Protocolo automático para el tratamiento de imágenes Landsat y la generación de productos derivados

I meeting proyecto GOYAS (2/12/2024)

Protocolo Automático v2

  • Versión 2 del Protocolo automático para el tratamiento de imágenes Landsat.
  • Desarrollado en el LAST-EBD como respuesta a un problema complejo, como es el estudio de la inundación en la marisma de Doñana.
  • Las condiciones cambiantes de la marisma hacen muy difícil definir una metodología para estimar la cubierta de agua (en una serie temporal) por medio de índices de agua u otro tipo de algoritmos.
  • Por ello, se decidió llevar a cabo una normalización (basada en Áreas Pseudo Invariantes (PIAs)) de las imágenes en base a la reflectividad de unas áreas en las que a priori debería ser homogenéa y constante a lo largo del tiempo (arenas, mar y embalses, cascos históricos, etc...)
  • Basado en las campañas de campo realizadas por personal del LAST y de la Estación Biológica de Doñana.
  • Reajustado dentro del Proyecto Ecopotential con unos 1440 puntos de campo

Máquina Virtual

  • CentOS 7
  • 64 bits
  • 64 Gigas RAM
  • 32 núcleos
  • Conectado a un NAS (32 TB)

Características

Software

  • MongoDB
  • GDAL
  • Git
  • Anaconda (python 3.8)
    • Numpy
    • Rasterio
    • Fiona
    • Geopandas
    • Scipy
https://github.com/Digdgeo/ProtocoloV2

download.py

protocolov2.py

productos.py

hidroperiodo.py

utils.py

run_download.sh

run_hydroperiod.sh

GitHub Repository

Código

Carpetas

/ori

/geo

/rad

/nor

/pro

/hyd

/data

/mongo

  • Descarga Automática (SR-Colección 2 L2)
  • Geo (recorte 202/34)
  • Rad (aplicar coeficientes escalado)
  • Normalización
  • Productos 
  • Actualización de MongoDB y PostgreSQL

 

Busqueda y descarga 

Hillshade

MDT

Geo & Rad

Productos

  • NDVI
  • NDWI
  • MNDWI
  • FLOOD
  • DEPTH
  • Turbidity
  • Hydroperiod

Normalización

Escena

Landsat 

Pias 

PIAs Ref

FMASK 

Data

No

GeoServer

ICTS

LAST

{"_id": "20240815l9oli202_34",  
"usgs_id": "LC92020342024228LGN01",  
"tier_id": "LC09_L1TP_202034_20240815_20240815_02_T1",  
"lpgs": "LPGS_16.4.0",  
"category": "T1",  
"Clouds": {"cloud_scene": 0.06,    
			"land cloud cover": 0.06,    
            "cloud_PN": 0  },  
"Info": {    
	"Tecnico": "LAST-EBD Auto",    
	"Iniciada": {"$date": {"$numberLong": "1724690285816"}},    
	"Pasos": {"rad": "",      
	"nor": {"Normalize": "True",        
	"Nor-Values": {
    		"blue": 
				{"Parametros": 
                	{"slope": 1.020172035444719,              
                	"intercept": -0.00711237939135306,              
                	"std": 0.016095327213406563,              
                	"r": 0.98906989518987,              
                	"N": 54886,              
                	"iter": 1},            
                "Tipo_Area": 
                	{"Mar": 49347,              
                	"Embalses": 793,              
                    "Pinar": 1564,              
                    "Urbano-1": 575,              
                    "Urbano-2": 944,              
                    "Aeropuertos": 547,              
                    "Arena": 664,              
                    "Pastizales": 266,              
                    "Mineria": 186}},  
    "Productos": 
         ["NDVI",    "NDWI",    "MNDWI",    
         {"Flood": {        
                 "El Rincon del Pescador": 72.72,        
                 "Marismillas": 0.99,        
                 "Caracoles": 0,        
                 "FAO": 14.94,        
                 "Marisma Occidental": 1.26,        
                 "Marisma Oriental": 6.57,        
                 "Entremuros": 115.29}    },    
          "Turbidity",   
          "Depth"  ]}
{"_id": "hidroperiodo_2023-2024",  
"escenas": [    
	{"escena_id": "20240409l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 19896.300000000003},    
    {"escena_id": "20240503l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 11161.53},    
    {"escena_id": "20240511l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 8.31,      
    "ha_inundacion": 8354.789999999999},    
    {"escena_id": "20240527l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 3754.53},    
    {"escena_id": "20240604l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.06,      
    "ha_inundacion": 2661.84},    
    {"escena_id": "20240714l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 249.93},    
    {"escena_id": "20240722l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 215.1},    
    {"escena_id": "20240807l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 209.43},    
    {"escena_id": "20240815l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 211.76999999999998},    
    {"escena_id": "20231008l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 305.91},    
    {"escena_id": "20231024l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 7.69,      
    "ha_inundacion": 1131.8400000000001},    
    {"escena_id": "20231117l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0,      
    "ha_inundacion": 408.51},    
    {"escena_id": "20231125l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.03,      
    "ha_inundacion": 421.83},    
    {"escena_id": "20231219l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 4.76,      
    "ha_inundacion": 589.5899999999999},    
    {"escena_id": "20231227l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.63,      
    "ha_inundacion": 512.8199999999999},    
    {"escena_id": "20240112l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.09,      
    "ha_inundacion": 696.69},    
    {"escena_id": "20240120l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.01,      
    "ha_inundacion": 1138.59},    
    {"escena_id": "20240221l9oli202_34",      
    "nubes_marismas": 7.73,      
    "ha_inundacion": 4288.32},    
    {"escena_id": "20240229l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 0.01,      
    "ha_inundacion": 3901.3200000000006},    
    {"escena_id": "20240316l8oli202_34",      
    "nubes_marismas": 6.05,      
    "ha_inundacion": 4150.98}]}

Landsat

Hidroperiodo

Productos

  • dtm

  • fmask_escena

  • hillshade_escena

  • ndvi_escena

  • ndwi_escena

  • mndwi_escena

  • cob_veg

  • ndvi_p10

  • ndvi_mean

  • fmask

  • mndwi

  • ndwi

  • swir1

Criterios:

Swir1 <= 0.12

slope > 8 (**embalses NDWI_scene & MNDWI_scene**)

hillshade < p30

ndvip10 > 0.3 & ndvimean > 0.5

cobveg > 75

ndvi_scene > 0.6 & dtm > 2.5

fmask_scene clouds & shadows

sum(reclass((fmask_scene, ndwi_scene, mndwi_scene)) >= 2

 

 

Flood

Depth

Hydroperiod

Valid days

Hydroperiod

nº días inundado / nº días válidos * 365

Anomalías

ciclo / media(84-24)

Conclusiones

  • Metadatos: MongoDB pero hay que implementar un estandar (¿ayuda?)
  • Productos: Máscara de inundación y productos derivados: Profundidad, Turbidez, Hidroperiodo (nº de días válidos representados por cada escena)
  • El propio Protocolo puede ser un producto en sí mismo, al igual que el hidroperiodo

Gracias por su atención

Aquí va la imagen sorpresa

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