Mapeo de la cobertura terrestre global con datos de la Agencia Espacial Europea
Mapeo de la cobertura terrestre global con datos de la Agencia Espacial Europea
Este cuaderno es una traducción al español del artículo de la Comunidad Wolfram “Mapping global land cover with European Space Agency data” producido con ayuda de un LLM y verificado por un traductor profesional
Introducción: El conjunto de datos ESA WorldCover
Introducción: El conjunto de datos ESA WorldCover
El WorldCover de la Agencia Espacial Europea es un conjunto de datos de acceso libre que proporciona la clasificación de la cobertura terrestre global a una resolución de 10 metros, derivada de imágenes satelitales de Sentinel-1 y Sentinel-2. Lanzado en 2020 y actualizado en 2021, la ESA informa que el conjunto de datos actualizado alcanza una precisión global del 76.7 % en la identificación de tipos de cobertura terrestre, incluyendo bosques, pastizales, tierras de cultivo, zonas urbanas y cuerpos de agua en toda la superficie de la Tierra.
Las imágenes de alta resolución que ofrece WorldCover son particularmente valiosas para la vigilancia medioambiental, la planificación urbana y la comprensión de cómo la actividad humana impacta y se extiende sobre los paisajes silvestres. La resolución de 10 metros de WorldCover puede captar detalles muy precisos, como la diferencia entre un pequeño fragmento de bosque y un campo agrícola adyacente, o entre agrupaciones de edificios dentro de un vecindario. La ESA distribuye las imágenes de WorldCover a través de varios puntos de acceso, incluyendo dos servicios WMTS (uno para el producto de 2020 y otro para la versión de 2021). Puede encontrar una lista de estos puntos de acceso en este enlace.
ESA WorldCover clasifica la cobertura terrestre utilizando las siguientes once clases de cobertura del suelo:
In[]:=
SwatchLegend[##,LegendLayout->{"Column",4}]&@@Reverse@Transpose@List@@@Normal@AssociationThread,
Out[]=
En Wolfram Language (WL), es bastante sencillo acceder a los datos de ESA WorldCover mediante utilizando la opción . De esta manera, podemos visualizar la cobertura terrestre de cualquier región del mundo, desde elementos a pequeña escala como asentamientos humanos rurales hasta continentes completos, y compararla con otros datos geográficos para descubrir patrones en el uso del suelo y otros impactos ambientales antropogénicos.
Este breve texto demostrará cómo conectarse a ESA WorldCover para crear visualizaciones geográficas personalizadas en WL, e ilustrará la flexibilidad del entorno Wolfram para este tipo de exploración de datos al visualizar la cobertura terrestre alrededor de las veinte ciudades más grandes de EE. UU. por tamaño de población, y alrededor de los 63 parques nacionales de EE. UU. El código para generar el primer conjunto de mapas tendrá aproximadamente cinco líneas, y para el segundo, alrededor de veinte líneas.
Cómo conectarse con ESA WorldCover mediante GeoGraphics
Cómo conectarse con ESA WorldCover mediante GeoGraphics
Primero, definamos las opciones de para acceder a los conjuntos de datos de WorldCover.
Especificación de GeoServer para ESA WorldCover 2020:
In[]:=
worldCover2020=StringTemplate["https://services.terrascope.be/wmts/v2?layer=WORLDCOVER_2020_MAP&style=&tilematrixset=EPSG:3857&Service=WMTS&Request=GetTile&Version=1.0.0&Format=image/png&TileMatrix=EPSG:3857:`1`&TileCol=`2`&TileRow=`3`"];
Especificación de GeoServer para ESA WorldCover 2021:
In[]:=
worldCover2021=StringTemplate["https://services.terrascope.be/wmts/v2?layer=WORLDCOVER_2021_MAP&style=&tilematrixset=EPSG:3857&Service=WMTS&Request=GetTile&Version=1.0.0&Format=image/png&TileMatrix=EPSG:3857:`1`&TileCol=`2`&TileRow=`3`"];
Ya que estamos en ello, definamos una leyenda con la que podamos etiquetar nuestros mapas.
Defina una leyenda de WorldCover:
In[]:=
worldCoverLegend=SwatchLegend,,,,,,,,,,,{"Tree cover","Shrubland","Grassland","Cropland","Built-up","Bare / sparse vegetation","Snow and ice","Permanent water bodies","Herbaceous wetland","Mangroves","Moss and lichen"},LegendLayout->{"Column",1}
Out[]=
Ahora tenemos todos los elementos necesarios para crear visualizaciones de WorldCover. Para hacer un mapa de cobertura terrestre, simplemente debe especificar la región que desea representar y la especificación de que se utilizará dentro de .
