SAOCOM

El satélite más grande y complejo jamás construido íntegramente en Argentina espera paciente dentro del cohete lanzador su tiempo de gloria.

Ese que alcanzará una vez que sea colocado en el espacio a unos 620 kilómetros de la Tierra y comience a brindar valiosos datos de suelo y agua.

El cohete, un Falcon 9 Block 5 de la empresa SpaceX, perteneciente al multimillonario emprendedor Elon Musk, será lanzado este domingo pasada las 23 horas locales en la Base Vandenberg en California, que administra la Fuerza Aérea de los Estados Unidos,

Unos 30 argentinos ultiman los detalles del satélite en la base militar, mientras otros cientos lo hacen desde nuestro país. Pero hay muchos otros ojos pendientes de este lanzamiento y comienzo del trabajo concreto del primer satélite de radar argentino.

Esos ojos pertenecen a científicos, ingenieros y empresas de diversos países que no pueden creer que en Argentina se haya desarrollado esta capacidad tecnológica partiendo desde cero.

Su construcción real demandó 5 años, pero el proyecto data desde 1998. En estos 20 años su planificación, financiamiento y construcción atravesó 7 gobiernos (Menem, De la Rúa, Duhalde, Kirchner, Fernández de Kirchner y Macri), con todas las crisis económicas y políticas que conocemos.

Es tan impresionante el desarrollo argentino que basta saber cuántos países lograron este hito. Sólo uno: Japón. La agencia espacial japonesa JAXA tiene en su haber dos satélites-radar en banda L, el Alos I y II que operan en forma plena y exitosa. Inclusive, la NASA está muy interesada hoy en tener este tipo de tecnología en el espacio y por eso se asoció a la India para construir una serie de satélites similares.

Las aplicaciones que tienen los aparatos japoneses y los beneficios que generan no paran de crecer, tanto en uso civil como militar (defensa). Ejemplos de su accionar indican que el satélite Alos detectó un posible deslave (desmoronamiento de tierra por acción del agua), lo que permitió evacuar a tiempo a los ciudadanos de una pequeña ciudad japonesa de montaña antes que el barro arrasara con las viviendas.

En tanto, el satélite Alos II monitorea el mar de Japón y la navegación china y norcoreana en aguas militarmente "calientes", anticipando la ubicación de distintos barcos de guerra, ya sea por su fotografía, como también por la estela que deja en el agua.

"Los japoneses se han sorprendido muchísimo con este proyecto argentino. Como cada misión satelital compleja, el aparato es sometido a muchas instancias de revisión y prueba por ingenieros argentinos y de otras agencias espaciales que participan como jurado pertenecientes a varias agencias espaciales de EEUU, Japón, Canadá y Europa. Ellos no podían creer que estuviéramos haciendo este complejo satélite desde cero, sin ningún know how previo. No había experiencia en Argentina en la construcción de un instrumento de radar polarimétrico, con una antena muy grande y mucha sensibilidad en sus integraciones", explicó a Infobae la Investigadora Principal de la Misión SAOCOM de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), Laura Frulla.

"Sólo Japón dispone de satélites con banda L que permiten estudiar la superficie terrestre en general. Las aplicaciones del aparato se adaptan a múltiples necesidades. Los científicos japoneses lograron conocer el instrumento radar argentio al detalle y quieren verlo funcionar ya", remarcó la doctora en Física egresada de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA.

Nicolás Renolfi, jefe del proyecto Saocom en Invap, la empresa que construyó el satélite, precisó a Infobae que el Saocom 1A es un satélite de órbita baja con fines científicos y llevará un radar de apertura sintética,que aportará imágenes en blanco y negro, con una resolución espacial de entre 10 y 100 metros, con diferentes ángulos de observación.

"La gran diferencia con las cámaras es que no necesita de la luz, la imagen podrá atravesar una tormenta e, incluso, penetrar el terreno en centímetros o metros, dependiendo de las características. Los objetivos principales son la medición de humedad desde el espacio y ayudar en emergencias", explicó.

Las imágenes podrán ser tomadas independientemente de las condiciones meteorológicas y de la hora del día, de distintas zonas de la Tierra, en tiempo real, y se podrán hacer en 3D.

Enmarcado en el Plan Espacial Nacional, el SAOCOM 1A (Satélite Argentino de Observación con Microondas) fue desarrollado y construido por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) junto con empresas y organismos como INVAP, VENG y la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA), con participación de unas 80 empresas de tecnología e instituciones del sistema científico-tecnológico del país y la colaboración de la Agencia Espacial Italiana (ASI).

