3.1 Uso de imágenes satelitales y SAE

Uno de los artículo pioneros de estimación de áreas pequeñas fue el artículo de Singh, R, et. al. (2002) el cual abordó la estimación del rendimiento de cultivos para los tehsil (unidad subadministrativa) del distriyo Rohtak district en Haryana (India).

Las imágenes raster representan el mundo mediante un conjunto de celdas contiguas igualmente espaciadas conocidas como pixeles, estas imágenes tienen información como un sistema de información geográfico, Un sistema de referencia de coordenadas. Las imágenes almacenan un identificador, un valor en cada pixel (o un vector con diferentes valores) y cada celda tiene asociada una escala de colores.

Las imágenes pueden obtenerse crudas y procesadas, estas primeras contienen solamente las capas de colores, las segundas contienen también valores que han sido procesados en cada celda (índices de vegetación, intensidad lumínica, tipo de vegetación).

La información cruda puede utilizarse para entrenar características que se desean entrenar (carreteras, tipo de cultivo, bosque / no bosque), afortunadamente en Google Earth Engine encontramos muchos indicadores procesadas asociadas a un pixel. Estos indicadores pueden agregarse a nivel de un área geográfica.

3.1.1 Fuentes de datos de imágenes satelitales

Algunas de las principales fuentes de imágenes satelitales son:

• http://earthexplorer.usgs.gov/

• https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/appeears/

• https://search.earthdata.nasa.gov/search

• https://scihub.copernicus.eu/

• https://aws.amazon.com/public-data-sets/landsat/

Sin embargo la mayor parte de estas fuentes están centralizadas en Google Earth Engine que permite buscar fuentes de datos provenientes de imágenes satelitales. GEE se puede manejar por medio de APIS en diferentes lenguajes de programación: Javascript (por defecto), Python y R (paquete rgee).