Mapee la cobertura terrestre global:
In[]:=
GeoGraphics["World",GeoServer->worldCover2021,GeoZoomLevel->1]
Out[]=
He especificado la opción manualmente en este ejemplo porque la configuración predeterminada da como resultado una imagen con una resolución ligeramente inferior a la que deseo. Esto es un efecto secundario de la forma en que se configuran los servicios de datos de ESA WorldCover. Volvamos a eso más adelante. Por ahora, continuaremos especificando manualmente el nivel de zoom.
Para agregar la leyenda que definimos sobre la representación gráfica, puede utilizar . La principal ventaja de usar Labeled en lugar de Legended es que puede controlar la ubicación de la leyenda con el tercer argumento. Si el ejemplo a continuación hubiera dado lugar a un mapa ancho, por ejemplo, podríamos haber elegido agregar la leyenda debajo del mapa utilizando como el tercer argumento de en lugar de .
Mapee la cobertura terrestre en Illinois:
In[]:=
LabeledGeoGraphics,GeoServer->worldCover2021,GeoZoomLevel->8,worldCoverLegend,Right
Out[]=
Podemos comparar fácilmente ambas versiones del conjunto de datos representando el mismo mapa dos veces, una vez con cada especificación de .
Compare las imágenes de WorldCover 2020 y WorldCover 2021 sobre la misma región:
In[]:=
Withregion=,Row[{GeoGraphics[region,GeoServer->worldCover2020,PlotLabel->Row[{region,"(WorldCover 2020)"},Spacer[1]],ImageSize->Medium],GeoGraphics[region,GeoServer->worldCover2021,PlotLabel->Row[{region,"(WorldCover 2021)"},Spacer[1]],ImageSize->Medium]}]
Out[]=
Con una ligera modificación del ejemplo anterior, podemos realizar una comparación lado a lado de la clasificación de cobertura terrestre de ESA WorldCover con otro mapa de la misma región:
Mapee la cobertura terrestre alrededor de Londres:
In[]:=
Withregion=GeoStyling[FaceForm[None]],GeoDisk,,Labeled[Row[{GeoGraphics[region,GeoBackground->"Plain",ImageSize->Medium,PlotLabel->Style["Road Map",14]],GeoGraphics[region,GeoServer->worldCover2021,GeoZoomLevel->8,ImageSize->Medium,PlotLabel->Style["Land Cover (ESA WorldCover)",14]]},Spacer[5]],worldCoverLegend,Right]
Dado que el conjunto de datos WorldCover tiene cobertura global, se puede utilizar para visualizar la cobertura terrestre en zonas remotas.
Mapee la cobertura terrestre en Kerguelen:
Para ajustar la configuración automática de GeoZoomLevel, he optado por generar el mapa una vez con la configuración automática, obteniendo el GeoZoomLevel elegido del resultado y sumando una constante (elegí 2) al resultado para obtener la configuración ajustada que se usará en el mapa final. Luego, recalculo el mapa final con el GeoZoomLevel ajustado.
Ajuste automáticamente el nivel de magnificación para que sea un poco más alto que el valor predeterminado:
En las siguientes secciones, aplicaré la conexión a este conjunto de datos para analizar automáticamente la cobertura terrestre alrededor de las ciudades más grandes de EE. UU. por población, y en los 63 parques nacionales de EE. UU.
Cobertura terrestre alrededor de las principales ciudades de EE. UU.
Cobertura terrestre alrededor de las principales ciudades de EE. UU.
Podemos aplicar este flujo de trabajo para visualizar rápidamente cualquier conjunto de ubicaciones. Comencemos con las ciudades más grandes de EE. UU.
Enumere las ciudades más grandes de EE. UU. según su población:
Representar gráficamente la cobertura terrestre de la ESA para estas ciudades ofrece importantes contrastes morfológicos visuales. Por ejemplo, Phoenix y Denver ejemplifican una expansión continua hacia terrenos abiertos y están rodeadas, respectivamente, por matorrales áridos y pastizales de las grandes llanuras. En cambio, Nueva York, San José y Seattle presentan límites marcados donde el desarrollo está estrictamente limitado por la topografía de los valles o por cuerpos de agua, y en Charlotte el entorno construido está fuertemente intercalado con una densa cubierta arbórea.
Map the land cover around any of the twenty largest US cities by population:
Cobertura terrestre alrededor de los parques nacionales de EE. UU.
Cobertura terrestre alrededor de los parques nacionales de EE. UU.
