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Alfredo Fernandez-Landa
SuperadministradorHola Daniel,
Es una buena pregunta. Llevo tiempo sin usar estos productos de OPERA y he tenido que revisar las diferentes opciones disponibles. Hay varias formas de visualizar los productos DSWx (el de agua) y DIST (el de cambios en la vegetación).
Una forma rápida es usar NASA Worldview que es básicamente el “Google Maps” de NASA. Solo tienes que darle a “Add Layers”, buscar “OPERA” y ahí verás diferentes productos de OPERA que puedes ver sobre el mapa.
Si tienes python instalado y trabajas con este lenguaje de programación, existen un paquete de python que se llama Leafmap que te permite de forma muy sencilla explorar estos productos de OPERA: https://leafmap.org/notebooks/101_nasa_opera/
Leafmap es una maravilla ya que con un par de líneas de código en un Jupyter Notebook puedes llamar a los productos de OPERA de forma interactiva. Es extremadamente cómodo ya que puedes explorar esta enorme fuente de datos sin tener que descargar gigas de datos.
También puedes hacerlo usando QGIS. He visto que existe un complemento de QGIS que se llama NASA OPERA para buscar y visualizar estos productos de forma sencilla en QGIS. Está en el repositorio de complementos oficial de QGIS. Lo he instalado pero no he trasteado mucho con él. Tiene muy buena pinta. Ya nos contarás qué tal si lo pruebas un poco más a fondo.
En el lado de emergencias, si lo que buscas es ver aplicaciones reales (como el rastro de un incendio o inundaciones) he visto que existe un servicio de NASA llamado Disasters Mapping Portal. Ahí ya suben los mapas más elaborados y listos para interpretar.
Alfredo Fernandez-Landa
SuperadministradorBuenas a todos,
Me llamo Alfredo Fernández Landa y soy uno de los tutores del curso.
Llevo trabajando con sensores remotos desde el año 2008. He participado en el desarrollo de aplicaciones de la teledetección en diferentes ámbitos, desde el sector forestal y ambiental hasta el de la ingeniería civil.
Hice mi doctorado dentro del Laboratorio de Topografía y Geomática de la Escuela de Caminos de la Universidad Politécnica de Madrid. Escuela de la que Detektia es spin off.
Los últimos 6 años he estado centrado en la aplicación de la tecnología InSAR al sector de la ingeniería civil. Participo dentro de Detektia tanto en el procesamiento InSAR como en la capa de postprocesamiento con machine learning de grandes volúmenes de series temporales de deformación.
Voy a estar involucrado en todos los módulos del curso pero especialmente el módulo 1 (InSAR) y módulo 5 (QGiS).
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