Microsoft publica datos de huellas de edificios nuevos y actualizados

Extraer huellas de edificios de imágenes satelitales usando aprendizaje profundo

How to extract building footprints from satellite images using deep learning

Microsoft Maps Team anunció al publicado datos de huellas de edificios nuevos y actualizados. El equipo de Microsoft Maps utiliza el aprendizaje profundo, la visión por computadora y la IA para producir conjuntos de datos de huellas de edificios de alta calidad a escala. Los datos de la huella del edificio están disponibles para las siguientes ubicaciones ahora.

En un esfuerzo por aumentar la cobertura disponible para OpenStreetMap y los esfuerzos humanitarios, el equipo de Microsoft Maps ha publicado millones de huellas de edificios como datos abiertos disponibles para descargar de forma gratuita.

Microsoft

INFORMACIÓN ABIERTA

Sudamérica

Bing Maps está lanzando un conjunto de datos de huellas de edificios abiertos para países de América del Sur. Se detectaron un total de 44,5 millones de edificios utilizando imágenes de Maxar recopiladas entre 2020 y 2021 en regiones que cubren aproximadamente el 50 % de la población sudamericana. Los datos están disponibles gratuitamente para su descarga y uso bajo la licencia correspondiente.

AMÉRICA DEL SUR – GITHUB 

¿Qué incluyen los datos?

44.495.865 geometrías de polígonos de huellas de edificios ubicados en América del Sur en formato GeoJSON. Puede descargar los datos en formato GeoJSON aquí:

LocationCountLinkSize (Compressed)
Continent44,495,865SouthAmericaPolygons.zip15GB
Argentina3,427,787Argentina.geojsonl.zip323MB
Bolivia1,015,151Bolivia.geojsonl.zip82MB
Brazil18,711,536Brazil.geojsonl.zip1.6GB
Chile2,208,744Chile.geojsonl.zip187MB
Colombia6,083,821Colombia.geojsonl.zip482MB
Ecuador3,674,190Ecuador.geojsonl.zip287MB
Guyana3,339Guyana.geojsonl.zip236KB
Paraguay990,756Paraguay.geojsonl.zip73MB
Peru1,710,431Peru.geojsonl.zip144MB
Uruguay2,656Uruguay.geojsonl.zip200KB
Venezuela6,572,969Venezuela.geojsonl.zip497MB

Landsat 9 – Disponible en Google Earth Engine

Landsat 9 – Disponible en Google Earth Engine

Hoy 15 de febrero 2022 les damos la buena noticia

Las imágenes Satelitales de Landsat 9 ya están disponibles en Google Earth Engine.

Landsat 9 se  lanzó con éxito  el lunes 27 de septiembre de 2021, el satélite ahora tiene  potencia positiva y avanza en consecuencia  a través de su  fase de puesta en servicio .

Los datos de Landsat 9 estarán disponibles públicamente a través del USGS a principios de 2022.

Landsat 9, una asociación entre la NASA y el Servicio Geológico de EE. UU., continuará con el papel fundamental del programa Landsat en el seguimiento, la comprensión y la gestión de los recursos terrestres necesarios para sustentar la vida humana.

Las mayores tasas actuales de cambio en la cubierta terrestre y el uso de la tierra tienen profundas consecuencias para el clima y el cambio climático, la función y los servicios de los ecosistemas, el ciclo y el secuestro de carbono, la gestión de recursos, la economía nacional y mundial, la salud humana y la sociedad.

Landsat 9, lanzado el 27 de septiembre de 2021, se une a Landsat 8 en órbita; las órbitas de los satélites estarán desfasadas 8 días. Landsat 9 reemplazará a Landsat 7 (lanzado en 1999), ocupando su lugar en órbita (8 días desfasado con Landsat 8). El tiempo de revisión combinado de Landsat 8 + Landsat 9 para la recopilación de datos será cada 8 días, como lo es actualmente para Landsat 8 + Landsat 7.

Landsat 9, como  Landsat 8 , tendrá una mayor capacidad de generación de imágenes que los Landsat anteriores, lo que permitirá agregar datos más valiosos al archivo terrestre global de Landsat.

Después de siete años de recopilación de datos, Landsat 8 había agregado 1,86 millones de imágenes al archivo (casi el 20 % del total de archivos) y cada día desde entonces, Landsat 8 ha agregado otras ~700 escenas nuevas.

Landsat 9, como Landsat 8, es tanto radiométrica como geométricamente mejor que los Landsat de generaciones anteriores.