Probemos esto también para los parques nacionales de EE. UU. En el último ejemplo, utilizamos entidades de Wolfram Knowledgebase para definir las huellas geográficas de las ciudades de EE. UU. que se iban a representar. Necesitaremos hacer algo similar para los parques nacionales, pero como la base de conocimiento aún no tiene entidades integradas para todos los parques, tendremos que complementar la lista con algunas regiones definidas de forma personalizada.
Defina una Association que represente los parques nacionales de EE. UU.:
Si aplicamos este flujo de trabajo nuevamente a los parques nacionales de EE. UU., existen contrastes importantes en las composiciones del paisaje. Por ejemplo, Denali y los Everglades tienen tipos de cobertura dominantes únicos: nieve permanente y pradera, y humedal herbáceo y manglares, respectivamente, que se diferencian del matorral árido y la roca desnuda de Arches. Otros contrastes están definidos por la topografía y la hidrografía, como los bosques costeros fragmentados de Acadia o los pronunciados desniveles del Black Canyon. Un caso atípico, Indiana Dunes está delimitado de manera abrupta por terrenos urbanos y agrícolas adyacentes.
Mapee la cobertura terrestre de cualquier parque nacional de EE. UU.:
Connecting to NASA remote sensing services
Connecting to NASA remote sensing services
Cómo conectarse con los servicios de teledetección remota de la NASA
Cómo conectarse con los servicios de teledetección remota de la NASA
El conjunto de datos ESA WorldCover es un recurso excelente para comprender los patrones de cobertura terrestre, y, por suerte para nosotros, vivimos en un mundo en el que existen muchos más. Muchos servicios de teledetección están disponibles como servidores de teselas cartográficas (WMTS), y dos de mis proveedores favoritos de conjuntos de datos de imágenes de teledetección gratuitos y de alta calidad de este tipo, a menudo con cobertura global y, en ocasiones, incluso casi en tiempo real, son Copernicus Marine y NASA GIBS (Global Imagery Browse Services). Puede acceder a las imágenes de teledetección de NASA GIBS utilizando el paclet RemoteSensing, sobre el cual he escrito anteriormente aquí.
Supongamos que nuestra razón para consultar ESA LandCover es que queremos comprender mejor los impactos ambientales humanos a nivel global. En ese caso, otro conjunto de datos que recomendaría consultar es el mapa de Biomas Antropogénicos (o “Anthromes”) de Ellis & Ramankutty (2008), el cual clasifica la superficie terrestre de la Tierra según el grado y tipo de asentamientos humanos.
El conjunto de datos de biomas antropogénicos sitúa la actividad humana en el centro de la clasificación ecológica, lo que lo convierte en una herramienta especialmente relevante para estudiar el Antropoceno. Además, está disponible fácilmente a través de NASA GIBS mediante el RemoteSensing paclet, junto con más de mil otros conjuntos de datos de teledetección. A continuación se muestra cómo puede instalar y utilizar esta herramienta usted mismo:
Ejecute este código para instalar el paclet:
Una vez que el paclet se haya instalado, se puede cargar de la siguiente manera:
Utilice el paclet RemoteSensing para obtener un mapa de los biomas antropogénicos del mundo (Ellis & Ramankutty, 2008):
Fuentes citadas
Fuentes citadas
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WorldCover 2020 v100
Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Georgieva, I., Lesiv, M., Carter, S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, N.E., Ramoino, F., Arino, O., 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. https://doi.org/10.5281/zenodo.5571936
Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Georgieva, I., Lesiv, M., Carter, S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, N.E., Ramoino, F., Arino, O., 2021. ESA WorldCover 10 m 2020 v100. https://doi.org/10.5281/zenodo.5571936
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Ellis, Erle C., and Navin Ramankutty. n.d. Putting People in the Map: Anthropogenic Biomes of the World. https://doi.org/10.1890/070062.
Inicializaciones de código
Inicializaciones de código
Especificación GeoServer para ESA WorldCover 2020:
Especificación de GeoServer para ESA WorldCover 2021:
Ya que estamos en ello, definamos una leyenda con la que podamos etiquetar nuestros mapas.
Defina una leyenda de WorldCover:
CITE ESTE CUADERNO
CITE ESTE CUADERNO
Mapeo de la cobertura terrestre global con datos de la Agencia Espacial Europea
por Phileas Dazeley-Gaist
Comunidad Wolfram, STAFF PICKS, 28 de noviembre de 2025
https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/3582661
por Phileas Dazeley-Gaist
Comunidad Wolfram, STAFF PICKS, 28 de noviembre de 2025
https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/3582661