Cuando se crea un nuevo proyecto en ArcGIS Pro, el software genera automáticamente una geodatabase predeterminada que se vincula al proyecto (como se menciona en el apartado correspondiente a la creación de proyectos). Sin embargo, también es posible crear geodatabases adicionales para organizar la información según las necesidades del usuario o del proyecto.

Procedimiento para crear una nueva geodatabase

Para crear una geodatabase manualmente, se debe abrir la vista del catálogo. Para ello, en la cinta de opciones, acceder a la pestaña View y seleccionar Windows > Catalog View. Esta vista permite navegar por los diferentes elementos del proyecto, como mapas, diseños y bases de datos.

En el panel Contents de la ventana del catálogo, se debe ubicar la sección Databases o navegar hasta la carpeta del equipo donde se desea crear la nueva geodatabase. Una vez en la ubicación adecuada, hacer clic derecho y seleccionar la opción New File Geodatabase.

Después de crear la nueva geodatabase, se debe asignar un nombre representativo, por ejemplo, Ciudad, y confirmar con la opción Save. La geodatabase se generará en la ubicación seleccionada y estará lista para almacenar datos geoespaciales.

La nueva geodatabase puede incluir distintos tipos de datos, como clases de entidades, tablas o modelos de geoprocesamiento. Esta estructura ofrece la ventaja de mantener organizados todos los elementos del proyecto dentro de un único archivo, facilitando la gestión y el intercambio de información espacial.

Creación de una Geodatabase en ArcGIS Pro.

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La vista 3D resulta especialmente útil para estudios relacionados con modelos digitales de elevación (DEM), planificación urbana, gestión ambiental, obras de infraestructura y visualizaciones de paisajes. Además, permite incorporar simbologías, etiquetas y capas de texto para complementar la interpretación visual de los datos.

Conversión de un mapa 2D a una vista 3D

Para transformar un mapa bidimensional en una escena tridimensional dentro de ArcGIS Pro, se debe acceder a la pestaña View y, en el grupo View, seleccionar la opción Convert > To Local Scene. De manera automática, se abrirá una nueva pestaña con el mapa visualizado en formato 3D.

En esta nueva vista, es posible navegar libremente por la escena, acercando o alejando la cámara y rotando el terreno desde diferentes ángulos. Para mejorar la experiencia de navegación, se recomienda expandir el icono de control de movimiento y activar la opción Show full control, lo que habilita controles adicionales como el desplazamiento orbital y la rotación del punto de vista.

Vista en 3D de un mapa en ArcGIS Pro.

Por defecto, ArcGIS Pro asigna un modelo de elevación global (DEM) con una resolución aproximada de 30 metros. No obstante, si el proyecto requiere mayor detalle, se puede sustituir por un modelo propio con mejor resolución. Para ello, en el panel Contents, dentro de la sección Elevation surfaces, se debe agregar el DEM personalizado y configurarlo como superficie de elevación principal.

Creación de animaciones en vista 3D

Una de las funciones más destacadas de la vista 3D en ArcGIS Pro es la posibilidad de generar animaciones dinámicas. Estas animaciones permiten mostrar recorridos, transiciones de cámara o cambios en la perspectiva de la escena, lo cual es ideal para presentaciones o material audiovisual de proyectos cartográficos.

Antes de crear una animación, es recomendable establecer varios Bookmarks (marcadores) desde la pestaña Map > Navigate. Estos marcadores guardan posiciones específicas dentro del mapa o la escena, facilitando la creación de secuencias ordenadas de movimiento. Por ejemplo, se puede establecer un recorrido que empiece en el sur de una ciudad, continúe hacia el centro y finalice en el norte, capturando diferentes puntos de vista del entorno urbano.

Una vez definidos los marcadores, se debe abrir la pestaña View > Animation > Add para crear una nueva animación. Luego, desde Animation > Create > Import, se importan los Bookmarks previamente creados. A partir de ahí, se pueden ajustar los tiempos de transición, ángulos de cámara y efectos de movimiento para personalizar la animación.