Pueden acceder con el ID de la colección:

ee.ImageCollection('LANDSAT/LC09/C02/T1_L2')

Compartimos el código para que puedas visualizar la colección.

/*
Visualizar coleccion de Landsat 9
Armando Rodriguez Montellano
15.02.2022
https://cursogeoi.com/

*/
var  L9 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC09/C02/T1_L2')
print(L9.size().getInfo())

function applyScaleFactors(image) {
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
  return image.addBands(opticalBands, null, true)
              .addBands(thermalBands, null, true);
}
function maskL8sr(image) {
	var date = image.get('system:time_start');
	var cirrusBitMask = (1 << 2);
	var cloudsBitMask = (1 << 3);
	var cloudShadowBitMask = (1 << 4);
	var qa = image.select('QA_PIXEL');
	var mask = qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)
              .and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0))
              .and(qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0));
	return image.updateMask(mask).set('system:time_start', date);
}
L9 = L9.map(applyScaleFactors).map(maskL8sr);

var visualization = {
  bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'],
  min: 0.0,
  max: 0.3,
};


Map.addLayer(L9.median(), visualization, 'True Color (432)');

Cargar codigo en GEE

Pix4D Webinar (ES) – Mapping large areas with drones webinar

Los retos de mapear grandes áreas

Explore las principales dificultades de la captura y el procesamiento de grandes conjuntos de datos y cómo optimizar estos desafiantes flujos de trabajo.

Acerca del webinar

Gestionar proyectos con miles de imágenes presenta sus propios problemas – desde la adquisición de datos, a los largos tiempos de procesamiento, a la importación de sus resultados de fotogrametría en un software de terceros.

Únase a nosotros y a senseFly para conversar sobre las principales dificultades de la captura y el procesamiento de grandes conjuntos de datos (más de 10.000 imágenes) y cómo es posible optimizar estos desafiantes flujos de trabajo de proyectos topográficos y cartográficos.

Con estudios de casos reales y consejos prácticos, este webinar cubre los aspectos prácticos de la recopilación de datos y la gestión de grandes volúmenes de datos, y cómo se puede utilizar lo último de Pix4D para obtener la información relevante que su equipo necesita.

Temas claves

  • Mejores prácticas para la adquisición de grandes conjuntos de datos
  • Fotogrametría para proyectos de corredores y a gran escala: procesamiento de sus datos en nubes de puntos precisas, modelos digitales de superficie (MDS) y ortomosaicos
  • Creación de archivos CAD listos para la ingeniería a partir de proyectos de fotogrametría
  • Diferentes casos de uso
  • Sesión de preguntas en vivo
Acerca del webinar
Gestionar proyectos con miles de imágenes presenta sus propios problemas – desde la adquisición de datos, a los largos tiempos de procesamiento, a la importación de sus resultados de fotogrametría en un software de terceros.
Únase a nosotros y a senseFly para conversar sobre las principales dificultades de la captura y el procesamiento de grandes conjuntos de datos (más de 10.000 imágenes) y cómo es posible optimizar estos desafiantes flujos de trabajo de proyectos topográficos y cartográficos.
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Temas claves
Mejores prácticas para la adquisición de grandes conjuntos de datos
Fotogrametría para proyectos de corredores y a gran escala: procesamiento de sus datos en nubes de puntos precisas, modelos digitales de superficie (MDS) y ortomosaicos
Creación de archivos CAD listos para la ingeniería a partir de proyectos de fotogrametría
Diferentes casos de uso
Sesión de preguntas en vivo

Gestión de Incendios Forestales Mediante el Uso de la Plataforma Google Earth Engine

Presentación de trabajos integradores finales, participantes del Taller “Gestión de Incendios Forestales Mediante el Uso de la Plataforma Google Earth Engine.

EN VIVO – Viernes 12 de marzo 2021 – 13:00 hrs Bolivia (link Youtube, abajo)

La Fundación Amigos de la Naturaleza (FAN) en el marco de la Red Latinoamericana de Teledetección e Incendios Forestales (RedLaTIF) Compartió la experiencia práctica del uso de esta herramientas de procesamiento en la nube enfocado al monitoreo y la gestión de los incendios forestales.

El taller estuvo dirigido a profesionales y técnicos con experiencia en el área de la geomática y en gestión de incendios forestales. La finalidad de este taller fue mostrar las potencialidades y compartir la experiencia de campo en el uso de la plataforma Google Earth Engine, como herramienta en la gestión integral de los incendios forestales en Latinoamérica.