MasterGISDays2023

ES/2023-MasterGISDays/procesamiento-visualizacion-gee.js

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+/*
+
+-------------------
+MasterGIS Days 2023
+
+Taller: Procesamiento y Visualizacion de 
+Datos Geoespaciales con Google Earth Engine
+
+David Montero Loaiza
+
+Link: https://code.earthengine.google.com/288b1ed55f55d5b2d89c736f1d413caf
+--------------------
+
+
+PARTE 1: COLECCIONES Y VISUALIZACION
+====================================
+
+Conocimientos a adquirir:
+
+- Acceder a colecciones vectoriales y raster
+- Filtrar colecciones
+- Mostrar en consola metadatos
+- Agregar capas al mapa
+- Opciones de visualizacion basicas
+
+*/
+
+// Accedemos a las areas administrativas de nivel 2 de la FAO
+var MUN = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL_SIMPLIFIED_500m/2015/level2");
+
+// Filtramos la coleccion de acuerdo al pais
+var ECU = MUN.filter(ee.Filter.eq("ADM0_NAME","Ecuador"));
+
+// Imprimimos en consola los items de la coleccion
+print("Municipios de Ecuador:",ECU);
+
+// Agregamos al mapa los items de la coleccion
+Map.addLayer(ECU,{color:"black"},"Municipios de Ecuador");
+
+// Centramos el mapa en los items filtrados
+Map.centerObject(ECU);
+
+// Volvemos a filtrar la coleccion de acuerdo al municipio
+var URI = ECU.filter(ee.Filter.eq("ADM1_NAME","Galapagos"));
+
+// Imprimimos en consola los items
+print("Galapagos, Ecuador:",URI);
+
+// Agregamos al mapa los nuevos items con otra visualizacion
+Map.addLayer(URI,{color:"yellow"},"Galapagos, Ecuador");
+
+// Centramos el mapa en los items filtrados
+Map.centerObject(URI);
+
+// Accedemos a la coleccion de Sentinel-2 L2A Harmonizada
+// Esto es importante, ya que con la nueva Processing Baseline
+// Se debe hacer un shift de los datos antes de procesarlos
+var S2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")
+  .filterBounds(URI) // Filtramos de acuerdo a vectores
+  .filterDate("2020-01-01","2021-01-01") // Filtramos por fechas
+  .filter(ee.Filter.lt("CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE",5)); // Filtramos por metadatos
+
+// Imprimirmos en consola los items filtrados
+print("Sentinel-2 L2A Harmonizado:",S2);
+
+// Reducimos la coleccion a una sola imagen usando la mediana
+var S2 = S2.median();
+
+// Agregamos al mapa una composicion RGB
+Map.addLayer(S2,{min:0,max:2000,bands: ["B4","B3","B2"]},"S2 RGB");
+
+// Agregamos al mapa una composicion VNIR
+Map.addLayer(S2,{min:0,max:6000,bands: ["B8","B4","B3"]},"S2 NRG");
+
+// Agregamos al mapa una composicion SWIR
+Map.addLayer(S2,{min:0,max:6000,bands: ["B11","B8","B4"]},"S2 SNR");
+
+// Agregamos al mapa una composicion Red Edge
+Map.addLayer(S2,{min:0,max:6000,bands: ["B7","B6","B5"]},"S2 RED EDGE");
+
+
+/*
+
+PARTE 2: PROCESAMIENTO RASTER
+=============================
+
+Conocimientos a adquirir:
+
+- Crear geometrias
+- Matematicas de bandas
+- Convoluciones
+- Opciones de visualizacion intermedias
+
+*/
+
+// Creamos una geometria
+var IBB = ee.Geometry.Point([-90.95321, -0.94467]);
+
+// Accedemos a la coleccion de Sentinel-1 GRD
+var S1 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")
+  .filterBounds(IBB) // Filtramos por vectores
+  .filterDate("2020-01-01","2021-01-01") // Filtramos por fechas
+  .filter("orbitProperties_pass == 'DESCENDING'") // Filtramos por metadatos
+  .filter("instrumentMode == 'IW'"); // Filtramos por metadatos
+
+// Imprimimos en consola los items filtrados
+print("Sentinel-1 GRD:",S1);
+
+// Reducimos la coleccion a la primera imagen
+var S1 = S1.first();
+
+// Calculamos el ratio VV/VH, lo renombramos y lo agregamos como nueva banda
+var S1 = S1.addBands(S1.select("VV").divide(S1.select("VH")).rename("RATIO"));
+
+// Definimos opciones de visualizacion por cada banda
+var viz = {
+  min: [-30,-30,0.3],
+  max: [-5,-5,0.8],
+  bands: ["VV","VH","RATIO"]
+};
+
+// Centramos el mapa con un zoom especifico
+Map.centerObject(IBB,8);
+
+// Agregamos la imagen al mapa
+Map.addLayer(S1,viz,"S1 (VV,VH,VV/VH)");
+
+// Reducimos el ruido con un filtro de mediana
+var S1_median = S1.focalMedian();
+
+// Agregamos la imagen al mapa
+Map.addLayer(S1_median,viz,"S1 (VV,VH,VV/VH) MEDIAN FILTER");
+
+// Reducimos el ruido con un filtro gaussiano
+var S1_gauss = S1.convolve(ee.Kernel.gaussian(1.5));