El proyecto se inició en 2008, dando comienzo a la construcción del satélite concretamente en 2013, en distintos puntos del país: Ciudad de Buenos Aires, Córdoba y Río Negro. Después de 5 años, un récord para la construcción de un satélite tan complejo como este, el aparato se encuentra en cuenta regresiva para su lanzamiento y puesta en órbita.

La misión SAOCOM llevará al espacio una compleja tecnología de observación de la Tierra. Se trata de un instrumento activo que consiste en un Radar de Apertura Sintética (SAR, por sus siglas en inglés), que trabaja en la porción de las microondas del espectro electromagnético, particularmente la banda L.

Tiene tres paneles solares y una plataforma de servicio de 4,7 m de altura por 1,2 m de lado. Observará el planeta de día y de noche, con lluvia o nubes y podrá trasmitir gracias a su antena radar de siete paneles.

Una vez en el espacio, la antena radar del satélite emitirá hacia la Tierra pulsos en microondas que interactuarán con los elementos de la superficie. Esos pulsos volverán a la antena y brindarán información de los elementos que puedan encontrar en la Tierra (hielo, vegetación, suelo, agua, edificios, barcos, etc.). Allí el satélite recibirá esos pulsos y generará paquetes de datos que enviará al Centro de Control de la Misión, ubicado en Córdoba, Argentina.

El satélite, de 3 toneladas de peso, está específicamente diseñado para que pueda servir a la agricultura y a la hidrología, pero también, por ejemplo, permitirá la generación de modelos digitales de elevación del suelo, modelos hidrológicos, para generar pronósticos de inundaciones o sequías, entre otros muchas aplicaciones.

Se trata de un proyecto desarrollado en colaboración con la Agencia Espacial Italiana (ASI) e integra de manera operacional, junto con los satélites italianos COSMO-SkyMed, el SIASGE (Sistema Italo-Argentino de Satélites para Gestión de Emergencias).

El SIASGE estará integrado por dos satélites SAOCOM 1A y 1B,provistos por la CONAE y cuatro satélites de la Constelación Italiana COSMO-SkyMed, de la ASI. Este conjunto de satélites permitirán obtener información certera y actualizada de incendios, inundaciones, erupciones, terremotos, avalanchas, derrumbes y deslaves.

Los 6 satélites se encontrarán ubicados en órbitas polares a la misma altura, en distintos planos orbitales, de tal manera que el conjunto funcione como un instrumento con un enorme ancho de visión sobre la tierra. Esto permitirá un monitoreo en tiempo casi real, ya que se obtendrá actualización de la información cada 12 horas, especialmente necesario para el monitoreo y seguimiento de la evolución de catástrofes.

Las imágenes, unas 225 fotos por día, podrán ser tomadas independientemente de las condiciones meteorológicas y de la hora del día, de distintas zonas de la Tierra, en tiempo real, y se podrán hacer en 3D.

La utilidad de los satélites Saocom tienen un abanico de aplicaciones, tanto civiles como también comerciales. "La misión es parcialmente comercial. Es una situación espejo a los italianos Cosmo Skynet. Todo usuario que quiera la información para comercializarla, deberá pagarla. Pero quienes la quieran para uso acádémico, institucional o gubernamental, será gratuita. Para ello, deben previamente firmar una licencia de uso en el marco del convenio con Conae para que esos datos no terminen en manos privadas", comentó Frulla.

En el ámbito comercial, será de mucha utilidad para el productor agropecuario, por ejemplo. Frulla comentó las instancias que van desde el satélite al productor: una vez obtenidas las imágenes, se envían a la estación receptora que la Conae tiene en la localidad cordobesa de Falda del Carmen, donde son procesadas para generar distintos niveles de información que se convertirán en los insumos para las diferentes aplicaciones para la agricultura y la hidrología.

"Una vez procesadas, el productor va a poder ingresar a nuestra web desde su dispositivo (tablet, celular o notebook) y le suministrará al programa las características de su campo y las condiciones meteorológicas, y un software le va a devolver el reporte en forma de texto o gráficos con una estimación de rinde, o el contenido de humedad en el suelo, o la posibilidad de fertilizar de acuerdo a la situación que desee conocer", concluyó la especialista.

Copiado de Saocom: el satélite argentino que sólo Japón logró construir y que la NASA quiere, en órbita desde hoy

Mapeando el viento

Primer satélite para mapear el viento:

A satellite that will be the first to comprehensively monitor wind around the globe is finally ready to fly. After nearly two decades in the planning, the European Space Agency’s (ESA’s) Aeolus mission is slated to launch from Kourou, French Guiana, on 22 August. Meteorologists think that its data will significantly improve weather forecasts, because the lack of detailed wind measurements is one of the biggest gaps in the global Earth-observing system.
(...)
Until now, meteorologists have pieced together information on winds from a patchwork of sources, including weather balloons and aeroplane flights. No satellite has directly measured winds, although scientists can infer wind speed and direction from satellite measurements of, for instance, how clouds move.