Finalmente, ArcGIS Pro permite exportar la animación como un video mediante las opciones disponibles en el panel de Animation. Esta funcionalidad resulta especialmente útil para la comunicación visual de resultados, permitiendo mostrar los modelos 3D de forma clara y atractiva.

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Una firma espectral representa gráficamente cómo un objeto refleja o absorbe la radiación en las diferentes longitudes de onda del espectro electromagnético. Estas firmas permiten distinguir entre distintos tipos de superficies, como agua, suelo desnudo o vegetación, y son un componente fundamental en los análisis de teledetección y clasificación de imágenes.

Generar un gráfico de firma espectral

Para crear un gráfico de firma espectral, se requiere una imagen multiespectral, como las obtenidas de los satélites Sentinel-2 o Landsat. Si se dispone de una imagen Sentinel-2, puede añadirse directamente al proyecto siguiendo el procedimiento explicado en el apartado correspondiente a la carga de imágenes multiespectrales. En caso de no contar con una imagen completa, también puede emplearse una composición de bandas generada manualmente.

Una vez cargada la imagen, el proceso para generar el gráfico es el siguiente:

• En el panel Contents, hacer clic derecho sobre la imagen multiespectral.
• Seleccionar la opción Create Chart > Spectral Profile.
• Definir las áreas de interés dibujando puntos, líneas o polígonos directamente sobre la imagen.
• El sistema generará automáticamente un gráfico de reflectancia que muestra la respuesta espectral de cada banda en las zonas seleccionadas.

En el panel de propiedades del gráfico, es posible personalizar la visualización. Por ejemplo, se puede cambiar el nombre de los perfiles escribiendo un nuevo título y presionando la tecla Tab para confirmarlo. También pueden modificarse los colores de las líneas, el tipo de visualización (por ejemplo, “Mean Lines” o “Boxes”) y el formato de los ejes para mejorar la interpretación del gráfico.

Aplicaciones de los gráficos espectrales

Los gráficos de firmas espectrales permiten comparar distintas zonas o materiales dentro de una misma imagen. Por ejemplo, la vegetación sana refleja más radiación en el infrarrojo cercano (NIR) y menos en el rojo visible, mientras que el suelo seco presenta una respuesta más uniforme entre ambas bandas. Este tipo de análisis es esencial en estudios de cobertura terrestre, evaluación ambiental y detección de cambios.

ArcGIS Pro ofrece varias opciones de visualización, entre ellas:

• Mean Lines: muestra el promedio de reflectancia por banda.
• Boxes: representa la variabilidad de los valores dentro de las áreas seleccionadas.
• Combinados: integran ambos tipos de visualización para un análisis más completo.

Estas herramientas ayudan a comprender mejor la composición espectral del terreno y a preparar la información para posteriores análisis, como la clasificación supervisada o la generación de índices espectrales.

Firmas espectrales de una imagen Sentinel 2.

Exportación y presentación de gráficos

ArcGIS Pro también permite incorporar los gráficos directamente en el Layout del proyecto, lo que resulta útil cuando se desea complementar los mapas con información gráfica adicional. De esta manera, los perfiles espectrales pueden integrarse en la presentación final de resultados, junto con leyendas y mapas temáticos.

Además, los datos del gráfico pueden exportarse como una tabla mediante el botón Export disponible sobre el panel del gráfico. Esta funcionalidad facilita el análisis comparativo y permite continuar el procesamiento de los datos en otras herramientas o plataformas externas, garantizando flexibilidad en la gestión de la información espectral.

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El acceso a las imágenes Landsat es completamente gratuito y puede realizarse a través de la plataforma Earth Explorer del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). A continuación, se detalla el procedimiento paso a paso para descargar estas imágenes satelitales.

Procedimiento para Descargar Imágenes Landsat

Paso 1: Acceder al sitio web oficial de Earth Explorer en la siguiente dirección: https://earthexplorer.usgs.gov/.

Paso 2: Registrarse o iniciar sesión en la plataforma. El registro es gratuito y permite descargar los productos disponibles en el portal.

Paso 3: Navegar hasta el área de estudio. Por ejemplo, se puede buscar la ciudad de Loja, Ecuador, escribiendo su nombre en la barra de búsqueda o desplazándose manualmente en el mapa.

Paso 4: En la pestaña Search Criteria, definir el área geográfica de interés. Esto puede hacerse mediante la opción Add Coordinate para ingresar coordenadas exactas o dibujando directamente un polígono sobre el mapa. En la sección Date Range se establece el rango de fechas para la búsqueda, y en Cloud Cover se define el porcentaje máximo de nubosidad aceptado para las imágenes.

Paso 5: En la pestaña Data Sets, dirigirse a Landsat > Landsat Collection 2 Level-1 > Landsat 8-9 OLI/TIRS C2 L1. Dependiendo del propósito del análisis, también es posible seleccionar otras colecciones, como Landsat Collection 1 Level-2.

Paso 6: En la pestaña Additional Criteria, definir los parámetros de búsqueda adicionales, como el tipo de satélite (Landsat 9) y otros filtros según las necesidades del proyecto.

Paso 7: Hacer clic en el botón Results para generar la lista de imágenes disponibles que cumplan con los criterios definidos.

Paso 8: Examinar los resultados y seleccionar las imágenes requeridas. Por ejemplo, una imagen adquirida el 13 de noviembre de 2022. Al hacer clic en Download Options, se mostrarán los formatos de descarga disponibles. Se recomienda descargar el paquete completo de bandas (Landsat Collection 2 Level-1 Product Bundle), cuyo tamaño aproximado es de 1 GB.

Paso 9: Seguir las instrucciones del portal para completar la descarga y, una vez finalizada, descomprimir el archivo para acceder a las bandas individuales y metadatos asociados.

Bandas electromagnéticas del satélite Landsat 8 y Landsat 9.

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Las imágenes obtenidas con Sentinel-2 son útiles para la monitorización de la vegetación, la detección de incendios forestales y el seguimiento de cambios en la cobertura del suelo. Además, los datos de este programa se aplican en campos como la gestión agrícola, la planificación urbana y la respuesta ante desastres naturales.

El acceso a los datos de Sentinel-2 es gratuito y puede realizarse a través del portal Copernicus Open Access Hub. A continuación, se detallan los pasos necesarios para descargar las imágenes satelitales de esta misión.

Procedimiento para Descargar Imágenes Sentinel-2

Paso 1: Acceder al portal oficial de Copernicus en el siguiente enlace: https://browser.dataspace.copernicus.eu.

Paso 2: Registrarse o iniciar sesión en la plataforma. El registro es gratuito y permite acceder a las herramientas de descarga y visualización de productos satelitales.

Paso 3: Navegar hasta el área de estudio. Por ejemplo, se puede buscar Loja, Ecuador y dibujar manualmente el área de interés haciendo clic derecho sobre el mapa.

Paso 4: En la pestaña VISUALIZE, expandir las opciones disponibles. Hacer clic en el botón ubicado a la derecha de DATE: SINGLE, luego seleccionar Time Range para definir el período de tiempo en el que se desea buscar las imágenes.

Paso 5: Especificar el porcentaje máximo de nubosidad aceptable en el campo Max. cloud coverage. Este parámetro ayuda a filtrar las imágenes con menos interferencias atmosféricas.

Paso 6: Definir la colección de datos deseada. De manera predeterminada, el sistema selecciona Sentinel-2 L2A, pero también es posible elegir Sentinel-2 L1C según las necesidades del proyecto.

