El uso de software libre para el análisis espacial como QGIS nos permite entender cosas en nuestro entorno y tomar decisiones de nuestra vida diaria. Hemos utilizado datos de monitoreo de calidad sanitaria en Lima Metropolitana para analizar el estado de las playas, su distribución y los factores que mejoran/empeoran su calidad sanitaria. Resultados de este análisis nos sirven para evaluar la gestión de los municipios y también para poder decidir a que playa queremos ir a tomar sol.

El excedente hídrico es la diferencia entre la precipitación y la evapotranspiración actual, que puede ser traducida como la diferencia entre la imagen de precipitación IMERG menos la imagen de evapotranspiración actual MOD16. Las cabeceras de cuenca son zonas de alta precipitación y de menor evapotranspiración actual; estas zonas tienen un excedente hídrico positivo que permite la generación de escorrentía y recarga al acuífero.  Es tutorial trata del cálculo del excedente hídrico para una cuenca andina en el año 2015 y la determinación de cabeceras de cuenca mediante el filtrado de contornos de excedente hídrico positivo.

La tecnología con la que interactuamos día a día junto con nuevos algoritmos de inteligencia artificial nos pueden ayudar a construir aplicaciones que no nos habíamos imaginado. Ahora es posible generar modelos digitales en 3D con solo una cámara de smartphone y software libre. Este tutorial muestra el procesamiento de las fotos tomadas por un smartphone y la visualización de la nube de puntos en WebODM; para representar la superficie texturada se utilizó Meshlab. 

Mucha información espacial de un lugar no se encuentra en archivos digitales, sino en mapas, libros e ilustraciones. Para comprender el cambio de uso de suelo, la expansión urbana y en general, cualquier proceso dinámico en superficie se deben utilizar una variada fuente de datos. Este tutorial muestra el proceso completo de georeferenciación de un plano antiguo de Lima de más de 150 años, con sistema de proyección desconocido, que fue georeferenciado en QGIS mediante la correlación con puntos de referencia con la cartografía actual.

Los objetos en la superficie tienen una huella en las diversas frecuencias del espectro visible y no visible. En base de los valores de su "huella espectral" se pueden clasificar distintos tipos de cobertura como glaciares, lagos, roca expuesta y suelo de una serie de imágenes satelitales multiespectrales como Sentinel 2, Aster, MODIS y Landsat utilizando QGIS y el complemento Semiautomatic Clasification Plugin. Este tutorial muestra el procedimiento completo para la clasificación supervisada de glaciares y lagos de una imagen recortada de Sentinel 2 y la vectorización de la imagen clasificada.

Gracias a las comunicaciones de nuestros seguidores hemos visto que algunos procesos de descarga de imágenes satelitales desde servidores de la USGS y de la NASA han cambiado y no queda claro el proceso de descarga. Afortunadamente existe una manera alternativa de descargar imágenes Landsat, Sentinel, Aster y Modis directamente dentro de QGIS con el Semiautomatic Classification Plugin (SCP).

El SCP es un complemento para el procesamiento y clasificación supervisada de imágenes que funciona enteramente dentro de QGIS. El complemento permite también la evaluación de las firmas espectrales y la descarga de imágenes satelitales. En este tutorial mostraremos el procedimiento completo de descarga de imágenes satelitales con QGIS y SCP.