Copiado de World’s first wind-mapping satellite set to launch.

Eligiendo colores

There’s a new color picker tool to help with selecting a palette for data visualizations. Viz Palettewas developed by Elijah Meeks and  Susie Lu due to a “frustration with picking colors for data visualizations.”

The left side of Viz Palette is where you can set up color ramps to analyze.  A copy and paste window lets you easily enter color ramps from the chroma.js palette picker,  colorgorical, or from the ColorBrewer scales.  If you’re a fan of using Cynthia Brewer’s ColorBrewer 2.0 for selecting map palettes, you can use the Export option to copy and paste javascript to Viz Palette.

Copiado de Viz Palette Helps You Pick Colors for Data Visualizations.

La agricultura de precisión revoluciona al agro en EE.UU.

En California, que lidera la innovación en tecnología agrícola, la combinación de riego e inteligencia artificial marca una senda que está transformando la producción de alimentos.

El Instituto Internacional de Investigaciones en Política Alimentaria (IFPRI) señaló que la agricultura de precisión sistemáticamente aplicada aumenta los rendimientos promedios de una unidad productiva estándar en 10% o más, comparada con el alza de 1% o menos provocada por otros incentivos tecnológicos o químicos.

La producción vitivinícola de California (en el Valle de Napa) aplica en forma sistemática la agricultura de precisión mediante un programa de riego que utiliza sensores remotos, imágenes satelitales, pronósticos permanentemente actualizado, guiados y coordinados por la inteligencia artificial, sumados al despliegue de múltiples drones.

El resultado es que han logrado reducir 16% el consumo de agua por unidad de producto, y han aumentado más de 30% los rendimientos de las vides. El riego en California, que experimenta una sequía estructural, tiene un carácter milimétrico y cambiante según las horas del día y el ambiente. Son programas guiados por la inteligencia artificial, la tecnología decisiva de la nueva revolución industrial.

Por eso, en California se generalizan las inversiones en la agricultura de precisión, que ascendieron a U$S 650 millones en el Valle de Napa en 2015 y crecen entre un 15% y un 20% por año desde entonces.

Estados Unidos adelanta el futuro, y California es el futuro de EE.UU. La próxima transformación consiste en desplegar la agricultura de precisión en todos los planos de la actividad agroalimentaria norteamericana.

La agricultura de precisión es la forma que adquiere la nueva revolución industrial al transformar la producción de agroalimentos, con mayor eficiencia en el uso de los insumos, lo que implica, además, más sustentabilidad y rentabilidad.
(...)
La industria automotriz norteamericana comenzará en 2020 a comercializar automóviles autónomos, (sin conductor); y lo mismo ocurrirá con los tractores de igual condición.

Esto implica que en los próximos 5 y 10 años se generaliza en el agro estadounidense el uso masivo de tractores autónomos, dotados de todos los instrumentos de la agricultura de precisión.

El agro norteamericano adelanta el futuro de la producción agroalimentaria en el mundo. Son tendencias para seguir de cerca desde la estratégica Región Centro.

Copiado de La agricultura de precisión revoluciona al agro en Estados Unidos.

It’s Fire Season in Southeast Asia

Every January through March, vast numbers of small fires spring up across the countryside in Southeast Asia. Those months usually bring cool, dry weather—perfect conditions for burning.

The Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) on the Suomi NPP satellite captured data (above) showing the locations of hundreds of fires burning in Cambodia, Vietnam, Thailand, Laos, and Myanmar (Burma) on February 3, 2018. Each red dot on the map depicts one fire detection from the VIIRS 750-meter active fire data product. (Note that there is also a 375-meter active fire data product that detects more fires, but the 750-meter product is the basis for this useful mapping tool.)

On that day, there were significantly more fires in Cambodia than in neighboring countries. VIIRS detected 1,868 hot spots in Cambodia, 185 in Laos, 77 in Myanmar, 217 in Thailand, and 114 in Vietnam. The large number of fires in Cambodia were the most VIIRS has observed on a single day in 2018. The pattern is consistent with recent years: As depicted in the map below, the instrument has detected four-to-five times as many fires in northern Cambodia as it did in Vietnam and Thailand between August 2016 and February 2018. Northern Laos also had a relatively high number of fires.

People light fires in Southeast Asia for several reasons. In some forested areas, small-scale subsistence farmers practice swidden agriculture (also called slash-and-burn). The technique involves cutting down trees and shrubs, letting the wood dry out for a few months, and then burning it to clear fields. Hunters sometimes start fires to drive reclusive animals into view. Likewise, people collecting mushrooms sometimes burn the forest floor to make it easier to forage. Loggers use fire to clear roads and to clear the land after harvesting the most desirable species. In non-forested areas, farmers set fires to dispose of plant debris after harvesting rice, wheat, and other crops. Discarded cigarettes, sparks from vehicles, and problems with electrical systems also spark fires.

The natural-color image (below) was acquired by the Operational Land Imager (OLI) on Landsat 8 on February 1, 2018, and shows fires burning in shrublands near a forested ridge in the Srepok Wildlife Sanctuary. Data collected by Landat’s Thermal Infrared Sensor (TIRS), overlain on the images in orange, shows where the sensor observed unusually warm land surfaces.

There are several reasons fire gets started in this particular area. Occasionally, lightning ignites dried vegetation. People use fire to harvest a prized type of resin from Dipterocarp trees and honey from bee hives. Sometimes those fires escape and spread. Timber harvesting is a known practice in this area, although the government of Cambodia has launched a campaign to stop it.

”Without having information from people on the ground, it usually isn’t possible to say definitively what caused a given fire when detected by a satellite,” said Evan Ellicott, a remote sensing and fire expert at the University of Maryland. “But it is quite clear that the total number of active fire detections made by satellites is linked to forest cover loss in Cambodia. Years with more fires have bigger losses in forest cover.”

The effects of all of these small fires can add up in other ways. With populations rising and the amount of farmland increasing, fires in Southeast Asia (including Indonesia and Papua New Guinea) are thought to be responsible for at least 10 percent—and likely significantly more—of global wildfire emissions, which can cause health problems and add greenhouse gases to the atmosphere.

NASA Earth Observatory images by Joshua Stevens, using fire data from the VIIRS Active Fire team and Landsat data from the U.S. Geological Survey. Story by Adam Voiland.

Read More here.

Environmental entomology

Fruit flies are among the most damaging insect pests of commercial fruit in Brazil. It is important to understand the landscape elements that may favor these flies. In the present study, spatial data from surveys of species of Anastrepha Schiner (Diptera: Tephritidae) in an urban area with forest fragments were analyzed, using geostatistics and Geographic Information System (GIS) to map the diversity of insects and evaluate how the forest fragments drive the spatial patterns. The results indicated a high diversity of species associated with large fragments, and a trend toward lower diversity in the more urbanized area, as the fragment sizes decreased. We concluded that the diversity of Anastrepha species is directly and positively related to large and continuous forest fragments in urbanized areas, and that combining geostatistics and GIS is a promising method for use in insect-pest management and sampling involving fruit flies.

Resumen visto aquí. Es del artículo Geostatistics and Geographic Information System to Analyze the Spatial Distribution of the Diversity of Anastrepha Species (Diptera: Tephritidae): the Effect of Forest Fragments in an Urban Area. A G Garcia M R Araujo K Uramoto J M M Walder R A Zucchi, Environmental Entomology, Volume 46, Issue 6, 8 December 2017, Pages 1189–1194,

Galileo: la tecnología que independiza a Europa del GPS

En literatura se llama sinécdoque a una figura retórica que consiste en referirse a un todo nombrando una de sus partes (“tocamos a diez euros por cabeza”). Y muy raro será si esta figura no se utiliza, del modo en que se hace en el titular de esta noticia, para referirse a corto plazo al sistema de navegación por satélite que la Agencia Espacial Europea tiene previsto completar en el año 2020. Al fin y al cabo, desde la expansión de los smartphones, la utilización del GPS se ha hecho tan popular que nos conectamos con el espacio exterior para orientarnos en mapas, saber los kilómetros recorridos en un entrenamiento, encontrar posibles parejas sentimentales alrededor o incluso cazar pokemons. Y será difícil convencernos de que llamemos a las cosas de otra forma.

En realidad, aunque para nosotros sea el más popular, el GPS (siglas en inglés de Global Positioning System) no es el único sistema de posicionamiento a través de satélites que existe. La antigua Unión Soviética también desarrolló otro, GLONASS, actualmente controlado por la Federación Rusa, y China tiene previsto completar el suyo, Beidou, en fechas similares a Galileo. Como muchos otros avances, el origen de estas tecnologías se encuentra en la industria militar: el GPS fue desarrollado e instalado por el Departamento de Defensa de Estados Unidos antes de que se extendieran sus usos civiles. Tal es la importancia estratégica y económica de poseer satélites propios que permitan desarrollar un sistema de posicionamiento fiable, que Paul Wolfowitz, subsecretario de defensa de EEUU, escribió una carta a los ministros de la Unión Europea cuando se comenzó a gestar Galileo tratando de disuadirlos del proyecto. El argumento utilizado era que los satélites europeos interferirían en las necesidades de la OTAN en una época de retos de seguridad globales y compartidos. Afortunadamente las presiones no surtieron efecto y hoy la ESA está muy cerca de poner en funcionamiento el proyecto.

Una vez completado el sistema, contará con 24 satélites operativos y una infraestructura de tierra para proveer servicios de posicionamiento, navegación y determinación de la hora. Los dos primeros satélites fueron lanzados el 21 de octubre de 2011 y la intención de la ESA es completar la constelación el próximo año. Galileo está bajo control civil y está financiado por la Unión Europea. El español José Ángel Ávila, ingeniero de Señal y Seguridad dentro del programa de la ESA, cree que la apuesta europea representará un importante avance en la economía del continente: “Galileo va a abrir un abanico de mercados que hasta este momento no habían existido”. Y, mirando al futuro, se arriesga a vaticinar la utilidad de los satélites en futuras misiones espaciales: “Estamos condenados a movernos. La Tierra es nuestra cuna pero vamos a salir de aquí. La navegación por satélite y la navegación en general tiene todavía muchos terrenos por desarrollar y descubrir”.

Copiado de Programa Galileo: la tecnología que independiza Europa del GPS.

Satélite argentino será lanzado en agosto para prevenir inundaciones

En los laboratorios de Invap en Bariloche ultiman detalles para poner a punto el satélite Saocom, un proyecto italo argentino que tiene una sofisticada tecnología denominada SAR capaz de alertar sobre inundaciones en todo el mundo. El equipo iniciará las pruebas finales en su antena radar para poder finalizar los últimos procedimientos con vistas a su despegue en agosto, así lo informó en un comunicado la Comision Nacional de Actividades Espaciales (CONAE).

El Saocom es el primero de una generación de dos satélites que construye la empresa estatal Invap. Junto a dos desarrollos de la Agencia Especial Italiana (ASI), unidos constituirán el Sistema Italo Argentino de Satélites para la Gestión de Emergencias. El Saocom fue diseñado y fabricado en la Sede Central de Invap Bariloche (Río Negro), aquí también funciona la Agencia Satelital ArSat. En esta Sede harán las últimas pruebas antes de trasladarlo a Estados Unidos, donde será lanzado en la Estación de Vandemberg, en California. En agosto, el Cohete Falcon IX lo pondrá en órbita por la empresa SpaceX.

El satélite será especialmente útil para nuestro país porque podrá dar grandes aportes a la agroindustria, elaborará mapas de riesgo de enfermedades de los cultivos, y creará sistemas eficientes de fertilizantes, alertará sobre inundaciones, especialmente en la región pampeana, y podrá detectar derrames de hidrocarburos en el mar.

“Por su complejidad, es el proyecto más importante encarado por el sistema científico tecnológico argentino. Es jugar en las ligas mayores de satélites científicos de observación junto a la NASA (Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio de EEUU) y la ESA (Agencia Espacial Europea)“, explicó Fernando Hisas, jefe de Proyectos de Conae. El “Saocom es el primer satélite de teleobservación de baja frecuencia, lo que le da una capacidad de medición de humedad en suelos entre nubes, lluvias y tormentas, lo que no pueden hacer los satélites ópticos de alta frecuencia”.

“Esto permite ir monitoreando los suelos, incluso bajo el nivel de la superficie, y ver cómo se va saturando de humedad. Sumado a un pronóstico de lluvias, es de gran utilidad para anticipar inundaciones, con efectos en tierras productivas y también de grave impacto social. Sólo por la posibilidad de estudios y prevención de inundaciones en la Pampa Húmeda, el retorno de la inversión que hace el país está cumplido“, concluyó Hisas.

Conae designó a Invap para su construcción y a Ceatsa para las pruebas, y también participan del proyecto la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y la firma Vehículo Espacial de Nueva Generación (Veng), junto a otros organismos y empresas nacionales.

Copiado de El satélite argentino Saocom será lanzado en agosto para prevenir inundaciones.

Un artículo de Ariana Warner, de FME

This week I'm one of about 50 people in attendance at the Planet Advisory Council, an invitation-only event for Planet's partners and customers. Here's what I learned today at their San Francisco headquarters.

Planet is now providing daily coverage of the entire earth. With all of this amazing data, it's time for the world to do something useful with it. Tonight at the Planet headquarters in San Francisco, they held a "science fair" where companies leveraging Planet's imagery can show off what they're doing. I spent the evening scribbling notes and emerged with one overarching theme: artificial intelligence. These companies have come up with incredible machine learning algorithms, business intelligence applications, and more — all of them unique, and all of them astonishing.

GeoSpark
GeoSpark's business intelligence platform integrates layers of data and algorithms. Their web interface aggregates various sources, like RSS feeds, open data, social media, and news, and displays information over up-to-date satellite imagery. They've developed amazing artificial intelligence to analyze what news feeds are saying, make predictions, and build summaries and heat maps to display what's happening. For example, they can take current and past crime data and predict the likelihood of crime happening in an area, and display that as a colour-coded grid over an up-to-date basemap.

CrowdAI
CrowdAI uses deep learning to discover features in satellite images. Their road detection AI is smarter and more accurate than the most popular mapping services out there. It analyzes up-to-date satellite imagery and automatically detects roads, buildings, and key changes in an area of interest.

East View Geospatial
East View Geospatial both provides and analyzes geospatial data. They're able to apply expressions to satellite imagery for segmentation and classification. That is, they can distinguish what's in an image, extract pieces, and train the AI for classification models. For example, it can identify buildings in an image and extract them as polygons, or learn what solar panels look like and go find all of those in a given range of images.

Raster Foundry
Raster Foundry's image browser first lets you select what you want from Planet's database of imagery with an impressive level of customization. Choose colour balance, saturation, band combination, and more. Then, you can label objects in the images you retrieve — say, ships — and their technology will learn the objects. It can be trained to understand what objects you're looking for in the imagery based on the labels you provide. Plus, you can add your own algorithms for more AI power.

FarmersEdge
FarmersEdge is hardware, software, and a web service dedicated to agriculture. It starts with weather stations, which anyone can place on their farm for data collection. Satellite imagery comes in when we look at their web interface. Machine learning algorithms analyze the data and build models that help farmers make informed decisions. Their interface includes detailed data and intelligent models for crop management.

Santiago & Cintra Consultoria
SCCON developed a deforestation alert system for Brazil. They use Planet imagery to get a high-resolution, daily look at the Amazon rainforest, and apply algorithms for change detection. Every week, alerts are sent if illegal deforestation is discovered. The results are presented on a webpage as an interactive dashboard with charts and maps.

Orbital Insight
Orbital Insight uses AI to identify objects in satellite images. They provide traffic monitoring, asset counting, road identification, poverty mapping, and more. Their ability to identify objects reaches beyond what kind of object it is. For example, in an image of a construction zone, their algorithms are able to distinguish the stages of construction: this building doesn't have a roof, this area has concrete poured, this is undeveloped, this construction has just started, and so on.

Safe Software
Of course, we were there! FME is a flexible platform that lets you integrate any data with Planet's satellite imagery, apply powerful transformations to the data, and automatically run your custom workflows in real time. What gets me so excited about what I learned today is how much potential there is to integrate with all of this amazing artificial intelligence. Imagine what a person can do by combining daily satellite imagery with any of these brilliant algorithms, and then adding custom integrations and automations with FME.

Have you heard of other companies creating amazing AI for satellite imagery? Let me know!

Copiado de aquí.

Soil survey manual updated

La versión 2017 del Soil survey manual ya está disponible para descargar.

”The newly updated Soil Survey Manual (issued March 2017), USDA Handbook No. 18, provides the major principles and practices needed for making and using soil surveys and for assembling and using related data. The Manual serves as a guiding document for activities of the National Cooperative Soil Survey (NCSS). Previously published in 1937, 1951, and 1993, the Soil Survey Manual is one of the defining documents for soil survey in the world.“

Se puede bajar completo o por capítulos de este sitio del USDA.

Ciudades: 5000 años de crecimiento

Visto en Mapped: 5000 years of cities growth.

Cuidado con el mosquito Aedes

Mapa de distribución del mosquito Aedes, con lugares permanentes y temporarios.

Copiado de Zika virus: Endemic and epidemic ranges of Aedes mosquito transmission.

Mapas de MO con LANDSAT 8

Cartografía de materia orgánica disuelta en aguas continentales tropicales con landsat 8.

Presentation Title:
Landsat-8/OLI images has the potential to estimate the CDOM absorption coefficient in tropical inland water

What are the major findings of this research?
An empirical model was adjusted between the remote sensing reflectance and the colored dissolved organic matter (CDOM) absorption coefficient at 440 nm. The validation using in situ data of the aCDOM440 algorithm indicated a goodness of fit, R2 = 0.70, with a root mean square error (RMSE) of 10.65%. This regional-scale model was applied to a series of OLI images in order to obtain the aCDOM440 spatial distribution.

What are the implications of your findings?
The aCDOM440 is often used to establish a relationship with dissolved organic carbon concentration in water, therefore the OLI/Landat-8 can be used to estimate the carbon content in inland waters and consequently contribute to carbon cycle understanding.

What insight did you gain from Landsat that would have been impossible to glean otherwise?
Inland waters bodies are usually small, but the 30m of spatial resolution of Landsat is considered adequate. Also, the Landsat series allowed us to study the carbon content in a historical way. What is the difference between the carbon content in 1980 and in 2016?

Does the addition of Landsat 8’s new band 1 (the coastal/aerosol band) help you map colored dissolved organic matter? Why is this spectral band more useful than the longer wavelength bands?
Atmospheric correction is considered a challenge for water quality studies.

In order to reduce the influence of path radiance, we used Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH). Including the Landsat 8 OLI band 1 (the coastal/aerosol band) helped the FLAASH method give better results making the aCDOM map more accurate. The OLI band 1 is useful because atmospheric scattering increases when the wavelengths of the radiation shortens. So, it is expected that the atmospheric correction methods take advantage of this information.

map of aCDOM440
Spatial distribution of aCDOM440 in Barra Bonita reservoir (Tietê River, São Paulo State, Brazil), using OLI/Landsat-8 images from: (a) 30 January 2014, (b) 11 September 2014, (c) 13 October 2014, (d) 29 October 2014 and (e) 16 December 2014.

Co-authors: Mariana Bernardo, UNESP Sao Paulo State University.

Anyone can freely download Landsat data from the USGS EarthExplorer or LandsatLook.

Further Reading: + Landsat Abounds at #AGU16

Global Water Surface

Global Water Surface es un aplicativo web que nos permite explorar la historia reciente del agua en nuestro planeta. Su memoria hídrica está basada en las imágenes recientemente agregadas por Google: Landsat y Sentinel 2. El explorador web ha sido desarrollado por la Comisión Europea en el marco del proyecto Copérnico. Un ejemplo de ello es la imagen cruda que ilustra esta nota, en ella podemos observar las aguas permanentes y temporales del Lago de Junín (o Chinchaycocha), en los últimos 32 años.

Variaciones en la diversidad de cultivos en EEUU, 1978-2012

Copiado de Crop Species Diversity Changes in the United States: 1978–2012, by Jonathan Aguilar,Greta G. Gramig, John R. Hendrickson , David W. Archer, Frank Forcella, Mark A. Liebig

Revisión de artículos sobre análisis espacial en Epidemiología

Interesante es artículo que revisa los trabajos sobre GIS en epidemias. Les dejo el resumen y el vínculo al trabajo completo.

Investigations of infectious disease outbreaks are conventionally framed in terms of person, time and place. Although geographic information systems have increased the range of tools available, spatial analyses are used relatively infrequently. We conducted a systematic review of published reports of outbreak investigations worldwide to estimate the prevalence of spatial methods, describe the techniques applied and explore their utility. We identified 80 reports using spatial methods published between 1979 and 2013, ca 0.4% of the total number of published outbreaks. Environmental or waterborne infections were the most commonly investigated, and most reports were from the United Kingdom. A range of techniques were used, including simple dot maps, cluster analyses and modelling approaches. Spatial tools were usefully applied throughout investigations, from initial confirmation of the outbreak to describing and analysing cases and communicating findings. They provided valuable insights that led to public health actions, but there is scope for much wider implementation and development of new methods.

SPATIAL METHODS FOR INFECTIOUS DISEASE OUTBREAK INVESTIGATIONS: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW, by CM Smith, SC Le Comber, H Fry, M Bull, S Leach & AC Hayward.

PaleoBioDB

 Fósiles cretácicos: cada punto representa un registro en la PaleoBioDB.

Distribución de las masas continentales en el Triásico.
Los puntos son los fósiles del Triásico registrados en la PaleoBioDB.

Paleobiology Database (PBDB) brinda información sobre el registro fósil gracias a la información brindada por sus cerca de 400 miembros, pertenecientes a 130 Instituciones de 24 países. La Paleobiology database (PBDB) está en modo beta, y sólo probé la versión Navigator, ya que para probar la PBDB clásica es necesario registrarse etc, cosa que no hice. Se puede consultar la base de satos de fósiles en el mapa aplicando filtros de intervalo de tiempo, filtros por taxonomía o una combinación de ambas y aplicando la disposición de los continentes en el tiempo elegido (paleogeografía). En la figura se muestra los sitios con fósiles del Cretácico. Al cliquear en uno de los sitios, se desplegará una ventana con información sobre el fósil en cuestión y la cita bibliográfica sobre el hallazgo, datos estratigráficos etc. En la ayuda del sitio hay filtros preestablecidos.

El desarrollo de PaleoBioDB database, de la API, del website, e los ejemplos son realizados por el Department of Geoscience de la University of Wisconsin-Madison. Todo el código que se usa es código abierto.

Muy recomendable para Geólogos y aficionados a la Paleontología. El sitio es paleobiodb.org.

Curso de GIS en el Lillo

Introducción a Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Curso práctico con ejemplos de las Ciencias de la Tierra y Ambientales, dictado por: Dr. Gustavo González Bonorino (GeoServicios NOA)

Objetivo del curso: Brindar el conocimiento y las herramientas computacionales en SIG para

confeccionar mapas complejos y analizar las relaciones espaciales y estadísticas entre los objetos que los componen.

Nivel: Inicial. Los conocimientos de SIG necesarios para llevar a cabo las prácticas serán impartidos en clase.

Metodología: El curso se basará en casos de estudio, combinando datos vectoriales y raster, y sus

respectivos metadatos. Se empleará el programa QGIS, de acceso libre y gratuito; los archivos de carga se distribuirán a los inscriptos antes del inicio del curso.

Contenido del curso:

· Presentación de QGIS.

· Importación de datos vectoriales y raster; digitalización, escaneo, búsqueda en repositorios, y otros modos.

· Operaciones con tablas; manejo de atributos.

· Proyección y georeferenciación de vectores y raster.

· Clasificación y reclasificación de rasters; mosaicos, recortes.

· Análisis estadístico de datos espaciales; caminos de costo mínimo.

· Combinación y superposición de mapas.

· Procesamiento básico de imágenes satelitales: composición, NDVI.

· Construcción y procesamiento de Modelos Digitales de Elevación; relieve artificial, pendientes, radiación solar.

· Preparación de resultados para impresión; armado de posters.

Carga horaria y Modalidad: Curso de 40 horas con evaluación final. Cinco días en gabinete de 15 a 19 horas, complementados por un proyecto individual a desarrollar durante un mes, sobre temas elegidos por cada participante (equivalente a 20 horas). Los participantes deben traer una notebook.

Fecha: 15 al 19 de Junio

Terremotos del último año

En Fathom.info hay un mapa mostrando los terremotos del último año. Arrastrando el mapa pueden ver la región que quieran. El mapa tiene animación. Para verla, pongan la barra al principio de la línea de tiempo y pulsen play. Muy bueno.

Modelo Digital de Elevaciones de Argentina

El Instituto Geográfico Nacional (IGN) estuvo trabajando durante los últimos años en el desarrollo del Modelo Digital de Elevaciones (MDE) de la República Argentina. El resultado de la tarea que llevó a cabo la Dirección de Geodesia del IGN se materializó en el MDE-Ar , que comprende toda la extensión del territorio argentino . Sin embargo, para facilitar su descarga y la accesibilidad a los usuarios, fue recortado con el tamaño de las cartas del IGN escala 1:100.000.
De esta manera, el IGN puso a disposición de los usuarios la posibilidad de descargar el modelo de la hoja que desee. Para hacerlo, debe acceder a la herramienta que facilita la búsqueda a través del sitio web Herramientas de búsqueda, donde de podrá efectuar la descarga utilizando la nomenclatura de la carta, o bien, utilizando el mapa de las cartas escala 1:100.000 que también encontrará en la página web del IGN.
El MDE-Ar resulta un producto de gran utilidad y su publicación es un gran aporte a la comunidad científica y a la sociedad en general ya que su precisión y comportamiento mejora sustancialmente a sus predecesores modelos digitales de elevaciones, y facilita y mejora los trabajos que realizan con ellos disciplinas tales como Geodesia, Fotogrametría, Ingeniería Civil, Ciencias de la Tierra y Cartografía.

(...)

A través de la misión SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), la NASA logró generar un MDE de alta resolución que cubre casi la totalidad de la superficie terrestre (desde los 60 grados de latitud norte hasta los 60 grados de latitud sur).
A partir de un convenio con la NGA (National Geospatial-Intelligence Agency), el Instituto Geográfico Nacional (IGN) recibió el modelo de Argentina con resolución de ~30 metros por píxel. A partir de este modelo, se obtuvo otro de ~45 metros por píxel, que se generó aplicando las siguientes tareas:
Relleno de vacíos.
Inclusión de datos en las zonas de lagos.
Filtrado espacial.
Enmascarado de límites.
Se analizó el comportamiento del MDE-Ar para todo el territorio argentino, utilizándose 9.055 puntos de la base de datos altimétrica del IGN, evaluándose la diferencia entre los valores oficiales de altura publicados por el organismo y el valor de altura definido por el modelo. La máxima diferencia positiva fue de +21 metros y la máxima diferencia negativa fue -30 metros, siendo la diferencia promedio de -2,10 metros, y el desvío estándar 3,23 metros. 

Acceda al informe completo sobre la generación del MDE-Ar aquí.

Texto copiado del sitio del IGN.