Paso 7: Hacer clic en el botón Find products within selected time range para generar la lista de imágenes disponibles que cumplen con los criterios definidos.

Paso 8: Revisar los resultados obtenidos y seleccionar la imagen requerida. Es posible previsualizarla haciendo clic en el ícono Zoom to Product, ubicado en la parte inferior de la imagen.

Paso 9: Para iniciar la descarga, hacer clic en el ícono Download Product en la parte inferior de la imagen seleccionada.

Paso 10: En caso de que la imagen esté dividida en varias partes, se debe descargar cada segmento individualmente y descomprimirlos en una misma carpeta para poder trabajar con todos los archivos correctamente.

Bandas espectrales del satélite Sentinel-2.

Se recomienda verificar que el equipo disponga del espacio de almacenamiento suficiente antes de iniciar la descarga, ya que los archivos de Sentinel-2 pueden ser de gran tamaño. Si es necesario, se puede utilizar un disco duro externo para almacenar los productos descargados.

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Por ejemplo, al trabajar con un índice de vegetación como el NDVI, el histograma permite observar la frecuencia de los valores asociados a diferentes niveles de vegetación. Las áreas con valores altos indican vegetación densa o saludable, mientras que los valores bajos representan suelos desnudos, zonas urbanas o cuerpos de agua. Esta interpretación visual facilita la identificación de umbrales y posibles anomalías en la imagen.

Para crear un histograma en ArcGIS Pro, se debe hacer clic derecho sobre la capa ráster correspondiente y seleccionar la opción Create Chart > Histogram. El programa generará automáticamente un gráfico que muestra la distribución de los valores del ráster. En el panel de propiedades del gráfico, se pueden realizar ajustes como:

• Título: permite asignar un nombre descriptivo al gráfico.
• Configuración de ejes: define los intervalos y etiquetas para facilitar la lectura.
• Rangos de datos: permite resaltar secciones específicas del histograma, como los valores extremos o los valores medios.
• Colores: ofrece opciones para cambiar la tonalidad o la paleta del gráfico, mejorando su visualización.

El histograma es especialmente útil para determinar el rango de valores que pueden utilizarse en análisis como la clasificación supervisada, la segmentación de imágenes o la detección de cambios. Además, ayuda a mejorar la interpretación visual de los resultados de índices espectrales o modelos ráster generados en ArcGIS Pro.

Una vez configurado, el gráfico puede guardarse dentro del proyecto para su posterior consulta o exportarse en formato de imagen. Esta opción resulta útil al documentar el análisis o al incluir la información en informes técnicos y presentaciones.

Histograma de una imagen ráster.

Además de los histogramas, ArcGIS Pro permite generar otros tipos de gráficos complementarios, como gráficos de líneas, barras o dispersión, que pueden vincularse a datos vectoriales o tablas. Estos gráficos permiten ampliar la interpretación de los resultados y facilitan la comparación de diferentes variables en un mismo entorno de análisis.

El uso de gráficos dentro de ArcGIS Pro no solo mejora la comprensión de los datos, sino que también contribuye a una presentación más clara de los resultados, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de información espacial o multitemporal. Comprender la estructura y variación de los valores en los datos es un paso fundamental antes de aplicar modelos o algoritmos de análisis más complejos.

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También vas a necesitar crear previamente una carpeta en tu Google Drive donde se guardarán los resultados. Yo la llamé Sentinel2_1m, pero puedes ponerle el nombre que quieras, lo importante es que la carpeta ya exista antes de ejecutar el código.

Configurando Google Colab

Hay dos formas de conectar tu Google Drive con Colab. La primera, que me parece más práctica, es simplemente hacer clic en el ícono de carpeta que está en la barra lateral izquierda (Archivos, hay que esperar un momento hasta que se muestren las opciones) y luego presionar el botón Montar Drive.

