura que nos ayude a seleccionar un área de interés.
Fig. 7: Selección de coordenadas que cubren el área de interés.
Lo que debemos hacer ahora es determinar un rango de tiempo, considerando claro que el satélite fue lanzado el 2015, luego solamente hacemos clic en "Find images".
Fig. 8: Seleccionando un rango de tiempo para la descarga de imágenes.
Después de un tiempo nos van a aparecer una lista de "Granule", que como se explicó antes son imágenes de 100 x 100 km, podemos seleccionar alguna de ellas y realizar una pre-visualización.
Fig. 9: Pre-visualizando una imagen
Una vez que estamos seguros de la imagen que vamos a necesitar, debemos ir a la pestaña de opciones de descarga (Download options), para tener la opción de seleccionar las bandas que espectrales que requerimos descargar.
Fig. 10: Opciones de descarga para la selección de las bandas espectrales del Sentinel
Tal como se aprecia en la Fig. 10, se encuentra activada por defecto las casillas que indican un pre-procesamiento de imágenes y que también se abran como coberturas en el QGIS, todo ello significa que una vez descargados las imágenes se efectuará también el pre-procesamiento y lo mostrará en el QGIS. Ahora simplemente hacemos clic en "Download granule from list", pero primero nos pedirá que le indiquemos la carpeta donde se van a almacenar las imágenes y en otra carpeta automáticamente se van a colocar las imágenes pre-procesadas. En mi caso solo descargue tres bandas espectrales para mostrar los resultados de manera rápida.
Fig. 11: Iniciando de la descarga de imágenes y los resultados obtenidos
Para entender el significado de cómo se nombra a las imágenes recomiendo que se revise las referencias
2 y
6.
Finalmente como se descargó las bandas que corresponden para genera un composición de bandas en color verdadero (B4, B3 y B2). Debido a que como parte del pre-procesamiento existe la opción de generar una imagen raster virtual (extensión vrt), se generó en color verdadero como demostración; por lo tanto se cuenta con una imagen de la extensión de un "Granule".
Fig. 12: Raster virtual generado de combinar tres bandas (B4, B3 y B2)
Existe también la opción de realizar el pre-procesamiento de manera posterior, para ello luego de descargar las imágenes le indicamos la carpeta en donde se van a guardar y el archivo XML de los metadatos, con ello también se va a general el raster virtual con las imágenes pre-procesadas.
Fig. 13: Ajustando el pre-procesamiento para aplicar correcciones y un raster virtual.
Cuando hacemos una ampliación a nuestra imagen y le aplicamos algunas técnicas de realce de contraste, con ello podemos lograr una mejora de nuestra imagen. Para nuestro ejemplo como solamente se ha empleado las bandas con 10 metros de resolución espacial, se puede apreciar mejor algunos detalles.
Fig. 14: Muestra de una imagen de la Ciudad de Tingo María
Bueno, eso sería todo lo que les quería mostrar, no hay duda que con imágenes tan actuales y de libre disposición sus aplicaciones son diversas. Les invito a probar esta nueva alternativa que disponemos ahora y para mayores detalles revisar los links de las referencias.
Referencias:
