Detectar y monitorear áreas inundadas en imágenes satelitales con un enfoque de clasificación simple
Durante el fin de semana, mientras navegaba por mi cuenta de Twitter, vi las noticias sobre la inundación del aeropuerto de Dubai durante una rara tormenta (¡¡más de 250 mm de lluvia en 24 horas!!). Esperaba encontrar imágenes satelitales claras que demostraran un método simple para separar áreas inundadas y no inundadas. Afortunadamente, Sentinel-2 capturó dos imágenes el 7 de abril (evento previo a la inundación) y el 17 (evento posterior a la inundación), en su mayoría sin nubes sobre Dubai. Esas imágenes despertaron mi interés en escribir una historia sobre la detección de inundaciones mediante imágenes de satélite.
En esta publicación, comenzamos descargando imágenes de Sentinel-2 de un lugar inundado en Dubai usando un script de Python. Luego, usaremos el paquete rasterio para leer las imágenes y calcular el índice de diferencia normalizada del agua (NDWI) usando bandas verdes y de infrarrojo cercano. Luego, trazaremos histogramas de NDWI para imágenes anteriores y posteriores a la inundación. La comparación de estos histogramas revelará cómo las áreas secas en la imagen anterior a la inundación cambiaron a áreas húmedas en la imagen posterior a la inundación. Finalmente, separaremos los píxeles inundados utilizando un umbral extraído del análisis del histograma y mapearemos las regiones inundadas. Si esto te parece interesante, ¡sigue leyendo!
- 🌅 Introducción
- 💾 Descarga de imágenes de Sentinel-2