La segunda es ejecutar este código en una celda:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Ambas opciones hacen exactamente lo mismo, así que usa la que te resulte más cómoda. El sistema te pedirá autorización para acceder a tu Drive, solo sigue las instrucciones y acepta los permisos.

Ahora viene algo importante para que el procesamiento no tarde una eternidad. Necesitas activar una GPU en el entorno de ejecución. Mira en la esquina inferior derecha de tu notebook, ahí verás algo como «Python 3» con un ícono de chip. Haz clic ahí y selecciona Cambiar tipo de entorno de ejecución. Se abrirá una ventana donde debes buscar Acelerador de hardware y seleccionar GPU T4. Guarda los cambios y el notebook se reiniciará automáticamente con la nueva configuración.

Verificando disponibilidad de imágenes

Antes de lanzarte a ejecutar código, te recomiendo verificar que existan imágenes Sentinel-2 disponibles para tu zona de interés y la fecha que necesitas. Entra a https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/ y busca tu ubicación. Lo ideal es encontrar imágenes con muy poca cobertura de nubes porque eso va a afectar directamente la calidad del resultado final. Si ves que tu fecha tiene muchas nubes, mejor busca otra fecha cercana con mejores condiciones.

Ejecutando el procesamiento

Ahora sí viene lo bueno. Copia este código en una celda nueva de tu notebook (puedes hacer en una o varias celdas de código) y ejecútalo:

# Vincula la carpeta de Google Drive donde se guardarán los resultados
!ln -s /content/drive/MyDrive/Sentinel2_1m /content/output

# Instala el paquete S2DR3 para procesamiento de imágenes Sentinel-2
!pip -q install https://storage.googleapis.com/0x7ff601307fa5/s2dr3-20250905.1-cp312-cp312-linux_x86_64.whl

import s2dr3.inferutils

# Coordenadas de Loja, Ecuador (longitud, latitud)
lonlat = (-79.203, -4.008)

# Fecha de la imagen Sentinel-2 a procesar
date = '2024-08-23'

# Procesa la imagen y genera productos de 1m de resolución
s2dr3.inferutils.test(lonlat, date)

Recuerda cambiar la ruta de la primera línea si tu carpeta tiene otro nombre. El script va a vincular tu carpeta de Drive con el directorio de salida, instalará las dependencias necesarias y comenzará el procesamiento. Dependiendo del tamaño del área esto puede tomar varios minutos, así que paciencia.

Limitaciones del procesamiento

Algo importante que debes saber es que el modelo procesa un área de 4×4 km alrededor de las coordenadas que le das. Esto significa que si necesitas cubrir superficies más grandes, vas a tener que hacer múltiples ejecuciones con diferentes coordenadas o bien solicitar acceso a la API completa que te permitirá procesar áreas mucho mayores.

Resultados generados

Cuando termine el procesamiento, vas a encontrar ocho archivos TIF en tu carpeta de Drive. Se generan dos versiones de cada tipo: una con resolución original (S2L2A) y otra mejorada a 10 metros (S2L2Ax10). Te recomiendo descargar el archivo MS.tif de mayor tamaño porque ese contiene la imagen multiespectral completa con las 10 bandas (B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B8A, B11, B12).

Lo agradable de estos archivos es que cuando los abres en ArcGIS Pro o QGIS ya vienen georreferenciados, así que puedes empezar a trabajar con ellos inmediatamente sin necesidad de hacer ninguna corrección geométrica. También vas a encontrar el archivo TCI.tif que es una composición RGB en color verdadero, perfecta para visualización rápida. El NDVI.tif te muestra el índice de vegetación en pseudocolor, muy útil si trabajas con temas agrícolas o de cobertura vegetal. Por último está el IRP.tif que es una composición infrarroja en pseudocolor.