+
+// Agregamos la imagen al mapa
+Map.addLayer(S1_gauss,viz,"S1 (VV,VH,VV/VH) GAUSSIAN FILTER");
+
+
+/*
+
+PARTE 3: PROCESAMIENTO RASTER + VECTORIAL
+=========================================
+
+Conocimientos a adquirir:
+
+- Crear features
+- Geoprocesos vectoriales
+- Requerir modulos
+- Usar funciones de terceros
+- Paletas de colores
+- Crear funciones
+- Mapear sobre una coleccion
+- Crear graficos
+
+*/
+
+// Importamos un modulo de un tercero: snazzy
+var snazzy = require("users/aazuspan/snazzy:styles");
+
+// Añadimos un nuevo estilo de mapa de Snazzy
+snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/235815/retro", "Retro");
+snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/6376/masik-www", "Masik");
+snazzy.addStyle("https://snazzymaps.com/style/126378/vintage-old-golden-brown", "Vintage");
+
+// Creamos una coleccion de vectores con buffers a partir de puntos
+var pivots = ee.FeatureCollection([
+  ee.Feature(ee.Geometry.Point([44.930303, 19.907245]).buffer(500),{pivot: 1}),
+  ee.Feature(ee.Geometry.Point([44.921185, 19.909337]).buffer(450),{pivot: 2})
+]);
+
+// Imprimimos en consola la coleccion
+print("Pivotes:",pivots);
+
+// Centramos el mapa en la coleccion
+Map.centerObject(pivots);
+
+// Agregamos la coleccion al mapa
+Map.addLayer(pivots,{},"Pivots");
+
+// Requerimos un modulo de un tercero: spectral
+var spectral = require("users/dmlmont/spectral:spectral");
+
+// Imprimimos los indices disponibles en el modulo
+print("Spectral Indices",spectral.indices);
+
+// Accedemos a la coleccion de Sentinel-2 L2A
+var S2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")
+  .filterBounds(pivots); // Filtramos por vectores
+
+// Escalamos la primera imagen de la coleccion
+var S2_scaled = spectral.scale(S2.first(),"COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED"); 
+
+// Definimos los parametros para calcular el NDVI
+var params = {
+  N: S2_scaled.select("B8"),
+  R: S2_scaled.select("B4")
+};
+
+// Calculamos el NDVI
+var S2_NDVI = spectral.computeIndex(S2_scaled,"NDVI",params);
+
+// Imprimimos la image en consola
+print("Imagen Sentinel-2 con NDVI:",S2_NDVI);
+
+// Requerimos un modulo de un tercero: ee-palettes
+var palettes = require('users/gena/packages:palettes');
+
+// Usamos la paleta de colores viridis
+var Speed = palettes.cmocean.Speed[7];
+
+// Agregamos la image al mapa
+Map.addLayer(S2_NDVI,{min:0,max:1,bands:"NDVI",palette:Speed},"S2 NDVI");
+
+// Creamos una funcion para mapear la coleccion
+function addIndices(img) {
+
+  // Escalamos la imagen
+  img = spectral.scale(img,"COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED");
+
+  // Definimos los parametros para cada imagen
+  var parameters = {
+    "N": img.select("B8"),
+    "R": img.select("B4"),
+    "RE1": img.select("B5"),
+    "N2": img.select("B8A"),
+    "L": 0.5
+  };
+
+  // Calculamos multiples indices
+  return spectral.computeIndex(img,["NDVI","CIRE","SAVI"],parameters);
+
+}
+
+// Mapeamos la funcion sobre la coleccion de imagenes
+var S2 = S2.map(addIndices);
+
+// Creamos una funcion para generar un grafico de series de tiempo por indice
+function indexSeries(index) {
+
+  // Creat una serie de tiempo por cada region en la coleccion de vectores
+  return ui.Chart.image.seriesByRegion({
+    imageCollection: S2, // Coleccion de imagenes
+    regions: pivots, // Coleccion de vectores
+    reducer: ee.Reducer.median(), // Reductor a usar
+    band: index, // Banda a usar (Eje y)
+    scale: 10, // Resolucion a usar
+    xProperty: "system:time_start", // Fecha de captura (Eje x)
+    seriesProperty: "pivot" // Nombre de la propiedad para identificar vectores
+  });
+
+}
+
+// Mostramos en consola los graficos
+print("NDVI Series:",indexSeries("NDVI"));
+print("CIRE Series:",indexSeries("CIRE"));
+print("SAVI Series:",indexSeries("SAVI"));

src/events.json

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         "event_type": "talk",
         "pdf": "SciCon23_2023-11-03.pdf",
         "google_slides": "https://docs.google.com/presentation/d/1IjS8Kbr19yLtkFXxo2QB8_1mb6ozK1xx1sebjkoeFfc/edit?usp=sharing"
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+    "MASTERGISDAYS2023": {
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