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Datos Geográficos: Consideraciones y Fuentes
Instituto de Biología Universidad Nacional Autónoma de México
Enrique Martínez Meyer [email protected]
Características de los datos geográficos • Fuente: Interpolados vs. percepción remota • Calidad: Métodos de obtención y procesamiento • Resolución espacial: Importante considerar la
escala de la pregunta a abordar
• Resolución temporal: puede representar promedios diarios, mensuales, anuales y multi-anuales
• Tipo: categóricos vs. continuos
• Formato: vector vs raster
Fuente: mapas interpolados Interpolación espacial
Es el procedimiento para estimar los valores de algún elemento del paisaje en sitios no muestreados dentro de un área usando un conjunto de observaciones
1. Calidad: mapas interpolados
WorldClim: 47,554 estaciones con datos de precipitación
IPCC: 19,800 estaciones con datos de precipitación
WorldClim 1.4
Origen, métodos de interpolación (metadatos)
Base de datos
WorldClim
BioClim para
México
Diferencia
10
0
-10
1. Calidad: mapas interpolados
Fuente: Mapas producidos a partir de percepción remota
Solar irradiance
Reflectance from study area,
Various Paths of Satellite Received Radiance
Diffuse sky irradiance
Total radiance at the sensor
L L
L
Reflectance from neighboring area,
1
2
3
Remote sensor
detector
Atmosphere
5
4 1,3,5
θ
θ
E
L
90Þ
θ 0 T
θ v T
0
0
v
p T
S
I
λ n r
λ r
E d
Los sensores remotos registran la radiación solar reflejada por la Tierra en diferentes porciones del espectro electromagnético
CARACTERISTICAS DE LA COBERTURA DEL TERRENO MOD-12 Cambios en la Cobertura del Terreno MOD-14 Anomalias Termales y de Fuegos MOD-43 Reflectancia Superficial MOD-44 Conversión de la Cubierta Vegetal
VARIABLES DE BALANCE DE ENERGIA MOD-09 Reflectancia Superficial MOD-11 Temperatura Superficial de la Tierra (LST) y Emisividad
VARIABLES DE ECOSISTEMAS MOD-13 Indices de Vegetación (NDVI & EVI) MOD-15 Indice del Area Foliar (LAI) y Fracción de la
Radiación Fotosintéticamente Activa (FPAR) MOD-17 Fotosíntesis Neta y Productividad Primaria MOD-16 Evapotranspiración
MODIS Productos
Example of interpolated surface from point data using Inverse Distance Weighting technique. Courtesy: Science Applications International Corporation Raster obtenido por
interpolación
Raster obtenido por percepción remota
1. Calidad
Se refiere al tamaño de celda (raster) o la escala (vector) de los mapas
2. Resolución espacial
IPPC: Precipitación annual a 0.5° de resolución WorldClim: Precipitación annual a 0.008° de resolución
3. Resolución temporal Promedio de un periodo de tiempo (días, meses, décadas, etc.)
MODIS EVI 15-30 October MODIS EVI 30 October-15November Promedio de 16 días del
índice de vegetación NDVI de una imagen MODIS
Promedio de 30 días del índice de vegetación NDVI
de una imagen MODIS
Proyecciones temporales
Escenarios en el pasado (e.g. Pleistoceno) Escenarios al futuro (e.g. 2100)
Presente temperatura máxima (1960-1990)
3. Tipo
• Datos continuos – Son superficies en donde los valores representan la medición cuantitativa de la variable
Land cover 2000
• Datos categóricos – corresponden a campos discretos en donde cada valor representa una clase
Tipos de suelo Orientación de las pendientes
Representación de datos espaciales en un SIG
Paisaje real
Modelo vector Modelo raster (o de celdas)
4. Formato
Algunos aspectos a considerar sobre los datos geográficos en el análisis de datos biológicos
• La resolución temporal y espacial de los datos geográficos tienen que empatar con la de los datos biológicos. Los datos obtenidos por percepción remota son poderosos, pero su cobertura temporal es limitada, comparada con los datos obtenidos por interpolación
• La resolución espacial de los datos geográficos tiene que corresponder con la pregunta biológica
Algunos aspectos a considerar sobre los datos geográficos en el análisis de datos biológicos
• Es muy importante siempre tener en cuenta la proyección, las unidades del mapa y el datum de los datos geográficos que se usan. Muchas veces es necesario hacer trransformaciones y otras manipulaciones
• Existen diversos formatos de compresión y presentación de los datos geográficos (e.g., ascii, bil, bin, grid, shapefile, etc.). A veces es una pesadilla lograr tener los datos en el formato deseado
• El uso de un SIG es prácticamente indispensable para la manipulación de datos geográficos
Fuentes de datos
• Climáticos (Global):
WorldClim (1960-1990) http://www.worldclim.org/
IPCC presente y futuro http://www.ipcc-data.org/obs/get_30yr_means.html http://www.ipcc-data.org/ddc_climscen.html
Climatic Research Unit http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/hrg.htm
Paleoreconstructions PMIP http://pmip.lsce.ipsl.fr/ NOAA: http://www.ncdc.noaa.gov/paleo/
Fuentes de datos
• Topografía y batimetría USGS Hydro 1k http://edc.usgs.gov/products/elevation/gtopo30/hydro/ NOAA ETOPO www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/seltopo.html
Batimetría http://ibis.grdl.noaa.gov/cgi-bin/bathy/bathD.pl
• Marinos:
NOAA World Ocean Atlas http://www.nodc.noaa.gov/OC5/indprod.html
Climate Prediction Center http://www.cpc.noaa.gov/products/predictions/30day/SSTs/sst_clim.html BioOracle
• Satélite (gratuitos):
Índices de Vegetación:
MODIS http://edcdaac.usgs.gov/dataproducts.asp (EVI y NDVI) del año 2000 al presente AVHRR http://edcsns17.cr.usgs.gov/1KM/1kmhomepage.html (NDVI): 1985 al presente
Cobertura del terreno global:
IES Global Landcover 2000 http://www-gvm.jrc.it/glc2000/
University of Maryland (1992) http://glcf.umiacs.umd.edu/data/
Fuentes de datos