Personalizando para otras ubicaciones

Si quieres procesar imágenes de otra ciudad o región, lo único que tienes que hacer es cambiar las coordenadas en la variable lonlat. Ojo con el formato porque es (longitud, latitud), muchos se confunden porque suelen escribirlo al revés. También puedes ajustar la fecha según lo que necesites, solo asegúrate de que existan imágenes disponibles para esa fecha en Sentinel Hub.

Acceso avanzado

Esta tecnología ha sido desarrollada por Gamma Earth (https://gamma.earth/). La versión que estamos usando aquí es gratuita y está pensada principalmente para pruebas, validación y uso académico. Si necesitas procesar áreas más grandes, tener mayor capacidad de procesamiento o acceder a funcionalidades adicionales, puedes solicitar acceso a su API completa mediante Request API Access en su sitio web.

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El principio del NDVI consiste en que la vegetación sana refleja más radiación en el infrarrojo cercano y menos en el rojo visible. Por lo tanto, valores altos del índice representan zonas con vegetación densa y saludable, mientras que valores bajos reflejan suelos desnudos, vegetación escasa o áreas sin cobertura vegetal.

Clasificación NDVI.

Bandas Utilizadas por Sensor

Las bandas empleadas para el cálculo del NDVI dependen del tipo de sensor satelital. En Landsat 8 y 9, se utiliza la Banda 4 para el espectro rojo y la Banda 5 para el infrarrojo cercano. En el caso de Sentinel-2, se utiliza la Banda 4 (Rojo) y la Banda 8 (NIR).

Fórmula del NDVI

El cálculo del NDVI se realiza mediante la siguiente expresión matemática:

NDVI = (NIR - Rojo) / (NIR + Rojo)

Esta fórmula produce valores que varían entre -1 y 1. Los valores cercanos a 1 indican una vegetación vigorosa, mientras que los valores próximos a 0 o negativos corresponden a áreas sin vegetación o con presencia de agua, nieve o suelo desnudo.

Procedimiento en ArcGIS Pro

Para calcular el NDVI de forma manual en ArcGIS Pro, se debe utilizar la herramienta Raster Calculator, ubicada en la ruta: Geoprocessing > Toolboxes > Spatial Analyst Tools o Image Analyst Tools > Map Algebra > Raster Calculator.

En la ventana del Raster Calculator, se ingresa la fórmula correspondiente, sustituyendo NIR y Rojo por las bandas específicas según el sensor. Una vez ejecutado el cálculo, el resultado se visualiza como una nueva capa ráster, donde los tonos verdes representan vegetación y los tonos rojos o amarillos indican poca o nula cobertura vegetal.

Cálculo del NDVI con «Raster Calculator».

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Adición de Imágenes Multiespectrales

Para agregar una imagen multiespectral, se debe utilizar la herramienta Add Data dentro de ArcGIS Pro. En el caso de las imágenes de Landsat 9, se debe seleccionar el archivo de metadatos con extensión .TXT, identificado con la etiqueta MTL (por ejemplo, LC09_L1TP_010063_20221113_20221113_02_T1_MTL.txt). En cambio, para las imágenes de Sentinel-2, se selecciona el archivo MTD con extensión .XML (por ejemplo, MTD_MSIL1C.xml).

Este procedimiento simplifica la composición multibanda, ya que permite acceder directamente a cada canal del modelo RGB en el panel Contents. Desde allí, se puede hacer clic derecho sobre un color específico y seleccionar la banda deseada para visualizar la imagen en diferentes combinaciones espectrales.

Añadir directamente una imagen multiespectral (Sentinel 2).

Opciones de Análisis en la Pestaña Imagery

ArcGIS Pro ofrece múltiples herramientas en la pestaña Imagery para trabajar con imágenes satelitales multiespectrales. A través de este entorno, se pueden realizar operaciones como el cálculo de índices de vegetación, la creación de recortes según la vista actual o la ejecución de clasificaciones supervisadas. Estas funciones son de gran utilidad en el análisis de datos geoespaciales, aportando información relevante para la gestión ambiental, la agricultura y otros campos de estudio.

Solución de Errores Comunes

En algunos casos, al intentar agregar una imagen multiespectral de Sentinel-2, puede aparecer el mensaje de error: «Failed to add data, unsupported data type. MTD_MSIL2A.xml/Container». Esto suele ocurrir cuando se utiliza una versión anterior a ArcGIS Pro 3.2. Para evitar este inconveniente, se recomienda actualizar el software a la versión más reciente.

Recomendaciones Generales

El procesamiento de imágenes satelitales requiere conocimientos técnicos especializados. Por ello, se aconseja recibir capacitación adicional sobre análisis de imágenes y mantenerse actualizado con las últimas herramientas y técnicas disponibles. Asimismo, es fundamental trabajar con fuentes de datos confiables y validadas, con el fin de garantizar la precisión y calidad de los resultados obtenidos durante el análisis geoespacial.

Herramientas de la pestaña «Imagery».

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Importancia de la Combinación de Bandas

El análisis de diferentes combinaciones de bandas proporciona información detallada sobre las características del terreno y los cambios que ocurren en él. Algunos de los beneficios más importantes de combinar bandas satelitales son los siguientes:

• Identificación de características terrestres: La combinación de bandas permite reconocer elementos como la vegetación, cuerpos de agua y áreas urbanas, facilitando la identificación de patrones y tendencias en la superficie terrestre.
• Análisis de cambios temporales: Al comparar imágenes satelitales de distintas fechas, se pueden detectar variaciones en la cobertura terrestre, deforestación, expansión urbana o efectos de desastres naturales.
• Detección de objetos: Algunas combinaciones específicas permiten identificar objetos como automóviles, edificios o infraestructuras dentro de una región determinada.
• Mejora de la calidad de imagen: La integración de varias bandas puede mejorar la resolución visual, reducir el ruido y eliminar interferencias, generando imágenes más nítidas y útiles para el análisis.

Preparación de las Imágenes Satelitales

Antes de realizar cualquier combinación de bandas, es necesario descomprimir los archivos de las imágenes satelitales. En el caso de las imágenes Landsat, las bandas suelen encontrarse directamente dentro de la carpeta descomprimida. En cambio, las imágenes de Sentinel-2 almacenan sus bandas en la carpeta IMG_DATA, ubicada dentro del directorio principal GRANULE.

Para agregar las imágenes descomprimidas a un nuevo mapa en ArcGIS Pro, se utiliza el botón Add Data. Por ejemplo, si se desea trabajar con imágenes de Landsat 9 y específicamente con las bandas B6, B5 y B2, se deben añadir al proyecto mediante dicha opción.

Añadir bandas de imágenes Landsat 9 en ArcGIS Pro.

Creación de una Composición de Bandas

Existen numerosas combinaciones posibles de bandas de imágenes satelitales, dependiendo de los objetivos del análisis. Por ejemplo, algunas combinaciones permiten resaltar la vegetación, mientras que otras están orientadas al estudio de cuerpos de agua o zonas urbanas.

Principales combinaciones de bandas satelitales de los sensores Landsat 8/9 y Sentinel 2.

En este ejemplo, se utiliza la combinación conocida como Agricultura, que emplea las bandas B6, B5 y B2 de Landsat 9. Estas deben agregarse en ese orden dentro de la herramienta Composite Bands, ubicada en la siguiente ruta:

Geoprocessing > Toolboxes > Data Management Tools > Raster > Raster Processing > Composite Bands

Configuración de la herramienta «Composite Bands».

El resultado final de la combinación de las bandas espectrales de los sensores Landsat 9 y Sentinel-2 permite generar una imagen compuesta que resalta características específicas del terreno, mejorando la interpretación visual y el análisis geoespacial.

Combinación de bandas satelitales de los sensores de Landsat 9 y Sentinel 2.

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